كشفت مطارات دبي، الجهة المشغلة لمطار دبي الدولي ومطار آل مكتوم الدولي، عن أثر اعتمادها لنظام باستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب، في خطوة اعتبرتها نقلة نوعية في إدارة الإمدادات بالمطارات.
وقالت المطارات في بيان صحفي اليوم، إن النظام الجديد يسهم في تعزيز مستويات الخدمة وتبسيط إدارة المخزون، وتحسين الكفاءة التشغيلية في مختلف جوانب العمل، مشيرة إلى أن هذه المبادرة تأتي في إطار جهودها للارتقاء بتجربة السفر عبر مطارات دبي، من خلال ضمان توافر المنتجات والخدمات وتلبية الاحتياجات المتنوعة بكفاءة عالية.
وأفادت مطارات دبي بأنها حققت في العام الماضي نقلة نوعية في إدارة المخزون بفضل اعتمادها أداة متطورة للتخطيط لمتطلبات المواد مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
وساهمت هذه الأداة في تمكين فريق إدارة المخزون من التنبؤ باستهلاك قطع الغيار بدقة عالية، مما يضمن توافرها الفوري لتنفيذ أوامر العمل الهندسية، وبالتالي تسريع عمليات الصيانة والحد من أي تأثير سلبي على تجربة المسافرين.
وأثبتت أداة التخطيط لمتطلبات المواد وفق مطارات دبي فعاليتها من خلال تحسين دقة التنبؤ بنسبة 30%، مما أتاح تخطيطاً دقيقاً للمخزون وتقليل المخزون الزائد بنسبة 12 في المائة.
وأكدت مطارات دبي أن هذه التحسينات انعكست بشكل إيجابي على الاستخدام الأمثل لرأس المال، وضمان توافر الموارد عند الحاجة.
وقال إيمانويل أوغستين، نائب الرئيس التنفيذي لإدارة الإمدادات في مطارات دبي: “لقد استفدنا من الذكاء الاصطناعي وقدرته على توفير البيانات الفورية لتبسيط عمليات إدارة المخزون، وتعزيز الكفاءة، والارتقاء بجودة الخدمات التي نقدمها لجميع عملائنا ”.
وقد أثمرت جهود تحسين التنبؤ في زيادة ملحوظة في مستويات الخدمة بنسبة 24 في المائة، مما انعكس إيجاباً على سرعة الاستجابة لعمليات صيانة المرافق وتعزيز تجربة المسافرين بشكل عام، كما ساهم تقليل أوامر العمل القديمة بنسبة 82 في المائة في ضمان إنجاز مهام الصيانة على الفور، مما يقلل من فترات التعطل ويحافظ على أعلى معايير الجودة في عمليات المطار.
وساهمت أتمتة عملية طلب المخزون في تحقيق قفزة نوعية في الكفاءة بنسبة 400 في المائة ، من خلال دمج إنشاء طلبات الشراء وتقليل الاعتماد على العمل اليدوي بشكل كبير.
كما عززت تحليلات البيانات المتقدمة التي توفرها أداة تخطيط موارد المواد عملية اتخاذ القرارات في مطارات دبي، مما سمح لها بالاستفادة القصوى من البيانات في الوقت الفعلي لتحسين الأداء العام.