世界上最大的航空公司借助NVIDIA Quadro，實現(xiàn)高效貨物運輸，改善重量分配并節(jié)省燃料。

如果你認為用商業(yè)航班運輸貨物很有壓力，可以考慮一下航空貨運業(yè)。

客運航班通常需要提前幾個月預(yù)定并支付費用，而貨運航班一般在起飛前10天預(yù)定即可，且發(fā)貨前無需支付運費。

然而，盡管客戶為貨物運輸預(yù)定了位置，有些貨物也未能如期出現(xiàn)。這就讓最周密的計劃也會因此受到嚴重影響。

美國航空公司（American Airlines）不僅提供客運服務(wù)，還在全球范圍內(nèi)為消費者和企業(yè)提供航空貨運服務(wù)。這在保證全球必需品供應(yīng)方面發(fā)揮了重要作用，因此公司致力于以最高效的方式運輸貨物。

貨運工作需要分析多種變量，其中最困難的是確定貨物能否在發(fā)貨時如期出現(xiàn)。

預(yù)測未來并不容易，但數(shù)據(jù)科學可以提供幫助。美國航空公司借助機器學習以及Quadro賦力的惠普Z系列數(shù)據(jù)科學工作站運行模型，以評估貨物出現(xiàn)的可能性，從而更好地提前計劃發(fā)貨。

應(yīng)對“貨物未出現(xiàn)”

美國航空公司每天接收數(shù)上千批貨物，每批貨物都需要其貨運團隊快速管理。但由于不確定未能出現(xiàn)貨物的數(shù)量，物流管理工作變得十分復(fù)雜。

美國航空公司機器學習和人工智能中心負責人 Tassio Carvalho表示:“美國航空公司利用預(yù)定中的詳細信息來規(guī)劃貨艙布局，決定貨物應(yīng)該如何放置。”

如果貨物在發(fā)貨當天沒能上飛機，就沒有時間重新規(guī)劃布局或轉(zhuǎn)售空間。也就是說貨艙內(nèi)的貨物配置不是最優(yōu)方案，這會導(dǎo)致運輸燃料消耗增大。

美國航空公司貨運收益管理總經(jīng)理Chris Isaac表示：“未能如期出現(xiàn)的貨物使我們損失了數(shù)百萬美元的收入，而且很多時候這可能會導(dǎo)致我們拒絕本可承接的其他重要貨物的運輸。提前確定航班的預(yù)訂貨運量可以讓我們重新規(guī)劃可用空間并合理利用?！?/p>

借助機器學習簽收、密封和送達

Carvalho及其團隊借助Quadro GPU賦力的惠普Z系列數(shù)據(jù)科學工作站，創(chuàng)建了一個機器學習模型。該模型可以從客戶的預(yù)訂單中獲取數(shù)據(jù)，并預(yù)測貨物能否如期出現(xiàn)的可能性。

該團隊使用開源GPU加速機器學習包H2O4GPU構(gòu)建了預(yù)測模型，并放入了一整年的數(shù)據(jù)，其中包含50萬個預(yù)訂記錄。每條記錄大約有20個特征，這些特征又被分割成約100個衍生特征。

在預(yù)定貨運航班的前三天，美國航空公司通過該模型運行每個預(yù)訂的詳細信息。當結(jié)果顯示貨物有很大可能性不會出現(xiàn)時，團隊就會聯(lián)系客戶確認他們是否按預(yù)定運貨。

使用機器學習來標記有風險的貨物，可以讓貨運代理專注處理貨物如期出現(xiàn)可能性最低的訂單，而不必給每個客戶打電話確認。

Carvalho表示：“這個模型很有價值，因為它可以顯示哪些貨物可能不會出現(xiàn)，哪些訂單在到達機場時會有變化。有了數(shù)據(jù)科學工作站，我們能夠獲得精確度至少達到90%的高精度模型。這有助于我們更好地規(guī)劃貨物運輸?！?/p>

借助Quadro GPU, Carvalho及其團隊能夠以比CPU快10倍的速度運行計算，更快地獲得預(yù)測和結(jié)果，從而提高貨物空間利用率并減少燃料消耗。

美國航空公司還宣布，他們將實施一項公平的預(yù)訂政策，允許客戶至少提前48小時免費取消預(yù)訂。最新的政策與預(yù)測模型相結(jié)合，使美國航空公司能夠最大限度地利用飛機上的空間。

Isaac表示：“對美國航空公司來說，能夠運用先進的分析解決行業(yè)最大的問題之一，為整個行業(yè)帶來了變革。我們擁有業(yè)內(nèi)最好的數(shù)據(jù)科學團隊，并且非常樂意將模型結(jié)合到我們的業(yè)務(wù)流程中?！?/p>

編輯：hfy