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人工智能优化器将为您的机组人员、酒店和空飞减少高达12%的成本,并为您的航空公司构建最佳搭配和排班表

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Planex Optimal Crew如何工作?

该解决方案基于复杂的数值方法和算法解决离散优化问题

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加载输入数据

Optimal Crew计算

选择最佳计划

计划下载

数据,包括航班时间表、员工资料以及预先分配的任务,从航空公司主系统导入Optimal Crew系统。

根据加载的数据,机组规划者启动并行计算配对/排班,每个都有不同配置的规则集合和优先级

例如,有两种配对计算场景:一种是最小化成本,另一种是最小化机组利用率。过程包括根据这些场景选择最优计划

计算完成后,机组规划者使用Optimal Crew的综合统计数据来分析和比较优化计划,以确定公司最佳计划。

例如,一种计划为公司节省了XX千/百万美元,而另一种计划则使用更少的机组人员执行。

选定的计划从Optimal Crew导出到航空公司的主系统,以便进一步处理并在主系统中工作。

从Planex Optimal Crew中获得的好处是什么

合法性 :

自动遵循法律要求

增加透明度 :

将公司特定的规则以及它们的设置正式化,以最适合其规划过程、限制和目标的方式进行清晰和可管理

时间效率 :
将规划时间从两周或更多减少到一小时

情景分析 :
根据不同的输入数据、限制和规则集同时生成多个计划,并进行进一步比较

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公正 :

均等分配飞行/工作时间、夜班、过夜、休假等。

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全面的统计数据 :
超过50种不同的指标 允许从财务、覆盖范围、质量和资源充足性方面进行机组人员排班分析

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机组规划过程复杂,需要显著的认知负荷来制定有效计划

过程的复杂性

A large number of activities for planning

假期、培训、医疗检查、预备役、飞行活动.

解决方案的多样性

航班在各基地间的分布、转机/接力配对,工作的平等分配/机组费用的最小化。

外部环境的可变性

日程安排的不断变化。

更改计划时的“多米诺骨牌效应”

一次更改由于所有活动的紧密联系而引起一系列连锁反应。

同步过程的复杂性

需要不断地对齐整个规划团队的信息领域。

计划构建的常见模式

多年经验形成的制定计划的方案.

需要考虑的因素众多

航班时间表、法规、公司政策、机组人员资格、基地/枢纽、机组人员偏好、成本。

我们的解决方案

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托管在云环境中,不需要任何额外的硬件或软件

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在网页浏览器中工作,并使用精心设计的网页界面

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只需设置与跟踪系统的集成即可开始工作

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证明其有效性 - 我们将制作一个概念验证来演示它如何帮助降低机组成本

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