Optimisation des routes aériennes

Confronté à la hausse des prix du carburant et à la fluctuation de la demande des passagers, notre client, une importante compagnie aérienne internationale, cherchait à rationaliser son réseau d’itinéraires. L’objectif était d’introduire un système automatisé davantage axé sur les données qui améliorerait l’efficacité opérationnelle en minimisant la consommation de carburant tout en augmentant le taux d’occupation des passagers dans l’ensemble de sa flotte. Pour y parvenir, il fallait une solution qui s’intègre de manière transparente avec des données en temps réel sur la météo, les réglementations de l’espace aérien et les contraintes aéroportuaires.

Objectif

Concevoir une plateforme d’optimisation des itinéraires qui permette d’atteindre les objectifs suivants :

• Une réduction de 10 % des coûts de carburant en optimisant les trajectoires de vol et en minimisant les inefficacités opérationnelles.
• Une augmentation de 15 % du nombre de passagers en alignant les horaires de vol sur les pics de demande et en réaffectant les itinéraires sous-utilisés.

En nous associant à cette compagnie aérienne de premier plan, nous avons entrepris de relever le double défi de la réduction des coûts de carburant et de l’optimisation du nombre de passagers. Ensemble, nous avons développé et mis en œuvre une plateforme d’optimisation complète, basée sur les données. En intégrant des flux de données en temps réel et des analyses prédictives, notre approche a permis à la compagnie aérienne de procéder à des ajustements dynamiques des itinéraires, de rationaliser les processus de répartition et de gérer de manière proactive les fluctuations de la demande. Notre travail s’est concentré sur trois domaines principaux : la conception d’une architecture de système évolutive, l’amélioration de l’interface de répartition pour une utilisation optimale, et le déploiement d’algorithmes d’optimisation avancés pour maximiser l’efficacité et l’occupation sur l’ensemble de leur réseau.

Conception et mise en œuvre du système

• Calcul automatisé des plans de vol : Le système a généré des plans de vol préliminaires dix heures avant le départ, avec des mises à jour continues au fur et à mesure que de nouvelles données étaient disponibles. Ce calcul précoce a permis aux pilotes et à l’équipage de se préparer avec des itinéraires préliminaires, mis à jour à l’approche du départ pour refléter les conditions les plus récentes, minimisant ainsi la consommation de carburant.
• Ajustement des itinéraires en fonction des données : Grâce à une base de données de navigation en temps réel liée à la gestion de l’information à l’échelle du système (SWIM), la plateforme a intégré les prévisions météorologiques, les mises à jour du trafic aérien et les conditions aéroportuaires en temps réel. Chaque itinéraire est ainsi optimisé sur la base des données les plus récentes, ce qui permet de réduire considérablement la consommation de carburant due à des itinéraires inefficaces.

Interface de dispatching basée sur les exceptions

• Alertes en temps réel pour les répartiteurs : La nouvelle interface comprenait une conception basée sur les exceptions qui ne signalait que les ajustements critiques, tels que les changements météorologiques soudains ou les exigences de réacheminement. En se concentrant sur ces alertes, les dispatchers pouvaient se concentrer sur les vols prioritaires et éviter d’être submergés par des notifications non essentielles.
• Une meilleure connaissance des opérations : Les outils intégrés offrent aux dispatchers une vue dynamique en 4D de l’environnement opérationnel, avec des superpositions graphiques des conditions météorologiques, des trajectoires et des conditions du trafic aérien. Cela a permis aux dispatchers de gérer efficacement les déviations d’itinéraires et d’optimiser le rendement du carburant pendant les vols présentant des difficultés imprévues.

Algorithmes d’optimisation et analyse prédictive

• Modèles prédictifs avancés : La plateforme a utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique formés sur des données de vol historiques, aidant à anticiper les fluctuations de la demande et à ajuster les fréquences de vol en fonction des prévisions d’occupation. En s’appuyant sur ces prédictions, la compagnie aérienne a pu programmer des vols qui maximisaient les facteurs de charge sur les itinéraires à forte demande tout en réduisant les fréquences sur les itinéraires peu performants.
• Stratégies d’économie de carburant : Des techniques spécifiques telles que les altitudes de croisière optimales, les protocoles de roulage modifiés et les altitudes d’accélération efficaces ont été intégrées. Par exemple, la plateforme a suggéré des ajustements d’itinéraires en fonction des prévisions de vent, aidant les pilotes à tirer parti des vents arrière lorsque c’est possible.