ثورة في سير عمل طاقم الطائرة: فوجيتسو وهيدووترز تطلقان الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجهاز للخطوط الجوية اليابانية
في تعاون رائد، اختتمت فوجيتسو المحدودة وشركة هيدووترز، المزود البارز لحلول الذكاء الاصطناعي، بنجاح التجارب الميدانية لحل مبتكر للذكاء الاصطناعي التوليدي. تم تصميم هذه التقنية المتطورة لتبسيط وتعزيز كفاءة إنشاء تقارير التسليم لأفراد طاقم الطائرة في شركة الخطوط الجوية اليابانية المحدودة (JAL). أظهرت التجارب، التي جرت في الفترة من 27 يناير إلى 26 مارس 2025، توفيرًا ملحوظًا في الوقت وتعد بإحداث ثورة في الطريقة التي يدير بها أفراد طاقم الطائرة سير العمل الخاصة بهم.
تحدي تقارير التسليم
يستثمر أفراد طاقم الطائرة في الخطوط الجوية اليابانية حاليًا قدرًا كبيرًا من الوقت والجهد في إنشاء تقارير تسليم شاملة. هذه التقارير ضرورية لضمان النقل السلس للمعلومات بين أطقم الطائرة القادمة والمغادرة، فضلاً عن الموظفين الأرضيين. تتضمن التقارير عادةً تفاصيل حول احتياجات الركاب، ومخاوف السلامة، وحالة المعدات، وأي معلومات أخرى ذات صلة يجب توصيلها. إن الطبيعة الدقيقة لهذه التقارير، على الرغم من أهميتها البالغة لتحقيق الكفاءة التشغيلية وسلامة الركاب، يمكن أن تكون مهمة تستغرق وقتًا طويلاً، مما يحول الوقت الثمين بعيدًا عن التفاعل المباشر مع الركاب والواجبات الهامة الأخرى.
أدركت فوجيتسو وهيدووترز هذا التحدي وسعت إلى تطوير حل يخفف العبء على أفراد طاقم الطائرة مع الحفاظ على دقة واكتمال تقارير التسليم. يستفيد حلهم من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لأتمتة وتبسيط عملية إنشاء التقارير، مما يمكن أطقم الطائرة من التركيز على تقديم خدمة استثنائية وضمان رفاهية الركاب.
حل الذكاء الاصطناعي المبتكر
لمعالجة تحدي توليد التقارير الذي يستغرق وقتًا طويلاً، سخرت فوجيتسو وهيدووترز قدرات Phi-4 من Microsoft، وهو نموذج لغوي صغير ولكنه قوي (SLM) تم تحسينه خصيصًا للبيئات غير المتصلة بالإنترنت. سمح لهم هذا الاختيار الاستراتيجي بتجنب الحاجة إلى نموذج لغوي كبير (LLM) يتطلب اتصالاً سحابيًا دائمًا. بدلاً من ذلك، قاموا بإنشاء نظام قائم على الدردشة يمكن الوصول إليه على الأجهزة اللوحية، مما يمكّن أطقم الطائرة من إنشاء التقارير بكفاءة أثناء الرحلات وبعدها، حتى في حالة عدم وجود اتصال بالإنترنت.
يوفر الطابع الموجود على الجهاز للحل العديد من المزايا الرئيسية. أولاً وقبل كل شيء، يضمن خصوصية البيانات وأمنها، حيث تظل المعلومات الحساسة داخل حدود الجهاز ولا تحتاج إلى إرسالها عبر الشبكة. هذا مهم بشكل خاص في صناعة الطيران، حيث يعتبر أمن البيانات ذا أهمية قصوى.
ثانيًا، تضمن وظيفة عدم الاتصال بالإنترنت أن الحل متاح دائمًا، بغض النظر عن توفر الاتصال بالإنترنت. هذا أمر بالغ الأهمية بالنسبة لأفراد طاقم الطائرة الذين غالبًا ما يعملون في مناطق ذات تغطية شبكة محدودة أو معدومة.
أخيرًا، يقلل استخدام نموذج لغوي صغير (SLM) من الموارد الحسابية المطلوبة لتشغيل الذكاء الاصطناعي، مما يجعله مناسبًا للنشر على الأجهزة اللوحية ذات القدرة الحاسوبية المحدودة وعمر البطارية.
أظهرت التجارب أن الحل لا يساعد فقط في إنشاء تقارير عالية الجودة ولكنه يحقق أيضًا انخفاضًا كبيرًا في الوقت الذي يقضيه في إنشاء التقارير. وهذا يترجم إلى زيادة الكفاءة لأفراد طاقم الطائرة، مما يسمح لهم بتخصيص المزيد من الوقت لرعاية الركاب والمهام الأساسية الأخرى.
الأدوار والمسؤوليات
كان التنفيذ الناجح لهذا الحل المبتكر نتيجة لجهد تعاوني بين فوجيتسو وهيدووترز، حيث ساهمت كل شركة بخبراتها ومواردها الفريدة.
تولت فوجيتسو، بالاستفادة من خدمة Fujitsu Kozuchi AI الخاصة بها، مسؤولية الضبط الدقيق لـ Microsoft Phi-4 باستخدام بيانات تقارير JAL التاريخية الشاملة. تضمنت هذه العملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة والمصطلحات واصطلاحات التنسيق المحددة المستخدمة في تقارير تسليم JAL. من خلال تصميم نموذج الذكاء الاصطناعي ليناسب الاحتياجات المحددة لطاقم JAL، ضمنت فوجيتسو أن التقارير التي تم إنشاؤها ستكون دقيقة وذات صلة وسهلة الفهم.
من ناحية أخرى، ركزت هيدووترز على تطوير تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي خاص بالأعمال باستخدام Phi-4. تضمن ذلك استخدام تقنية التكميم لتحسين نموذج الذكاء الاصطناعي لتحقيق أداء فعال على الأجهزة اللوحية في البيئات غير المتصلة بالإنترنت. لعب مستشارو الذكاء الاصطناعي في هيدووترز دورًا حاسمًا في تحليل سير العمل الحالية، وتحديد مجالات التحسين، وتصميم واجهة المستخدم للنظام القائم على الدردشة. كما قدموا إرشادات حول تنفيذ الذكاء الاصطناعي، وأجروا تقييمات شاملة للتجارب، وأداروا عملية التطوير المرنة. بالإضافة إلى ذلك، قام مهندسو الذكاء الاصطناعي في هيدووترز ببناء بيئة ضبط دقيق لـ Fujitsu Kozuchi وقدموا الدعم الفني للتحسين المصمم خصيصًا لبيئة استخدام JAL المحددة.
وجهات نظر الخبراء
شينيتشي ميياتا، رئيس وحدة أعمال الحلول متعددة الصناعات، مجموعة أعمال الحلول العالمية، فوجيتسو المحدودة
أعرب شينيتشي ميياتا عن حماسه للتطبيق الناجح للذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات المقصورة في الخطوط الجوية اليابانية. وسلط الضوء على إثبات المفهوم المشترك كخطوة مهمة إلى الأمام في تطوير استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في البيئات غير المتصلة بالإنترنت. وأكد ميياتا على إمكانات هذه التقنية لتحويل العمليات عبر مختلف الصناعات والأدوار التي يكون فيها الوصول إلى الشبكة محدودًا. وعزا نجاح التعاون إلى قدرات الاقتراح الاستثنائية لشركة هيدووترز جنبًا إلى جنب مع الخبرة التكنولوجية لشركة فوجيتسو. وبالنظر إلى المستقبل، أكد ميياتا مجددًا التزام فوجيتسو بتعزيز شراكتها مع هيدووترز لدعم توسع أعمال العملاء ومعالجة التحديات المجتمعية.
يوسوكي شينودا، الرئيس التنفيذي لشركة هيدووترز
أعرب يوسوكي شينودا عن فخره لكونه جزءًا من المبادرة لإثبات كفاءة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإعداد تقارير طاقم الطائرة جنبًا إلى جنب مع فوجيتسو والخطوط الجوية اليابانية (JAL). وأكد على قدرة التكنولوجيا على تقليل الوقت اللازم لإعداد وتصحيح تقارير التسليم، مما يسلط الضوء على وعدها الكبير بالتطبيق المستمر. وأعرب شينودا عن امتنانه لشركة Microsoft Japan لقدراتها الفنية المتميزة ودعمها. وأعرب عن تطلعه إلى مواصلة العمل مع فوجيتسو لدعم JAL في التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي التوليدي.
كيسوكي سوزوكي، المسؤول التنفيذي، رئيس قسم التكنولوجيا الرقمية، شركة الخطوط الجوية اليابانية
أعرب كيسوكي سوزوكي عن سعادته بإجراء إثبات المفهوم لحل الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يهدف إلى تعزيز كفاءة عمليات طاقم الطائرة من خلال التعاون مع فوجيتسو وهيدووترز. وأكد أنه من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، تهدف JAL إلى تبسيط عملية إنشاء تقارير التسليم وتقليل العبء على أفراد طاقم الطائرة، مما يسمح لهم بتقديم خدمة أكثر تخصيصًا وانتباهاً لكل عميل. وأعرب سوزوكي عن تطلعه إلى زيادة تحسين خدمة العملاء من خلال هذه المبادرة.
تاداشي أوكازاكي، المسؤول التنفيذي للشركة، المدير الإداري الأول، قسم أعمال الحلول السحابية والذكاء الاصطناعي، شركة Microsoft Japan
أعرب تاداشي أوكازاكي عن امتنانه لإتاحة الفرصة لعرض هذا المثال على استخدام SLM على متن الطائرات (غير متصل بالإنترنت)، باستخدام Fujitsu Kozuchi للخطوط الجوية اليابانية. وسلط الضوء على المشروع باعتباره مبادرة مبتكرة داخل Microsoft Japan، وهو دليل على القدرات الفنية العالية والشراكة القوية بين فوجيتسو وهيدووترز. وأعرب أوكازاكي عن اعتقاده بأن هذا سيساهم في زيادة تطوير مبادرات الذكاء الاصطناعي للخطوط الجوية اليابانية وتعزيز سلامة الطيران والضيافة اليابانية.
الخطط المستقبلية
بناءً على نجاح التجارب الميدانية، تلتزم فوجيتسو وهيدووترز بمواصلة جهود الاختبار الخاصة بهما نحو النشر الإنتاجي لـ JAL. هدفهم النهائي هو دمج حل الذكاء الاصطناعي التوليدي في منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية لـ JAL، وإنشاء سير عمل سلس ومتكامل لأفراد طاقم الطائرة.
بالإضافة إلى ذلك، تخطط فوجيتسو لتوسيع قدرات Fujitsu Kozuchi من خلال دمج SLMs المصممة خصيصًا لأنواع معينة من العمل. سيمكن هذا المؤسسات من الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لمجموعة واسعة من المهام، من خدمة العملاء إلى تحليل البيانات.
تكرس الشركتان لدعم التحول التشغيلي لـ JAL من خلال الذكاء الاصطناعي، والمساهمة في حل المشكلات وتحسين خدمة العملاء ومعالجة تحديات الصناعة. إنهم يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في صناعة الطيران، مما يجعلها أكثر كفاءة وأمانًا وتركيزًا على العملاء.
يمثل هذا التعاون بين فوجيتسو وهيدووترز والخطوط الجوية اليابانية خطوة مهمة إلى الأمام في تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الطيران. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لتبسيط سير عمل طاقم الطائرة، تمهد هذه الشركات الطريق لمستقبل تمكّن فيه التكنولوجيا الموظفين من تقديم خدمة استثنائية وتعزيز تجربة الركاب بشكل عام. توضح التجارب الميدانية الناجحة إمكانات حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجهاز لتحويل العمليات في مختلف الصناعات التي يكون فيها الوصول إلى الشبكة محدودًا، مما يفتح إمكانيات جديدة للكفاءة والإنتاجية والابتكار. بينما تواصل فوجيتسو وهيدووترز تحسين وتوسيع عروض الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما، فإنهما على استعداد للعب دور رائد في تشكيل مستقبل العمل.
تطبيقات عملية وتفصيلية للذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الطيران:
- تحسين تجربة العملاء: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى مخصص للركاب، مثل توصيات الأفلام والموسيقى والكتب بناءً على تفضيلاتهم. يمكن استخدامه أيضًا لتقديم دعم العملاء الفوري من خلال روبوتات الدردشة، والإجابة على الأسئلة وتقديم المساعدة في مجموعة متنوعة من الموضوعات. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل بيانات الركاب لتحديد الأنماط والاتجاهات، مما يسمح لشركات الطيران بتخصيص عروضها وخدماتها لتلبية الاحتياجات الفردية. على سبيل المثال، يمكن لشركات الطيران استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم ترقيات مخصصة أو عروض خاصة للركاب الدائمين.
- تبسيط العمليات التشغيلية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لأتمتة المهام المختلفة، مثل جدولة الطاقم وإدارة المخزون وتخطيط المسار. يمكن أن يساعد ذلك شركات الطيران على تقليل التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل الأرصاد الجوية وأنظمة مراقبة الحركة الجوية، لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مسارات الطيران والجداول الزمنية. يمكن أن يساعد ذلك شركات الطيران على تقليل التأخير وتحسين السلامة.
- تعزيز السلامة والأمن: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين السلامة والأمن من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل كاميرات المراقبة وأجهزة الاستشعار، لتحديد المخاطر المحتملة. يمكن استخدامه أيضًا لتدريب الموظفين على إجراءات الطوارئ ولإنشاء خطط استجابة مخصصة للحوادث المختلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تحليل بيانات صيانة الطائرات لتحديد المشكلات المحتملة قبل أن تتسبب في وقوع حوادث.
- تطوير منتجات وخدمات جديدة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير منتجات وخدمات جديدة مبتكرة لشركات الطيران. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لإنشاء تصميمات جديدة للمقصورة أو لتطوير تطبيقات جديدة للهواتف الذكية للركاب. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تحليل بيانات السوق لتحديد الاحتياجات غير الملباة للعملاء، مما يسمح لشركات الطيران بتطوير منتجات وخدمات جديدة تلبي هذه الاحتياجات.
- تدريب الطيارين وأفراد الطاقم: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء سيناريوهات واقعية للتدريب على الطيران، مما يسمح للطيارين وأفراد الطاقم بممارسة مهاراتهم في بيئة آمنة ومحكومة. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا لإنشاء مواد تدريبية مخصصة بناءً على احتياجات التعلم الفردية.
التحديات والاعتبارات:
على الرغم من الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الطيران، هناك أيضًا بعض التحديات والاعتبارات التي يجب معالجتها:
- دقة البيانات: يعتمد أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على جودة ودقة البيانات التي يتم تدريبها عليها. يجب على شركات الطيران التأكد من أن بياناتها نظيفة وكاملة ودقيقة قبل استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- التحيز: يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي متحيزة إذا تم تدريبها على بيانات متحيزة. يجب على شركات الطيران اتخاذ خطوات لتقليل التحيز في بياناتها والتأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بها عادلة وغير تمييزية.
- الأمن: يجب على شركات الطيران اتخاذ خطوات لتأمين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بها وبياناتها من الوصول غير المصرح به. يمكن أن يتضمن ذلك استخدام تقنيات التشفير والتحكم في الوصول.
- الخصوصية: يجب على شركات الطيران احترام خصوصية الركاب عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن يتضمن ذلك الحصول على موافقة الركاب قبل جمع بياناتهم واستخدامها، وتشفير البيانات الحساسة، وضمان عدم استخدام البيانات إلا للأغراض المقصودة.
- الاعتبارات الأخلاقية: يجب على شركات الطيران مراعاة الاعتبارات الأخلاقية عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن يتضمن ذلك ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقة مسؤولة وأخلاقية، وعدم استخدامه للتلاعب بالركاب أو استغلالهم.
- التنظيم: قد تحتاج الحكومات إلى تطوير لوائح جديدة تحكم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الطيران. يجب أن توازن هذه اللوائح بين الحاجة إلى الابتكار والحاجة إلى حماية الركاب والموظفين.
الخلاصة:
يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي القدرة على إحداث ثورة في صناعة الطيران من خلال تحسين تجربة العملاء وتبسيط العمليات التشغيلية وتعزيز السلامة والأمن وتطوير منتجات وخدمات جديدة. ومع ذلك، يجب على شركات الطيران أيضًا معالجة التحديات والاعتبارات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لضمان استخدامه بطريقة مسؤولة وأخلاقية. من خلال القيام بذلك، يمكن لشركات الطيران الاستفادة من الفوائد الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي مع حماية الركاب والموظفين.