JAL: ऑन-डिवाइस AI से कैबिन क्रू दक्षता में क्रांति

उड़ान के दौरान प्रशासन की चुनौती

दशकों से, एक कैबिन अटेंडेंट की भूमिका में अद्वितीय ग्राहक सेवा के साथ महत्वपूर्ण परिचालन जिम्मेदारियां शामिल रही हैं। बादलों से बहुत ऊपर, समय क्षेत्रों और विविध यात्री आवश्यकताओं को नेविगेट करते हुए, ये पेशेवर एक एयरलाइन के अग्रिम पंक्ति के राजदूत होते हैं। फिर भी, शांत मुस्कान और चौकस सेवा के पीछे एक महत्वपूर्ण प्रशासनिक बोझ छिपा होता है: उड़ान के दौरान की घटनाओं का सावधानीपूर्वक दस्तावेज़ीकरण। चिकित्सा घटनाओं और यात्री सहायता अनुरोधों से लेकर देरी या रखरखाव संबंधी झंडे जैसी परिचालन अनियमितताओं तक, हर उल्लेखनीय घटना को सटीक और व्यापक रूप से लॉग किया जाना चाहिए। यह रिपोर्टिंग प्रक्रिया, जो पारंपरिक रूप से मैन्युअल होती है, कीमती समय लेती है - वह समय जो अन्यथा यात्री आराम और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए समर्पित किया जा सकता है।

वातावरण पर विचार करें: एक व्यस्त विमान केबिन, अक्सर सीमित या अविश्वसनीय कनेक्टिविटी के साथ। अटेंडेंट अशांत चरणों के दौरान या कई यात्री अनुरोधों को संभालते समय नोट्स लिख सकते हैं, बाद में शांत समय के दौरान या, अधिक बार, लैंडिंग के बाद विस्तृत रिपोर्ट तैयार करते हैं। यह उड़ान के बाद का प्रशासनिक कार्य टर्नअराउंड समय या व्यक्तिगत डाउनटाइम में कटौती करता है। इसके अलावा, अंतरराष्ट्रीय मार्गों पर, इन रिपोर्टों का अनुवाद करने की आवश्यकता, आमतौर पर व्यापक परिचालन उपयोग के लिए जापानी से अंग्रेजी में, जटिलता और संभावित देरी की एक और परत जोड़ती है। पूरी तरह से कुशल, सटीक फिर भी समय पर होने का दबाव, एक लगातार परिचालन चुनौती पैदा करता है। यह संसाधनों, विशेष रूप से कैबिन क्रू के मूल्यवान मानव संसाधन पर एक बोझ है, जो उनके ध्यान को यात्री देखभाल के मुख्य मिशन से हटा देता है। Japan Airlines (JAL), सेवा उत्कृष्टता के प्रति अपनी प्रतिबद्धता के लिए प्रसिद्ध एक वाहक, ने इस घर्षण बिंदु को नवाचार के लिए एक परिपक्व क्षेत्र के रूप में पहचाना।

JAL-AI Report का परिचय: स्मार्ट संचालन की ओर एक छलांग

इन आवश्यक प्रशासनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम में, Japan Airlines JAL-AI Report नामक एक परिष्कृत एप्लिकेशन के विकास का नेतृत्व कर रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित यह अभिनव उपकरण, कैबिन अटेंडेंट द्वारा उड़ान के दौरान की घटनाओं का दस्तावेजीकरण करने के तरीके को मौलिक रूप से बदलने के लिए तैयार है। मूल अवधारणा सुरुचिपूर्ण ढंग से सरल है: फ्री-फॉर्म लेखन के बजाय जो समय लेने वाला हो सकता है और विवरण में भिन्न हो सकता है, अटेंडेंट एक संरचित इंटरफ़ेस के साथ बातचीत करेंगे।

एप्लिकेशन उपयोगकर्ता को एक तार्किक अनुक्रम के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। यह पूर्वनिर्धारित चेकबॉक्स की एक श्रृंखला का उपयोग करके घटना की प्रकृति की पहचान करने के साथ शुरू होता है - क्या यह एक चिकित्सा स्थिति है? उड़ान में देरी से संबंधित? खानपान का मुद्दा? एक सुरक्षा अवलोकन? एक बार श्रेणी का चयन हो जाने के बाद, आगे के चेकबॉक्स स्थिति को निर्दिष्ट करने में मदद करते हैं - उदाहरण के लिए, ‘चिकित्सा’ के तहत, विकल्पों में ‘बुखार,’ ‘पेट दर्द,’ ‘मामूली चोट,’ आदि शामिल हो सकते हैं। इस वर्गीकरण के बाद, अटेंडेंट बुलेट पॉइंट्स में संक्षिप्त कीवर्ड या छोटे वाक्यांशों का उपयोग करके मुख्य विवरण इनपुट करता है। एक उदाहरण इस तरह दिख सकता है:

• घटना का प्रकार: चिकित्सा
• विवरण: बुखार
• स्थान: सीट 3H
• की गई कार्रवाई: यात्री को खाली सीट पर ले जाया गया, लिटाया गया।
• यात्री अनुरोध: आगमन पर चिकित्सा परामर्श की आवश्यकता है।
• स्थिति: स्थिर।

यह संरचित इनपुट विधि सुनिश्चित करती है कि आवश्यक जानकारी कुशलतापूर्वक और लगातार कैप्चर की जाती है। असली जादू, हालांकि, आगे होता है। एक बटन के साधारण टैप के साथ, ऐप के भीतर एकीकृत AI इंजन इन वर्गीकृत इनपुट और संरचित नोट्स को लेता है और एक पूर्ण, सुसंगत और पेशेवर रूप से लिखित रिपोर्ट उत्पन्न करता है। सिस्टम को बुलेटेड शॉर्टहैंड को आधिकारिक रिकॉर्ड के लिए उपयुक्त पूर्ण कथा लॉग में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

महत्वपूर्ण रूप से, JAL जैसे विशाल अंतरराष्ट्रीय नेटवर्क वाली एयरलाइन के लिए, ऐप एक और महत्वपूर्ण कार्य शामिल करता है: एक-टैप अनुवाद। जापानी में रचित रिपोर्टों को तुरंत अंग्रेजी में परिवर्तित किया जा सकता है, जिससे वैश्विक मार्गों पर संचार और परिचालन हैंडओवर में एक महत्वपूर्ण बाधा समाप्त हो जाती है। रिपोर्टिंग और अनुवाद का यह निर्बाध एकीकरण परिचालन दक्षता में एक बड़ी प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।

Phi-4 की शक्ति: ऑन-डिवाइस इंटेलिजेंस को सक्षम करना

JAL-AI Report का तकनीकी हृदय Microsoft का Phi-4 स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (SLM) है। यह चुनाव जानबूझकर और रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है। जबकि जनरेटिव AI के आसपास हालिया चर्चा का अधिकांश हिस्सा बड़े भाषा मॉडल (LLMs) पर केंद्रित है - GPT-4 जैसे शक्तिशाली सिस्टम जिन्हें पर्याप्त कंप्यूटिंग संसाधनों और निरंतर क्लाउड कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है - SLMs एक अलग प्रतिमान प्रदान करते हैं।

Phi-4, एक SLM के रूप में, विशिष्ट कार्यों पर दक्षता और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित है, जबकि काफी कम कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग करता है। यह हल्का पदचिह्न इसे सीधे उपकरणों पर तैनात करने की अनुमति देता है, जैसे कि JAL के कैबिन क्रू द्वारा उपयोग किए जाने वाले टैबलेट। ऑफ़लाइन चलने की क्षमता विमानन वातावरण के लिए एक गेम-चेंजर है। विमान केबिन लगातार, उच्च-बैंडविड्थ इंटरनेट कनेक्टिविटी के लिए कुख्यात रूप से चुनौतीपूर्ण हैं। उड़ान के दौरान रीयल-टाइम रिपोर्ट पीढ़ी के लिए क्लाउड-आधारित LLM पर निर्भर रहना अव्यावहारिक और अविश्वसनीय होगा।

Phi-4 का लाभ उठाकर, JAL-AI Report ऐप तब भी निर्बाध रूप से कार्य कर सकता है जब विमान 35,000 फीट पर बिना सक्रिय इंटरनेट कनेक्शन के उड़ान भर रहा हो। अटेंडेंट कनेक्टिविटी डेड स्पॉट से बाधित हुए बिना, उड़ान के दौरान कभी भी, कहीं भी जानकारी इनपुट कर सकते हैं और रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं। यह ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग तत्काल रिपोर्ट पीढ़ी और उपलब्धता सुनिश्चित करती है, जो सीधे उड़ान के दौरान प्रशासनिक कार्यभार को कम करने के लक्ष्य में योगदान करती है, न कि केवल इसे लैंडिंग के बाद स्थानांतरित करने के लिए।

इस विशेष एप्लिकेशन का विकास Microsoft के Azure AI Foundry के सहयोग से सुगम बनाया जा रहा है, जो संगठनों को AI समाधानों के निर्माण और परिनियोजन में तेजी लाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक कार्यक्रम है। यह साझेदारी JAL को Microsoft की विशेषज्ञता और अत्याधुनिक उपकरणों तक पहुंच प्रदान करती है, यह सुनिश्चित करती है कि JAL-AI Report एक मजबूत और स्केलेबल नींव पर बनाया गया है, जो विशेष रूप से एयरलाइन उद्योग की अनूठी मांगों के अनुरूप है। ध्यान पूरी तरह से ऐसे उपकरण बनाने पर केंद्रित है जो चुनौतीपूर्ण परिचालन सेटिंग्स में व्यावहारिक और प्रभावी हों, जैसे कि विमान केबिन या व्यस्त आउटडोर रैंप वातावरण जहां Wi-Fi अक्सर कमजोर या अविश्वसनीय हो सकता है।

ठोस लाभ: यात्रियों के लिए अधिक समय, बेहतर रिपोर्टिंग गुणवत्ता

JAL-AI Report का प्रभाव, इसके विकासात्मक चरणों में भी, पहले से ही पर्याप्त साबित हो रहा है। एप्लिकेशन के परीक्षण में शामिल कैबिन अटेंडेंट्स ने परिचालन रिपोर्ट को पूरा करने के लिए आवश्यक समय में नाटकीय कमी की सूचना दी है। जिसे पहले एक घंटे के केंद्रित लेखन की आवश्यकता हो सकती थी, उसे अब संभावित रूप से लगभग 20 मिनट में पूरा किया जा सकता है। कम जटिल घटनाओं के लिए, एक कार्य जिसमें 30 मिनट लग सकते थे, उसे घटाकर केवल 10 मिनट किया जा सकता है। यह दो-तिहाई तक की संभावित समय बचत का प्रतिनिधित्व करता है, जो किसी भी पेशेवर संदर्भ में एक उल्लेखनीय दक्षता लाभ है, विमानन के समय-संवेदनशील वातावरण को तो छोड़ ही दें।

Takako Ukai, JAL में 35 वर्षों के अनुभव के साथ एक अनुभवी कैबिन अटेंडेंट, एक महत्वपूर्ण दृष्टिकोण प्रदान करती हैं। अब एयरलाइन की कर्मचारी अनुभव टीम का हिस्सा, वह JAL की डिजिटल परिवर्तन पहलों में अग्रिम पंक्ति की अंतर्दृष्टि का योगदान करती हैं। वह ऐप के वर्कफ़्लो की सहज प्रकृति पर प्रकाश डालती हैं - चेकबॉक्स और कीवर्ड इनपुट प्रक्रिया को सरल बनाते हैं, दबाव में लंबे गद्य की संरचना और रचना के मानसिक बोझ को दूर करते हैं। एकल बटन टैप के साथ पूरी रिपोर्ट तैयार करने और उसका अनुवाद करने की क्षमता को परिवर्तनकारी माना जाता है।

केवल समय की बचत से परे, रिपोर्टिंग की गुणवत्ता और स्थिरता में एक प्रत्याशित सुधार है। JAL के डिजिटल टेक्नोलॉजी डिपार्टमेंट के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट Keisuke Suzuki नोट करते हैं कि मैन्युअल रिपोर्टिंग कभी-कभी विसंगतियों को जन्म दे सकती है - कुछ अटेंडेंट अत्यधिक विस्तृत विवरण लिख सकते हैं, जबकि अन्य बहुत संक्षिप्त हो सकते हैं। संरचित इनपुट द्वारा निर्देशित AI-संचालित पीढ़ी प्रक्रिया, अधिक मानकीकृत आउटपुट का वादा करती है। यह सुनिश्चित करता है कि सभी आवश्यक जानकारी संक्षिप्त और स्पष्ट रूप से कैप्चर की जाती है, जिससे डाउनस्ट्रीम विश्लेषण, सुरक्षा समीक्षा और परिचालन समायोजन के लिए इन रिपोर्टों की उपयोगिता में सुधार होता है। बेहतर डेटा गुणवत्ता बेहतर अंतर्दृष्टि और अंततः, सुरक्षित और अधिक कुशल संचालन की ओर ले जाती है।

सबसे महत्वपूर्ण लाभ, हालांकि, बचाए गए समय को यात्रियों की ओर पुनर्निर्देशित करने में निहित है। ‘JAL-AI Report हमारे कैबिन अटेंडेंट्स की नौकरियों को अधिक उत्पादक बनाता है,’ श्री Suzuki कहते हैं। ‘वे प्रशासनिक कार्य करने के बजाय ग्राहक सेवा पर अधिक समय बिता सकते हैं।’ यह JAL के सेवा दर्शन के साथ पूरी तरह से संरेखित है। अटेंडेंट्स को प्रशासनिक कार्यों से मुक्त करने से उन्हें यात्री की जरूरतों के प्रति अधिक उपस्थित और चौकस रहने की अनुमति मिलती है, जिससे समग्र यात्रा अनुभव बढ़ता है। चाहे वह अतिरिक्त सहायता प्रदान करना हो, चिंताओं को अधिक तेज़ी से संबोधित करना हो, या बस अधिक आराम और आकर्षक बातचीत की पेशकश करना हो, AI टूल द्वारा सक्षम फोकस में बदलाव सीधे ग्राहक को लाभ पहुंचाता है।

एक व्यापक दृष्टिकोण: Japan Airlines में AI एकीकरण

JAL-AI Report एक अलग प्रयोग नहीं है, बल्कि पूरे Japan Airlines Group में जनरेटिव AI को एकीकृत करने की एक बहुत व्यापक रणनीति का एक प्रमुख घटक है। यह व्यापक पहल 2023 के मध्य में शुरू हुई, जो परिचालन उत्कृष्टता और बढ़ी हुई कर्मचारी क्षमताओं के लिए उन्नत तकनीक का लाभ उठाने के लिए JAL की प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करती है।

JAL-AI Home की छत्रछाया में, JAL Group के सभी 36,500 कर्मचारियों के पास अब Microsoft Azure OpenAI प्लेटफॉर्म पर चलने वाले AI टूल के एक सूट तक पहुंच है। यह प्लेटफॉर्म विभिन्न प्रकार के प्रशासनिक और परिचालन कार्यों के लिए शक्तिशाली AI क्षमताओं तक सुरक्षित, एंटरप्राइज़-ग्रेड पहुंच प्रदान करता है। विभिन्न विभागों के कर्मचारी - ग्राउंड स्टाफ और रखरखाव दल से लेकर पायलट और कार्यालय कर्मियों तक - इन उपकरणों का उपयोग निम्नलिखित कार्यों के लिए कर सकते हैं:

• संचार का मसौदा तैयार करना: ईमेल, आंतरिक मेमो और ग्राहक पत्राचार के लिए मसौदे तैयार करना।
• संक्षेपण: लंबे दस्तावेज़ों, रिपोर्टों, या मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट्स को मुख्य बातों में जल्दी से संघनित करना।
• अनुवाद: जापानी और अन्य भाषाओं के बीच दस्तावेज़ों और संचारों का अनुवाद करना, जिससे सुचारू आंतरिक और बाहरी बातचीत सुगम हो सके।
• सूचना पुनर्प्राप्ति: JAL के व्यापक ज्ञान आधारों और परिचालन मैनुअल के भीतर प्रासंगिक जानकारी खोजने में कर्मचारियों की सहायता करना।
• विचार-मंथन और विचार निर्माण: विभिन्न चुनौतियों के लिए नए विचारों या दृष्टिकोणों का पता लगाने के लिए AI को एक उपकरण के रूप में उपयोग करना।

यह कंपनी-व्यापी अंगीकरण एक गहरी रणनीतिक प्रतिबद्धता का संकेत देता है। JAL जनरेटिव AI को केवल वृद्धिशील दक्षता लाभ के लिए एक उपकरण के रूप में नहीं देखता है, बल्कि एक परिवर्तनकारी तकनीक के रूप में देखता है जो मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं को फिर से आकार देने में सक्षम है। ‘हम जनरेटिव AI को व्यवसाय के केंद्र में रखने और संचालन और ग्राहक सेवा में बदलाव लाने के अवसर देखते हैं,’ श्री Suzuki बताते हैं।

JAL-AI Report जैसे विशेष, कार्य-विशिष्ट अनुप्रयोगों का विकास, एज परिनियोजन के लिए Phi-4 जैसे कुशल मॉडल का उपयोग करते हुए, JAL-AI Home के माध्यम से क्लाउड-आधारित AI टूल की व्यापक उपलब्धता का पूरक है। यह दोहरा दृष्टिकोण JAL को विशिष्ट आवश्यकताओं और ऑपरेटिंग वातावरण के लिए AI समाधानों को तैयार करने की अनुमति देता है - जटिल बैक-ऑफिस कार्यों के लिए शक्तिशाली क्लाउड मॉडल का लाभ उठाना, जबकि फ्रंटलाइन संचालन के लिए फुर्तीले ऑन-डिवाइस मॉडल तैनात करना जहां कनेक्टिविटी एक बाधा है।

सर्वोच्च दर्शन मनुष्यों और AI के बीच सहयोग का है। लक्ष्य मानव निर्णय या बातचीत को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि कर्मचारी क्षमताओं को बढ़ाना, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना और ऐसे उपकरण प्रदान करना है जो कर्मचारियों को अपनी भूमिकाओं को अधिक प्रभावी ढंग से और ग्राहक जुड़ाव और जटिल समस्या-समाधान जैसी उच्च-मूल्य वाली गतिविधियों पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाते हैं। ‘हम AI और मनुष्यों को एक साथ काम करने के लिए उत्साहित हैं,’ श्री Suzuki जोर देते हैं, एक ऐसे दृष्टिकोण पर प्रकाश डालते हैं जहां प्रौद्योगिकी कार्यबल को सशक्त बनाती है, जिससे बेहतर परिचालन प्रदर्शन और अधिक पुरस्कृत कर्मचारी अनुभव दोनों प्राप्त होते हैं। यह दूरंदेशी दृष्टिकोण Japan Airlines को वैश्विक एयरलाइन उद्योग के भीतर AI अपनाने में सबसे आगे रखता है, एक मिसाल कायम करता है कि कैसे दक्षता और हवाई यात्रा के सर्वोत्कृष्ट मानवीय तत्व दोनों को बढ़ाने के लिए प्रौद्योगिकी को सोच-समझकर एकीकृत किया जा सकता है।