JAL: آن ڈیوائس AI سے کیبن کریو کی کارکردگی میں انقلاب

ان فلائٹ انتظامیہ کا چیلنج

کئی دہائیوں سے، کیبن اٹینڈنٹ کا کردار بے مثال کسٹمر سروس کو اہم آپریشنل ذمہ داریوں کے ساتھ ملاتا رہا ہے۔ بادلوں سے اونچائی پر، ٹائم زونز اور متنوع مسافروں کی ضروریات کو نیویگیٹ کرتے ہوئے، یہ پیشہ ور افراد ایئر لائن کے فرنٹ لائن سفیر ہوتے ہیں۔ پھر بھی، پرسکون مسکراہٹوں اور توجہ دینے والی سروس کے پیچھے ایک اہم انتظامی بوجھ چھپا ہوتا ہے: ان فلائٹ واقعات کی محتاط دستاویز کاری۔ طبی واقعات اور مسافروں کی مدد کی درخواستوں سے لے کر آپریشنل بے قاعدگیوں جیسے تاخیر یا مینٹیننس فلیگ تک، ہر قابل ذکر واقعہ کو درست اور جامع طور پر لاگ کیا جانا چاہیے۔ یہ رپورٹنگ کا عمل، جو روایتی طور پر دستی ہوتا ہے، قیمتی وقت ضائع کرتا ہے – وہ وقت جو بصورت دیگر مسافروں کے آرام اور حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے وقف کیا جا سکتا ہے۔

ماحول پر غور کریں: ایک مصروف ہوائی جہاز کا کیبن، اکثر محدود یا ناقابل اعتبار کنیکٹیویٹی کے ساتھ۔ اٹینڈنٹس ہنگامہ خیز مراحل کے دوران یا متعدد مسافروں کی درخواستوں کو سنبھالتے ہوئے نوٹس لکھ سکتے ہیں، بعد میں وقفوں کے دوران یا، اکثر، لینڈنگ کے بعد تفصیلی رپورٹس تیار کرتے ہیں۔ یہ پوسٹ فلائٹ انتظامی کام ٹرن اراؤنڈ اوقات یا ذاتی ڈاؤن ٹائم میں کھا جاتا ہے۔ مزید برآں، بین الاقوامی راستوں پر، ان رپورٹس کا ترجمہ کرنے کی ضرورت، عام طور پر جاپانی سے انگریزی میں وسیع تر آپریشنل استعمال کے لیے، پیچیدگی اور ممکنہ تاخیر کی ایک اور پرت کا اضافہ کرتی ہے۔ مکمل مگر موثر، درست مگر بروقت ہونے کا دباؤ ایک مستقل آپریشنل چیلنج پیدا کرتا ہے۔ یہ وسائل، خاص طور پر کیبن کریو کے قیمتی انسانی وسائل پر ایک بوجھ ہے، جو ان کی توجہ مسافروں کی دیکھ بھال کے بنیادی مشن سے ہٹاتا ہے۔ Japan Airlines (JAL)، جو سروس ایکسیلنس کے لیے اپنی وابستگی کے لیے مشہور ہے، نے اس رگڑ کے نقطہ کو جدت طرازی کے لیے ایک پختہ علاقے کے طور پر پہچانا۔

JAL-AI Report کا تعارف: بہتر آپریشنز کی جانب ایک چھلانگ

ان ضروری انتظامی کاموں کو ہموار کرنے کے لیے ایک اہم اقدام میں، Japan Airlines ایک جدید ایپلی کیشن کی ترقی میں پیش پیش ہے جس کا نام JAL-AI Report ہے۔ یہ اختراعی ٹول، جو مصنوعی ذہانت سے چلتا ہے، بنیادی طور پر اس طریقے کو تبدیل کرنے کے لیے تیار ہے جس سے کیبن اٹینڈنٹس ان فلائٹ واقعات کی دستاویز کاری کرتے ہیں۔ بنیادی تصور خوبصورتی سے سادہ ہے: آزادانہ تحریر کے بجائے جو وقت طلب ہو سکتی ہے اور تفصیل میں مختلف ہو سکتی ہے، اٹینڈنٹس ایک منظم انٹرفیس کے ساتھ تعامل کریں گے۔

ایپلی کیشن صارف کو ایک منطقی ترتیب کے ذریعے رہنمائی کرتی ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ چیک باکسز کی ایک سیریز کا استعمال کرتے ہوئے واقعہ کی نوعیت کی شناخت کے ساتھ شروع ہوتی ہے – کیا یہ طبی صورتحال ہے؟ پرواز میں تاخیر سے متعلق؟ کیٹرنگ کا مسئلہ؟ سیکیورٹی کا مشاہدہ؟ ایک بار زمرہ منتخب ہونے کے بعد، مزید چیک باکسز صورتحال کی وضاحت میں مدد کرتے ہیں – مثال کے طور پر، ‘طبی’ کے تحت، اختیارات میں ‘بخار’، ‘پیٹ میں درد’، ‘معمولی چوٹ’ وغیرہ شامل ہو سکتے ہیں۔ اس درجہ بندی کے بعد، اٹینڈنٹ کلیدی تفصیلات کو مختصر کلیدی الفاظ یا بلٹ پوائنٹس میں مختصر جملوں کا استعمال کرتے ہوئے داخل کرتا ہے۔ ایک مثال اس طرح نظر آسکتی ہے:

• Event Type: Medical
• Specifics: Fever
• Location: Seat 3H
• Action Taken: Passenger moved to empty seat, laid down.
• Passenger Request: Needs medical consultation upon arrival.
• Status: Stable.

یہ منظم ان پٹ طریقہ یقینی بناتا ہے کہ ضروری معلومات موثر اور مستقل طور پر حاصل کی جائیں۔ اصل جادو، تاہم، اس کے بعد ہوتا ہے۔ ایک بٹن کے سادہ ٹیپ کے ساتھ، ایپ میں مربوط AI انجن ان درجہ بند ان پٹس اور منظم نوٹس کو لیتا ہے اور ایک مکمل، مربوط، اور پیشہ ورانہ طور پر تحریر شدہ رپورٹ تیار کرتا ہے۔ یہ نظام بلٹڈ شارٹ ہینڈ کو سرکاری ریکارڈ کے لیے موزوں مکمل بیانیہ لاگ میں تبدیل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

اہم بات یہ ہے کہ JAL جیسے وسیع بین الاقوامی نیٹ ورک والی ایئر لائن کے لیے، ایپ ایک اور اہم فنکشن شامل کرتی ہے: ون ٹیپ ٹرانسلیشن۔ جاپانی میں تحریر کردہ رپورٹس کو فوری طور پر انگریزی میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جس سے عالمی راستوں پر مواصلات اور آپریشنل ہینڈ اوورز میں ایک اہم رکاوٹ ختم ہو جاتی ہے۔ رپورٹنگ اور ترجمہ کا یہ ہموار انضمام آپریشنل کارکردگی میں ایک بڑی پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے۔

Phi-4 کی طاقت: آن ڈیوائس انٹیلی جنس کو فعال کرنا

JAL-AI Report کا تکنیکی دل Microsoft کا Phi-4 small language model (SLM) ہے۔ یہ انتخاب دانستہ اور حکمت عملی کے لحاظ سے اہم ہے۔ جبکہ جنریٹو AI کے ارد گرد حالیہ زیادہ تر چرچا large language models (LLMs) پر مرکوز رہا ہے – GPT-4 جیسے طاقتور نظام جن کے لیے کافی کمپیوٹنگ وسائل اور مستقل کلاؤڈ کنیکٹیویٹی کی ضرورت ہوتی ہے – SLMs ایک مختلف نمونہ پیش کرتے ہیں۔

Phi-4، ایک SLM کے طور پر، مخصوص کاموں پر کارکردگی اور کارکردگی کے لیے بہتر بنایا گیا ہے جبکہ نمایاں طور پر کم کمپیوٹیشنل پاور کا مطالبہ کرتا ہے۔ یہ ہلکا پھلکا نقشہ اسے براہ راست ڈیوائسز پر تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ JAL کے کیبن کریو کے ذریعے استعمال ہونے والے ٹیبلٹس۔ آف لائن چلنے کی صلاحیت ایوی ایشن ماحول کے لیے گیم چینجر ہے۔ ہوائی جہاز کے کیبن مستقل، ہائی بینڈوتھ انٹرنیٹ کنیکٹیویٹی کے لیے بدنام زمانہ طور پر چیلنجنگ ہیں۔ پرواز کے دوران ریئل ٹائم رپورٹ جنریشن کے لیے کلاؤڈ بیسڈ LLM پر انحصار کرنا غیر عملی اور ناقابل اعتبار ہوگا۔

Phi-4 کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، JAL-AI Report ایپ بغیر کسی رکاوٹ کے کام کر سکتی ہے یہاں تک کہ جب ہوائی جہاز 35,000 فٹ کی بلندی پر بغیر فعال انٹرنیٹ کنکشن کے پرواز کر رہا ہو۔ اٹینڈنٹس پرواز کے دوران کسی بھی وقت، کہیں بھی معلوماتداخل کر سکتے ہیں اور رپورٹس تیار کر سکتے ہیں، بغیر کنیکٹیویٹی ڈیڈ سپاٹس کی وجہ سے رکاوٹ کے۔ یہ آن ڈیوائس پروسیسنگ فوری رپورٹ جنریشن اور دستیابی کو یقینی بناتی ہے، جو براہ راست پرواز کے دوران انتظامی کام کے بوجھ کو کم کرنے کے مقصد میں حصہ ڈالتی ہے، نہ کہ صرف اسے لینڈنگ کے بعد منتقل کرنے کے۔

اس خصوصی ایپلی کیشن کی ترقی Microsoft’s Azure AI Foundry کے ساتھ تعاون کے ذریعے سہولت فراہم کی جا رہی ہے، یہ ایک پروگرام ہے جو تنظیموں کو AI حل کی تخلیق اور تعیناتی کو تیز کرنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ شراکت داری JAL کو Microsoft کی مہارت اور جدید ترین ٹولز تک رسائی فراہم کرتی ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ JAL-AI Report ایک مضبوط اور قابل توسیع بنیاد پر بنایا گیا ہے، جو خاص طور پر ایئر لائن انڈسٹری کے منفرد مطالبات کے مطابق ہے۔ توجہ واضح طور پر ایسے ٹولز بنانے پر مرکوز ہے جو چیلنجنگ آپریشنل سیٹنگز میں عملی اور موثر ہوں، جیسے ہوائی جہاز کا کیبن یا مصروف آؤٹ ڈور ریمپ ماحول جہاں Wi-Fi اکثر کمزور یا ناقابل اعتبار ہو سکتا ہے۔

ٹھوس فوائد: مسافروں کے لیے زیادہ وقت، بہتر رپورٹنگ کا معیار

JAL-AI Report کا اثر، یہاں تک کہ اس کے ترقیاتی مراحل میں بھی، پہلے ہی کافی ثابت ہو رہا ہے۔ ایپلی کیشن کی جانچ میں شامل کیبن اٹینڈنٹس نے آپریشنل رپورٹس کو مکمل کرنے کے لیے درکار وقت میں ڈرامائی کمی کی اطلاع دی ہے۔ جو کام پہلے ایک گھنٹے کی مرکوز تحریر لے سکتا تھا، اب ممکنہ طور پر تقریباً 20 منٹ میں مکمل کیا جا سکتا ہے۔ کم پیچیدہ واقعات کے لیے، ایک کام جو 30 منٹ لے سکتا تھا، اسے صرف 10 منٹ تک کم کیا جا سکتا ہے۔ یہ دو تہائی تک کی ممکنہ وقت کی بچت کی نمائندگی کرتا ہے، جو کسی بھی پیشہ ورانہ تناظر میں، ہوا بازی کے وقت کے حساس ماحول کو چھوڑ کر، ایک قابل ذکر کارکردگی کا فائدہ ہے۔

Takako Ukai، JAL میں 35 سال کے تجربے کے ساتھ ایک تجربہ کار کیبن اٹینڈنٹ، ایک اہم نقطہ نظر فراہم کرتی ہیں۔ اب ایئر لائن کی ملازم تجربہ ٹیم کا حصہ، وہ JAL کے ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن اقدامات میں فرنٹ لائن بصیرت کا حصہ ڈالتی ہیں۔ وہ ایپ کے ورک فلو کی بدیہی نوعیت کو اجاگر کرتی ہیں – چیک باکسز اور کلیدی الفاظ کا ان پٹ عمل کو آسان بناتا ہے، دباؤ کے تحت طویل نثر کی ساخت اور تحریر کے ذہنی بوجھ کو دور کرتا ہے۔ سنگل بٹن ٹیپس کے ساتھ مکمل رپورٹ تیار کرنے اور اس کا ترجمہ کرنے کی صلاحیت کو تبدیلی لانے والا سمجھا جاتا ہے۔

صرف وقت کی بچت سے ہٹ کر، رپورٹنگ کے معیار اور مستقل مزاجی میں متوقع بہتری ہے۔ Keisuke Suzuki، JAL کے ڈیجیٹل ٹیکنالوجی ڈیپارٹمنٹ کے سینئر نائب صدر، نوٹ کرتے ہیں کہ دستی رپورٹنگ بعض اوقات تضادات کا باعث بن سکتی ہے – کچھ اٹینڈنٹس ضرورت سے زیادہ تفصیلی اکاؤنٹس لکھ سکتے ہیں، جبکہ دوسرے بہت مختصر ہو سکتے ہیں۔ AI سے چلنے والا جنریشن کا عمل، منظم ان پٹس کی رہنمائی میں، زیادہ معیاری آؤٹ پٹ کا وعدہ کرتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ تمام ضروری معلومات مختصر اور واضح طور پر حاصل کی جائیں، جس سے ان رپورٹس کی افادیت کو بہاو تجزیہ، حفاظتی جائزوں، اور آپریشنل ایڈجسٹمنٹ کے لیے بہتر بنایا جا سکے۔ بہتر ڈیٹا کوالٹی بہتر بصیرت اور، بالآخر، محفوظ اور زیادہ موثر آپریشنز کا باعث بنتی ہے۔

سب سے اہم فائدہ، تاہم، بچائے گئے وقت کو مسافروں کی طرف موڑنے میں ہے۔ “JAL-AI Report ہمارے کیبن اٹینڈنٹس کے کام کو زیادہ نتیجہ خیز بناتی ہے،” مسٹر Suzuki کہتے ہیں۔ “وہ انتظامی کام کرنے کے بجائے کسٹمر سروس پر زیادہ وقت گزار سکتے ہیں۔” یہ JAL کے سروس فلسفے کے ساتھ بالکل ہم آہنگ ہے۔ اٹینڈنٹس کو انتظامی کاموں سے آزاد کرنا انہیں مسافروں کی ضروریات کے لیے زیادہ حاضر اور توجہ دینے والا بناتا ہے، جس سے مجموعی سفری تجربہ بہتر ہوتا ہے۔ چاہے وہ اضافی مدد فراہم کرنا ہو، خدشات کو زیادہ تیزی سے حل کرنا ہو، یا محض زیادہ پر سکون اور مشغول تعامل پیش کرنا ہو، AI ٹول کے ذریعے فعال کردہ توجہ میں تبدیلی براہ راست گاہک کو فائدہ پہنچاتی ہے۔

ایک وسیع تر وژن: Japan Airlines میں AI انضمام

JAL-AI Report کوئی الگ تھلگ تجربہ نہیں ہے بلکہ پوری Japan Airlines Group میں جنریٹو AI کو ضم کرنے کی ایک بہت وسیع حکمت عملی کا ایک اہم جزو ہے۔ یہ وسیع تر اقدام 2023 کے وسط میں شروع ہوا، جو آپریشنل ایکسیلنس اور بہتر ملازمین کی صلاحیتوں کے لیے جدید ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھانے کے لیے JAL کی وابستگی کو ظاہر کرتا ہے۔

JAL-AI Home کی چھتری کے تحت، JAL گروپ کے تمام 36,500 ملازمین کو اب Microsoft Azure OpenAI پلیٹ فارم پر چلنے والے AI ٹولز کے ایک سوٹ تک رسائی حاصل ہے۔ یہ پلیٹ فارم مختلف قسم کے انتظامی اور آپریشنل کاموں کے لیے طاقتور AI صلاحیتوں تک محفوظ، انٹرپرائز گریڈ رسائی فراہم کرتا ہے۔ مختلف محکموں کے ملازمین – گراؤنڈ اسٹاف اور مینٹیننس کریو سے لے کر پائلٹس اور دفتری اہلکاروں تک – ان ٹولز کو درج ذیل افعال کے لیے استعمال کر سکتے ہیں:

• مواصلات کا مسودہ تیار کرنا: ای میلز، داخلی میمو، اور کسٹمر خط و کتابت کے لیے مسودے تیار کرنا۔
• خلاصہ کرنا: طویل دستاویزات، رپورٹس، یا میٹنگ ٹرانسکرپٹس کو فوری طور پر کلیدی نکات میں سمیٹنا۔
• ترجمہ: جاپانی اور دیگر زبانوں کے درمیان دستاویزات اور مواصلات کا ترجمہ کرنا، ہموار داخلی اور خارجی تعاملات کو آسان بنانا۔
• معلومات کی بازیافت: ملازمین کو JAL کے وسیع علمی اڈوں اور آپریشنل مینوئلز کے اندر متعلقہ معلومات تلاش کرنے میں مدد کرنا۔
• ذہن سازی اور آئیڈیا جنریشن: مختلف چیلنجوں کے لیے نئے آئیڈیاز یا طریقوں کو دریافت کرنے کے لیے AI کو ایک ٹول کے طور پر استعمال کرنا۔

یہ کمپنی بھر میں اپنانا ایک گہری اسٹریٹجک وابستگی کا اشارہ دیتا ہے۔ JAL جنریٹو AI کو محض اضافی کارکردگی کے فوائد کے لیے ایک ٹول کے طور پر نہیں دیکھتا بلکہ ایک تبدیلی لانے والی ٹیکنالوجی کے طور پر دیکھتا ہے جو بنیادی کاروباری عمل کو نئی شکل دینے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ “ہم جنریٹو AI کو کاروبار کے مرکز میں رکھنے اور آپریشنز اور کسٹمر سروس میں تبدیلیاں لانے کے مواقع دیکھتے ہیں،” مسٹر Suzuki وضاحت کرتے ہیں۔

JAL-AI Report جیسی خصوصی، ٹاسک-مخصوص ایپلی کیشنز کی ترقی، جو ایج تعیناتی کے لیے Phi-4 جیسے موثر ماڈلز کا استعمال کرتی ہے، JAL-AI Home کے ذریعے کلاؤڈ بیسڈ AI ٹولز کی وسیع تر دستیابی کی تکمیل کرتی ہے۔ یہ دوہری نقطہ نظر JAL کو مخصوص ضروریات اور آپریٹنگ ماحول کے مطابق AI حل تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے – پیچیدہ بیک آفس کاموں کے لیے طاقتور کلاؤڈ ماڈلز کا فائدہ اٹھانا جبکہ فرنٹ لائن آپریشنز کے لیے چست آن ڈیوائس ماڈلز تعینات کرنا جہاں کنیکٹیویٹی ایک رکاوٹ ہے۔

بنیادی فلسفہ انسانوں اور AI کے درمیان تعاون کا ہے۔ مقصد انسانی فیصلے یا تعامل کو تبدیل کرنا نہیں ہے بلکہ ملازمین کی صلاحیتوں کو بڑھانا، دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بنانا، اور ایسے ٹولز فراہم کرنا ہے جو عملے کو اپنے کردار زیادہ مؤثر طریقے سے اور اعلیٰ قدر کی سرگرمیوں جیسے کسٹمر کی مصروفیت اور پیچیدہ مسئلہ حل کرنے پر زیادہ توجہ کے ساتھ انجام دینے کے قابل بناتے ہیں۔ “ہم AI اور انسانوں کو مل کر کام کرنے پر پرجوش ہیں،” مسٹر Suzuki زور دیتے ہیں، ایک ایسے وژن کو اجاگر کرتے ہوئے جہاں ٹیکنالوجی افرادی قوت کو بااختیار بناتی ہے، جس سے بہتر آپریشنل کارکردگی اور زیادہ فائدہ مند ملازم تجربہ دونوں حاصل ہوتے ہیں۔ یہ آگے کی سوچ والا نقطہ نظر Japan Airlines کو عالمی ایئر لائن انڈسٹری کے اندر AI اپنانے میں سب سے آگے رکھتا ہے، اس بات کی مثال قائم کرتا ہے کہ کس طرح ٹیکنالوجی کو سوچ سمجھ کر مربوط کیا جا سکتا ہے تاکہ کارکردگی اور ہوائی سفر کے لازمی انسانی عنصر دونوں کو بڑھایا جا سکے۔