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WFS推出人工智能驱动平台以改善货运预测
全球航班服务 (WFS) 开发了一种新的机器学习驱动的数字工具，可以对航班、卡车的货运量进行高精度预测……WFS 推出人工智能驱动平台以改进货运预测的文章首先出现在《航空商业新闻》上。
来源:航空业务新闻Worldwide Flight Services (WFS) 开发了一种新的机器学习驱动的数字工具，可以按航班、卡车和天数提供高精度的货运量预测，使仓库能够提前进一步调整劳动力和资源。
全球航班服务绩效管理平台 - 机器学习预测 (PMP MLF) 经过 10 多年的运营数据培训，处理超过 300 万份航空货运单以及历史航班和卡车运输记录。
该系统结合了季节性、节假日和货物类型，生成吨位、单位负载设备 (ULD) 和件数的每日预测。
该平台目前部署在 13 个国家/地区的 75 个仓库中，每周生成 9,842 趟航班和 6,216 辆卡车运输的预测。
数据按运输方式、航班或卡车数量、客户和仓库位置进行细分，直接输入站级规划工具。
WFS 表示，即使在需求不规律期间，该系统的预测准确度也能达到 92% 到 98% 之间。这使得地勤人员能够更早地检测到业务量激增并主动调整资源，在团队或站点之间转移劳动力，以减少违反服务水平协议的情况，避免不必要的加班并最大限度地减少空闲时间。
WFS由于运量波动，航空货运业传统上一直难以准确预测，劳动力规划通常基于人工估计或历史平均值，通常会导致人员配置水平与实际工作量之间存在 10-15% 的不匹配。
PMP MLF 工具的第二阶段于 2025 年夏季推出，引入了增强的仪表板和可视化分析、与劳动力管理和排班系统的更紧密集成以及客户级预测，以允许联合规划预期的数量峰值。
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