美国航空
借助数据科学工作站
运送货物
全球大型航空公司利用 NVIDIA RTXTM 优化货物运输模型、改善重量分布并节省燃料成本
如果商务飞行让您感到“压力山大”，不妨想想航空货运业。
乘坐客运航班的旅客通常会提前几个月预订机票并支付费用，而货运航班客户一般在计划出发前 10 天才会预订舱位。而且，客户在卸货前无需付款。
但是，即便客户创建了订单且航司为其保留了舱位，客户仍可能临时取消运输计划。即使是最周密的计划也可能遇到意外情况。
除了客运业务，美国航空还在全球范围内为消费者和企业提供航空货运服务。这些货运服务在保障世界各国的必需品供应方面发挥着重要作用，因此该公司致力于以尽可能高效的方式运输货物。
这项工作需要分析许多变量，其中最具挑战性的是确定货物是否会在起飞前准时到达航空公司的仓库。
预测未来并非易事，但数据科学可以提供帮助。美国航空结合运用机器学习和搭载 RTX 技术的惠普 Z 系列数据科学工作站，运行评估货物是否能够如期发货的模型，从而帮助他们能够提前计划装运时间，进而大幅提升运输效率。
货物“未如期出现”的问题
美国航空每天要接收数千件货物，每件货物都需要货运团队快速处理。但货物物流管理非常复杂，因为总是有部分未知数量的货物未能送上飞机。
美国航空机器学习和人工智能中心负责人 Tassio Carvalho 表示：“美国航空能够根据订单详情规划货舱布局和确定货物的摆放位置。”
如果货物在发货当天没有出现，就没有时间重新规划布局或转售多余空间了。这意味着货舱中的货物配置并非最优方案，从而导致运输燃料消耗增加。
“未如期出现的货物使我们损失了数百万美元的收入，而且很多时候，这还会造成我们拒绝本可承接的其他重要货物的运输。如果能够提前确定航班的预订货运量，我们就可以重新规划可用的空间，并将其提供给其他有需要的客户。”
Chris Isaac
前美国航空货运公司货运收入管理总经理
利用机器学习签收、密封和运送
Carvalho 和他的团队借助采用 RTX GPU 的惠普 Z 系列数据科学工作站，
创建了一个机器学习模型，该模型可以从客户的预订中获取数据，并预测货物是否能够如期出现。
该团队使用开源的 GPU 加速机器学习数据包 H2O4GPU 构建了这个预测模型，并在该模型中加载了一整年的预定记录（50 万条）。每条记录大约有 20 个特征，这些特征被分割成约 100 个衍生特征。
在预定航班起飞前三天左右，美国航空会通过该模型对所有预订的详细数据进行分析。当预测结果显示货物无法按时出现的几率很高时，团队将联系客户并确认客户的货物是否能如期登上预定的航班。
他们可以利用机器学习技术标记有风险的货物，因此货运代理不必一一致电客户确认，仅需专注于处理如期出现可能性最低的货物订单。
“这个模型很有价值，因为它能显示哪些货物可能无法按时出现，以及哪些货物在准时送达机场后可能会发生变化。”Carvalho 表示，
“在数据科学工作站的助力下，我们能打造出准确率不低于 90% 的模型。这让我们能够更好地规划货物运输。”
Tassio Carvalho
美国航空机器学习和人工智能中心负责人
RTX GPU 能够提供 10 倍于 CPU 的计算速度，已成为 Carvalho 及其团队的得力助手。他们可以更快得到预测和结果，从而提高货舱利用率并减少燃料消耗。
美国航空还宣布，他们将实施公平预订政策，允许客户在至少提前 48 小时通知航司的情况下免费取消预订。这项最新政策与预测模型相结合，使美国航空能够最大限度地提升货舱利用率。
“通过利用前沿的分析技术解决困扰我们行业的一大问题，为美国航空的发展迎来新的篇章。我们拥有一支能力出众的数据科学团队，能够将模型整合到业务流程中，这让我们感到非常兴奋。”
Chris Isaac
前美国航空货运公司货运收入管理总经理
为数据科学家和分析师量身打造的惠普 Z 系列工作站
使用惠普 Z 系列数据科学移动工作站和台式工作站，从要求严苛的数据集快速获得结果，妥善训练数据模型并实现数据可视化。
强劲性能来自
英特尔® 至强®
和英特尔® 酷睿™ i9 处理器。
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4AA8-1225CHP，2022 年 3 月
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