CargoAi anunció hoy el propagación de AI Predictive Tracking, una nueva capacidad diseñada para ayudar a las partes interesadas en la carga aérea a anticipar riesgos operativos y retrasos en los envíos antaño de que se materialicen. La decisión está habitable tanto adentro de CargoMART como como complemento de la API CargoCONNECT Track & Trace.
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El comunicado refleja un desafío activo creciente en la carga aérea: si adecuadamente las herramientas de seguimiento tradicionales brindan visibilidad una vez que se informan los hitos, a menudo dejan un tiempo restringido para efectuar cuando un pedido está en peligro. El seguimiento predictivo de CargoAi introduce una capa adicional de inteligencia al pronosticar próximos eventos de pedido y activar alertas tempranas de peligro.
Desde informes de eventos hasta hitos predictivos
AI Predictive Tracking utiliza modelos de estudios automotriz entrenados en millones de envíos históricos, combinados con actualizaciones de vuelos de aerolíneas en vivo, para predecir el momento esperado de cada hito secreto en un alucinación de carga aérea. Estos incluyen pedido de documentación (FWB), éxito (RCS), manifiesto (MAN), salida (DEP), venida (ARR), disponibilidad de carga (NFD) y entrega final (DLV).
En empleo de subordinarse exclusivamente de los eventos informados, el sistema genera predicciones basadas en probabilidades, incluidas estimaciones medianas (P50) y conservadoras (P90). Estas predicciones se actualizan continuamente a medida que se recibe nueva información, lo que permite a los equipos operativos detectar patrones de peligro en una grado más temprana del proceso. Nuestros usuarios de API pueden utilizar esos títulos de predicciones tal como están, pero además se traducen en señales comprensibles.
Convertir las señales predictivas en acciones operativas
La capa predictiva está diseñada para respaldar decisiones operativas concretas en todo el ecosistema de carga aérea:
- Las aerolíneas pueden identificar envíos que no han llegado a RCS o MAN antaño del corte y, por lo tanto, corren el peligro de perder su revoloteo planeado. Se pueden activar alertas a las estaciones o GSA para que intervengan, liberen capacidad bloqueada o prioricen envíos de parada peligro. Los datos además se pueden utilizar para comparar el rendimiento de la época e identificar cuellos de botella recurrentes.
- Los transitarios obtienen visibilidad temprana de los envíos marcados como “En peligro”, lo que les permite efectuar en caso de documentación faltante, coordinar recolecciones o informar de forma proactiva a los clientes. La disponibilidad de carga prevista (NFD) se puede compartir seguidamente para mejorar la planificación y la comunicación con el cliente.
- Los agentes de auxilio en tierra y los integradores de sistemas pueden utilizar predicciones P90 conservadoras para priorizar la éxito, automatizar la gobierno de alertas previas e introducir niveles de peligro predictivos en paneles internos o herramientas de monitoreo de SLA, lo que reduce la requisito de verificaciones manuales.
Escena de ejemplo
En un revoloteo CDG-SIN programado para salir a las 18:00, el sistema puede detectar a las 10:00 que el FWB aún no se ha recibido, mientras que los datos históricos y en vivo mostraron que ya debería ocurrir sucedido en el 90% de los casos. Se genera una alerta indicando una adhesión probabilidad de perder el revoloteo planificado. Los equipos de operaciones reciben notificaciones y pueden cuchichear entre sí para confirmar acciones.
Cómo funciona la tecnología
El motor predictivo combina:
- Datos históricos de rendimiento por aerolínea, ruta y tipo de producto
- Horarios de vuelos en vivo y eventos operativos
- Estructuras de hitos estandarizadas alineadas con CargoIMP e IATA ONE Record
Cada hito se enriquece con marcas de tiempo previstas y niveles de confianza. Un objeto de alerta resalta los niveles de peligro actuales (bajo, medio o parada) pegado con mensajes contextuales para respaldar la toma de decisiones. La decisión es totalmente compatible con versiones anteriores y las integraciones existentes de la API Track & Trace permanecen sin cambios.
Disponibilidad en CargoMART y CargoCONNECT
El seguimiento predictivo de IA está habitable tanto en la plataforma de CargoAi como en el ecosistema API, y admite una variedad de entornos operativos y técnicos. La decisión se puede activar utilizando la conectividad CargoAi existente, con alertas que se actualizan automáticamente cada vez que se actualizan los hitos o se reprograman los vuelos.
Adentro de CargoMART, el seguimiento predictivo de IA está integrado en flujos de trabajo operativos de nivel empresarial:
- CargoBridge Integration conecta CargoMART directamente con el TMS o ERP de un cliente, consolidando los datos de pedido en un único entorno y eliminando la entrada de datos duplicados.
- El seguimiento predictivo de AWB (impulsado por IA) ofrece alertas tempranas de retrasos y actualizaciones de estado proactivas en todos los envíos, lo que permite a los equipos operativos identificar riesgos e intervenir antaño de cortes o vuelos perdidos.
A través de CargoCONNECT, AI Predictive Tracking se ofrece como complemento de la API Track & Trace:
- Los hitos predictivos se incluyen directamente en las respuestas de API, con tiempos de evento estimados P50 y P90.
- Un objeto de alertas estructuradas indica los niveles de peligro actuales y proporciona mensajes contextuales que se pueden integrar en sistemas internos, paneles o flujos de trabajo automatizados.
- La función es totalmente compatible con versiones anteriores, lo que permite que las integraciones existentes permanezcan sin cambios.
Esta doble disponibilidad permite a las organizaciones aplicar inteligencia predictiva ya sea a través de herramientas operativas orientadas al beneficiario o directamente adentro de sus propios sistemas y aplicaciones.
Atracar la volatilidad operativa en la carga aérea
Con una creciente variabilidad de horarios, cortes más estrictos y mayores expectativas de servicio, la inteligencia predictiva se está convirtiendo en un componente crítico de las operaciones de carga aérea. Al tener lugar del manejo reactivo de excepciones a la detección temprana de riesgos, el seguimiento predictivo de CargoAi tiene como objetivo respaldar flujos de trabajo operativos más resilientes y basados en datos.
