Environ 30 % des dépenses opérationnelles des compagnies aériennes sont attribuées au coût du carburant, ce qui a un impact direct sur les résultats en raison de la hausse des prix du pétrole brut. Voyager à vitesse réduite permet de réduire les coûts de carburant tout en réduisant les arrivées à l’heure des vols, ce qui entraîne une diminution de la satisfaction des clients. La perte de clients fidèles au profit des concurrents entraîne une réduction considérable des bénéfices, conduisant à la faillite des entreprises.

Grâce à la science des données et à l’apprentissage automatique, nous pouvons créer un modèle de prédiction pour prédire la consommation de carburant à différentes étapes du vol (de la phase de taxation à l’embarcadère). Le modèle peut également optimiser la solution pour déterminer la vitesse appropriée des vols à toutes les étapes du voyage afin d’obtenir le meilleur kilométrage.

Prédire l’arrivée à l’heure des vols afin qu’une action appropriée soit conçue en cas de retard afin d’éviter un retard en cascade. tous les itinéraires de ce voyage aérien.