FLYR Labs verhilft Fluggesellschaften mit KI und Machine Learning zu neuen Höhenflügen

Die weltweite Pandemie stellt unsere ohnehin komplizierte und wettbewerbsintensive Branche vor weitere Herausforderungen. Sie führt in der Luftfahrt zu Umsatzeinbußen in Höhe von rund 370 Mrd. Dollar. Bekanntermaßen müssen Fluggesellschaften möglichst viele Sitzplätze zum bestmöglichen Preis besetzen, um wirtschaftlich erfolgreich zu sein. Angesichts der vielen Variablen im Flugverkehr und der beispiellosen Angebotsvielfalt für Reisende fällt es aber oft schwer, die richtige Balance zwischen Preis, Angebot und Nachfrage zu finden.

Deshalb haben wir FLYR Labs ins Leben gerufen. Zwar gibt es am Markt bereits viele Revenue-Management-Lösungen für Fluggesellschaften – anders als diese setzen wir jedoch auf Big Data, umfassende Analysen, KI und Machine Learning, um Luftfahrtunternehmen dabei zu helfen, ihre Flugzeuge zu füllen, Einnahmen zu steigern und intelligentere Entscheidungen in wirtschaftlichen Fragen zu treffen.

Das Start-up-Programm von Google Cloud, dem wir mit der Gründung von FLYR Labs beigetreten sind, und die Google Cloud-Lösungen haben maßgeblich zu unserem Erfolg beigetragen und geben unserem Team die richtigen Tools, Prozesse, Beziehungen und Best Practices an die Hand, um unser Geschäft auszubauen.

Um die Umsatzmodelle von Fluggesellschaften zu transformieren, ist eine immense Rechenleistung nötig, was die Auswahl der für uns infrage kommenden Technologien einschränkt.Anfangs haben wir alle Optionen geprüft. Google Cloud hat uns allerdings schnell überzeugt, denn wir brauchten einen bewährten globalen Cloud-Anbieter, der mehrere Terabyte Daten verarbeiten und Analysen in Echtzeit bereitstellen kann, um den sich ständig ändernden Marktbedingungen Rechnung zu tragen.

Nachfrage und Preise im Griff

Die meisten Fluggesellschaften arbeiten derzeit mit Modellen, die anhand historischer Daten Flugnachfrage und -preise bis weit in die Zukunft prognostizieren sollen. Diese Prognosen berücksichtigen jedoch nicht, dass Fluggesellschaften ihre Flugpreise permanent anpassen müssen, um die Nachfrage anzukurbeln und  wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Entscheidungen der Reisenden werden durch vielfältige Faktoren beeinflusst – Jahreszeit, Tageszeit, Wunschziele, Komfort usw. Die Fluggesellschaften stehen dadurch vor der Herausforderung, täglich mehrere Terabyte Daten verarbeiten zu müssen. Verwenden Sie herkömmliche Revenue Management-Lösungen, brauchen Fluggesellschaften in der Regel mehrere Stunden, um ihre Flugpreise neu festzusetzen. Die Folge ist, dass die Flugpreise bestenfalls einige Male pro Tag angepasst werden können.

Hinzu kommt, dass die alten Revenue-Management-Architekturen für die lokale Bereitstellung in den Rechenzentren der Fluggesellschaften konzipiert sind – einschließlich all der Kosten und technischen Herausforderungen, die damit einhergehen. Ein weiteres Manko: Die Lösungen können nicht skaliert werden, um das dynamische Geschäftsumfeld abzubilden, in dem Fluggesellschaften heutzutage operieren. Dies macht es den Fluggesellschaften unmöglich, die zunehmende Menge komplexer Daten zu bewältigen. So werden beispielsweise oft alle Abflüge am selben Tag als ein einziges Produkt behandelt – unabhängig davon, ob es sich um einen Business-Flug um 6.00 Uhr morgens oder um einen späteren Flug für Urlauber handelt.

Differenzierung durch Machine Learning

Eines der Alleinstellungsmerkmale von FLYR Labs ist, dass wir bei der Preisgestaltung der Fluggesellschaften Machine-Learning-Technologien anwenden. In enger Zusammenarbeit mit Google Cloud haben wir dazu ein cloudbasiertes und intuitives Tool entwickelt. Unser Cirrus Revenue Operating System^TM zeichnet den Fluggesellschaften ein sehr viel klareres Bild von der künftigen Nachfrageentwicklung. Dank der von unserem System bereitgestellten, ultra-präzisen Prognosen können die Entscheider*innen kommerzieller Fluggesellschaften fundiertere Entscheidungen treffen, die das Geschäftsergebnis spürbar verbessern.

Auf der Grundlage eines umfassenden Datenmodells, das alle Geschäftsdaten einbezieht, identifiziert Cirrus kontinuierlich Nutzungstrends über verschiedene Flughäfen, Strecken, Flüge und Abflugzeiten hinweg. Die neuronale Netzwerkarchitektur liefert schon Monate vor dem Abflugtermin äußerst zuverlässige Prognosen.

Mit Google Cloud können wir den gesamten Flugplan einer Fluggesellschaft mit Tausenden von Flügen pro Tag und für alle Abflüge auf ein Jahr im Voraus neu einpreisen. Dies ermöglicht genauere Umsatzprognosen und eine optimale Preisgestaltung, um die Umsätze unserer Kunden zu steigern. Die Ergebnisse, die wir für die von uns betreuten Fluggesellschaften bisher erzielt haben, können sich sehen lassen: bis zu 7 % mehr Umsatz und 4 % mehr Fluggäste sowie eine Reduzierung der Prognosefehler um den Faktor 10.

Jeder Flug ist anders, jeder Kunde auch

Natürlich wird eine Menge Daten benötigt, um den besten Preis für die diversen Sitzplätze in einem Flugzeug bestimmen zu können. Deshalb nutzen wir BigQuery als unser Data Warehouse. In der Regel benötigen wir von unseren Kunden die Geschäftsdaten der letzten drei Jahre, unabhängig von Quelle oder Format. Zudem richten wir permanente Pipelines ein, um Flugplanänderungen und aktive Buchungen zu erfassen. Wir trainieren die Machine-Learning-Modelle unserer Produkte mit den Daten der jeweiligen Fluggesellschaft, da jede Gesellschaft andere Regionen anfliegt, andere Kundenprofile und Geschäftsmodelle hat.

Die von uns entwickelten Datenqualitätsprüfungen können alle eingehenden Daten zu Beginn des Tages in wenigen Minuten überprüfen und etwaige Datenprobleme sofort erkennen, was uns und unseren Kunden stundenlange Eskalationen erspart. Das Ergebnis: Unsere Kunden verfügen über zuverlässige, genaue Daten, auf deren Grundlage sie schnelle, fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.

Mit den Tools der KI-Plattform von Google Cloud können wir ML-Modelle erstellen, bereitstellen und skalieren. Dataflow, der vollständig verwaltete Datenverarbeitungsdienst von Google Cloud, gibt uns die Möglichkeit, Daten effizient und schnell zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Außerdem benötigen wir weniger Zeit für die Verwaltung von Betriebsabläufen und haben damit mehr Ressourcen für die Entwicklung neuer Funktionalität für unsere Kunden.

Derzeit befindet sich unsere gesamte Produkt- und Tooling-Geschäftslogik entweder in Google Cloud Dataflow oder in Google Kubernetes Engine, unserer verwalteten Umgebung für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von containerisierten Anwendungen in Google Cloud. Wir betreiben Mikrodienste, die Web-UI, API-Integrationen und Apache Airflow-Jobs in Kubernetes.

Unser Data-Science-Team nutzt vor allem TensorFlow, eine Open-Source-Plattform für Machine Learning, und Colab von Google Research. Wenn Sie Colab noch nicht kennen, sollten Sie es sich unbedingt anschauen. Das Tool ist kostenlos und eignet sich hervorragend für Machine Learning. Mit Google Cloud können Sie außerdem Python-Code, der im Browser läuft, schreiben und ausführen.

Derzeit verwenden wir interne Tableau-Dashboards und nutzen Google Data Studio, um Daten in aussagekräftige, anpassbare Berichte und Dashboards zu überführen. Wir haben zudem mehrere kundenorientierte Dashboards in unserer Webanwendung erstellt. Unsere auf Cloud SQL basierende Revenue Management-Anwendung Cirrus bietet Airline-Analysten größtmögliche Flexibilität bei der Anzeige von Leistungskennzahlen und anderen Geschäftsdaten. Die dafür notwendige Datenbankleistung wäre ohne den vollständig verwalteten Cloud SQL-Dienst kaum erreichbar.

Big Data löst Verkehrsprobleme

Natürlich kommt unser Toolset zur Lösung von Prognose- und Preisproblemen auch vielen anderen Bereichen einer Fluggesellschaft zugute. So können beispielsweise Marketingteams mit Hilfe unserer Plattform entscheiden, wo ihre Budgets am besten ausgegeben werden sollten, um die Nachfrage anzukurbeln; Dispositions- und Planungsteams können bestimmen, welche Flugzeuge auf welcher Strecke eingesetzt werden sollten; und die Geschäftsführung erhält tagesaktuelle Informationen, anhand derer sie ihre geschäftlichen Prioritäten ausrichten kann.

Heute konzentrieren wir uns auf Fluggesellschaften, aber für die Zukunft sehen wir ein breiteres Potenzial. Unsere Erfolge bei Fluggesellschaften lassen sich auf die Reise- und Verkehrsbranche im Allgemeinen übertragen. Indem wir riesige Datenmengen nutzbar machen, können wir auch Entscheidungen über Mietwagen, Hotelzimmer, Kreuzfahrtschiffskabinen und Bahnsitze automatisieren. Wir sind auch nicht auf den Bereich Verkehr beschränkt: In der Unterhaltungsbranche etwa könnten wir Veranstalter beim Verkauf von Tickets für Konzerte, Theaterstücke und andere Events unterstützen.

Wir sind von der Leistungsfähigkeit unserer Lösungen – und damit auch von Google Cloud – absolut überzeugt. Um dies zu beweisen, stellen wir nach Abschluss eines Vertrags mit einer Fluggesellschaft nur dann eine Rechnung, wenn wir die Geschäftsergebnisse nachweislich verbessern konnten. Dieses Modell zeugt von unserem Vertrauen in unsere Lösungen und in die zugrundeliegende Technologie. Wenn Sie FLYR Labs näher kennenlernen möchten, sehen Sie sich dieses Interview mit unserem Gründer und CEO Alex Mans an.

Wenn Sie mehr darüber wissen möchten, wie Google Cloud auch Ihr Start-up unterstützen kann, informieren Sie sich hier zu unserem Programm. Melden Sie sich auch für unseren Newsletter an, um einen monatlichen Einblick in unsere Community-Aktivitäten, digitalen Events, Sonderangebote und mehr zu erhalten.