Movimientos inteligentes

Tom Batchelor analiza en profundidad el papel de la IA en la gestión de equipajes en los aeropuertos, desde los viajes sin etiquetas hasta los algoritmos que evitan el tiempo de inactividad

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La IA en la gestión de equipajes y en el sector de la aviación en general ha experimentado un aumento de popularidad en los últimos años.
Beumer Group

El uso de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de gestión de equipajes (BHS) se está convirtiendo rápidamente en un factor de cambio para el sector. En cualquier momento, aproximadamente 240 millones de kilos de equipaje están en el cielo, atravesando países y continentes en las barrigas de los aviones de pasajeros. Sin embargo, muchos de los actuales sistemas de transporte de equipaje funcionan conuna tecnologíaobsoleta, costosa e ineficiente, según los expertos del sector.

Los billetes con código de barras son la norma desde hace varias décadas, mientras que algunos operadores utilizan etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID), más caras, con campos electromagnéticos para identificar y rastrear automáticamente las maletas; el Aeropuerto Internacional de Hong Kong fue el primer aeropuerto en adoptar la tecnología RFID, en 2008. Sin embargo, es probable que las mejoras más tangibles para el BHS en la próxima década provengan de la introducción más generalizada de la IA, que se basa en potentes algoritmos para realizar complejas tareas de resolución de problemas. Sus defensores afirman que esta tecnología, en parte tomada del sector del comercio electrónico, agilizará la experiencia de los pasajeros, las aerolíneas y los aeropuertos. Las aplicaciones de IA en los aeropuertos ofrecen mayor seguridad, mejores servicios a los pasajeros y menos pérdidas de maletas, además de ayudar a disuadir el contrabando.

Impacto de la Resolución 753

En junio de 2018 se produjo un importante cambio normativo para el sector de la manipulación de equipajes, cuando entró en vigor la Resolución 753 de la IATA, que exige a los miembros "hacer un seguimiento del equipaje en cuatro puntos clave del viaje del equipaje": la entrega del pasajero a la aerolínea, la carga en el avión, la entrega en la zona de transferencia y la devolución al pasajero.

El nuevo reglamento también establece la obligación de que las compañías aéreas compartan la información sobre el seguimiento del equipaje con sus socios interlineales, es decir, cualquier otra compañía aérea que preste servicios en parte del viaje del pasajero. Los objetivos de la Resolución 753 eran reducir los equipajes perdidos o retrasados, aumentar la eficacia de las operaciones de equipaje y, en última instancia, ofrecer una mejor experiencia a los pasajeros. Pero la Resolución 753 de la IATA ofrecía otro beneficio: facilitar el crecimiento de las aplicaciones de IA ávidas de datos al exigir a los operadores que recopilaran y compartieran información estandarizada. El uso de la tecnología emergente conlleva inevitablemente preocupaciones adicionales de ciberseguridad, desde la piratería informática hasta la protección de datos y la aplicación incorrecta. Sin embargo, los expertos afirman que estos riesgos pueden abordarse mediante una cuidadosa supervisión, y que muchos de los sistemas implantados no capturan datos personales de los pasajeros. Además, el software de IA suele comenzar con pequeñas decisiones y bucles de retroalimentación que garantizan que la respuesta de la máquina es correcta, lo que permite que la tecnología evolucione y tome gradualmente decisiones aún mejores.

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BagsID utiliza un algoritmo para clasificar el equipaje y luego compararlo con un conjunto de imágenes registradas
BagsID

"¿Qué tiene de fluido un viaje si todavía tenemos un método prehistórico de gestión de equipajes?"

Marlon van der Meer, BagsID

La IA en la gestión de equipajes y en el sector de la aviación en general ha sido testigo de un aumento de la popularidad en los últimos años, con una gama de funciones que van desde la visión informática avanzada hasta el análisis de datos complejos. Aquí evaluamos cómo los principales actores del mercado han abordado la IA y qué innovaciones de BHS pueden esperar los operadores en el transcurso de la próxima década.

La IA sobre las etiquetas de las bolsas

La automatización y el aprendizaje automático pueden desempeñar un papel en el viaje de cada maleta, desde el hogar del pasajero hasta la plataforma del aeropuerto, según Marlon van der Meer, fundador de BagsID, una empresa holandesa que utiliza IA BHS.

"Es fascinante la cantidad de energía y dinero que se invierte en lo que el sector denomina viajes sin contratiempos", explica van der Meer a Airports International, "pero qué es lo que hay de sin contratiempos en el viaje si todavía tenemos un método prehistórico de manipulación de equipajes, es decir, sólo se pone una etiqueta. Ni siquiera se toma una imagen, así que no sabemos qué estamos cargando en el avión. No podemos tener viajes sin problemas si no resolvemos esta parte del problema.

"Comienza con la reserva, el embalaje y el pesaje de las maletas en casa. Si no hacemos esto bien, no hay necesidad de centrarse en un viaje completamente fluido para los pasajeros".

BagsID, que junto con Vanderlande completó con éxito las pruebas de la tecnología AI BHS en el aeropuerto de Eindhoven en 2021, utiliza un algoritmo para clasificar el equipaje y luego compararlo con un conjunto de imágenes registradas en una biblioteca, enviando de vuelta datos precisos que incluyen el origen, el tipo, el color, la clasificación IATA, el fabricante y las dimensiones del equipaje, una imagen mucho más detallada que la que puede ofrecer el etiquetado tradicional en papel. Si un artículo está dañado o su aspecto cambia a lo largo del viaje, el sistema BagsID puede reconocerlo y cotejarlo y, lo que es más importante desde el punto de vista de la IA, aprender de los nuevos datos que se le presentan.

Van der Meer explica: "Utilizamos la IA en varios niveles. Basándonos en nuestra tecnología de visión por ordenador, extraemos características únicas de un objeto, en este caso una bolsa. Nuestra tecnología de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo parcial reconoce una maleta individualmente en función de sus características únicas, la categoriza, la clasifica y la clasifica en una base de datos. Ahora mismo extraemos unos 6.000 puntos de datos de una foto y alimentamos nuestros sistemas, de modo que el algoritmo es cada vez más inteligente.

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El sistema BagsID puede incluso identificar artículos de equipaje dañados durante su manipulación en el aeropuerto
BagsID
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Baggage 360 de Siemens Logistics utiliza el aprendizaje automático avanzado y la IA para anticipar el volumen de equipaje
Siemens Logistics
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Vanderlande explora el uso de la IA de visión avanzada y el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo
Vanderlande

"Luego se pueden mirar los procesos de preselección. Queremos llegar al punto en el que podamos ver si una bolsa ha sido modificada externamente o preparada para todo tipo de seguridad y prevención del contrabando comparando las cajas con la información del fabricante, por ejemplo. Y entonces tal vez ya no se necesiten tantas máquinas de rayos X, o al menos se podría hacer de forma un poco más inteligente".

Los beneficios del procesamiento de equipajes en los aeropuertos son evidentes, pero ¿qué pasa con el coste? ¿La implantación de una sofisticada tecnología de IA corre el riesgo de reducir los márgenes de beneficio o de hacer subir los precios a los pasajeros? Van der Meer tiene claro que la implantación de la IA no sólo ahorrará tiempo, sino también dinero. El coste actual de cada etiqueta de bolsa impresa se estima en unos 0,15 euros, mientras que BagsID afirma poder ofrecer un seguimiento del equipaje sin billete por un 10% del coste.

Predicciones basadas en la IA

Baggage 360, de Siemens Logistics, utiliza el aprendizaje automático avanzado y la IA para anticipar los volúmenes de equipaje en un periodo de 24 horas y predecir el flujo de equipaje en el aeropuerto. Los principales hubs de Europa, Oriente Medio y Asia ya están utilizando el equipo y están previstas más pruebas para 2022. La empresa también cuenta con productos de mantenimiento predictivo, como Sorter 360, Carousel 360 y Motor 360, que utilizan la monitorización y el análisis del estado para garantizar un funcionamiento seguro y fiable. En declaraciones a Airports International, Khaled Nabli, jefe de servicios digitales de Siemens Logistics, dijo: "Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a nuestros clientes determinar el momento ideal para el mantenimiento y evitar tiempos de inactividad inesperados y no planificados, para una mayor disponibilidad y fiabilidad del sistema."

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Beumer Group ofrece más de una docena de productos de manipulación de equipajes, uno de ellos visto aquí en el aeropuerto Changi de Singapur
Beumer Group

Para aumentar la difusión de la IA en el BHS, los operadores necesitarán acceder a cantidades de datos aún mayores. "Creemos que los aeropuertos, las aerolíneas y los concesionarios pueden formar potentes ecosistemas de datos si fueran más abiertos y colaboraran en beneficio de los clientes y la sostenibilidad", dijo Nabli. "En Siemens Logistics apoyamos estas iniciativas utilizando enfoques abiertos, como Aviation Data Hub y MindSphere, y adoptando estos estándares de datos globales de la industria en futuros proyectos de código abierto."

Los beneficios para la industria son numerosos. Los operadores pueden utilizar la tecnología para monetizar mejor elementos de su negocio, como las tarifas dinámicas por equipaje, proporcionar niveles más adecuados de personal o ayudar a evitar el cierre del BHS debido a maletas atascadas o fallos en el equipo, que pueden causar retrasos en las salidas. La tecnología de IA también permite mejorar continuamente el sistema, ya que la tecnología es capaz de "aprender" nuevas funciones.

El grupo francés Alstef utiliza la tecnología de IA en su tecnología de autoservicio de entrega y facturación de maletas para examinarlas antes de que entren en el BHS, comprobando si hay irregularidades (como asas extendidas, correas sueltas o maletas blandas o cilíndricas) que puedan causar problemas cuando las maletas pasen por el sistema. La solución de Alstef puede determinar si una bolsa necesita ser colocada en una caja de plástico o incluso ser dirigida a través de la ruta de bolsas frágiles o de gran tamaño. Puede determinar si una bolsa ya está colocada en una cubeta y, a continuación, es capaz de deducir el peso de la cubeta en el momento de la facturación, garantizando que se registre el peso correcto. Alstef también ofrece una solución de mantenimiento predictivo que utiliza la IA para aprender y determinar el momento óptimo para el mantenimiento de los equipos de BHS y así evitar costosos fallos del sistema. El autoservicio de entrega de maletas de la empresa está en funcionamiento en el aeropuerto de Vancouver, mientras que su sistema de IA de mantenimiento predictivo se ha implantado en el aeropuerto de Zagreb (Croacia) y en el nuevo aeropuerto internacional Felipe Ángeles de Ciudad de México, que se inaugurará este año.

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Las soluciones de aprendizaje automático e IA de Siemens se encuentran en los principales centros de Europa, Oriente Medio y Asia
Logística de Siemens

"Aeropuertos, aerolíneas y concesionarios pueden formar potentes ecosistemas de datos"

Khaled Nabli, Siemens Logistics

Tecnología versátil

El grupo alemán Beumer, una empresa de intralogística con más de una docena de productos de manipulación de equipajes, emplea la IA para una serie de funciones, como el mantenimiento predictivo y para supervisar qué parte del BHS necesita una inspección. La IA se utiliza para "supervisar" los registros del sistema de su equipo de asistencia técnica de la Línea Directa, que funciona las 24 horas del día, con el fin de identificar anomalías y crear automáticamente una notificación para el equipo de servicio técnico, que incluye una guía sobre el lugar del registro en el que deben buscar el problema.

Leonardo, el especialista italiano en el sector aeroespacial, ofrece una serie de soluciones de BHS, entre las que se encuentra su producto estrella: el sistema de tratamiento de equipajes Multisort (MBHS). Según la multinacional, se trata del único sistema de clasificación transversal para la manipulación de equipajes que funciona actualmente en los aeropuertos. El MBHS ofrece una clasificación de alta precisión y puede manipular todo tipo de equipajes, incluidos los frágiles o de forma irregular o los que tienen superficies de alta fricción o pegajosas. Aunque Leonardo no tiene actualmente productos de IA en su cartera, está estudiando cómo puede desplegar la tecnología, incluso en la asignación y clasificación. Un portavoz dijo que la empresa estaba "avanzando hacia la digitalización de nuestra cartera, lo que naturalmente incluirá la mejora y actualización de nuestro software, pero también la adopción de nuevas tecnologías, una de las cuales es, por supuesto, la IA".

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La solución informática de alto nivel de Leonardo para los sistemas de gestión de equipajes se llama EasyAirport
Leonardo

"Hay algunas aplicaciones obvias en la asignación y clasificación, y la IA unida a otras tecnologías: los sistemas de visión, por ejemplo, podrían apoyar la erradicación de las etiquetas de las bolsas para que el equipo caracterice de forma inteligente una bolsa en función de su tamaño, forma, color y características".

El producto Fleet de la empresa de automatización logística Vanderlande utiliza la IA para optimizar el encaminamiento y la manipulación del equipaje desde las zonas de facturación hasta la plataforma. La empresa también está mejorando las soluciones de cargarobótica de los aeropuertos con IA para mejorar el rendimiento operativo, como el aumento de la tasa de llenado de BHS y la reducción de los tiempos de carga. Más concretamente, Vanderlande está explorando el uso de la IA de visión avanzada, el aprendizaje de refuerzo profundo y el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo. Al integrar toda la información sobre el equipaje f low, la empresa pretende reducir el número de maletas manipuladas y mejorar la experiencia de los pasajeros.

En el Reino Unido, los aeropuertos de Aberdeen, Glasgow y Southampton verán mejoradas sus operaciones de seguridad con la ayuda de la empresa tecnológica Pangiam y las herramientas de visión informática de IA y aprendizaje automático de Google Cloud. Los tres sitios, todos ellos gestionados por AGS Airports, utilizarán la tecnología para buscar amenazas ocultas dentro del equipaje y otros envíos. El proyecto Dartmouth, como ha sido bautizado, pretende replicar la "intuición humana" mediante el escaneo de artículos que "simplemente no parecen correctos", utilizando el software de detección de amenazas agregadas (ATD) para buscar intentos complejos o coordinados de vulnerar la seguridad, como armas desmontadas.

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Khaled Nabli, de Siemens Logistics, prevé un aumento de la capacidad de clasificación de BHS bajo demanda
Siemens Logistics
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Shenzhen Bao'an es el mayor BHS entregado hasta la fecha por Vanderlande en China continental
Vanderlande

Cambios más inmediatos

La IA ya está perturbando el sector de la aviación y los líderes de la industria predicen un gran cambio en los BHS. La capacidad de los sistemas de IA se está ampliando rápidamente, con mejoras en la precisión de la toma de decisiones que permiten una mayor gama de oportunidades de automatización. La mejora de la tecnología supondrá la entrega de equipaje de extremo a extremo, el almacenamiento de equipaje y los artículos de viaje bajo demanda en destino para mejorar la eficiencia de los aeropuertos.

"Los nuevos procesos y actores innovarán los modos de viaje de los equipajes y los pasajeros, y veremos más capacidad de clasificación de BHS bajo demanda, como los que cuentan con vehículos autónomos", explicó Nabli, de Siemens Logistics. "Además de las nuevas tendencias tecnológicas, vemos cambios importantes en la forma en que los aeropuertos abordan el negocio de la gestión de equipajes. Los principales impulsores son la digitalización y, actualmente, la pandemia. Vemos una mayor aceptación de nuevos modelos de negocio, como la gestión de equipajes como servicio y los servicios de valor añadido basados en datos. La sostenibilidad desempeñará un papel importante, y el sector se esforzará por reducir la huella de carbono de los viajes y los equipajes".

Mirando al futuro

Preguntado por las innovaciones que el sector puede esperar en un periodo de cinco a diez años, el especialista en datos de Beumer Group, Per Engelbrechtsen, declaró a Airports International: "La ciencia de la decisión será la próxima gran novedad. Al mirar los cuadros y gráficos de BHS, el sistema proporcionará automáticamente al usuario una recomendación sobre qué decisión tomar. Puede ser que no haya que hacer nada, pero se ofrece ayuda y orientación sobre qué decidir. En el análisis de datos, la ciencia de la decisión será la mano que ayude a saber qué hacer, por ejemplo, para hacer frente a comportamientos humanos no deseados, que es cuando el personal de BHS puede tener malos hábitos o no está adecuadamente formado. Como la calidad de los datos mejoraconstantemente, las capacidades para optimizar las operaciones seguirán mejorando".

Vanderlande y Shenzhen Bao'an

El gigante holandés del equipaje, Vanderlande, ha instalado un nuevo BHS en la terminal satélite del aeropuerto internacional de Shenzhen Bao'an, en China, para facilitar la expansión del centro, que se dirige a millones de pasajeros más cada año.

Vanderlande suministró el BHS para la terminal 2B del aeropuerto de Shenzhen en 2004, y luego para la terminal 3 en 2013. En el último proyecto, adjudicado en 2019 y finalizado en diciembre de 2021, los técnicos de la empresa siguieron trabajando durante la pandemia. Shenzhen Bao'an fue el mayor BHS entregado hasta la fecha por Vanderlande en China continental, con unos 20 km de transportadores en todo el sistema, incluido el sistema de transporte individual (ICS) TUBTRAX en la terminal satélite y la Terminal 3, el ICS TUBTRAX de alta velocidad (que funciona a 7 m/seg) en la zona del túnel, diez mostradores de facturación de transferencia, además de transportadores y carruseles. Shenzhen Bao'an es ahora el tercer aeropuerto con más tráfico de la China continental, con 37,9 millones de pasajeros en 2020, y el nuevo BHS responde a la creciente demanda de vuelos de la región.

Doney Xu, director general ejecutivo de Vanderlande China, declaró que el proyecto, que ha durado 29 meses, se ha llevado a cabo "a pesar de las difíciles condiciones y plazos" presentados por COVID-19. La empresa se ha asegurado un contrato de cuatro años para prestar servicios de mantenimiento, operaciones y TI las 24 horas del día. Vanderlande también ha suministrado al aeropuerto internacional Qingdao Jiaodong de Jiaozhou, en la ciudad china de Qingdao, su BHS, inaugurado el año pasado, que consta de 16 km de cintas transportadoras que se extienden desde 12 m bajo tierra hasta 12,8 m sobre el suelo en la zona de facturación. El sistema incluye un almacén con capacidad para 1.500 bolsas y un sistema de entrada con 18 líneas de llegada y 14 carruseles de recogida, capaces de manejar 15.000 bolsas por hora.

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Entre las instalaciones recientes de Leonardo en el aeropuerto de Milán Malpenso se encuentra un clasificador de cinta transversal del Sistema de Tratamiento de Equipajes (MBHS)
Leonardo

Y las ventajas que puede aportar la IA no se limitan en absoluto al BHS. Desde el control del tráfico aéreo hasta la predicción de retrasos en los vuelos, las aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial tienen el poder de remodelar el panorama de la aviación moderna. Por ejemplo, los aeropuertos de Osaka (Japón) y Abu Dhabi han explorado instalaciones de facturación autónomas, mientras que Seattle y Miami (EE.UU.) utilizan sensores para controlar las colas de seguridad. NLX, con sede en Nueva York, ha desarrollado su software Voice Compass para guiar verbalmente a los clientes en tareas que van desde el restablecimiento de contraseñas hasta el cambio de reservas de vuelos, y ya se utiliza con Copa Airlines.

El COVID-19 ha perturbado el sector de la aviación como nada antes, y con la adaptación de los aeropuertos a niveles reducidos de personal, ha aumentadoel uso de la gestión de activos basada en datos y de los agentes de IA . Impulsada por esta nueva forma de trabajar, la IA puede ayudar a los aeropuertos a tomar mejores decisiones utilizando el análisis de datos para ayudarles a operar sus BHS de la forma más eficiente. La pandemia también ha hecho hincapié en los viajes sin interrupciones, en los que se minimiza la interacción entre los pasajeros y el personal de tierra, lo que hace que la autofacturación, la entrega de maletas y el embarque sean propuestas más atractivas. Además, las aerolíneas, en particular las que reciben ayudas gubernamentales vinculadas a la COVID, se ven presionadas para ser más sostenibles. Está demostrado que el uso de aplicaciones de IA basadas en datos puede ayudar en este empeño, sobre todo por la posible erradicación futura de las etiquetas de papel. Aunque el impacto total de la pandemia sigue siendo incierto, está claro que en lo que respecta a la aplicación de la IA dentro de BHS, el futuro promete aún más oportunidades de innovación para las principales empresas tecnológicas y logísticas del mundo. IA

La lucha contra la ciberamenaza

Alstef Group fue uno de los socios responsables del proyecto de Seguridad de las Infraestructuras de Transporte Aéreo de Europa (SATIE) que ayudó a desarrollar un conjunto de herramientas para proteger las infraestructuras aeroportuarias críticas de las amenazas de ciberseguridad. Este proyecto a gran escala reunió a 18 socios de diez países europeos con un objetivo común: mejorar la prevención y detección de ataques cibernéticos en los aeropuertos.

La asociación trabajó específicamente en la ciberseguridad del sistema de gestión de equipajes, una infraestructura crítica para cualquier aeropuerto. Las medidas de ciberseguridad se pusieron a prueba mediante una serie de ataques simulados a un gemelo digital del sistema de equipajes del aeropuerto de Zagreb, incluyendo algunas de las amenazas más comunes, como un ataque de ransomware o un DDOS (denegación de servicio distribuido). Los resultados fueron concluyentes, ya que se detectaron todos los ataques, tanto en las pruebas de simulación como en la demostración.

El proyecto SATIE ha dado lugar a la creación de un conjunto de herramientas de defensa interoperable que detecta, previene/mitiga y responde a las amenazas aeroportuarias, protegiendo así los sistemas críticos, los datos sensibles y los pasajeros. El conjunto de herramientas ha dado lugar a avances innovadores en la seguridad de las infraestructuras aeroportuarias críticas. Estas soluciones ofrecen oportunidades pioneras, desde la prevención y detección de amenazas hasta la respuesta a incidentes en los sistemas de gestión de equipajes.

"Hoy en día, ya no es una cuestión de "si", sino de "cuándo" se producirá un ciberataque. Por lo tanto, es esencial saber cómo detectar las ciberamenazas para que los SOC [centros de operaciones de seguridad] puedan ser alertados y actuar rápidamente", explicó Eric Hervé, director de seguridad de la información de Alstef Group. "Las innovaciones y la experiencia desarrolladas a través de nuestra participación en el proyecto SATIE pueden ahora transmitirse a nuestros clientes de aeropuertos e intralogística y proporcionar la garantía de soluciones de ciberseguridad probadas y comprobadas".

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Leonardo se encargó recientemente de adaptar el sistema de tratamiento de equipajes de Milán Bérgamo a la norma 3 de la CEAC, incluida la máquina MBHS
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