Home Case Studies FlightSafety I piloti si preparano al decollo come mai prima
FlightSafety rivoluziona l'addestramento con i dati e l'IA
Pilota in cabina

Nel 2009, Chesley "Sully" Sullenberger è riuscito a far ammarare sulle gelide acque del fiume Hudson un aereo di linea in cui entrambi i motori erano rimasti gravemente danneggiati dall'impatto con uno stormo di uccelli. Tutte le 155 persone a bordo sono sopravvissute. Il capitano Sully è stato soprannominato il pilota eroe del "Miracolo sull'Hudson".

Tra gli addetti dell'aviazione e sicurezza Sullenberger è considerato un esperto poiché, in un momento di crisi, ha fatto ricorso a tutta la sua formazione di pilota per salvare vite umane ed evitare così una tragedia. Questo scenario peggiore—entrambi i motori in avaria—è una delle situazioni alle quale i piloti sono preparati ma che sperano di non dover mai affrontare.

FlightSafety International, fornitore di formazione aeronautica professionale, riconosce che non tutti i piloti sono uguali. Prendiamo ad esempio due piloti: ai comandi, uno aggressivo e l'altro tranquillo. Entrambi ottengono la certificazione della Federal Aviation Administration, ma il pilota più aggressivo offrirà un'esperienza di volo meno piacevole ai passeggeri. Come obiettivo per i piloti che si diplomano alla scuola di volo, FlightSafety ha stabilito lo "standard Captain Sully” non ufficiale. Ma come fa l'organizzazione a stabilire i piloti che hanno la naturale capacità di soddisfare lo standard del Capitano Sully o che possono addestrare meglio gli studenti per ottenere uno standard più elevato?

Oltre ad addestrare i piloti a uno standard più elevato, FlightSafety ha tentato di accelerare la propria offerta di formazione per tenere il passo con la domanda prefissata. Nel 2017, il settore aeronautico ha annunciato che, sulla base delle vendite di velivoli delle principali compagnie aeree, avrebbe avuto bisogno di ulteriori 637.000 nuovi piloti entro il 2021. Gli strateghi FlightSafety sapevano che la risposta a questa domanda era nascosta nei dati del simulatore di volo.

Monitoraggio in tempo reale su larga scala

 

FlightSmart monitora oggettivamente oltre 4.000 variabili in tempo reale

Erogazione della formazione più rapida

 

Accelera l'offerta di formazione per contribuire a soddisfare il fabbisogno previsto di 637.000 nuovi piloti entro il 2021

Estrai l'intelligenza dei dati dai simulatori di volo

I simulatori di volo completi sono sistemi di grandi dimensioni—per fare un confronto, hanno all'incirca le dimensioni di un camion da lavoro. L'interno è la replica perfetta di una cabina di pilotaggio su larga scala con tanto si sensori, contatori e schermi retroilluminati. Progettare e produrre questi simulatori costa milioni di dollari. Per imitare un'autentica esperienza di volo, simulatori come FlightSafety FS1000 sono dotati di funzionalità audio, video e full-motion avanzate.

Mentre i piloti si addestrano, i simulatori producono in tempo reale una mole elevata di dati su ogni manovra, pressione di tasti e tocchi sullo schermo. FlightSafety voleva sfruttare questi dati ed estrarne informazioni significative. Altrettanto importante, FlightSafety ha riconosciuto l'importanza della scia di dati. L’azienda ha deciso di collaborare con IBM perché il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha classificato IBM come uno dei tre principali fornitori di intelligenza artificiale, oltre ad avere una comprovata esperienza nella sicurezza dei dati.

IBM e FlightSafety ora acquisiscono e danno un senso a questa scia di dati digitale. Al termine di una sessione di formazione, i piloti possono visualizzare una dashboard in cui sono suddivise le loro prestazioni in grafici, report e analisi. La dashboard mette in evidenza cosa hanno fatto i piloti, come si sono comportati e le aree di miglioramento. I piloti possono visualizzare il numero di compiti che hanno eseguito, se i loro tempi di reazione sono in miglioramento dopo una procedura di emergenza e su quali parametri devono concentrarsi. Il sistema fornisce approfondimenti relativi al livello di addestramento di ogni pilota e rileva se il pilota sta facendo progressi normali o se presenta degli elementi che richiedono attenzione.

Esaminando questi dati in modo completo, gli istruttori possono vedere quali sono i piloti migliori, quali richiedono maggiore attenzione e se stanno sviluppando comportamenti negativi—non solo tra i singoli piloti, ma anche in un insieme di persone.

Formazione dei piloti agile

FlightSafety ha unito le forze con gli esperti di IBM e ha applicato il modello IBM Garage™, un approccio audace e completo all'innovazione e alla trasformazione che crea e scala rapidamente nuove idee. Insieme, hanno iniziato a esplorare il modo in cui i dati potevano trasformare il tradizionale approccio all'addestramento dei piloti basato sulla ricerca—in cui, indipendentemente dalla padronanza di una particolare abilità, i piloti si esercitano tanto o poco quanto previsto dal programma—e passare a concetti di apprendimento adattivo.

Le persone che lavorano nel settore dell'aviazione tendono a dare il loro meglio grazie alla struttura e alla disciplina, quindi la cadenza prevedibile e la rapida iterazione dell'IBM Garage si adattavano perfettamente a FlightSafety. Durante un IBM Garage Enterprise Design Thinking™ Workshop, i data scientist IBM e gli esperti di aviazione di FlightSafety si sono confrontati su come incorporare l'AI e la machine learning nell'attività di FlightSafety. Il workshop ha prodotto una visione e una roadmap per un minimum viable product (MVP) costruito per il cloud con tecnologie open source per l'analisi avanzata.

“Il modo in cui è impostato il modello IBM Garage prevede un elevato livello di interazione. Penso che sia più divertente quando si ha questo tipo di ambiente collaborativo", afferma Bert Sawyer, Director of Government Strategic Management presso FlightSafety. "È emozionante perché ci sono tutte queste nuove informazioni mentre i team lavorano attraverso sprint di due settimane e iniziano a porre domande e dare suggerimenti".

Seguendo la metodologia agile e centrata sull'utente IBM Garage, il team ha creato in collaborazione la prima iterazione di FlightSmart, una tecnologia di apprendimento adattivo che si integra con un simulatore di volo. Ogni nuova iterazione di FlightSmart incorporava il feedback di utenti e istruttori, anche riguardo ai dettagli di progettazione come la modifica del colore dello sfondo del cruscotto per adattarlo agli schermi scuri presenti nella cabina di pilotaggio di un aereo.

Nonostante la pandemia da COVID-19, l'impegno di FlightSafety per l'innovazione è rimasto costante. L'approccio agile e collaborativo di IBM Garage si è trasferito facilmente dalle interazioni faccia a faccia al lavoro di squadra virtuale. “Se non avessimo implementato il modello IBM Garage, il nostro ritmo di sviluppo si sarebbe rallentato notevolmente quando è arrivato il COVID. Probabilmente saremmo indietro di mesi rispetto a dove siamo arrivati oggi”, spiega Sawyer. "Ma, lavorando virtualmente, siamo riusciti a mantenere le competenze di tutte le persone del team IBM-FlightSafety".

Se non avessimo implementato il modello IBM Garage, il nostro ritmo di sviluppo avrebbe subito una notevole battuta d'arresto quando è arrivato il COVID. Probabilmente saremmo indietro di mesi rispetto a dove siamo arrivati oggi. Bert Sawyer Director of Government Strategic Management FlightSafety International

Mentre gli studenti si allenano nei simulatori, FlightSmart monitora oggettivamente più di 4.000 variabili in tempo reale. I dati mostrano le prestazioni di un allievo su manovre specifiche e distinguono anche diversi stili di volo. Sulla base di queste tendenze, il team ha creato profili utenti come Timido, Reattivo, Rischioso e Aggressivo.

Gli standard di settore stabiliscono dove un istruttore può sedersi nel simulatore. Si parte dall'idea che l'istruttore vede tutto ciò che sta facendo il pilota. A quanto pare, i dati raccontano una storia diversa. Quando FlightSafety e IBM hanno iniziato ad analizzare i dati del simulatore di volo, i modelli di sensibilità hanno mostrato che, nonostante la vicinanza a un pilota sotto l'intenzionale direzione e l'osservazione, la tecnologia riusciva a cogliere sfumature che un essere umano semplicemente non riusciva. Prendiamo ad esempio i comandi del timone. Un istruttore non ha la capacità di stabilire la forza che un pilota sta applicando ai comandi del timone, in quanto i piedi del pilota sono nascosti sotto una console. Ma in determinate circostanze, un uso eccessivo dei comandi del timone può portare a risultati negativi. Con FlightSmart, gli istruttori possono vedere comportamenti che in precedenza non venivano riportati nei dati e applicare una formazione ad hoc quando necessario.

La formazione dei piloti basata sull'AI trasforma l'aviazione

FlightSmart è in grado di stabilire nuovi standard per l'aviazione. Oltre a trasformare la formazione dei piloti, le informazioni ricavate dai dati possono influenzare l’approccio del settore aereo nei confronti delle assicurazioni, della produzione di velivoli e dell’età pensionabile dei piloti. Inoltre, gli algoritmi, l’analisi avanzata e il data modeling incorporati in FlightSmart possono essere facilmente trasferiti ad altri settori. Immagina cosa potrebbero fare l'AI e la machine learning per ingegneri ferroviari, capitani di spedizione, camionisti e chirurghi.

Per il suo primo caso d'uso, FlightSafety ha implementato con successo FlightSmart presso una base US Air Force a Columbus, Mississippi. Migliorando la formazione e la sicurezza, FlightSmart riesce a ridurre gli errori dei piloti e ad arrivare prima alla competenza. I dati mostrano non solo se un pilota sta eseguendo una manovra tecnicamente in modo corretto, ma anche con quanta fluidità. Conoscendo le persone e analizzando i dati approfonditi, gli istruttori possono personalizzare e adattare la formazione a un individuo o a un gruppo di individui che volano in modo simile. I piloti possono dedicare meno tempo alle competenze acquisite di recente e più tempo ad apprendere nelle aree in cui hanno maggiori carenze. Queste informazioni riducono l'abbandono degli studenti e il carico di lavoro degli istruttori. Come ha affermato un istruttore, avere una ripartizione oggettiva e automatizzata delle prestazioni per ogni manovra è un "enorme miglioramento" rispetto agli strumenti che si utilizzano ora.

I dati possono anche aiutare a prevedere il percorso di carriera di un pilota militare o di linea. All'inizio, un istruttore può utilizzare i dati e l'AI per individuare i piloti dal comportamento aggressivo che potrebbero eccellere con gli aerei da combattimento o individuare chiaramente gli studenti dalle prestazioni meno brillanti che difficilmente otterranno le certificazioni. Il funzionamento dei simulatori costa circa 1.000 dollari all'ora, quindi essere in grado di prevedere la probabilità di successo di uno studente può aiutare FlightSafety e i suoi clienti a risparmiare molto tempo e altrettanto denaro. Uno studente che segue un addestramento di volo e non riesce a ottenere la certificazione è un "errore da un milione di dollari"—è proprio il caso di dirlo. Si tratta del costo approssimativo che un cliente, come l'aeronautica o una compagnia aerea, investe in ogni singolo pilota.

La prossima volta che ti godrai i bretzel in omaggio e gli IFE durante il volo, sappi che FlightSmart sta addestrando più piloti, in modo più efficiente, che sono sulla strada per realizzare il loro pieno potenziale—lo standard del Capitano Sully.

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Logo di FlightSafety International
Informazioni su FlightSafety International

Fondata nel 1951, FlightSafety (link esterno a ibm.com) è una società di formazione aeronautica professionale e fornitrice di simulatori di volo, sistemi visivi e display per organizzazioni commerciali, governative e militari. Con sede negli Stati Uniti a Melville, New York, FlightSafety impiega circa 5.000 persone e offre più di 1,4 milioni di ore di formazione ogni anno a clienti provenienti da quasi 170 paesi.

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Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2022.

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Gli esempi citati relativi a dati di prestazione e clienti sono presentati unicamente a scopo illustrativo. Gli attuali risultati in termini di performance possono variare a seconda delle specifiche configurazioni e delle condizioni operative. LE INFORMAZIONI RIPORTATE NEL PRESENTE DOCUMENTO SONO DA CONSIDERARSI “NELLO STATO IN CUI SI TROVANO”, SENZA GARANZIE, ESPLICITE O IMPLICITE, IVI INCLUSE GARANZIE DI COMMERCIABILITÀ, DI IDONEITÀ A UN PARTICOLARE SCOPO E GARANZIE O CONDIZIONI DI NON VIOLAZIONE. I prodotti IBM sono coperti da garanzia in accordo con termini e condizioni dei contratti sulla base dei quali vengono forniti.

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