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2018.07.03 Thomas Macaulay  |  CIO UK
루프트한자가 예지 정비, 가격 책정, 비행 일정에 머신러닝을 활용하고 있다. 이 회사 최고 디지털 책임자(CDO)인 크리스찬 랑거는 항공 산업계가 이미 알고 있듯이 AI가 항공 산업에 두려움과 흥분을 가져다줄 것으로 전망했다.

랑거가 AI에 관심이 많은 것은 루프트한자에 데이터가 풍부하기 때문이다. 에어버스 A350 한 대가 하루에 대략 1.5테라바이트의 데이터를 생산하며 제너럴일렉트릭(GE) GEnx(차세대 제너럴 일렉트릭) 제트기 엔진 하나가 평균 비행에서 1억 5,000만 데이터 포인트를 만들어 낸다. 이 데이터는 루프트한자가 현재의 서비스를 개선하고 새로운 서비스를 개발하는 데 도움을 줄 수 있다.

랑거는 더욱 발빠르게 움직이는 경쟁자가 기존 항공사에 도전장을 내밀 기회를 만들어줄 수 있다는 점에서 AI를 바라보고 있다. 랑거는 2018년에 약 480억 달러의 벤처캐피탈 자금이 이 산업에 투자될 것으로 예상한다. 2,500여 개의 여행 기술 및 이동성 관련 신생기업을 알고 있으며 베를린에 있는 루프트한자 이노베이션 허브(Lufthansa Innovation Hub)에서 이들을 모니터링 한다.

이들 신생기업은 계획 시스템 면에서 항공 산업에 있던 기존 모터를 대체할 듯 위협하고 있다.

계획 변경
루프트한자는 직원, 승객, 항공기, 예비 부품을 관리하기 위해 계획 시스템을 사용한다.

랑거는 AI 서밋 런던(AI Summit London)에서 "안타깝게도 고객이 우리보다 변화무쌍하다. 이 때문에 우리에게는 계획 시스템이 필요하다"며 "우리의 계획 기간은 매우 길다"고 설명했다.

루프트한자는 이륙하기 18개월 전 비행 일정을 잡고 6개월 전에 계획 유지를 보수하며 승무원 근무 일정표를 비행 4~5개월 전에 계획한다. 이러한 전통적인 시스템이 회사에 도움이 되었지만, 장기 계획 주기의 시대는 끝나가고 있다.

유연한 신생기업은 고객 분석의 목표가 될 수 있는 여객과 항공사 간의 연결고리를 격리해서 고객 여정의 각 부분에 대해 실시간으로 결정을 내린다. 루프트한자는 경쟁 전략을 다시 생각해야 했다.

랑거는 "우리 계획 시스템에 있는 모든 정보는 5년에서 10년 후에는 더 이상 가치가 없을 것이다"고 말했다. 이어서 "사업을 계획하고 운영하는 모든 방법을 다시 생각해야 한다. 항공기와 예비 부품, 승무원 등 모든 자산을 여전히 필요로 하지만 우리가 계획하고 운영하는 방식은 크게 달라질 것이다. 이는 가격 결정 알고리즘, 네트워크 계획 알고리즘, 유지보수 일정 등 우리가 가진 모든 전문 지식의 가치를 낮출 것이다”고 덧붙였다.

신생기업들은 루프트한자 사업의 모든 요소에 도전하기 위해 속속 모습을 드러내고 있다. 항공기 소유와 운영의 전통적인 모델은 항공기 임대 회사인 아메데오(Amedio)의 공격을 받고 있다. 이 회사는 낡은 비행기를 구입해서 에어비앤비와 같은 신규 진입 업체에 제공하고 한다.

또한 루프트한자의 비행대를 이용할 수 있는 새로운 항공기도 생겨날 것이다. 릴리움(Lilium)은 수직 이륙 및 착륙 능력을 갖춘 전기 비행기를 개발 중이며, 도심에 있는 하나의 건물 옥상에서 다른 건물로 이동할 수도 있다.

다른 신생기업들은 항공권 판매 시장을 혼란에 빠뜨리고 있다. 호퍼(Hopper)는 전 세계 항공사가 보유한 수십억 개의 항공편을 분석하여 가격을 예측하고 고객에게 최저 운임을 제공한다.

랑거는 "이제 고객의 요구를 충족할 수 있는 역량을 찾아야 하므로 이전보다 훨씬 유연한 자산 기반을 확보해야 한다"며 "그런 식으로 사업을 다시 생각하는 것은 우리 산업의 거대한 한 단계다"고 이야기했다.


미래를 위한 계획
루프트한자는 여러 가지 방식으로 대응해 왔다. 이 항공사는 항공기 부품의 데이터를 분석하여 각 구성 요소의 상태를 지속해서 평가하는 애비에이터(Aviatar)라는 예측 유지 관리 플랫폼을 구축했다.

"우리는 끊임없이 모니터링하는 애비에이터에서 2,000여 대의 항공기를 파악하고 있다"고 랑거는 말했다. 이어서 "매초 우리는 공중에 있는 모든 항공기, 작업장이나 지상에 배치된 항공기들로부터 만들어진 우리 시스템에서 6만 개의 데이터 포인트 등을 소화한다. 이 모든 데이터를 결합하고 모델을 구축하며 이 특별한 예비 부품을 통해 미래의 행동을 예측할 수 있다”고 덧붙였다.

이 시스템은 특히 정기적인 유지보수 없이 유실되기 쉬운 유압 연결부와 같은 비행기의 외부 패널 아래에 숨겨진 모든 부품에 유용하다. 기존에 루프트한자는 상태를 확인하기 위해 패널을 열어야 했지만, 센서를 사용하여 언제 누출이 발생할지를 예측할 수 있었다.

며칠 전 애비에이터는 'VVIP'를 태우고 운항하는 에어버스 A320에서 수시간 내에 수압이 부족할 가능성을 시스템이 제안하면서 그 가치를 보여주었다. 월드컵이 시작되기 전에 예정대로 이륙할 수 있도록 정비공을 불러 결함을 확인하고 수리했다.

그 결과는 AI가 어떻게 루프트한자에 우위를 제공할 수 있는지를 알 수 있었다. 신생기업에서 사용하는 기술과 주요 항공사의 자원 및 경험을 결합해 예측 이행을 추가할 수 있었다.

링거는 "이 모든 예측은 성취 없이는 가치가 없다"고 말했다. 이어서 "한 번에 수리할 수 있는 정비공을 보유하고 있지 않을 경우 고갈 현상이 발생할 것을 예측할 수 있다면 그것은 우리에게 어떤 도움이 될까? 5시간 안에 실시간 시세 표시 시스템이나 터빈 상태 경고 시스템이 고장나리라 예상할 수는 있지만 항공기가 착륙할 장소에 예비 부품을 준비할 수 없다면 무슨 소용이 있을까?”고 질문을 던졌다.

루프트한자는 기내 환경을 개선하는 데도 데이터를 사용할 수 있다. 승객의 상당 부분이 중국인이라는 분석이 나오면 항공사는 중국어를 구사할 수 있는 승무원이 충분한지 확인할 수 있다. 개별 승객이 과거 좌석에 여분의 베개를 선호했던 경우, 루프트한자는 요청이 없어도 베개를 제공할 수 있다.

"이것이 바로 계획의 마지막 단계에 대해 우리가 괜찮다고 느끼는 이유다"라는 것이 랑거의 설명이다. 그는 "우리는 데이터를 손에 쥐고 있다. 좋은 파트너를 보유하고 있고 이제 IT전문가가 우리의 예측 부분을 도와준다. 물리적 세계와 디지털 세상을 결합할 수 있으며 우리가 예측한 것을 성취할 수 있다"고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 
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