案例分析

取得领先必须掌握消息 – 可靠的洞察力维护每一段航程。

通过每天不断刷新历史状态和航班计划数据，Lumo可以识别航空景观的模式并预测最有可能延误的航班。 通过了解预订旅行时航班延误的可能性和潜在影响，旅客和旅行社可以在他们使用的路线，航空公司和其他服务中获得更多选择，从而避免一开始就受到干扰，为双方带来更好的整体体验。

在出发的一周内，Lumo会根据天气模式，机场的空中交通拥堵以及飞行路线来预测航班延误。

挑战

航班延误每年为全球经济造成超过$ 600亿的损失。 使旅行社错失很多机会。

预测航班延误并提醒旅行社或航空公司潜在的行程问题，Lumo需要监视并了解全球每次航班的情况。 这种用于分析常规航班中断预测的分层方法，需要不断且集中地访问最可靠、最全面和最新历史和实时数据洞察。

解决方案

Lumo与OAG合作访问历史和实时飞航状态并规划数据。 如此一来Lumo将率先知道任何潜在的航班中断和潜在的下游影响。

Lumo基于此数据运行复杂的算法，以模拟空中交通流量，预测延误并将信息传递给客户。 Lumo分析的数据取决于预测与预定起飞时间的差距。

结果

• 在离境前12小时识别出超过25％以上的高度风险的干扰
• 每15分钟模拟监控和预测更新500,000个航班
• 《财富》前500强的公司，每年节省10,000小时的延迟
• 在航空公司宣布延误之前，识别约 50％高度风险的延误
• 航空公司的航班时刻表优化可找到改进机会，不需额外花费将航班的准点率提高多达3个百分点。

通过与OAG的合作，Lumo使旅行生态系统简化了运营并降低了因干扰而带来的风险，从而使旅客获得更好的整体体验。

或许更多信息可点击：https://www.thinklumo.com/