Cơ hội của AI tạo sinh trong ngành bảo dưỡng máy bay trước tình trạng thiếu hụt nhân lực

- Kể từ năm 2019, chi phí lao động trong ngành bảo dưỡng máy bay đã tăng hơn 20%. Làn sóng nghỉ hưu của các kỹ thuật viên kỳ cựu dẫn đến lực lượng lao động trẻ hơn và năng suất thấp hơn.
- Dự báo đến năm 2033, 1/5 vị trí kỹ thuật viên bảo dưỡng hàng không sẽ bị bỏ trống do thiếu hụt nhân lực. Các hãng hàng không và đơn vị bảo dưỡng, sửa chữa, đại tu (MRO) cũng đang vật lộn với gián đoạn chuỗi cung ứng và lạm phát chi phí vật liệu.
- Nhiều hãng hàng không và đơn vị MRO đang coi công cụ và giải pháp AI tạo sinh là phương tiện giúp nhân viên bảo dưỡng và hành chính làm việc dễ dàng, hiệu quả hơn với sự sáng tạo cao hơn. 
- Với tình trạng thiếu hụt lao động gay gắt trong ngành MRO, AI tạo sinh có thể trở thành đòn bẩy năng suất đáng kể, giúp giảm bớt áp lực về nhân sự và duy trì hoạt động bảo dưỡng ổn định.
- Các nền tảng AI tạo sinh có thể nâng cao chất lượng, tính nhất quán và độ chính xác của công việc bảo dưỡng, giúp nhiều máy bay hoạt động trên bầu trời và giảm thiểu thời gian ngừng khai thác, từ đó tối ưu hóa doanh thu cho các hãng hàng không.
- Một hãng hàng không hàng đầu của Mỹ đang thử nghiệm sử dụng công cụ AI tạo sinh để trích xuất các mẫu hỏng hóc từ nhật ký bảo dưỡng và tự động thiết lập các tác vụ bảo dưỡng theo kế hoạch. Điều này giúp giảm đáng kể công việc hàng ngày cho kỹ sư, giải phóng thời gian để họ tập trung giải quyết các vấn đề độ tin cậy khó khăn nhất.
- Về lâu dài, các hãng hàng không và nhà cung cấp MRO sẽ tích hợp sâu hơn trí tuệ của AI tạo sinh vào toàn bộ chuỗi giá trị bảo dưỡng, mang lại những cách làm việc hoàn toàn khác biệt, nâng cao hiệu quả và chất lượng bảo dưỡng tổng thể.
- Bên cạnh đó, AI tạo sinh cũng có thể hỗ trợ các nhiệm vụ hành chính như lập kế hoạch nguồn lực, quản lý hàng tồn kho và báo cáo, giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên và tăng cường hiệu quả hoạt động.

Hình ảnh hiển thị một cặp biểu đồ cột so sánh ngày làm việc tiêu biểu của kỹ thuật viên bảo trì trong hai kịch bản: trạng thái hiện tại và một trạng thái tương lai tiềm năng với sự trợ giúp của AI tạo sinh, giả sử để cho thấy công nghệ như thế nào có thể tối ưu hóa thời gian của họ.

Trong biểu đồ 'Trạng thái hiện tại', thời gian của kỹ thuật viên được chia như sau:

- Hoạt động được lên kế hoạch chiếm phần lớn nhất, ở mức 34%.
- Hoạt động không lên kế hoạch và thảo luận kỹ thuật chiếm 30%.
- Dự án cải tiến liên tục là 6%.
- Khắc phục sự cố chiếm 10%.
- Tài liệu và quản trị cũng lấy 10%.
- Họp và coaching chiếm 9%.
- Giao tiếp với các phòng ban khác chiếm phần nhỏ nhất, ở mức 3%.

Trong kịch bản 'Tương lai với AI tạo sinh', biểu đồ cho thấy AI tạo sinh có thể mở khóa thêm năng lực, do đó thay đổi sự phân bổ thời gian:

- Hoạt động không lên kế hoạch và thảo luận kỹ thuật giảm xuống còn 18%, chỉ ra một sự giảm đáng kể.
- Hoạt động được lên kế hoạch giảm nhẹ còn 26%.
- Dự án cải tiến liên tục vẫn ở mức 6%.
- Khắc phục sự cố giảm một nửa còn 5%.
- Tài liệu và quản trị vẫn ở mức 10%.
- Họp và coaching cũng giữ nguyên ở mức 9%.
- Giao tiếp với các phòng ban khác nhất quán ở mức 3%.

Ngoài ra, có một hạng mục mới được gọi là 'Năng lực được mở khóa từ AI tạo sinh', chiếm 24% của ngày làm việc.

Một vài ghi chú làm rõ:
1. Các con số không cộng dồn thành 100% do làm tròn.
2. Thời gian nghỉ trưa được loại trừ.
3. 'Tương lai với AI tạo sinh' đại diện cho trung bình của giả định trong kịch bản thấp và cao.

Hình ảnh được gắn với McKinsey & Company, cho thấy rằng nó  xuất phát từ một nghiên cứu hoặc phân tích do công ty tư vấn này thực hiện.

📌 Trước tình trạng thiếu hụt nhân lực trầm trọng trong ngành bảo dưỡng máy bay, AI tạo sinh mở ra cơ hội lớn để giải quyết các thách thức về năng suất, chất lượng và chi phí. Việc ứng dụng AI tạo sinh giúp tăng năng suất lao động lên 20%, nâng cao độ chính xác và nhất quán trong bảo dưỡng, giảm thời gian máy bay ngừng khai thác, đồng thời giải phóng thời gian cho kỹ sư tập trung vào các vấn đề khó khăn nhất. 

https://www.mckinsey.com/industries/aerospace-and-defense/our-insights/the-generative-ai-opportunity-in-airline-maintenance

#Mckinsey