Cómo un sándwich de jamón y queso consiguió su propio algoritmo

La mayor aerolínea de bajo coste de Europa, Ryanair, utiliza AWS para predecir las ventas de comida y bebida a bordo, predecir el mantenimiento de los aviones, reducir las emisiones de carbono y ofrecer el comienzo perfecto de unas vacaciones.

Si todavía no conoces Ryanair, aquí tienes algunos datos. La compañía opera uno de los sitios web de viajes más visitados del mundo, es la mayor aerolínea de bajo coste de Europa y, según publicó The Economist, el director financiero de Ryanair reconoce ser el “principal vendedor de paninis de jamón y queso de Europa”.

También es cliente de Amazon Web Services (AWS) y utiliza la nube en sus operaciones para reducir costes, disminuir el desperdicio de alimentos, reducir las emisiones de carbono y, en definitiva, ofrecer la mejor experiencia posible a sus pasajeros.

Tus vacaciones comienzan en el avión”, comentaba Aoife Greene, subdirectora y responsable de ventas minoristas de Ryanair, quien decide exactamente qué alimentos, bebidas y otros artículos, y en qué cantidades, debe cargar cada avión todas las mañanas. “La gente quiere su gin-tonic. Quieren su panini de jamón y queso. Quieren sentarse y relajarse. No quieren oír ‘no, no nos queda’. Nuestro trabajo es asegurarnos de que nadie se sienta decepcionado”.

De lo que pocos pasajeros de Ryanair se dan cuenta mientras les hincan el diente a sus sándwiches es de que los carritos que ruedan por el pasillo sirven algo más que tentempiés. Los carritos son una fuente vital de información sobre lo que se pide y se vende, que se introduce en una herramienta de aprendizaje automático (apodada «predictor de paninis») basada en AWS que ayuda a la aerolínea a predecir con precisión qué productos cargar en cada avión. Pero ¿por qué?

Por muy apreciados que sean los paninis de jamón y queso de Ryanair, calcular cuántas personas optarán por comprar uno en un vuelo determinado es un reto más complejo de lo que parece a primera vista. La compañía cuenta con más de 500 aviones y realiza 2.900 vuelos al día, con aviones que recorren múltiples rutas en varios países. Cada avión tiene un espacio limitado —exactamente cinco carritos— y solo puede abastecerse una vez cada 24 horas.

Anteriormente, el equipo de Greene se basaba en registros escritos y en sus propias observaciones para prever la demanda de grupos de viajeros muy diferentes que iban a todas partes, desde Atenas a Budapest, Lisboa, Londres, Marrakech, Roma o Tel Aviv. Como es lógico, se trataba de una ingente tarea manual que abarcaba 80 bases de carga en toda la red de Ryanair y que exigía a los empleados revisar los registros de lo que se había consumido (y lo que no) en vuelos anteriores para determinar lo que había que cargar la semana siguiente.

A menudo bromeo diciendo que mis compañeros que gestionan el consumo de combustible tienen una vida fácil”, comentaba Greene. “Saben a dónde se dirige un determinado avión y cuánto tiempo tardará en llegar. Yo no tengo forma de saber si vamos a tener 100 bailarinas o 100 jugadores de rugby a bordo”.

Aunque el predictor de paninis aún no ha conseguido chivarle a Greene si se enfrentará a a un equipo de El Lago de los Cisnes o a un equipo de rugby, la herramienta, con su algoritmo diseñado a medida, analiza datos como la demanda, el consumo, la duración del vuelo, la hora del día, la temporada, el lugar de salida, el destino, las nacionalidades de los pasajeros y el número de niños a bordo. Estos datos ayudan a Greene a ser mucho más precisa sobre lo que es probable que un vuelo demande.

El director de Tecnología de Ryanair, John Hurley, afirmó que la herramienta está resultando especialmente útil a la hora de decidir las líneas de productos para una nueva ruta o añadir una nueva base de carga. Y añadió: “Lo más importante es que ha mejorado la satisfacción de los clientes, ha reducido nuestros desperdicios a la mitad y ha impulsado nuestras ventas”.

Según Hurley, ideas como el predictor de paninisllevan fraguándose” mucho tiempo. En el último año, la tecnología y la capacidad de la empresa para emplearla se han unido de tal manera que Ryanair está explorando ahora otras formas de utilizar la nube para innovar en todo su negocio. Otras iniciativas en las que la empresa está trabajando con AWS son:

Una nueva herramienta de mantenimiento predictivo

La herramienta se está diseñando para predecir cuándo las diferentes partes de un avión necesitan mantenimiento. La herramienta es un modelo de aprendizaje automático, desarrollada con AWS y entrenada para reconocer patrones en la información existente que son precursores de un problema. Esto generará informes para los ingenieros, recomendando áreas de investigación. Miles de sensores repartidos por toda la flota de Ryanair recogen información sobre las variables del sistema y cada vuelo genera entre 5 y 60 millones de datos por hora. En toda la flota, esto supone la friolera de 3.000 millones de puntos de datos cada hora. Hasta ahora, ha sido capaz de demostrar su potencial para prever problemas con hasta cuatro días de antelación. El objetivo a largo plazo es desarrollar la solución para que pueda predecir los problemas en varios sistemas esenciales del avión, evitando el mayor número posible de interrupciones en el programa de vuelo.

Un proyecto que asigna los aviones más eficientes en combustible para cada ruta

Toda la flota de Ryanair está compuesta por Boeing 737, que comparten el mismo estilo de fuselaje, pero con diferentes configuraciones de motor. Cuando un piloto despega por la mañana, debe tener suficiente combustible para volar la ruta, una cantidad que se calcula en función de factores como la distancia, la altitud y los vientos. Si se introducen esos mismos cálculos en un programa capaz de procesar los datos, se pueden hacer recomendaciones sobre cuál de los aviones de la compañía sería el más eficiente para un determinado viaje, optimizando el consumo de combustible, reduciendo las emisiones de CO2 y ahorrando millones de euros en el proceso.

Un chat bot de atención al cliente

El nuevo chat bot desarrollado por Cation Consulting, un partner de AWS, que puede conversar en siete idiomas —inglés, francés, alemán, italiano, polaco, portugués y español— gestiona más de medio millón de conversaciones en un mes determinado.

Una iniciativa de documentos digitalizados

La iniciativa elimina el papel de varios sistemas que tradicionalmente utilizaban documentos impresos en el sector aéreo. Por ejemplo, el desarrollo del plan de vuelo electrónico de Ryanair ha permitido ahorrar 20 millones de hojas, o 90 toneladas, de papel al año. Un plan de “sin papel” que sustituye los manuales en papel por versiones digitales ha reducido el papel en 15 kg por cabina, un total de 16 toneladas al año, lo que supone un ahorro de combustible de más de 600 toneladas anuales.

Una cartera COVID-19

La cartera COVID-19 ayuda a los clientes a cargar los documentos necesarios para viajar. En el punto álgido de la pandemia, Ryanair desarrolló la solución utilizando AWS y la puso en marcha en menos de tres días como parte de aplicación existente.

Para una aerolínea irlandesa crecida en su propio país y que se ha convertido en una de las más activas de Europa, Ryanair siempre ha tenido grandes ambiciones. Esto sigue siendo así hoy en día. Al trabajar con un tiempo de rotación de 25 minutos —bajar a todo el mundo del avión para repostar y volver a cargar en menos de media hora—, la velocidad, la flexibilidad y la satisfacción de los pasajeros son tan cruciales para su éxito hoy como lo fueron cuando la aerolínea se relanzó como compañía de bajo coste en 1990. La única diferencia ahora estriba en las posibilidades que ofrecen tecnologías como la nube para ayudar a Ryanair a mejorar la experiencia de sus clientes, al tiempo que se reducen los costes, los residuos y las emisiones de carbono.

Cuando AWS subió a bordo, digamos que encendió el piloto que nos hizo despegar”, dijo Hurley. “Estamos probando estos proyectos, analizando todos los datos, viendo resultados y, muchas veces, solo podemos decir ‘wow’. Es una gran oportunidad para ser aún más eficientes y centrarnos en el futuro«.

ahorro de costesalgoritmoAWSchatbotmachine learningpodcastsRyanair