Jettime 通过优化员工队伍规划实现显著降本

Jettime 是丹麦领先的包机航空业务及飞机、机组、维护和保险 (ACMI) 公司，拥有近二十年的经验，始终致力于帮助旅客舒适准时地抵达目的地。

在利润微薄的行业中，运营效率至关重要，尤其是对于像 Jettime 这样的小型航空公司来说。长期机组规划失准会严重影响成本和服务质量，航班量波动则导致第三方运营商难以开展员工队伍预测工作。

正如 Jettime 高级业务主管 Carsten Stenhøj Schiøtz 的回忆，“我们以亲切友善、服务周到的机组和飞行员而闻名，但我们难以实现最高效的人员调度。”与枢纽航空公司不同，Jettime 的机组人员可能会从芬兰出发，飞往希腊，最后抵达瑞典。为了管理这一复杂配置，该公司既要遵守劳动法和空中交通法规，又要实现精准协调。

多年来，机组规划团队始终依赖庞大的 Excel 电子表格。这一工具只能处理数量有限的规则，常会生成不可靠的结果。随着航班计划日趋复杂，这种手动操作方案显然已无法满足 Jettime 的运营需求。

在观看 IBM Planning Analytics 解决方案的实际应用演示后，Jettime 与 IBM 金牌业务合作伙伴 CogniTech 建立了合作关系。

CogniTech 的客户经理 Theis Hartvig Poulsen 补充道，“许多人认为 IBM Planning Analytics 只是一款预算编制工具，但只要融入一些创意，它就能解决最棘手的规划难题。”

成功进行概念验证后，Jettime 和 CogniTech 投入六个月的时间部署解决方案，在机组人员和数据系统方面加以实施，并配置规则以优化机组人员利用率。

Stenhøj Schiøtz 在回顾此次转型时表示：“当时并没有多少人相信我们能取得成功。如果没有 CogniTech 所展现的开放心态和学习意愿，我们就无法实现这一目标。”

机组规划解决方案可帮助 Jettime 全面了解其机队和航班情况，并根据可用性、位置和生产类型计算机组人员需求。

随着 IBM Planning Analytics 的正式上线，Jettime 提高了其机组预测流程的准确性、透明度和效率，从而帮助公司节省高达六位数的成本。

Stenhøj Schiøtz 表示，“我们刚刚召开了下一年度的首次机组规划会议，IBM Planning Analytics 的运行状态堪称完美。与之前的模型相比，我们对数字的信任度显著提升，将规则和逻辑嵌入解决方案后，该方案的准确性也会随使用频率而逐步提高。”

Jettime 已将预测机组配对所需的时间从六天缩短至三个小时。这不仅提高了效率，还能帮助航空公司制定长达五年的未来规划，从而满足财务和人力资源预算需求。

基于机组规划模型的成功经验，Jettime 开始深入探索其他用例，包括机队规划、价格模拟、维护和财务预测。

Stenhøj Schiøtz 总结道，“其他航空公司对我们如何运用 IBM Planning Analytics 构建如此全面的规划解决方案表示出浓厚兴趣。据我们所知，此前从未有人打造过类似的航空解决方案。我为能在 IBM 与 CogniTech 的支持下，将这一创新技术引入 Jettime 深感自豪。”

Jettime A/S 是一家独立的丹麦私营航空公司，成立于 2020 年 6 月。该航空公司代表北欧地区领先的旅游运营商（包括 TUI、Bravo Tours、Apollo、Ving 和 Club La Santa 等）运送旅客往返目的地。该公司还代表 Air Greenland、SAS 和 Finnair 等其他航空公司运营航班。Jettime 拥有约 540 名员工，在哥本哈根、比隆、赫尔辛基和斯德哥尔摩设有基地，且运营着 14 架波音 737 NG 客机。该公司的技术部门则在哥本哈根机场负责维护这些飞机。

CogniTech 成立于 2019 年，是丹麦领先的 IBM 业务合作伙伴、IBM Planning Analytics 和 IBM® Business Analytics Enterprise。CogniTech 团队拥有 25 名员工，旨在建立长期合作伙伴关系，并帮助其客户制定数据驱动型决策。