Jettime réalise des économies importantes en optimisant la planification de ses effectifs

Une solution améliorée par l’IA réduit la planification de plusieurs jours à quelques heures

Vue aérienne du tarmac d’un aéroport avec trois avions aux portes d’embarquement
Tracer la voie de la réussite avec la planification opérationnelle

Jettime, une compagnie aérienne charter danoise de premier plan spécialisée dans la location d’avions, la fourniture d’équipages, la maintenance et l’assurance (ACMI), aide depuis près de deux décennies les voyageurs à atteindre leur destination confortablement et à l’heure.

Dans un secteur où les marges bénéficiaires sont faibles, l’efficacité opérationnelle est essentielle, en particulier pour les petites compagnies aériennes telles que Jettime. Les imprécisions dans la planification à long terme des équipages peuvent avoir un impact significatif sur les coûts et la qualité du service. Et pour les transporteurs tiers, la fluctuation du volume des vols rend difficile la prévision des besoins en personnel.

Carsten Stenhøj Schiøtz, contrôleur de gestion principal chez Jettime, explique : « Nous sommes réputés pour notre personnel navigant et nos pilotes, reconnus pour leur amabilité et leur sens du service. Mais il nous était difficile de les acheminer au bon endroit, au bon moment, de la manière la plus efficace possible. » Contrairement aux compagnies aériennes basées sur un hub, les équipages de Jettime peuvent commencer leur service en Finlande, voler vers la Grèce et finir en Suède. Gérer cette complexité, tout en respectant le droit du travail et la réglementation du trafic aérien, exige une coordination précise.

Pendant des années, l’équipe chargée de la planification des équipages s’est appuyée sur une énorme feuille de calcul Excel, qui ne pouvait traiter qu’un nombre limité de règles et produisait souvent des résultats peu fiables. À mesure que les horaires de vol se complexifiaient, il est vite devenu évident que cette méthode manuelle ne suffisait plus à répondre aux besoins opérationnels de Jettime.

6 chiffres d’économies réalisées sur les coûts futurs de main-d’œuvre 6 jours réduits à 3 heures pour prévoir les binômes d’équipage
IBM Planning Analytics nous a donné la certitude que nous n’aurions pas besoin de pilotes supplémentaires pour faire face à la période de pointe de l’été 2026.
Carsten Stenhøj Schiøtz Contrôleur de gestion senior Jettime
La solution de planification des équipages de Jettime prend son envol

Jettime s’est associé à CogniTech, partenaire commercial Gold d’IBM, après avoir vu la solution IBM Planning Analytics en action.

Theis Hartvig Poulsen, responsable clientèle chez CogniTech, ajoute : « Beaucoup considèrent IBM Planning Analytics comme un simple outil de budgétisation, mais avec un peu de créativité, il peut résoudre les défis de planification les plus difficiles. »

Après une preuve de concept réussie, Jettime et CogniTech ont passé six mois à déployer la solution, à la mettre en œuvre avec les équipages et les systèmes de données et à configurer des règles pour optimiser l’utilisation des équipages.

M. Stenhøj Schiøtz revient sur cette transformation : « Peu de gens croyaient que nous allions réussir. Nous n’aurions pas pu y arriver sans l’ouverture d’esprit et la volonté d’apprendre dont a fait preuve CogniTech. »

La solution de planification des équipages offre à Jettime une vue d’ensemble complète de sa flotte et de ses vols, en calculant les besoins en équipages en fonction de la disponibilité, de l’emplacement et du type de production.  

Plan de vol pour l’avenir

Avec la mise en service d’IBM Planning Analytics, Jettime a amélioré la précision, la transparence et l’efficacité de son processus de prévision des effectifs. Cela a permis à l’entreprise de réaliser des économies à six chiffres.

M. Stenhøj Schiøtz déclare : « Nous venons d’avoir notre première réunion de planification des effectifs pour l’année à venir, et IBM Planning Analytics a parfaitement fonctionné. Nous constatons déjà une confiance accrue dans les chiffres par rapport à notre ancien modèle, et grâce aux règles et à la logique intégrées à la solution, celle-ci devrait gagner en précision à mesure que nous l’utiliserons. »

Jettime a réduit le temps nécessaire à la prévision des affectations du personnel navigant de six jours à seulement trois heures. Cela a amélioré l’efficacité et aide la compagnie aérienne à planifier jusqu’à cinq ans à l’avance, ce qui facilite la gestion des budgets financiers et RH.

Fort du succès du modèle de planification des équipages, Jettime explore d’autres cas d’utilisation, notamment la planification de la flotte, la simulation des prix, la maintenance et le forecasting financier.

M. Stenhøj Schiøtz conclut : « D’autres compagnies aériennes se sont déjà intéressées à la manière d’utiliser IBM Planning Analytics pour créer une solution de planification aussi complète. À notre connaissance, personne n’a jamais conçu une solution comme celle-ci pour les compagnies aériennes. Je suis fier d’avoir apporté cette innovation à Jettime, avec le soutien d’IBM et de CogniTech. »

À propos de Jettime

Jettime A/S est une compagnie aérienne danoise indépendante et privée créée en juin 2020. La compagnie transporte des voyageurs vers et depuis leurs destinations pour le compte des principaux voyagistes de la région nordique, notamment TUI, Bravo Tours, Apollo, Ving et Club La Santa. La société opère également des vols pour le compte d’autres compagnies aériennes telles qu’Air Greenland, SAS et Finnair. Avec environ 540 employés répartis sur ses bases de Copenhague, Billund, Helsinki et Stockholm, Jettime exploite 14 avions de ligne Boeing 737 NG. Le service technique de la société, basé à l’aéroport de Copenhague, assure la maintenance de ces appareils.

À propos de CogniTech

Fondée en 2019, la société CogniTech est l’un des principaux partenaires commerciaux d’IBM au Danemark, IBM Planning Analytics et IBM Business Analytics Enterprise. Avec une équipe de plus de 25 employés, CogniTech vise à établir des partenariats à long terme et à aider ses clients à prendre des décisions fondées sur les données.

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Les exemples présentés ne sont qu’illustratifs. Les résultats réels varient en fonction des configurations et des conditions du client et, par conséquent, les résultats généralement attendus ne peuvent pas être fournis.