第二届厦航数据创新大赛作品投票开始啦!

2023-11-09 13:42   福建  






第二届厦航

数据创新大赛



第二届厦航数据创新大赛

初赛圆满结束!

经初赛评审后

每个赛道各有6支队伍

进入复赛!



NOW!

三个赛道优秀作品已集结完毕!

快为您喜爱的作品投票吧!

(投票链接在页面底部)



作品展示  



/排名不分先后,数据均已做脱敏处理/


企业管理赛道

碧海又探珠

让手册站起来

让手册活起来

队员:刘强、张思媚、刘引



作品示例 ▼ 

厦航一直走在规范化管理的道路上,永不止步。前番,我们“碧海探珠”队从流程管理入手,提高公司流程效率,让流程活起来。此番,我们“碧海又探珠”队从手册管理入手,剖析并优化手册全生命周期,让手册活起来。



DataBI组

智慧流程,提升效能,

数字赋能,共创未来。

队员:赵冠华、林兆丹、俞圣洁

作品示例 ▼ 

由微观向宏观分析识别了OA流程中存在的突出瓶颈问题,减少冗余的步骤,优化低效的环节和节点,目的在于提升员工的工作效率,降低部门之间的沟通成本,提升公司战略的落地质量。



大语治水

大智如海,模型为舟,

数据洪流,治"水"无忧

队员:胡旗松、蒋杰清、吴子轩



作品示例 ▼ 

将垂直领域的海量民航数据与通用大模型相融合,打造一个厦航特色的AI数字员工,以厦航焕新生活体验官“鹭漫漫”形象展现给各位,成为创新驱动厦航发展的最佳选择,并取得航司在大模型领域中的先发优势。


数据海洋

      手册数据助力管理规范,

        流程数据提升工作效率。

           数据,早已看穿一切。

队员:周毅诚、柳泽烽

作品示例 ▼ 

手册管理是企业工作标准的体现,让日常工作的开展有依可寻并对业务有着纲领性的指导。而业务流程是企业管理思想的呈现,让无形的制度变成可电子化控流程。小队通过对两者数据分析,为管理的规范化和精细化建言献策,助力公司高质量发展。




厦航数代熊

数字时代新生力,          

数我厦航数代熊。   

队员:连晓轩、王盛鸿、刘昊燃



作品示例 ▼ 

本作品通过大数据技术和TF-IDF/余弦相似度算法,构建全生命周期的手册画像,实现厦航规章体系现状的全量感知,为落实公司手册“两个符合性”要求提供必要的数据决策支持,助力提升年度手册复审工作效率,重塑厦航规范化管理优势。



遇到你,真好!

记录是一种权力,

         数据是一种力量。

队员:颜婷婷、肖丹萍

作品示例 ▼ 

iSEE 为流程管理者量身打造的智能流程探测平台,全方位、多视角、多维度的探索方式,带你一层一层拨开流程的神秘面纱,看见、看懂流程运转情况。帮助你锁定痛点、思考如何优化;专业健康管理,主动识别异常并提醒;为流程高效流转、更快、更好的价值创造增添筹码。



营销服务赛道


必(BI)胜客

异动航班有高招,            

绩效奖金满腰包!            

队员:林豪杰、郑文艺、叶慧娟



作品示例 ▼ 

本作品基于统计学原理,设计七大航班监控场景“异动算法”,精准捕捉航班销售异动,并通过BI移动端和企业微信,建立实时推送的“多终端通知体系”,实现24小时全天候对航班的销售监控,提升航班智能监控水平。



东黄花屿队

           创新梦想 数智力量

          开辟市场 助力增长

队员:陈俊豪、苏继超、吴灵珊

作品示例 ▼ 

构建科学、有效、可信的机器学习模型,准确预测下沉空白市场的航线潜在效益,并开发全网效益搜索地图,为新开、加密下沉市场航线提供有力数据支撑,挖掘下沉市场潜力价值航线的“金矿”,助力境内市场收益新增长。



数往知来

数接千载,据联万里,

数往知来,智胜未来。

队员:蓝欣、季琳、王冠泷



作品示例 ▼ 

以订单和客户画像数据为基础,借助机器学习算法,建立预测模型。该模型专注于下单、改期和退票操作场景的风险预测,能够准确判别操作行为是否异常,有效保护系统免受黑产行为的侵害,提升整体业务的安全性和稳定性。



旺仔小分队

以智能焕新定价,

立创新涵育增收,

为中转擘画蓝图。

队员:郑仕杰、付兴博、洪诗婕

作品示例 ▼ 

国内智能动态中转定价模型采用主流机器学习方法,深入挖掘厦航历史航班销售数据,可根据航班销售情况、市场需求实时动态调整航班适用的中转价格,大幅提升中转定价的科学性、合理性,提升国内中转收入。



银河战舰

洞悉数据价值,

深挖运价潜力,

再创效益巅峰。

队员:吴玮强、王亦达、吴婷婷



作品示例 ▼ 

首创以权益属性细分品牌运价组合,运用云计算大数据平台量化分析,构建从定价、监控、评估到调整的品牌运价闭环管理模式。此方案可根据各权益特点及市场接受程度实现各航线品牌运价权益组合及定价的动态管理。



中转处置都队

中转无忧,一鹭畅游

队员:李诗琪、陈嘉凌、方珏

作品示例 ▼ 

中转旅客千千万,赶不上趟真难办

引导急转还算好,改签住宿成本高

料想异常早预警,挖掘数据分布明

服务资源调配好,旅客行程更无忧



运行安全赛道


DatAirs

数据高飞,未来无限

队员:周小军、郑鹏、陈宇竹



作品示例 ▼ 

安全与效益是民航业永恒的主题,安全是保证,效益是目标。飞发费用约占运营成本5%,项目组拟运用粒子群优化算法(PSO)模型,综合安全风险、油耗排序、民航季节特性、飞发产权等维度,优化复杂场景下发动机大修的时序,降低总成本、减少油耗和碳排。



DC联盟

分享创造价值

数据驱动训练

队员:赵卓阳、龙之瀛、陈金敏

作品示例 ▼ 

QAR数据分析作为EBT训练的重要组成部分,是实现数据驱动训练,训练保证安全的重要场景。飞行总队、飞行技术管理部、数字委员会三部门之间打破业务壁垒、整合数据资源,利用飞行大数据及机器学习算法,采用专项分析、操纵曲线、操纵画像等方法,从宏观机队到微观个人,识别机队风险趋势,查找个人技术短板,为公司开展PLM项目和EBT循证训练提供有力保障。



数据探索者

数据探索者,解密未知,

探索数据背后的奥秘!

队员:甄玉平、韩雪、韩涛



作品示例 ▼ 

深入挖掘分析飞机维修数据,建立可靠性水平评价模型,发现运行数据差的飞机和机场,促进降本增效;部署大语言模型,关联民航领域知识库,用AI视角颠覆数据分析模式。



天衡战队

数创风流人物,还看今朝!

队员:林俊松、李国建、温石磊

作品示例 ▼ 

整合航班流控数据,构建NTFM厦航客户端,打破专机局限,提供多航路参考,支持历史回溯;构建运行态势可视化场景,从时刻、机场、限制点多维度展示运行态势;深挖流控数据价值,训练CTOT预测模型,迈出探索流控GPT第一步。



厦航小飞象

挑战创新, 预见天象。         

气象数据, 我们点燃梦想的翅膀。

队员:蚁志鸿、吴子轩、段文誉



作品示例 ▼ 

对流云、火山灰、沙尘暴、海雾等天气一直以来都是航班运行的重点和难点,本作品利用SWTD算法突出沙尘暴和火山灰在云图上的特征,并利用当下最先进的YOLO目标检测算法识别不同类型天气区,从而为航路提供风险预警。



有高度队

      攀登新高度

瞄准新准度

队员:邢健、许欣华、徐鹏

作品示例 ▼ 

飞行计划高度是航班计划制作的重要参数。该模型利用历史航线数据和机器学习算法,实现对不同航线上的计划高度进行预测。不仅提高了计划高度的准确性,减少燃油消耗和运营成本,还能提供新航线的高度建议,促进可持续发展的目标实现。



投票啦!



现在就选出你最喜爱的作品吧

 每个赛道选两支队伍

投票截止时间:11月16日24点

(仅限厦航内部员工投票)

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图文素材|邓启帆 罗威臻
微信编辑|杨超逸



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