Delta's chip technology lets passengers track bags
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來源：兴宏财经
民航資源網2018年6月22日消息：台北時間2018年6月19日23點，由國際航空電訊集團(SITA)與《航空運輸世界》雜誌(ATW)共同舉辦的行李追蹤網絡研討會成功召開。會議以「行李追蹤——2018 年的一大轉折點」為主題。
會上，來自SITA、國際航空運輸組織(IATA)及美國航空公司的專家共同分享，並討論了民航業在行李追蹤領域的探索實踐，與最新進展。
會上，來自SITA、國際航空運輸組織(IATA)及美國航空公司的專家共同分享，並討論了民航業在行李追蹤領域的探索實踐，與最新進展。
SITA行李投資組合總監Peter Drummond用數據，展示了 2007-2017年間飛行旅客人數及錯運行李數量的變化，其中飛行旅客人數從24.8億增加至40.8億人，增加了64%，錯運行李數從4690萬減少至2270萬件，減少了51.5%，每千名旅客的錯運行李大幅減少，從18.88降至5.57件，降幅為70.5%。
Peter Drummond還指出行李延誤原因，及其所佔比例：轉機錯運所佔比例最高，為47%，而卸載錯誤所佔比例最低，為3%。其他導致行李延誤的原因，還包括裝載故障、機票錯誤、安檢、機場、海關、天氣、空中重量限制、標籤錯誤和到達誤處理等。
同時，Peter Drummond與各位參會者，分享了IATA753號決議在行李追蹤領域的成就。2017年旅客數量增加至40多億人次，航空公司在減少錯運行李方面的成果可圈可點。
做為一家專門從事向航空業，提供資訊技術和電信服務的機構，SITA也在旅客體驗無縫化、操作最佳化、行業協同三方面不停努力，力爭讓空中出行更加便捷。
SITA推出的BAG JOURNEY平台與753號決議一起實現數據訪問控制、到達掃描、BAGJOURNEY網路掃描、行李進出應用程序接口、行李歷史查詢、載貨單等資訊整合。
SITA推出的BAG JOURNEY平台與753號決議一起實現數據訪問控制、到達掃描、BAGJOURNEY網路掃描、行李進出應用程序接口、行李歷史查詢、載貨單等資訊整合。
IATA全球行李營運總監Andrew Price，在研討會上介紹了IATA第753號決議的具體內容，及實施情況。第753號決議起源於IATA APCS地區的全球行李運營團隊，對其組織成員進行的調查，調查目的是為了瞭解第753號決議的狀態。
調查時間從2018年5月開始，到2018年6月15日結束。從決議提出到決議生效，期間經歷了三個時間節點：第一是2013年10月在都柏林召開的乘客服務會議期間，所有IATA成員的航空公司針對決議，發起投票；第二是2014年6月決議在PSCRM發佈；第三是2018年6月1日決議正式生效。
調查時間從2018年5月開始，到2018年6月15日結束。從決議提出到決議生效，期間經歷了三個時間節點：第一是2013年10月在都柏林召開的乘客服務會議期間，所有IATA成員的航空公司針對決議，發起投票；第二是2014年6月決議在PSCRM發佈；第三是2018年6月1日決議正式生效。
IATA第753號決議包含行李跟蹤的4個關鍵點，分別是驗收、裝載、轉移投入和到達投入(可根據需求與每一位行程相關人員共享數據)。計劃實施地點分為航空樞紐和航空網路，前者在值機和裝載方面可見性最高。綜合來說，航空網路的資訊少於樞紐資訊。
在共享行李跟蹤數據方面，IATA與聯運夥伴、機場和其他利益相關方就WHEN、WHERE和HOW跟蹤數據進行了對話。當前的問題在於航空公司，何時才能做好實施此決議的準備，畢竟該決議於6月1日剛剛生效。
預計整個行業需要一段時間調整，而大部分航空樞紐，將在未來兩年內實施，航空網路則緊隨其後。在執行決議方面，IATA不會監督或覈實航空公司，是否已執行或遵守該決議。
但航空公司不應忽視此決議和行李追蹤，將在未來發揮顯著作用。在後續改善方面，IATA將與主要機場共同設置行李追蹤願景，持續監測753決議的實施狀態等，其主要轉型行業涉及RFID和XML。
預計整個行業需要一段時間調整，而大部分航空樞紐，將在未來兩年內實施，航空網路則緊隨其後。在執行決議方面，IATA不會監督或覈實航空公司，是否已執行或遵守該決議。
但航空公司不應忽視此決議和行李追蹤，將在未來發揮顯著作用。在後續改善方面，IATA將與主要機場共同設置行李追蹤願景，持續監測753決議的實施狀態等，其主要轉型行業涉及RFID和XML。
此外，Andrew Price還介紹了行李追蹤的具體益處，包括減少錯運率和相關成本、減少行李欺詐、加快航班準備、減少航班延誤、處理錯運行李的補充成本(分期處理)、支持行業測量SLA、改善乘客體驗等。
最後，美國航空公司客戶計劃營運總監Mark Matthews，在會議中提到行李追蹤的四個強制節點，為行李托運處、裝機、轉機和抵達。
行李追蹤無處不在，更多的追蹤點意味著更多的數據點。這些數據來自機場行李處理系統、手持式設備、航空公司的共享，以及人為添加。
數據收集是充分利用數據改善營運的開端，並將最終提高客戶滿意度。Mark Matthews還提到數據豐富的即時環境，促使即時分析的實現，以改善決策的制定。
人工智慧和機器學習應落到實處，從而實現即時追蹤，促使營運從保守被動轉向積極主動、異常狀況的即時通知，以及服務補救應用的反饋閉環。
行李追蹤無處不在，更多的追蹤點意味著更多的數據點。這些數據來自機場行李處理系統、手持式設備、航空公司的共享，以及人為添加。
數據收集是充分利用數據改善營運的開端，並將最終提高客戶滿意度。Mark Matthews還提到數據豐富的即時環境，促使即時分析的實現，以改善決策的制定。
人工智慧和機器學習應落到實處，從而實現即時追蹤，促使營運從保守被動轉向積極主動、異常狀況的即時通知，以及服務補救應用的反饋閉環。
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