全新AI驱动的SITA Bag Radar实现行李中断的提前预警

航空公司、机场及地面服务商如今可借助预测性洞察，更早识别行李中断风险，例如转运行李未能衔接、错运行李或运行瓶颈等。SITA正式推出云基AI驱动的行李分析解决方案SITA Bag Radar，可将行李运营数据转化为清晰、可执行的运营情报，实现对行李全流程的可视化管理。

错运行李仍是航空运输中最直观且成本高昂的运营挑战之一。事实上，用于预防这些问题的数据早已分散存在于航空公司和机场的各类行李系统中。SITA Bag Radar通过整合这些数据，并结合历史分析、实时监测以及AI驱动的预测性洞察，在问题扩散之前提前识别风险。

SITA行李业务总监妮可·霍格（Nicole Hogg）表示："航空公司和机场每天都会产生海量行李数据，但长期以来，这些数据主要用于事后问题分析。随着旅客需求持续增长，运营团队需要更早识别风险，从而在转运失败或运行瓶颈演变为错运行李之前采取干预措施。通过整合全球行李数据，并结合分析能力与AI预测，SITA Bag Radar帮助团队在行李全流程中提前预判并更早介入。"

该平台可接入现有多种行李数据源，包括：SITA行李信息报文（BIMs）、WorldTracer?、行李核对系统（BRS）和离港控制系统（DCS），同时支持与选定第三方系统的互操作。系统将多源数据整合至统一的云端分析环境，实现贯穿行李全流程的可视化。

借助这一能力，运营团队可更早识别风险，例如错运行李、转运衔接失败或潜在运行瓶颈，从而提前干预，避免问题升级为实际运营中断。

相关洞察通过基于网页的可视化仪表盘呈现，为行李及运行团队提供清晰的绩效表现和风险趋势视图。

通过在问题升级前采取干预措施，航空公司和机场能够降低行李错运率、提升整体运行效率和减少行李处理及赔付成本。同时，旅客也将受益于更少的延误和更低的行李丢失风险。

SITA Bag Radar可无缝对接现有行李基础设施及既有数据源，客户无需进行大规模基础设施投入或复杂系统集成即可部署。组织可从历史数据分析起步，并随着运营成熟逐步扩展至实时监测和预测分析。该解决方案既可部署于单一站点，也可覆盖整个运营网络。