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Projecte llegit

Títol: Análisis de datos operativos para optimizar el peso sin combustible

Estudiants que han llegit aquest projecte:

Director/a: SALAMÍ SAN JUAN, ESTHER

Departament: DAC

Títol: Análisis de datos operativos para optimizar el peso sin combustible

Data inici oferta: 22-02-2024     Data finalització oferta: 22-10-2024


Estudis d'assignació del projecte:
    GR ENG SIST AEROESP
Tipus: Individual
 
Lloc de realització: Fora UPC    
 
        Supervisor/a extern: ALEJANDRO MUÑOZ DOMINGUEZ
        Institució/Empresa: VUELING AIRLINES S.A.
        Titulació del Director/a: Grau en Enginyeria Aeroespacial
 
Paraules clau:
Operational data analysis, Fuel consumption, Data mining
 
Descripció del contingut i pla d'activitats:
Analysis of operational data (loadsheet, flight plans, and flight reservations) to estimate the passengers' behavior (difference between sold and flown bags, and the inherent error). The study comprehends the state of the art concerning operational weights and emissions, and the developement of a Data Mining Knowledge Data Discovery (KDD) process to derive conclusions regarding fuel consumption, emissions, and passenger behavior awareness. The project may include the operational impact of the CASK, OTP and CO2 emissions.
 
Overview (resum en anglès):
Este trabajo tiene como objetivo optimizar el cálculo del peso sin combustible utilizado en los planes de vuelo de Vueling, que actualmente se basa en pesos estándar. Se propone una metodología más precisa basada en las reservas reales de los pasajeros y también, el uso de modelos de machine learning para predecir con mayor exactitud el peso real de la aeronave. Esto permitiría reducir la diferencia entre el peso planificado y el real, con el consiguiente ahorro de combustible y reducción de emisiones de CO2.

La metodología incluye la recopilación y preprocesamiento de datos reales, la selección de modelos predictivos como la regresión lineal y Random Forest, y la validación de su precisión mediante validación cruzada. Los resultados muestran una mejora significativa en las predicciones, reduciendo en promedio 170 kg la diferencia de peso y ahorrando unos 60 kg de combustible por vuelo.

Este proyecto no solo aporta mejoras económicas y operativas para la compañía, sino que también contribuye a la sostenibilidad medioambiental, abriendo además la posibilidad de automatizar este proceso en el futuro para mejorar aún más la eficiencia operativa.

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