航空货运WFS AI预测升级准确率98%告别低效痛点。

全球领先的航空货运服务提供商之一，环球航空服务公司（Worldwide Flight Services，简称WFS），近期宣布其机器学习工具——“绩效管理平台-机器学习预测”（Performance Management Platform - Machine Learning Forecast，简称PMP MLF）已完成重大升级。此次技术改进旨在进一步提升航空货运量预测的精准度，从而为服务策略的制定提供更为坚实的数据支撑。

新媒网跨境获悉，WFS通过这项升级，使其PMP MLF工具能够处理超过300万份航空运单数据，每周针对9842个航班提供每日的货运吨位、集装设备（ULD）和件数预测。这项技术进步标志着航空货运操作精细化管理迈出了重要一步。

【事件背景：航空货运业长期痛点】

长期以来，航空货运业在准确预测货运量方面面临诸多挑战。由于全球贸易波动、季节性因素、突发事件以及各类节假日效应，货运量往往呈现高度的不稳定性。这种波动性使得人工预测或基于历史平均数据的传统方法难以应对，导致预测结果与实际需求之间存在较大偏差。

传统的劳动力规划模式通常依赖于人工估算和简单的历史平均值，这往往造成人力资源配置与实际工作量之间存在10%至15%的差距。这种差距不仅导致运营效率低下，还使得企业不得不采取被动式的应急操作，进而影响服务质量的稳定性。例如，当货运量突然激增时，可能因人手不足导致服务水平协议（SLA）违规；而当货运量低于预期时，又可能出现不必要的加班或人员闲置，增加运营成本。WFS此次对PMP MLF工具的升级，正是为了解决行业内这些由来已久的“痛点”。

【PMP MLF工具深度解析】

WFS的PMP MLF工具核心在于其强大的机器学习算法。这些算法通过对过去十年积累的运营数据进行深度学习和训练，从而能够对未来货运量进行精确预测。该平台不仅仅是简单的数据罗列，它能够根据航班、卡车运输以及具体的日期，为每个仓库提供详细且准确的货运数据。

该工具能够整合并处理超过300万份航空运单以及历史航班和卡车运输记录。在进行预测时，它会综合考虑多种复杂因素，包括但不限于季节性变化、公共假期影响以及不同货物的类型特征。通过这种多维度的数据分析，PMP MLF工具能够生成更为贴近实际需求的预测结果。

目前，PMP MLF系统每周为分布在13个国家75个仓库的9842个航班和6216次卡车运输提供预测服务。该系统每日产出精确的吨位、ULD数量和件数预测。这些预测数据进一步细化，可以按运输模式（包括货机、客机腹舱以及公路转运服务，即Road Feeder Services）、航班或卡车编号、客户以及具体的仓库位置进行分类，使得各项预测结果更具针对性和操作性。

【运行机制与显著优势】

这些精细化、前瞻性的预测数据会直接传输到各站点的规划工具中，为WFS全球各地的运营点提供清晰可靠的未来数据指引。借助PMP MLF工具，WFS能够在货运量可能出现激增的早期阶段就进行检测和预先规划，从而能够更具前瞻性地调整资源配置。例如，在必要时，WFS可以更灵活地在不同团队或站点之间调配劳动力。

这种主动式的资源管理方式带来了多方面的显著优势。首先，它能够有效减少因人手不足或作业超负荷导致的服务水平协议（SLA）违规情况。其次，它有助于避免不必要的加班成本和人员闲置，从而优化运营支出。通过提升劳动力的配置效率，WFS能够在保持或提升服务质量的同时，实现成本控制。

【持续优化与未来展望】

2025年夏季，WFS已成功推出了PMP MLF工具的第二阶段升级。此次升级进一步深化了数字化改进，主要体现在以下几个方面：一是增强了仪表盘和可视化分析功能，使得数据呈现更加直观易懂；二是与劳动力管理和排班工具实现了更紧密的集成，进一步提升了人力资源调配的自动化水平；三是新增了客户层面的货运量预测功能，支持WFS与客户共同规划货量高峰，实现更深层次的协同合作。

WFS方面公布的数据显示，PMP MLF工具的预测准确率高达92%至98%。即使在需求波动异常的时期，该工具依然能够保持高度的准确性。这一数据充分证明了该预测系统在复杂运营环境下的可靠性和有效性。

WFS运营优化高级副总裁吉米·丹尼尔·汉森（Jimi Daniel Hansen）表示，多年来，货运操作人员大多依赖手动排班、Excel表格或基本的滚动平均法进行预测，而目前仍有一些公司沿用此类方法。他指出，通过在全球复杂的运营网络中运用机器学习技术，WFS的目标是将被动式的猜测转变为数据驱动的清晰预测，从而优化劳动力分配、提升服务水平并减少全球航空货运网络中的运营浪费。汉森先生对目前取得的成果表示鼓舞。

汉森先生进一步强调，预测性规划和精确预测已使货运操作人员的规划和运营方式发生了根本性转变。他认为，这些效益对WFS的客户而言意义重大，它们直接转化为因人员配置问题导致的更少延误、更稳定一致的服务，以及预先共享的透明、有数据支撑的运力。汉森先生相信，这正是客户所期望看到的数字化创新。

新媒网了解到，WFS在机器学习预测工具上的持续投入与升级，不仅巩固了其在航空货运服务领域的领先地位，也为整个行业在应对货运量波动、提升运营效率方面提供了宝贵的经验和范例。这项技术创新有望推动航空货运服务向更智能化、更高效的方向发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/wfs-air-cargo-ai-upgrade-98-accuracy-ends-pain-points.html