Zusammenfassung
Eine weltweit führende Fluggesellschaft benötigte eine skalierbare Lösung, um IFE-BITE-Daten in zuverlässige Berichte und betriebliche Analysen umzuwandeln. Jeder Berichtszyklus dauerte zuvor fast 16 Stunden, wobei vier Mitarbeiter an mehreren Berichten arbeiteten, um die Daten zu extrahieren, zu bereinigen, zu validieren und zu visualisieren.
LTTS stellte eine automatisierte Datenpipeline, eine Medallion-Datenarchitektur, ein zentralisiertes Data Warehouse und eine Power BI-Berichtsebene bereit. Die Lösung trägt dazu bei, die Durchlaufzeit bei der von Analysten durchgeführten Überprüfung und Validierung um 25–50 % zu verkürzen, und unterstützt rund 714 Flugzeuge, wobei eine Webanwendung eines einzigen Anbieters als primäre Datenquelle genutzt wird.
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Fallstudie herunterladenDie Herausforderung
Der Kunde stützte sich auf einen manuellen, aufwendigen Arbeitsablauf, um IFE-BITE-Daten zu extrahieren und diese anschließend zu bereinigen, zu validieren und für Betriebsberichte aufzubereiten. Dies führte zu erheblichen Herausforderungen für die Fluggesellschaft, darunter:
- Hoher Zeitaufwand von etwa 16 Stunden
- Skalierbarkeitsprobleme hinsichtlich der Notwendigkeit, eine Flotte von über 700 Flugzeugen ohne zusätzlichen Aufwand zu unterstützen
- Mängel in der Datenqualität, die eine umfassende Bereinigung, Validierung und Kuratierung erforderten
- Verarbeitungsengpässe bei steigenden Datenmengen, die die Zuverlässigkeit in Echtzeit beeinträchtigten
- Verzögerte Erkenntnisse sowie eingeschränkte Transparenz hinsichtlich Compliance, Zuverlässigkeit und Zustand der Anlagen
Technische Komplexität
Schichtweise Datenkonvertierung
Die Rohdaten der Anbieter mussten die Stufen „Bronze“, „Silber“ und „Gold“ durchlaufen, bevor sie für das Dashboard bereit waren.
Integrierte Qualitätskontrollen
Bronze: Standardisierte Datenaufnahme; Silber: Bereinigung, Validierung, Dublettenbereinigung und Transformation; Gold: Erstellung kuratierter Datensätze für Analysen
Architekturwechsel
Aufgrund steigender Protokollmengen war aus Gründen der Stabilität und Skalierbarkeit ein Wechsel von der Nahe-Echtzeit-Verarbeitung zur Stapelverarbeitung erforderlich.
Anforderungen an das operative Dashboard
Die Berichte zu Medien, Konfiguration und Offload mussten unterschiedliche Benutzer bedienen, ohne dass die Verarbeitungslogik dupliziert wurde.
Praktisch umsetzbare Zuverlässigkeitsanalysen
Anhand historischer BITE- und Flugzeugbetriebsdaten sollten wiederkehrende Ausfallmuster, Zuverlässigkeitstrends und Indikatoren für den Zustand der Komponenten ermittelt werden
Integration von Lieferantendaten
Schaffung einer Grundlage für Berichterstellung und Analysen unter Verwendung von Daten aus einer Webanwendung eines einzigen Anbieters
Automatisierte Pipeline
Für die Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung wurde AWS eingesetzt, wobei AWS Glue für ETL und Python für die Extraktion, Transformation und Automatisierung genutzt wurden.
Medallion-Architektur
Es wurden die Ebenen „Bronze“, „Silber“ und „Gold“ eingeführt, um die Datenqualität, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit zu verbessern
Zentrallager
Speicherung kuratierter „Gold-Layer“-Datensätze in Amazon Redshift für skalierbare Berichterstellung und Analysen
Power BI-Dashboards
Bereitgestellte Ansichten zu Medien, Konfiguration und Offload, die den Medienstatus, die Software- und Systemkonfiguration, die Transparenz des BITE-Offloads sowie die Nachverfolgung der Compliance abdecken
Modell der Stapelverarbeitung
Die Verarbeitung in nahezu Echtzeit wurde durch eine Stapelverarbeitung ersetzt, um Fehler zu reduzieren und größere Mengen an Flug-Offload-Protokollen konsistent zu verarbeiten
Prognose- und Empfehlungsschicht
Verknüpfung historischer BITE- und Flugzeugbetriebsdaten mit Zuverlässigkeitsanalysen zur Unterstützung der Ausfallvorhersage und proaktiver Austauschempfehlungen
Kontrollierte Zustellung
GitLab wurde für die Quellcodeverwaltung und CI/CD eingesetzt, um eine geregelte Entwicklung und Bereitstellung zu gewährleisten
Geschäftsergebnisse
LTTS hat die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit der IFE-BITE-Berichterstattung verbessert, indem die manuelle Datenaufbereitung durch eine automatisierte Pipeline, ein kuratiertes Data Warehouse und eine Dashboard-gesteuerte Analyseebene ersetzt wurde.
~16 Stunden bis ~2–3 Stunden
Die automatisierte BITE-Berichterstellung reduzierte den manuellen Aufwand
~714
Flugzeuge
Ermöglichte Berichterstellung und Analysen auf Flottenebene
3
Dashboards
Einblicke in ausgelieferte Medien, Konfiguration und Offload
Vertrauenswürdige Daten
Verbesserte Datenqualität durch die Bronze-Silber-Gold-Architektur
Erfolgsgeschichten
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