Autores: Jennifer Mao Ye, Jairo Mora Jiménez, Jaime Pajuelo López y Fernando José Zamora Ochoa
El proyecto GIG PersonalAIr nace como respuesta al Reto EELISA para proponer una mejora integral en el Sistema Integrado de Gestión (SIG) de Global In-Flight Group. La iniciativa busca revolucionar la planificación, producción y seguimiento del catering a bordo en los vuelos de largo radio de aerolíneas (destinos Miami, Lima y Punta Cana), combatiendo dos brechas estructurales del modelo actual:
- Errores en menús especiales: La asignación manual genera incidencias irreversibles a bordo que afectan la salud y las convicciones religiosas de los pasajeros (especialmente en menús Halal HFQ y Kosher FCJE).
- Sobreproducción sistemática: La falta de precisión en la demanda real obliga a producir con un margen de seguridad del 10% al 15%, transformando alimentos aptos en residuos SANDACH Categoría 1 y generando un sobrecoste operativo constante.
Para atajar estos problemas de raíz, GIG PersonalAIr sustituye el modelo lineal de producir, servir y desechar por un modelo de economía circular basado en el aprendizaje continuo, articulado en tres fases interdependientes:
- Fase 1 – Predicción mediante Inteligencia Artificial: Implementación de un modelo de machine learning que cruza el manifiesto de pasajeros con el histórico de consumos. Este sistema genera planes de producción precisos y actualizados en cinco horizontes temporales (desde 17 días antes hasta 4 horas previas al vuelo), ajustando el volumen exacto de materias primas y reduciendo drásticamente el desperdicio.
- Fase 2 – Trazabilidad interna con códigos QR: Integración de un sistema de escaneo individual de bandejas durante la fase de ensamblaje. A través de tablets industriales, los operarios pueden verificar que cada menú especial coincide exactamente con el asiento asignado antes de precintar el trolley, eliminando el error humano.
- Fase 3 – Retroalimentación incentivada: Al finalizar el servicio, el pasajero recibe una tarjeta QR para valorar su menú. La cumplimentación del formulario se recompensa con 50 puntos en su cuenta con la aerolínea. Estos datos de calidad percibida retroalimentan directamente el algoritmo de la Fase 1 para afinar futuras predicciones.
El modelo de simulación estima que, en su escenario de referencia, la implantación de GIG PersonalAIr logrará una reducción del desperdicio alimentario de entre el 25% y el 35%, y evitará más del 80% de los errores en menús especiales. Con una inversión inicial estimada de 112.000 € orientada a desarrollo tecnológico e infraestructura de ensamblaje, el proyecto demuestra una alta viabilidad económica, alcanzando su recuperación en aproximadamente 2,7 años y generando ahorros recurrentes superiores a los 87.000 € anuales en su fase de régimen permanente.
