VINCI Flughäfen verwaltet 70 Flughäfen in 14 Länder, begrüßt 320 Millionen Passagiere pro Jahr, und erzeugt 4,5 Milliarden € Umsatz. Angesichts zunehmender betrieblicher und ökologischer Zwänge wendet sich der Betreiber an artificial intelligence, um seine Leistung zu optimieren. Ein Rückblick auf eine erfolgreiche Umstellung mit Benoît Forest, Betriebsdirektor bei VINCI Airports.

Wer ist Benoît Forest?

Benoît Wald wurde im Januar 2025 zum Operations Director von VINCI Airports ernannt, nachdem er zuvor fast drei Jahre lang die Position des Head of Data innehatte. Mit mehr als neun Jahren Erfahrung innerhalb des Konzerns leitete er die data-Transformation des Unternehmens, einschließlich der Einführung des Projekts Smart Data Hub in 15 Ländern, der Schaffung von 10 Anwendungsfällen, die alle strategischen Bereiche von VINCI Airports abdecken (Verkehr, Handel, Betrieb, Finanzen, Umwelt), und der Integration von Predictive Analytics.
Er verfügt über einen Abschluss in Managementkontrolle des CNAM und vereint finanzielle und operative Fachkenntnisse, die er bei VINCI Autoroutes in den Bereichen Flughäfen und Autobahnen erworben hat.

Die Herausforderung: Einheitliche Verwaltung eines komplexen data-Netzwerks

VINCI Airports betreibt ein vielfältiges Netzwerk, das sich von Japan bis nach Chile erstreckt. Jede Plattform hat ihre eigenen IT-Systeme, lokalen Beschränkungen und betrieblichen Besonderheiten. Diese Vielfalt ist zwar eine Quelle der Stärke, erschwert aber auch die Entscheidungsfindung auf Konzernebene.

Ihr Geschäftsmodell basiert auf zwei sich ergänzenden Hebeln:

  1. Gebühren für den Flugverkehr (50% der Einnahmen), die den Fluggesellschaften für die Nutzung der Infrastruktur in Rechnung gestellt werden
  2. Kommerzielle Einnahmen (30%-40%), die durch die Ausgaben der Passagiere, insbesondere in Duty-Free-Shops, Restaurants und Parkhäusern, entstehen

Dieses duale Modell stellt eine zentrale Anforderung: Wissen, Verstehen und Vorausschauender Passagierverkehr. Alles andere ergibt sich daraus: Teamgröße, Kalibrierung der kommerziellen Angebote, Finanzprognosen, Servicequalität, Investitionspfade und Dekarbonisierungsstrategie.

Die Herausforderung: Sammeln und Verarbeiten von verstreuten, nicht standardisierten, siloartigen data über die verschiedenen Flughäfen der Gruppe eine einheitliche Ansicht der Verkehrsströme zu erstellen. Dies ist der Zweck der Transformation, die mit Artefact und Google Cloud. Das Ergebnis ist die Konstruktion eines global Data Factory in der Lage, das Netzwerk data zu bündeln, zu strukturieren und für die Entscheidungsfindung zur Verfügung zu stellen.

Eine data-Infrastruktur, die als Leistungshebel konzipiert ist

Um diese Herausforderung der konzernweiten Verwaltung zu meistern, entschied sich VINCI Airports für eine einheitliche, skalierbare und sichere data-Architektur, die auf Google Cloud-Plattform, Sie wurde ausgewählt, um jeder Geschäftseinheit an jedem Flughafen die Mittel an die Hand zu geben, um besser zu verstehen, zu antizipieren und zu handeln, basierend auf konsolidiert, kontextualisiert und auf verschiedenen Ebenen analysierbar data.

In Zusammenarbeit mit Artefact hat die Gruppe im Jahr 2023 ein Data Factory eingerichtet, das in der Lage ist:

  • Sammeln von data aus heterogenen Systemen in 14 Ländern
  • Kontrolle der Qualität und Integrität von data über automatisierte Sicherheitsvorkehrungen
  • Harmonisierung der data-Struktur um zuverlässige Vergleiche zwischen Plattformen zu ermöglichen

Dieser Ansatz vermeidet die Belastungen der traditionellen IT-Harmonisierung. Dank des cloud behalten die Flughäfen ihre lokalen Tools bei, stellen aber ihr data in einer gemeinsamen Basis zur Verfügung, wo es bereinigt, strukturiert und dann für Dashboards, KI-Modelle, Leistungsanalysen usw. verwendet wird.

Google Cloud Platform: Eine robuste Architektur

Um die Skalierung zu erleichtern, stützt sich die Architektur der Google Cloud Platform auf bewährte Komponenten, die auf Volumen, Analysegeschwindigkeit und Sicherheit ausgelegt sind:

  • BigQuery zum Speichern und Analysieren umfangreicher data
  • Vertex AI für das Training und den Einsatz von Vorhersagemodellen
  • Wolkenlauf + Streamlit um Geschäftsteams eine einfache, schnelle und interaktive Schnittstelle zu bieten
  • Cloud-Speicher für die zentralisierte Verwaltung von Modellen und Versionen
  • Wolke bauen für die kontinuierliche Integration und den reibungslosen Einsatz von Arbeitsabläufen

Drei wichtige Anwendungsfälle zur Steigerung der Flughafenleistung

1) An der Quelle: Vorhersage des Passagieraufkommens

Das Passagieraufkommen ist das wichtigste data des Unternehmens. Seine Vorhersage macht es möglich:

  • Leitfaden für eine langfristige Strategie (Investitionen, Eröffnung neuer Strecken, Finanzprognosen)
  • Skalieren Sie das Tagesgeschäft (Sicherheit, Empfang, Gepäckabfertigung)
  • Verwalten Sie kommerzielle Angebote basierend auf Passagierprofilen

VINCI Airports und Artefact haben daher Vorhersagemodelle auf mehreren Ebenen, die auf die Bedürfnisse der einzelnen Managementebenen zugeschnitten sind, und bietet:

  • Eine konsolidierte Ansicht für das Konzernmanagement, mit jährlichen Flussprognosen
  • Wöchentliche oder tägliche operative Ansichten Aktivitätsspitzen zu antizipieren
  • Ein lokaler Blick pro Flughafen, mit Querverweis auf Verhaltensmuster data

Diese Modelle basieren auf der Verkehrsgeschichte, exogenen Variablen und schwachen Signalen. Sie ermöglichen die Simulation von Trajektorien, den Vergleich menschlicher Prognosen mit algorithmischen Projektionen und die Optimierung von Kompromissen.

2) Verbesserung der betrieblichen Effizienz des Flughafens

Dank data kann VINCI Airports jetzt Staupunkte vorhersehen und seine Ressourcen im Voraus anpassen. Durch das Scannen von Bordkarten ist es zum Beispiel möglich, vorherzusagen, wann die Passagiere an den Sicherheitskontrollen ankommen werden. Durch den Abgleich dieser data mit den Abfertigungskapazitäten der Linien, Teams können den Personalbestand in Echtzeit anpassen um Wartezeiten von weniger als 10 Minuten zu gewährleisten. Was die Sicherheit betrifft, so durchlaufen die Passagiere an den Gepäckkontrollstellen ein Röntgengerät, um mögliche Gefahren zu erkennen.

3) Optimierung der Verkaufsstrategien für Reiseprodukte

Durch die Analyse der Verkehrsströme und Einkäufe erhält VINCI Airports ein besseres Verständnis dafür, wer was, wann, wo und in welchem Zusammenhang konsumiert.

Ein britischer Passagier im Transit verhält sich nicht so wie ein französischer Passagier auf einem Inlandsflug. Ein Flug um 6:15 Uhr nach Lissabon erzeugt nicht die gleiche durchschnittliche Warenkorbgröße wie ein Urlaubsflug nach Punta Cana.

Durch die Analyse der an den Kassen gescannten Bordkarten und den Abgleich mit dem Verkehrsaufkommen data konnte die Gruppe identifiziert Konsummuster und können den Einzelhändlern an den Flughäfen empfehlen, ihr Produktangebot auf der Grundlage von Passagierprofilen und Reisezielen anzupassen.

Erfolgsfaktoren: Von der Implementierung bis zur Geschäftsübernahme

Einbindung der Teams von Beginn des Projekts an

Artefact unterstützte VINCI Airports bereits in der Anfangsphase des Projekts und übernahm eine Zusammenarbeit mit dem operativen Personal gleich zu Beginn des Projekts. Um das richtige Gleichgewicht zwischen menschlicher Intelligenz und Vorhersagemodellen zu finden, ist eine bessere Unterstützung der Unternehmen unerlässlich.

“Das Timing der Einarbeitung der operativen Teams ist sehr wichtig. Sie muss am ersten Tag beginnen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Wissenschaftler von data die geschäftlichen Belange verstehen und die betrieblichen Anforderungen in die Entwicklung von Lösungen einbeziehen.” - Benoît Forest, Betriebsdirektor von VINCI Airports

Dies erleichtert die Entwicklung konkreter Anwendungsfälle, die sich an realen geschäftlichen Herausforderungen orientieren (Verkehr, Sicherheit, Einzelhandel, Finanzen usw.) und deren langfristige Einführung gewährleisten.

Data Qualität, der Schlüssel zu geschäftlichem Vertrauen

Anfänglich betrachteten die Teams von VINCI Airports data governance als zweitrangig. Mit Benoît Forest haben sie sehr schnell erkannt, dass es tatsächlich von grundlegender Bedeutung ist. Denn wenn Modelle aufgrund schlechter data-Qualität nicht funktionieren, schwindet das Vertrauen der Kunden schnell.

VINCI Airports und Artefact haben eine Reihe von technischen Sicherheitsvorkehrungen getroffen, um die Zuverlässigkeit von data im Vorfeld zu gewährleisten:

  • Erkennung von fehlenden Dateien (z.B. eine Warnung wie “kein Verkehr vom Vortag empfangen”)
  • Kontrolle der Struktur um sicherzustellen, dass Schemata im Laufe der Zeit stabil bleiben
  • Integritätstests (eine abnormale Abweichung an einem Flughafen löst einen automatischen Alarm aus)

Diese automatisierten Prüfungen, die vollständig innerhalb der Google Cloud Platform durchgeführt werden, verhindern stille Abweichungen und gewährleisten die Stabilität der Modelle in der Produktion.

“Ich denke, der Erfolg dieses Projekts liegt darin, dass wir die strategische Geschäftsherausforderung verstanden haben, den Umfang definiert haben, die Lösung implementiert haben, Schulungen durchgeführt haben und das Tool nun täglich von den Geschäftsteams verwendet wird.” - Benoît Forest, Betriebsdirektor von VINCI Airports

Kontinuierliche Messung der Vorhersageleistung

VINCI Airports hat ein Verfahren zur Bewertung nach der Inbetriebnahme eingeführt. Die Teams vergleichen, was die Modelle vorhergesagt haben, mit dem, was tatsächlich vor Ort passiert ist. Das Ziel ist es, Diskrepanzen zu erkennen, ihre Ursachen zu verstehen und die Modelle anzupassen, um ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Diese Effizienz wird durch den Einsatz von KI ermöglicht.

Weiter mit KI: Systematisierung der Vorhersage

Mit der Stabilisierung der data-Umgebung hat VINCI Airports eine zweite Phase eingeleitet: den Übergang zur systematischen Vorhersage. Die Teams haben Modelle trainiert, um die Verkehrsverläufe zu verfeinern, Aktivitätsspitzen zu antizipieren und ihr Verständnis des Passagierverhaltens zu verbessern.

Der Ansatz basiert auf einer differenzierten Granularität:

  • Jährliche strategische Prognosen, nützlich für die Finanzabteilung.
  • Wöchentliche oder tägliche Hochrechnungen für das operative Management.
  • Post-operative Analyse, um zu vergleichen, was das Modell vorhergesagt hat und was tatsächlich eingetreten ist

“KI ermöglicht es uns, von lokaler Intuition zu gemeinsamem Wissen überzugehen, ohne die Teams zu ersetzen, sondern indem wir ihnen die Möglichkeit geben, Zeit zu sparen und sich auf die Entscheidungsfindung zu konzentrieren.” - Benoît Forest, Betriebsdirektor von VINCI Airports

Der Aufstieg der generativen KI für eine umfassende data-Analyse

Im Rahmen des laufenden Projekts erforscht VINCI Airports nun das Potenzial der generativen KI anhand von drei Anwendungsfällen:

  1. Sicheres GPT: Ein in Dashboards integrierter Assistent
  2. Sprechen Sie mit meinem data: Konversationsabfragen database
  3. Intelligenz dokumentieren: Automatische Extraktion und Synthese von komplexen Inhalten (Verfahren, Audits, reports)

Diese Entwicklungen sind notwendig und stellen die Herausforderungen des Jahres 2025 für das Team von Benoît Forest dar. Diese Fülle an Informationen wird immer noch hauptsächlich in visuellen Echtzeit-Dashboards (Power BI) dargestellt. Obwohl diese Tools effektiv sind, bleiben sie starr und müssen ständig weiterentwickelt werden, um sich weiterzuentwickeln.
Das Ziel ist daher jedem Mitarbeiter ermöglichen, über autonome KI-Agenten direkt mit allen data zu interagieren, die in der Lage sind, komplexe Fragen zu beantworten und die Analyse weit über die derzeitigen Möglichkeiten herkömmlicher Dashboards hinaus zu erweitern.