IFS Unleashed 2026에서 UPS, Southwest Airlines, Japan Airlines의 항공업계 관계자들은 항공기 정비 문제 해결을 앞당기고, 퇴직 기술자의 지식을 보존하며, 성장에 대응하기 위해 AI 활용을 모색 중이라고 밝혔습니다. IFS 고객 패널은 업계가 정비 역량 제약과 세대교체를 겪는 가운데 산업용 AI의 실용적 활용 방안을 논의했습니다.

Southwest Airlines의 전략·디지털 솔루션 담당 상무 DJ Rounsoville은 숙련 기술자들이 은퇴하면서 수요가 정비 역량을 앞지르고 있다고 말했습니다. 신임 정비사가 문제 해결에 완전히 능숙해지기까지 최대 2년이 걸릴 수 있다고 설명했습니다. Southwest의 지점 간 운항은 승무원, 항공기, 승객의 일정을 조율해야 하며, 하루 중 발생한 운항 차질이 연이어 커질 수 있습니다. UPS 항공기 엔지니어링 매니저 Lauren Purcell은 퇴직자의 업무 지식을 이어받을 대체 인력을 충분히 빨리 훈련하기 어렵다며, UPS가 젊은 직원의 훈련을 앞당기는 데 AI를 활용하려 한다고 밝혔습니다.

Japan Airlines의 IT·디지털 추진 부문 부사장 스기모토 게이는 직원들이 더 나은 정보를 바탕으로 더 빠르게 의사결정하도록 돕고 싶다고 말했습니다. 패널 참석자들은 정비 문서와 전문가 지식을 찾아 보여주는 AI 도우미를 언급했으며, 정비 이월 건수 감소를 추적 지표로 제시했습니다. 예방 정비와 공급망 문제도 논의됐습니다. 게이는 Japan Airlines의 데이터가 분산돼 있어 AI 활용을 위한 데이터 기반을 마련 중이라고 밝혔습니다. UPS는 대체 부품을 찾고 공급 절차를 앞당기는 데 AI를 활용하고 있으며, Purcell은 대체 부품이 지난 1년간 집중해 온 과제라고 말했습니다. Rounsoville은 AI가 공급망 문제를 미리 예측하도록 시스템을 재구성하는 데도 도움을 줄 수 있다고 덧붙였습니다.

패널 참석자들은 예측·계획 정비를 위해 새로운 고장 패턴을 찾으려면 정비 이력, 부품, 운항 기록이 신뢰할 수 있어야 한다고 강조했습니다. Rounsoville은 항공사가 기단 계획과 인력 계획을 함께 고려해야 하며, 한쪽만 최적화해서는 안 된다고 말했습니다. Purcell은 활용 가능한 데이터와 절차, 기술이 함께 작동해야 한다고 설명했습니다. 데이터 무결성은 데이터를 사용하는 절차에 달려 있으며, 조직 문화도 이런 노력의 성패에 영향을 준다고 밝혔습니다.

IFS Unleashed 2026에서 UPS, Southwest Airlines, Japan Airlines의 항공업계 관계자들은 항공기 정비 문제 해결을 앞당기고, 퇴직 기술자의 지식을 보존하며, 성장에 대응하기 위해 AI 활용을 모색 중이라고 밝혔습니다. IFS 고객 패널은 업계가 정비 역량 제약과 세대교체를 겪는 가운데 산업용 AI의 실용적 활용 방안을 논의했습니다.

Southwest Airlines의 전략·디지털 솔루션 담당 상무 DJ Rounsoville은 숙련 기술자들이 은퇴하면서 수요가 정비 역량을 앞지르고 있다고 말했습니다. 신임 정비사가 문제 해결에 완전히 능숙해지기까지 최대 2년이 걸릴 수 있다고 설명했습니다. Southwest의 지점 간 운항은 승무원, 항공기, 승객의 일정을 조율해야 하며, 하루 중 발생한 운항 차질이 연이어 커질 수 있습니다. UPS 항공기 엔지니어링 매니저 Lauren Purcell은 퇴직자의 업무 지식을 이어받을 대체 인력을 충분히 빨리 훈련하기 어렵다며, UPS가 젊은 직원의 훈련을 앞당기는 데 AI를 활용하려 한다고 밝혔습니다.

Japan Airlines의 IT·디지털 추진 부문 부사장 스기모토 게이는 직원들이 더 나은 정보를 바탕으로 더 빠르게 의사결정하도록 돕고 싶다고 말했습니다. 패널 참석자들은 정비 문서와 전문가 지식을 찾아 보여주는 AI 도우미를 언급했으며, 정비 이월 건수 감소를 추적 지표로 제시했습니다. 예방 정비와 공급망 문제도 논의됐습니다. 게이는 Japan Airlines의 데이터가 분산돼 있어 AI 활용을 위한 데이터 기반을 마련 중이라고 밝혔습니다. UPS는 대체 부품을 찾고 공급 절차를 앞당기는 데 AI를 활용하고 있으며, Purcell은 대체 부품이 지난 1년간 집중해 온 과제라고 말했습니다. Rounsoville은 AI가 공급망 문제를 미리 예측하도록 시스템을 재구성하는 데도 도움을 줄 수 있다고 덧붙였습니다.

패널 참석자들은 예측·계획 정비를 위해 새로운 고장 패턴을 찾으려면 정비 이력, 부품, 운항 기록이 신뢰할 수 있어야 한다고 강조했습니다. Rounsoville은 항공사가 기단 계획과 인력 계획을 함께 고려해야 하며, 한쪽만 최적화해서는 안 된다고 말했습니다. Purcell은 활용 가능한 데이터와 절차, 기술이 함께 작동해야 한다고 설명했습니다. 데이터 무결성은 데이터를 사용하는 절차에 달려 있으며, 조직 문화도 이런 노력의 성패에 영향을 준다고 밝혔습니다.