Unsere Methodenkompetenz beinhaltet statistische Verfahren, stochastische Optimierung (z.B. Evolutionary Multi-Objectiv Optimization), makro- und mikroökonomische Analysen als auch maschinenbasierte Optimierung und das Modellieren und die Simulation von aviatischen Prozessen am Boden und in der Luft. Insbesondere Ansätze aus dem Bereich der Artificial Intelligence und Maschine Learning wenden wir auf komplexe operationelle Probleme an (GANNs, Reinforcement -NN).

Zu den Hauptaufgaben zählen wir die Simulation von aviatischen Prozessen u.a. der Passagierflussdynamik, Kapazitätsmanagement und Kapazitätsanalysen, Delay Propagation, Revenue Management, Hub- and Spoke Load Balancing, Netzwerkanalysen und der Simulation von Gepäckprozessen.

Wir entwickeln computergestützte Simulationsmodelle und forschen an neuen Methoden im Bereich des Maschine Learning. 

• Airport Capacity Modelling and Security Indicators
  Die Infrastruktur und die operative Planung an Flughäfen muss der Passagiernachfrage genügen ansonsten einbussen in der Pünktlichkeit, Sicherheit und der Qualität der Services zu verzeinchen sind.
• Profit Cycles in the Airline Industry Prediction with Convolutional Networks
  Neueste statistische und algorithmische Verfahren erlauben es mikro- und makroökonomische und betriebliche Zusammenhänge zu detektieren, analysieren und optimieren.