Catania Fontanarossa sceglie Softlab per la gestione delle risorse
Con oltre 229,7 milioni di passeggeri transitati negli aeroporti italiani nel 2025, il 5% in più rispetto all’anno precedente, secondo i dati Enac, la gestione del personale e dei servizi a terra diventa una delle principali sfide per gli scali.
In questo contesto si inserisce Grams, la piattaforma sviluppata da Softlab per integrare la previsione del fabbisogno, la pianificazione dei turni e il coordinamento in tempo reale delle attività aeroportuali. Già utilizzato negli aeroporti di Roma Fiumicino e Ciampino, il sistema sarà adottato anche nello scalo di Catania Fontanarossa.
La piattaforma consente di riorganizzare le risorse in caso di ritardi o variazioni nella programmazione dei voli, collegando i dati operativi con la disponibilità e le qualifiche del personale. Tra i servizi gestiti, figurano la sicurezza aeroportuale e le assistenze ai passeggeri a ridotta mobilità, con il monitoraggio delle richieste, dei mezzi disponibili e dei tempi di presa in carico.
MARGINE DI ERRORE MINIMO
Secondo le stime interne di Softlab, l’integrazione tra pianificazione e gestione operativa potrebbe ridurre gli straordinari non programmati tra il 20% e il 35% e dimezzare i tempi necessari per la pianificazione giornaliera, con risultati variabili in base alle dimensioni e all’organizzazione dello scalo.
«In aeroporto, il margine di errore è minimo: una risorsa nel posto sbagliato o un turno mal pianificato possono avere un impatto immediato sui passeggeri e sui costi. La vera difficoltà è riuscire a collegare ciò che era stato previsto con quello che sta realmente accadendo nello scalo, aggiornando rapidamente le decisioni quando lo scenario cambia», ha spiegato Davide Carnevale, head of market growth di Softlab.
Il sistema sarà ulteriormente ampliato con un modulo dedicato al ground handling, atteso all’inizio del 2027, e con nuove funzioni per l’assegnazione di piazzole, gate, banchi check-in e nastri bagagli. La roadmap prevede inoltre l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per anticipare i flussi dei passeggeri, il fabbisogno di assistenze e le possibili carenze di personale.
