Da sich die Flughäfen von der globalen Pandemie erholen und ihre Geschäfte wieder aufbauen, werden sie versuchen, ihre Anlagen so weit wie möglich zu optimieren und sich gleichzeitig auf zukünftige Pandemien oder andere betriebliche Störungen vorzubereiten. Mit Datenanalysen sind Flughäfen in der Lage, ihre Abläufe zu optimieren, ohne nennenswerte Investitionen tätigen zu müssen.
Hinweis: Dieser Text wurde ursprünglich auf Englisch verfasst und mithilfe von KI übersetzt.
Von Per Engelbrechtsen
In diesem Artikel untersuchen wir, wie Datenanalysen das Gepäckfördersystem (BHS) nicht nur für die gegenwärtige Erholung, sondern auch für zukünftige Abläufe optimieren können. Angesichts der Datenmengen, die Flughäfen bereits zur Verfügung stehen, gibt es eigentlich keinen Grund, keine Datenanalysen zu implementieren.
Der Luftfahrtsektor hat infolge von COVID-19 enorm gelitten und wird vor vielen Post-COVID-Herausforderungen stehen.
Um die Herausforderungen zu bewältigen und ihre Geschäfte wiederaufzubauen, müssen Flughafenmanager in drei Kernkonzepten denken:
Flughäfen müssen sich also neu aufstellen, um die aktuelle Krise zu bewältigen, müssen sich aber auch darauf vorbereiten, auf zukünftige Betriebsstörungen zu reagieren. Daher stand die Notwendigkeit, Daten zu nutzen, noch nie so stark im Fokus. Beim Post-COVID-Flughafen geht es um datengesteuertes Anlagenmanagement und die Nutzung vorhandener Daten, um mit weniger Personal aus der Ferne zu arbeiten.
Dies gilt insbesondere für das BHS des Flughafens. Daten sind eines der wichtigsten Elemente für den Gepäckfluss und die Kapazität und werden für die Zukunftssicherheit des BHS-Betriebs verantwortlich sein.
Betrachten wir die Rolle, die Daten und Datenanalysen im BHS spielen können.
In der nichtlinearen Welt der Luftfahrt kann die ideale Produktion des BHS auf drei Ebenen in Frage gestellt werden:
Daten sind eine Möglichkeit, mit diesen Unsicherheiten umzugehen. Und selbst wenn diese Herausforderungen nicht bestehen, ermöglicht die Fähigkeit, Daten zu nutzen, der Flughafenorganisation, das heutige Rätselraten durch fundierte Entscheidungen zu ersetzen.
Aber wie werden Daten in einem BHS erfasst?
Die für die Analyse erforderlichen Rohdaten können an jedem Punkt des BHS bezogen werden. Sie können aus seinen Alarmlogs, Sensoren, Ereignisprotokollen und den verschiedenen Daten, die das BSH erfasst, gesammelt werden. Sie werden vor Ort am Flughafen gesammelt und live in ein Data Warehouse gestreamt.
Die Daten werden dann durch die Fähigkeiten und das Know-how des BHS-Anbieters angereichert und über eine Cloud-Lösung visualisiert. So wie eine Ernte in etwas Essbares verwandelt wird, werden die Daten so dargestellt, dass sie für den Benutzer sinnvoll sind. Die gleichen Daten werden in verschiedenen Visualisierungen dargestellt, um den verschiedenen Arten von Arbeitsplätzen innerhalb des Flughafens gerecht zu werden.
Durch die Erfassung und Analyse von Daten können Flughäfen die Erkenntnisse nutzen, die die Daten durch verschiedene Ebenen der Datenanalyse liefern.
Mit Datenanalysen können Flughäfen dann beginnen, ihre BHS-Wartung, ihren Betrieb und ihr Management zu optimieren.
Datenanalysen können die vorausschauende Wartung unterstützen, indem sie die am häufigsten verwendeten Teile des BHS hervorheben, die die meiste Wartung benötigen. Daten können Echtzeit-KPIs für den Betrieb anzeigen, z. B. die Leistung verschiedener Screening-Bereiche. Und sie können bei saisonalen Benchmarking, der Prognose von Durchfluss und Ressourcen-Einplanung helfen. Datenanalysen können Einblicke sowohl in die allgemeine Leistung des Systems als auch in spezifische Leistungsbereiche wie Check-in und Verladung geben.
Wir können die Möglichkeiten, die Datenanalysen bieten können, erkennen, indem wir uns einen internationalen Flughafen ansehen, der Datenanalysen zur Optimierung seines BHS eingesetzt hat.
Der YYC Calgary International Airport (YYC) in Kanada ist ein Drehkreuzflughafen, der im Jahr 2019 mehr als 18 Millionen Passagiere abfertigte.
YYC hat Algorithmen für maschinelles Lernen eingesetzt, um seine BHS-Alarmprotokolldateien zu überwachen, wodurch es nun in der Lage ist, mögliche zukünftige Probleme innerhalb des Systems vorherzusagen. Probleme werden erkannt, bevor sie zu Problemen werden, einschließlich Mikrostopps, die das menschliche Auge nicht erkennen kann. Spezifische Elemente des Systems, die Aufmerksamkeit benötigen, werden nun identifiziert, wodurch der Fokus des Wartungspersonals gelenkt und Zeit gespart wird. Dieser proaktive Ansatz verhindert viele unerwünschte Stopps und stellt sicher, dass das System zu 100 % der Zeit läuft.
Daten werden verwendet, um den Gepäckfluss im gesamten System zu analysieren und die Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden müssen. Spezifische Daten wie Umlauftaschen, manuelle Codiertaschen und fehlgeleitete Taschen befinden sich in der 3D-Modellierung, was ein tieferes Verständnis dafür ermöglicht, wie der Fluss und die Prozesse geändert, verbessert und optimiert werden können.
Engpässe, die zu erhöhter Systemzeit, unnötigem Systemverschleiß und zusätzlicher Bedienerauslastung führen, werden identifiziert und geändert. Das direkte Ergebnis? Eine deutliche Reduzierung der Taschen, die eine manuelle Codierung erfordern und ihre Flüge nicht rechtzeitig erreichen.
Die Implementierung von datengesteuerten, zustandsorientierten Überwachungstools hat bessere Wartungspläne und eine Straffung der Teams ermöglicht. Die vorbeugende Wartung wird mit einem schlanken Ansatz und einem flexibleren Personaleinsatz durchgeführt, ohne die Qualität der O&M-Abläufe zu beeinträchtigen.
Für YYC hat der Einsatz von Datenanalysen zu Änderungen in der Art und Weise geführt, wie es O&M angeht, was zu erheblichen Reduzierungen seiner OPEX geführt hat.
Zusätzlich dazu, wie Datenanalysen Flughäfen bei der Wartung, dem Betrieb und dem Management ihres BHS unterstützen können, gibt es weitere Facetten der Datenanalysen, die zur Optimierung des BHS beitragen können. Kurz gesagt, diese sind:
Da sich Flughäfen von der globalen Pandemie erholen und ihre Geschäfte wieder aufbauen, wird das Interesse an strategischen KPIs und KPIs für die Gesamtanlageneffektivität in ihrer Gepäckabfertigung steigen. Es wird auch ein Interesse daran bestehen, sicherzustellen, dass Systeme zukünftige betriebliche Störungen überstehen können. Datenanalyse ist die Antwort für Flughäfen, die ihre Systeme sowohl optimieren als auch zukunftssicher machen wollen. Sie kann Einblicke in alle Teile der BHS-Abläufe und -Prozesse liefern, die anderweitig nicht gewonnen werden können. Aus den Analysen können BHS-Experten Gepäckflüsse sowie Wartungs- und Ressourcenpläne ändern, verbessern und optimieren. Da sich die Zukunft der Datenanalyse zunehmend in die Entscheidungswissenschaft verlagert, können sich Flughäfen darauf freuen, dass ihre Systeme in der Lage sind, Entscheidungen für sie zu empfehlen und zu treffen.
