行李处理数字化，提高机场效率
数据的使用持续改变着机场的运营方式。从长远来看，提高机场行李处理系统 (BHS) 效率的能力将取决于机场的数字化水平。通过使用机场大数据，尤其是协作数据分析和数字孪生，机场可以提高其 BHS 套件的运营效率并降低成本。
说明：本文最初以英文撰写，并借助人工智能进行了翻译。
文章摘要
- 机场可以通过提高数字化水平，特别是利用大数据、协同分析和数字孪生技术，显著提升行李处理的长期效率。
- 预测效率正变得至关重要，人工智能和机器学习使运营商能够预测异常情况，并在其发生之前预防运营中断。
- 数字孪生技术为行李处理系统运营商提供实时、数据驱动的系统性能模型，支持情景规划、成本优化和决策改进。
- 利用机场大数据有望带来最大的长期价值，增强系统可视性、运营控制能力以及机场应对未来需求的能力。
作者：Moritz Bender
机场效率的典型方法是基于这样一种理念，即机场运营是稳定状态，运营商可以应用效率措施来减少长期浪费。但我们知道，机场运营绝不是线性的，实际上涉及很多不规则性。
因此，我们开始看到效率管理发展的一个新阶段，这并不奇怪，即提高机场效率实际需要的是预测不规则性并在其发生之前消除它们的能力。借助人工智能和机器学习等新技术，机场现在能够从新的角度预测这些不规则性并解决效率低下的问题。因此，数据驱动技术现在对于机场运营至关重要。
然而，预测效率确实意味着机场，或者就我们的目的而言，BHS 运营商，必须全面了解机场运营的各个方面，这就是数字孪生概念变得如此重要的原因。
数字孪生：机场的新朋友
数字孪生是机场物理运营的数字副本或数字叠加层，许多机场已经在开发和使用。例如，机场正在使用传感器技术和智能摄像头技术来构建信息存储库，以便更好地了解实时发生的情况。
这对 BHS 运营商意味着什么？借助数字孪生，BHS 专业人员可以全面了解他们的实际系统和流程在物理世界中的外观和功能，以及不同的选项和方案可能如何影响 OPEX 成本。
在数字环境中复制运营意味着 BHS 运营商能够更有效地规划 BHS 变更和更广泛的转型。这也意味着他们能够纠正运营，无论是实时还是出于预测目的。
利用机场大数据提高机场效率
只有通过利用机场大数据并使用机场数据分析，才能使用数字孪生来帮助提高机场运营效率。事实上，最近对机场运营的三个方面（数据处理、自动化和机场外功能）进行的成本效益分析表明，改进的数据处理是预计为机场带来最大长期经济价值的关键驱动因素。
改进的数据处理是预计从所谓的新体验旅行技术中获得最大长期经济价值的关键驱动因素，约占总收益的 71%。资料来源：ACI / IATA。
对于 BHS 专业人员而言，利用大量的机场数据可以提供有价值的见解，以帮助他们的组织部门进行改进，从而降低成本、降低风险并提高容量：
- 维护级别：可以通过传感器和设备从设备实时获取数据，并对其进行处理以进行预测性维护，从而降低成本并提高效率。
- 运营级别：决策科学通过使用数据驱动的运营决策建议来改进运营，甚至让系统自动执行决策。
- 管理级别：可以自定义仪表板，并基于实时数据生成报告，管理层可以依靠这些报告，根据历史数据以及乘客预测进行预测和计划（例如，根据去年的统计数据和今年的预测，我们是否有能力应对今年的夏季高峰？或者我们应该如何计划人员配置？）。
更具体地说，机场大数据可以通过以下方式用于降低 BHS OPEX：
- 数据分析可以提高行李存储系统 (EBS)的效率 – 在一个案例中，对来自 EBS 的数据进行分析，使再循环减少了 80%，同时优化了插槽释放时间；
- 手提行李安检 (HBS)的正常运行时间和流量在仪表板上不断监控，以持续改进并确保该区域得到最佳利用；以及
- 数据驱动的资产管理能够实现更精简的 O&M 人员配置 – 在一个案例中，数据分析使 O&M 使用的时间减少了 50%，仅仅是通过为团队提供正确的工具。
此外，机场的数字化还能够实现整个机场运营系统的协作。
可集成、协作的分析平台
传统上，机场运营系统是孤立的，并且独立地致力于自身的效率措施。但是，通过利用机场大数据并使用数据驱动技术，机场越来越能够从更全面的方法入手。
例如，BHS 套件中使用开放式软件架构支持集成，并允许将来集成新软件。通过开放式集成，可以协调和集成来自多个来源的系统和数据，并在单个用户界面中实现虚拟控制室、来自不同位置的协作和实时操作。集成和协作平台还有助于决策，因为相关人员可以随时随地参与任何事情，从而优化地面资源并提高效率。
结论
机场可以通过多种方式提高其运营效率并降低 OPEX，但数字化和数据使用无疑是预计带来最大长期经济价值的关键驱动因素。通过开发和使用数字孪生、使用数据，尤其是数据分析和支持整个系统集成和协作的单个 BHS 平台，机场可以在提高效率方面获得很多好处。
