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如何通过数据分析降低行李处理系统运营支出

试想一下行李处理系统生成的数据。所有对于运营信息至关重要的数据。如果对其进行分析，以揭示趋势并更好地了解机场的行李处理流程，将会多么有用和有价值。

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

数据分析通过将原始行李处理数据转化为可执行的洞察，显著降低机场的运营成本，从而提高运营透明度和决策效率。
在维护层面，实时设备数据支持预测性维护，减少故障并提高系统效率。
在运营层面，数据驱动的建议有助于优化流程，例如提前存放行李、托运行李安检正常运行时间和到达行李处理，从而实现诸如电子行李系统 (EBS) 循环利用率降低 80% 等目标。
在管理层面，定制化的仪表盘和历史数据建模能够帮助制定针对高峰时段、人员配备和长期绩效改进的精准计划。

作者：Per Engelbrechtsen

数据分析已成为所有业务运营的重要组成部分，行李处理系统也不例外。通过数据驱动的方式管理行李处理系统，通过提高运营的可见性，可以极大地节省运营支出（OPEX）。

数据分析对行李处理系统的重要性

收集和存储大量信息（通常称为大数据）以进行分析可以在行李处理系统的任何时间点进行。然后，对这些数据进行实时分析，能够为各个组织部门的决策提供支持：

维护级别：数据可以从设备中获取，并通过传感器和设备实时读取，并进行处理以用于预测性维护，从而降低成本并提高效率。
运营级别：决策科学旨在通过使用数据驱动的建议来改进运营决策，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？）。

通过数据分析，机场可以深入了解其行李处理运营，从而优化其性能和流程。

数据分析如何帮助降低行李处理运营支出？

但是，数据分析如何实现行李处理系统流程的优化？分析数据可以通过多种方式帮助降低行李处理运营支出。

运营

以下是三个如何使用数据分析来降低运营支出的示例：

数据分析可以改善行李存储系统 (EBS)的使用——在一个案例中，对来自 EBS 的数据进行分析，可减少 80% 的再循环，同时优化插槽释放时间；
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
通过分析首件行李和最后一件行李的时间，可以优化到达行李的处理，从而帮助提高到达旅客的行李处理效率。

降低维护成本

数据分析还可以为系统故障触发警报时所需的计划外维修提供预测性维护。通过使用数据分析可以改善维护计划，从而最大限度地减少这些被动维修。例如，维护操作员可以根据数据和实时性能进行预测性维护，而不是基于例行程序或计划进行维护。行李处理系统的某些部件的性能可能会下降 5%，而仅通过观察设备或输出是无法识别的。借助预测性数据分析，任何人都不必这样做：数据会让他们随时了解情况。

数据驱动的维护可以优化维护工作，因为只有当数据精确指示时，系统才需要检查。这是因为数据分析使机场维护人员能够通过使用预测性维护，从基于日历或仪表的识别元件和组件的方法转变为进行检查。然后，数据分析使机场行李运营团队能够在单元发生故障之前预测、反应和预防维护需求。数据提供了不同元件和单元类型中活动问题的简单概述，并预测性地指向需要检查的 BHS 的特定部件。

阅读更多：“降低成本并提高行李处理运营效率的 5 种方法”。

揭示趋势

数据分析可以揭示趋势，这些趋势对于微调运营非常有用且有价值。例如，它们可以提供有关行李为何被错误分类的见解。它们还可以告知操作员预测和预防瓶颈。通过数据分析，不良的运营或计划习惯可以变得透明。因此，虽然操作员不一定会看到他们日常运营中的模式，但数据分析可以识别一年中的趋势。即使是略微的性能改进也会在成本上产生显着差异。

提供实时管理

数据分析可以帮助进行运营预测，例如为高峰期做准备并提供维护概览。它使管理层能够围绕基于数据的见解来构建整个 BHS 运营，否则这些见解将无法被识别。通过比较之前行李处理“生产日”的数据并预测未来的生产，管理层可以从之前的经验中学习，以改善未来的运营并确定资源的最佳利用方式。管理层将能够预测其运营的各个方面，例如行李量、旺季行李量和维护需求。数据分析为管理层提供了一个独特的机会来规划未来，并根据这些实时和透明的见解来优化其运营和维护资源。

未来，机场 BHS 管理部门需要更好地从经验中学习并规划未来的行李处理生产。但是，为了做到这一点，它需要对过去和未来的生产进行详细而准确的评估。

值得庆幸的是，这正是数据分析所提供的。

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机器学习如何增加分析和降低运营支出的潜力

企业越来越多地使用机器学习技术将数据分析提升到另一个层次。在行李处理系统中，机器学习也有可能在降低运营支出成本方面发挥重要作用。通常，在处理快速变化和非结构化数据时，传统的数据分析可能是静态且有限的。例如，可能需要识别数十个传感器输入与快速产生数百万数据的外部因素之间的相关性。

通过从数据中学习并识别模式，机器学习使系统能够在最少的人工干预下做出决策。它可用于支持操作员做出更快、更好的决策。机器学习仍然需要人工输入及其提供的认知能力。但是，机器学习（这是一种基于人工智能的类别）可以导致决策科学和基于机器（而不是基于人）的建议来解决问题（在问题发生之前）。该系统具有使其“足够明智”的经验（机器学习），可以成为 BHS 控制团队和管理层的“自适应巡航控制”，以与汽车世界进行类比。