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BHS数字化:数据如何帮助推动奥斯陆机场的业务战略

奥斯陆加勒穆恩机场的所有者Avinor已采用数据驱动的方法来实施新的行李处理系统。这意味着什么,它如何帮助机场实现其战略目标?

Disclaimer: This article has been generated with the assistance of artificial intelligence (AI) technology. While we have made every effort to ensure the accuracy and reliability of the information presented, please be aware that AI-generated content may not always reflect the most current research or expert consensus in the field. We recommend consulting additional sources and experts for comprehensive understanding and guidance on the topics discussed herein.

作者:BEUMER Group

我们与Avinor的行李处理主管Idar Sørgjerd讨论了数据驱动的资产管理及其对奥斯陆机场的意义。

奥斯陆机场的战略目标

奥斯陆机场是Avinor在挪威运营的43个机场中最大的一个。

作为通往挪威的门户,Avinor对奥斯陆机场抱有远大的目标。Sørgjerd解释说:

“我们设想奥斯陆未来将成为北欧的中心枢纽机场,年客运量超过3000万人次。我们希望在欧洲的准点率方面位居前三。为了与挪威在瀑布、山脉和峡湾方面的优势保持一致,对我们来说,成为一个绿色机场非常重要。”

但是,Sørgjerd继续说道,挪威是一个生活成本高昂的国家,劳动力成本也很高。因此,当谈到投资新的BHS作为奥斯陆机场发展的关键要素时,Sørgjerd解释说:

“我们正在寻找能够使机场在其现有建筑面积内更有效地利用其资源的新技术,降低运营和维护以及备件成本,并以更可预测的流程,以一种我们可以发展现有和未来收入来源并实现我们的可持续发展目标的方式。”

投资于数字基础设施

正是由于这些原因,Avinor在决定采用先进的ICS BHS时,决定投资于数据和数字基础设施。它认为,最新技术的集成将有助于奥斯陆机场面向未来发展其运营,并使其能够基于数据驱动的决策提供具有前瞻性的运营。

Sørgjerd说,通过将最新技术与其BHS集成,这就是奥斯陆希望实现的目标:

  • 不再有系统停止或瓶颈。
  • 从基于日历的维护转变为基于状态的维护。系统可以指导操作员何时需要更换元件。
  • 维护团队的精简和更灵活的运营。我们已能够将维护团队减少到每班仅四名工人。
  • 更高的情境感知能力,使操作员可以随时了解正在发生的事情。
  • 更高的系统利用率。
  • 数据驱动的对话。

但是,行李处理中的数字基础设施如何能够实现这一点?

避免四个性能陷阱

Sørgjerd观察到,行李处理系统可能会成为四个常见性能陷阱的受害者:

  1. 不良的人为行为 – 通常是不良习惯和缺乏培训。
  2. 不充分的流程 – 在分配设备和人员方面,倾向于今天做我们昨天做的事情,导致未使用的available capacity。
  3. 基础设施故障 – 通常通过机场的SCALA系统发出警报。
  4. 未检测到的恶化 – 以小的、渐进的和未检测到的步骤发生的故障,这些步骤会慢慢侵蚀容量。

Sørgjerd在2022年客运站博览会上与BEUMER Group的Per Engelbrechtsen共同发表的演讲中分享了他采用数据驱动方法的经验。

Sørgjerd说,通过使用数据驱动的资产管理,奥斯陆希望避免这些影响其容量和效率的传统性能陷阱。

什么是数据驱动的资产管理?

数据驱动的管理是关于最大化数据的价值,并将其视为战略资产,然后将其用于创新和关键业务决策。

Sørgjerd说:

“成为数据驱动型企业涉及将数据战略与明确的结果联系起来,并将我们收集的所有数据优先考虑为战略资产。通过将数据分析、人工智能和机器学习嵌入到我们的行李处理核心中,我们可以提高数据的价值,以帮助推动我们的目标,例如降低功耗和以更精简的员工队伍运营。”

这可以通过数据的收集和可视化来实现。

通过不同级别的可视化进行数据驱动的资产管理

Sørgjerd说,数据的可视化发生在多个级别上,通过将不同的表示形式分配给完全相同的数据。

在数据可视化之旅的开始阶段,数据会显示在仪表板中,这些仪表板提供了行李处理资产中正在发生的事情的图片。但是,仪表板也可能令人困惑,呈现的数据过多而无用。

但是,添加另一层分析可以组织数据以更有效的方式进行可视化。这个额外的层可以将数据转换为行李处理流程不同领域的战略KPI,例如,或整体设备效率。

但这并没有就此停止。随着数据的进一步成熟,可视化可以变得具有描述性 – 告诉操作员他们的流程在办理登机手续、转机、装载、到达等方面是如何运行的,以便他们可以随时查看其运营的精确状态。

然后是数字孪生 – 整个系统的数字布局。这种类型的可视化可以用作讲故事的人,操作员可以在其中查看行李的流动,或前往特定航班的行李,或那些有接近登机口关闭危险的行李,或那些在安全级别内的行李,或任何其他确定的参数。

并且可以从不同的角度可视化数据:

  • 运营:我们在哪里拥有最高的容量?系统的哪个部分消耗的功率最高?我在哪里有最多的瓶颈?
  • 维护:哪里发生的错误最多,为什么?现在需要注意什么?
  • 管理:我们如何提前计划以应对今年的夏季高峰?我们应该如何安排我们的资源?

然后是决策科学 – 数据可以为运营决策提供建议,甚至让系统自动执行决策。Sørgjerd希望奥斯陆的数字基础设施能够帮助决策。他认为:

“它不会依赖于具有特殊知识的某个人。借助机器学习和人工智能,系统将自行运行,以便维护和运营人员可以扮演更多的观察角色,并且他们不会在每小时的运营中如此关键。”

虽然许多机场在新出现的后疫情时代机场世界中面临着运营挑战,但到目前为止,奥斯陆应对得很好。Sørgjerd说:

“通过拥有更多的数据,我们可以以不同的方式、更主动地使用该系统。我们实际上可以在问题发生之前改变事情。例如,我们可以以不同的方式解决系统中的某些痛点,例如绕过瓶颈。”

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