在今年4月于德國(guó)法蘭克福舉辦的客運(yùn)航站樓博覽會(huì)上，如何幫助機(jī)場(chǎng)優(yōu)化飛機(jī)過站表現(xiàn)成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)。
皇家史基浦集團(tuán)飛機(jī)過站流程負(fù)責(zé)人杰弗里·謝弗說：“直到最近，飛機(jī)過站都像一個(gè)黑盒子。”通常，機(jī)場(chǎng)為航空公司的航班分配一個(gè)登機(jī)口，但超出這一點(diǎn)的情況在很大程度上就不在機(jī)場(chǎng)的控制范圍內(nèi)了。
過去，機(jī)場(chǎng)對(duì)飛機(jī)過站流程中可能出現(xiàn)的延誤不易察覺。如今，越來越多的機(jī)場(chǎng)正在轉(zhuǎn)向人工智能（AI）和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，以期看到“黑盒子”里究竟發(fā)生了什么。
預(yù)測(cè)過站航班延誤
“飛機(jī)過站的大多數(shù)流程不是由機(jī)場(chǎng)執(zhí)行的，而是由地服代理商或航空公司執(zhí)行的。結(jié)果，我們對(duì)發(fā)生的事情一無所知。數(shù)十年來，只有當(dāng)我們注意到航班沒有按計(jì)劃起飛時(shí)，我們才知道出現(xiàn)了問題——沒有早期預(yù)警，也不能預(yù)測(cè)航班起飛時(shí)間。”謝弗說。
雖然地服代理商保留了記錄，使用時(shí)間戳標(biāo)記每個(gè)步驟的完成情況，但實(shí)際表現(xiàn)不盡如人意?！矮@取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。因?yàn)檫€有其他航班，延誤對(duì)眼前這個(gè)航班來說可能不是問題，但對(duì)等待使用登機(jī)口的下一個(gè)航班來說是問題”。
在航班運(yùn)行高峰時(shí)段，當(dāng)下一個(gè)航班需要立即使用停機(jī)位時(shí)，航班延誤尤其令人擔(dān)憂。謝弗說：“這是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程。下一個(gè)航班必須等到有可用的停機(jī)位為止，這會(huì)產(chǎn)生額外的排放。所以，這不僅是等待時(shí)間的問題，它可能產(chǎn)生連鎖反應(yīng)?！?
機(jī)場(chǎng)可以為即將到來的航班分配一個(gè)新的登機(jī)口，但這并不受旅客或機(jī)場(chǎng)的歡迎?！暗菣C(jī)口變動(dòng)牽涉甚廣，對(duì)地面工作人員、保障車輛、行李和貨物運(yùn)輸來說都會(huì)發(fā)生變化，而且通常是在最后一分鐘?！敝x弗說，“這就是為什么很多機(jī)場(chǎng)現(xiàn)在都在收集信息，以期準(zhǔn)確預(yù)測(cè)航班延誤。航班難免會(huì)延誤，但我們希望盡快知道這一點(diǎn)，這樣我們就可以在不影響其他流程的情況下采取行動(dòng)，避免嚴(yán)重的航班中斷?！?
荷蘭阿姆斯特丹史基浦機(jī)場(chǎng)已使用人工智能跟蹤航班整體表現(xiàn)，并發(fā)現(xiàn)需要更多關(guān)于飛機(jī)過站的數(shù)據(jù)?！拔覀円呀?jīng)開發(fā)了一種算法，可以確定航班延誤源，我們稱之為阿姆斯特丹機(jī)場(chǎng)航班延誤分配方法（AD?AM）。它將航班延誤原因分為五類，其中一類是過站延誤。此類延誤大約占40%，但我們無法進(jìn)一步解釋延誤原因”。
為應(yīng)對(duì)這種情況，史基浦機(jī)場(chǎng)現(xiàn)在使用由航空解決方案公司開發(fā)的專門的過站監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，這被稱為“深度過站”。它利用歷史的、實(shí)時(shí)的和預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)，為所有利益相關(guān)者從根本上優(yōu)化飛機(jī)過站流程。使用基于AI的圖像處理系統(tǒng)，算法可在30個(gè)過站流程中檢測(cè)和報(bào)告70多起獨(dú)特的過站事件，最早可提前40分鐘檢測(cè)到航班延誤，從而幫助謝弗和他的團(tuán)隊(duì)作出更明智的決定。
“最重要的是，我們現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)航班何時(shí)準(zhǔn)備起飛?！彼f，“我們可以比地服代理商更準(zhǔn)確地做到這一點(diǎn)。因此，我們的登機(jī)口分配員可以在沖突發(fā)生前20分鐘知道，并作出相應(yīng)反應(yīng)。”每個(gè)停機(jī)位上裝有兩個(gè)攝像頭，可跟蹤飛機(jī)過站流程，其每5秒鐘會(huì)發(fā)送一張照片到云端，端到端的AI能夠據(jù)此知道停機(jī)坪上的實(shí)時(shí)情況。
“該算法可以識(shí)別保障車輛正在執(zhí)行的流程，不僅是航油加注車輛已經(jīng)就位，而且還包括油管已經(jīng)從車上連接到飛機(jī)上。我們正在史基浦機(jī)場(chǎng)的所有停機(jī)位安裝攝像頭，目前有70個(gè)停機(jī)位已經(jīng)完成安裝，另外30個(gè)很快將上線?！敝x弗說。
控制飛機(jī)過站流程
德國(guó)柏林勃蘭登堡機(jī)場(chǎng)也采用了新的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，以優(yōu)化飛機(jī)過站流程。這是德國(guó)首個(gè)使用基于人工智能的自我學(xué)習(xí)軟件解決方案優(yōu)化飛機(jī)過站表現(xiàn)的機(jī)場(chǎng)，其在49個(gè)停機(jī)位上使用由Assaia公司開發(fā)的過站控制系統(tǒng)。
柏林勃蘭登堡機(jī)場(chǎng)首席運(yùn)營(yíng)官托馬斯·霍夫·安德森在談到使用過站控制系統(tǒng)前的情況時(shí)說：“我們注意到，飛機(jī)過站流程缺乏可見性。在航空公司、地服代理商和機(jī)場(chǎng)之間共享實(shí)時(shí)信息是不可能的。我們發(fā)現(xiàn)，很難在航空公司、地服代理商、機(jī)場(chǎng)和歐洲航行安全組織之間作出優(yōu)先決策。因此，我們的航班正常受到了飛機(jī)過站流程可見性低的負(fù)面影響。我們的目標(biāo)是提高航班準(zhǔn)點(diǎn)率，因?yàn)檫@影響了航空公司的盈利能力?！?
這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在柏林勃蘭登堡機(jī)場(chǎng)一半停機(jī)位上部署，通過特定的警報(bào)向流程經(jīng)理提供及時(shí)更新的信息。
“流程經(jīng)理現(xiàn)在可以與地服代理商進(jìn)行溝通——當(dāng)收到警報(bào)時(shí)，他們可以與利益相關(guān)者溝通。當(dāng)配餐、行李裝卸等事件沒有按計(jì)劃進(jìn)行時(shí)，他們已經(jīng)對(duì)系統(tǒng)發(fā)出的警報(bào)作出反應(yīng)，并與地勤人員取得聯(lián)系，確保航班能夠按時(shí)起飛。”安德森說。這使得流程經(jīng)理能夠在操作中心進(jìn)行基于事實(shí)的對(duì)話，并及時(shí)采取行動(dòng)，以解決任何潛在的問題。
“我們組建了一個(gè)團(tuán)隊(duì)，其任務(wù)是確保飛機(jī)過站在任何情況下都能如期進(jìn)行。”安德森解釋說，“例如，如果我們收到行李卸載沒有如期進(jìn)行的警報(bào)，流程經(jīng)理可以要求團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行干預(yù)，以幫助地勤人員確保旅客沒有延誤，飛機(jī)可以準(zhǔn)時(shí)推出。這有助于我們確保所有利益相關(guān)者執(zhí)行服務(wù)交付計(jì)劃?，F(xiàn)在的美妙之處在于，我們可以將人力、數(shù)字與物理資產(chǎn)的有效性結(jié)合起來，從而為旅客提供最好的體驗(yàn)。”
提高過站流程可見性
謝弗表示，這些新的人工智能工具不是用來追究責(zé)任的，而是用來幫助大家的?！拔覀兪褂眠@些工具不是為了證明地勤人員犯了錯(cuò)誤，而是為了找到確切的癥結(jié)?！彼f，“這不是追責(zé)，而是改善運(yùn)營(yíng)，因?yàn)槲覀兿胍_保航班準(zhǔn)點(diǎn)。在我們擁有這些數(shù)據(jù)之前，我們只有運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的書面報(bào)告，而地服代理商也會(huì)從員工那里拿到同樣的報(bào)告。任何關(guān)于哪里出了問題的討論都很少有成效，因?yàn)槲覀兏鲌?zhí)己見，而且經(jīng)常意見相左?，F(xiàn)在，我們可以通過數(shù)據(jù)或視頻片段了解到底發(fā)生了什么?！?
員工短缺仍然帶來挑戰(zhàn)。“并不是某一個(gè)特定的任務(wù)或階段更容易出錯(cuò)，受影響最大的是員工。流程延遲的原因可能有1001個(gè)，從人員配置問題到上一個(gè)環(huán)節(jié)延遲并產(chǎn)生影響。”謝弗說，“現(xiàn)在我們有了人工智能，而不僅僅是事故報(bào)告。我們可以看到事件發(fā)生的原因總是復(fù)雜的，很少是線性的?！?
飛機(jī)過站流程可見性的提高意味著地服代理商不再需要不斷向基地報(bào)告航班狀態(tài)?！斑^去，當(dāng)出現(xiàn)問題時(shí)，地服代理商不得不浪費(fèi)時(shí)間打電話甚至開車過去與控制中心的工作人員進(jìn)行溝通。但現(xiàn)在，他們可以直接解決問題，減少溝通和報(bào)告的工作量，確保他們專注于保證航班安全和準(zhǔn)點(diǎn)，這是一項(xiàng)重大進(jìn)步?！敝x弗說。
地勤人員還可以使用深度過站更好地管理計(jì)劃，其帶來的主要好處是可預(yù)測(cè)性大幅提高?！暗厍谌藛T預(yù)測(cè)航班起飛和延誤的能力提高了一倍，因而他們可以優(yōu)化資源配置。這都是關(guān)于合作的?？罩薪煌ü苤浦行目梢钥吹侥膫€(gè)航班首先準(zhǔn)備就緒，這確保我們也可以充分利用自己的稀缺資源——跑道和登機(jī)口。優(yōu)化飛機(jī)過站流程可以增加旅客吞吐量和提高放行準(zhǔn)點(diǎn)率”。
對(duì)安德森來說，將人工智能和計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用于飛機(jī)過站流程物有所值。“從財(cái)務(wù)上講，基于過站控制系統(tǒng)在效率、安全和可持續(xù)性方面帶來的好處和預(yù)期好處，這項(xiàng)投資很容易被證明是合理的?！彼f，“這只是一個(gè)開始——我們現(xiàn)在只用到了技術(shù)帶來的部分潛力。我們正在思考它如何在其他領(lǐng)域幫助我們，如根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，讓旅客了解何時(shí)準(zhǔn)備登機(jī)。我認(rèn)為，未來它還將帶來更多好處，如發(fā)現(xiàn)安全隱患等?！保ɑü【幾g）