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大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)智慧機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率的提升與改造

2019-09-19    來(lái)源:raincent

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1、 引言

隨著民航業(yè)的快速發(fā)展,我國(guó)已經(jīng)成為了全球最具發(fā)展?jié)摿Φ暮娇帐袌?chǎng)。由于機(jī)場(chǎng)建設(shè)、設(shè)施部署和機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)受到資金、技術(shù)和人力等資源的制約,加之機(jī)場(chǎng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)量和復(fù)雜度爆炸性增長(zhǎng),協(xié)同運(yùn)行、主動(dòng)安全、個(gè)性服務(wù)、精準(zhǔn)的商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)管理提出了更高的要求。首都機(jī)場(chǎng)一直在致力于從企業(yè)的整體角度而非單個(gè)部門(mén)對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理和運(yùn)營(yíng)。本文提出的首都機(jī)場(chǎng)新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái)是基于整體機(jī)場(chǎng)業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)分析平臺(tái),我們希望借助該平臺(tái)的數(shù)據(jù)集成和分析的能力提升機(jī)場(chǎng)整體運(yùn)行效率傳統(tǒng)。A-CDM(機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策系統(tǒng))是基于航班數(shù)據(jù)和地面保障數(shù)據(jù)的運(yùn)行協(xié)同決策平臺(tái),隨著信息系統(tǒng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),旅客流、行李流以及機(jī)場(chǎng)周邊的交通運(yùn)輸流的大數(shù)據(jù)分析也將為機(jī)場(chǎng)運(yùn)行側(cè)的協(xié)同決策和輔助分析提供更科學(xué)和量化的有力支撐。

2、 首都機(jī)場(chǎng)新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái)

2.1、首都機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)歷程

作為大型國(guó)際樞紐機(jī)場(chǎng),首都機(jī)場(chǎng)在大數(shù)據(jù)的探索中也走在了行業(yè)的最前沿,首都機(jī)場(chǎng)從2008年開(kāi)始建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng),作為首都機(jī)場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)以及能源類(lèi)等數(shù)據(jù)的管理型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。直到2014年我們搭建了智慧運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái),是首都機(jī)場(chǎng)第一個(gè)基于Apache Hadoop架構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺(tái),該平臺(tái)具有通用的spark、stream等開(kāi)源通用組件能夠支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及流數(shù)據(jù)的處理同時(shí)兼具分布式并行數(shù)據(jù)庫(kù)Big SQL支持海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的秒級(jí)分析。同時(shí)首都機(jī)場(chǎng)也做了“大數(shù)據(jù)在大型機(jī)場(chǎng)運(yùn)維管理中的應(yīng)用研究”科技項(xiàng)目的探索。我們?cè)诠镜氖逡?guī)劃基礎(chǔ)能力建設(shè)中也開(kāi)始考慮新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)。

2.2、新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)等技術(shù)發(fā)展,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)生了顯著變化,從統(tǒng)計(jì)分析向預(yù)測(cè)分析轉(zhuǎn)變、從單領(lǐng)域向跨領(lǐng)域轉(zhuǎn)變、從被動(dòng)向主動(dòng)轉(zhuǎn)變、從非實(shí)時(shí)向?qū)崟r(shí)轉(zhuǎn)變、從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向多元化轉(zhuǎn)變。這五大轉(zhuǎn)變針對(duì)大數(shù)據(jù)服務(wù)提出的要求體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理能力、分析能力、時(shí)效性和數(shù)據(jù)共享互通以及平臺(tái)易用性,開(kāi)放性等方面;在數(shù)據(jù)治理方面的要求則體現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及數(shù)據(jù)共享機(jī)制等方面。

首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目通過(guò)利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)手段完成首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè),為首都機(jī)場(chǎng)提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析能力支撐,通過(guò)數(shù)據(jù)的不斷融合積累和平臺(tái)能力的不斷完善,全面支撐首都機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理各項(xiàng)業(yè)務(wù)應(yīng)用,有效提高運(yùn)營(yíng)管理能力,有效提升客戶服務(wù)水平,促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展。同時(shí)該平臺(tái)是面向下一代經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的探索和演進(jìn),通過(guò)構(gòu)建大數(shù)據(jù)管理支撐架構(gòu),實(shí)現(xiàn)多樣化、海量數(shù)據(jù)的聚合與處理,強(qiáng)化企業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用支撐的體系建設(shè),融合多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和應(yīng)用,為企業(yè)內(nèi)外部各系統(tǒng)提供高價(jià)值的數(shù)據(jù)服務(wù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐能力。

在建設(shè)范圍劃分上,首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體分為三個(gè)部分進(jìn)行建設(shè),企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用體系。其中企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將全面升級(jí)首都機(jī)場(chǎng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用能力;大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)主流技術(shù),全面實(shí)現(xiàn)首都機(jī)場(chǎng)海量多維數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析和功能實(shí)現(xiàn),全面提升首都機(jī)場(chǎng)智慧運(yùn)營(yíng)管理能力;大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用體系將分階段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)管理制度,以及大數(shù)據(jù)相關(guān)試點(diǎn)應(yīng)用的建設(shè)部署。

 

 

圖一 新一代首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的總體分層架構(gòu)體系

2.3、大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)支持和應(yīng)用支撐

2.3.1 首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)架構(gòu)

 

 

圖二 首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的總體數(shù)據(jù)架構(gòu)

首都機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)總體數(shù)據(jù)架構(gòu)說(shuō)明:

a) 大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)從整體上分為三層:數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)整合與服務(wù)層、數(shù)據(jù)應(yīng)用與訪問(wèn)層;

b) 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)存放在采集庫(kù)中,包括源系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)和采集過(guò)程中的中間暫存數(shù)據(jù);

c) 數(shù)據(jù)整合與服務(wù)是源數(shù)據(jù)通過(guò)加工轉(zhuǎn)換后形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn),數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、基礎(chǔ)累積數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽,基礎(chǔ)累積數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽都是通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)算和加工生成;

d) 數(shù)據(jù)應(yīng)用和訪問(wèn)層是應(yīng)用加工的結(jié)果數(shù)據(jù),用于應(yīng)用的業(yè)務(wù)流程處理和報(bào)表展現(xiàn),應(yīng)用通過(guò)訪問(wèn)數(shù)據(jù)整合和服務(wù)層的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和累積數(shù)據(jù)進(jìn)行加工后完成應(yīng)用相關(guān)功能并且生成應(yīng)用結(jié)果數(shù)據(jù);

e) 圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)量巨大,采集加工后直接存放到歸檔庫(kù)中,數(shù)據(jù)資產(chǎn)在不斷變化過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生歷史數(shù)據(jù),歷史數(shù)據(jù)也會(huì)存放到歸檔庫(kù)中;

f) 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的所有數(shù)據(jù)需要通過(guò)數(shù)據(jù)治理的元數(shù)據(jù)進(jìn)行定義,數(shù)據(jù)治理還包括了數(shù)據(jù)加工規(guī)則和數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則的定義。

2.3.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)首都機(jī)場(chǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的支撐

整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的公共組件構(gòu)成架構(gòu)提供了松耦合、高穩(wěn)定、高可靠、易擴(kuò)展、易更換的功能機(jī)制。大數(shù)據(jù)平臺(tái)抽象出的公共組件主要包括:規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)加密、日志引擎、工作流以及圖形展現(xiàn)工具等。大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)建立組件接口模型及內(nèi)部結(jié)構(gòu)模型,提供了一個(gè)企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)、運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)環(huán)境下基于Web服務(wù)和OSGi標(biāo)準(zhǔn)的組件模型。

提供在線分析型數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)服務(wù)的首都機(jī)場(chǎng)應(yīng)用支撐平臺(tái)必須具備以下技術(shù)特點(diǎn):

1、具有統(tǒng)一、開(kāi)放且強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力,可以支持復(fù)雜的分析和處理,特別是支持大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與快速計(jì)算;

2、統(tǒng)一支撐平臺(tái)開(kāi)發(fā)環(huán)境基于網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù),開(kāi)發(fā)人員只需要關(guān)心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用;開(kāi)發(fā)服務(wù)模塊通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以界面的形式與用戶交互,協(xié)助用戶完成應(yīng)用的開(kāi)發(fā)與部署。

3、通過(guò)統(tǒng)一支撐平臺(tái)開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)應(yīng)用既可以只做數(shù)據(jù)處理提供,也可以包括最終的報(bào)表、分析報(bào)表的產(chǎn)出,直接生成業(yè)務(wù)人員所需要的結(jié)果知識(shí)與呈現(xiàn)形式。

4、統(tǒng)一支撐平臺(tái)可定制與可擴(kuò)展性較強(qiáng),能力更新頻繁,具有完善的快速開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)環(huán)境。

該平臺(tái)圍繞運(yùn)行輔助、機(jī)場(chǎng)事件調(diào)度、旅客畫(huà)像、商業(yè)智能等方面構(gòu)建了一系列基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用體系,并計(jì)劃構(gòu)建運(yùn)行輔助分析、旅客宏觀畫(huà)像、旅客微觀畫(huà)像、航站樓商業(yè)智能分析以及機(jī)場(chǎng)事件調(diào)度中心等應(yīng)用系統(tǒng)。

3 、大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于運(yùn)行效率提升的支撐

3.1、當(dāng)前航班放行的不足以及運(yùn)行效率的影響因素

目前空管安排航班放行普遍運(yùn)用的排序方法是“先到先得”,即按照航班準(zhǔn)備好的時(shí)間和順序安排航班放行,這種放行方法比較簡(jiǎn)單但是也有一些問(wèn)題,比如要在關(guān)艙門(mén)后才能申請(qǐng)起飛時(shí)間,這樣起飛時(shí)間就跟飛機(jī)的旅客、行李到位以及加油、餐食補(bǔ)充的時(shí)間等因素影響較大。另外當(dāng)前一時(shí)段航班整體延誤時(shí),延誤向下傳導(dǎo),會(huì)影響后一時(shí)間段的航班正常性,造成整體航班延誤加大。

對(duì)于航空公司而言,航班能不能起飛不僅取決于該航班的局方批復(fù)時(shí)間和航空公司的計(jì)劃時(shí)間,實(shí)際運(yùn)行中還與機(jī)場(chǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)即跑道、停機(jī)位等資源的緊張程度、天氣情況、航站樓內(nèi)旅客狀況、行李裝卸情況、發(fā)生復(fù)雜事件之后的應(yīng)急處理時(shí)間、以及滑行和地面保障時(shí)間的效率等多因素來(lái)決定。

基于以上因素如何準(zhǔn)確的評(píng)估現(xiàn)時(shí)航班運(yùn)行效率以及對(duì)下一時(shí)間段的航班正常性進(jìn)行預(yù)測(cè)就成為運(yùn)行效率提升的根本問(wèn)題。

3.2、A-CDM的演進(jìn)

傳統(tǒng)A-CDM系統(tǒng)(機(jī)場(chǎng)決策系統(tǒng))是將現(xiàn)有的航班集成系統(tǒng)進(jìn)行更新?lián)Q代,將機(jī)場(chǎng)、空管、航空公司等相關(guān)方集成至統(tǒng)一平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理的協(xié)同決策目的。A-CDM實(shí)現(xiàn)以機(jī)場(chǎng)為中心的機(jī)場(chǎng)、空管以及航空公司之間的協(xié)調(diào)運(yùn)行合作,系統(tǒng)通過(guò)集成各方數(shù)據(jù)(主要為航班數(shù)據(jù)),并將數(shù)據(jù)進(jìn)行共享,來(lái)實(shí)現(xiàn)以機(jī)場(chǎng)為中心、各個(gè)運(yùn)營(yíng)方的資源合理調(diào)配,提高整體的運(yùn)行效率,以保證航班運(yùn)行。A-CDM系統(tǒng)主要包括“信息共享”、“航班里程碑管理”、“航班協(xié)同管理”等基本要素。

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展以及機(jī)場(chǎng)對(duì)于運(yùn)行效率和航班正常性的要求的提高,A-CDM系統(tǒng)未來(lái)的趨勢(shì)是借助物聯(lián)網(wǎng)感知和無(wú)線傳輸?shù)哪芰,通過(guò)數(shù)據(jù)共享及大數(shù)據(jù)融合技術(shù)以及計(jì)算機(jī)算法和人工智能技術(shù),對(duì)未來(lái)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行、航班保障進(jìn)行預(yù)測(cè)。為機(jī)場(chǎng)管理者提供態(tài)勢(shì)分析,早做決策早部署,及時(shí)避免非正常事件發(fā)生;能夠?qū)C(jī)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化管控,確保機(jī)場(chǎng)安全運(yùn)行,提高準(zhǔn)點(diǎn)率、增加收益、減少資源浪費(fèi)、降低維護(hù)成本;對(duì)航空公司而言也有效提升了航班準(zhǔn)點(diǎn)率,提高了服務(wù)質(zhì)量,減少了燃油排放量,減少了環(huán)境污染。對(duì)廣大旅客而言,能夠提早知道航班信息,減少在飛機(jī)上長(zhǎng)時(shí)間等待等益處。

3.3、大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率提升的支持

具體到大數(shù)據(jù)平臺(tái)如何對(duì)機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策以及運(yùn)行效率提升實(shí)現(xiàn)支持,主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以為下一代的A-CDM提供更多維度的數(shù)據(jù)譬如旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)、外部交通流數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等。通過(guò)多源數(shù)據(jù)的匯入,通過(guò)建模不斷優(yōu)化并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè):地面保障時(shí)間、跑道滑行時(shí)間、過(guò)站時(shí)長(zhǎng)從而對(duì)機(jī)場(chǎng)的整體運(yùn)行態(tài)勢(shì)感知進(jìn)行現(xiàn)狀評(píng)估和未來(lái)的預(yù)測(cè)。同時(shí)由于大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的轉(zhuǎn)變:

♦ 不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù);
♦ 不是精確性,而是混雜性;
♦ 不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系。

我們可以通過(guò)為模型不斷輸入歷史數(shù)據(jù)和不同的相關(guān)因子,并基于模型的不斷自我學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化找到原來(lái)我們未知因果關(guān)聯(lián)的不同影響因素的相關(guān)性。

而當(dāng)機(jī)場(chǎng)受到復(fù)雜天氣影響航班運(yùn)行時(shí),A-CDM系統(tǒng)能夠依托大數(shù)據(jù)處理中心,對(duì)相同事件下的歷史情景進(jìn)行智能分析,結(jié)合當(dāng)日航班實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)對(duì)未來(lái)時(shí)間段內(nèi)的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行進(jìn)行模擬,最終推算出各項(xiàng)機(jī)場(chǎng)容量指標(biāo)預(yù)測(cè)值,為機(jī)場(chǎng)在的不利條件下的決策提供依據(jù)和有效建議。

飛機(jī)過(guò)站的整體流程相對(duì)固定,各個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的時(shí)間是A-CDM最應(yīng)關(guān)注的,如下圖所示:

 

 

圖三 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行協(xié)同決策環(huán)節(jié)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)流程圖

機(jī)場(chǎng)的每次航班從飛機(jī)在本場(chǎng)落地到離地起飛的這段時(shí)間的匯總就決定了每個(gè)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行效率,所以時(shí)間管理就成為了重中之重,如何高效的縮短每段關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的時(shí)間就是A-CDM最應(yīng)該關(guān)注的問(wèn)題。

 

 

圖四 A-CDM過(guò)站流程時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)圖

如上圖所示幾個(gè)可能受機(jī)場(chǎng)相關(guān)流程影響的時(shí)間主要是滑入時(shí)間、過(guò)站時(shí)間、滑出時(shí)間,我們可以通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的多源數(shù)據(jù)引入和建模對(duì)以下時(shí)間進(jìn)行精準(zhǔn)的評(píng)估和預(yù)測(cè):

3.3.1 飛機(jī)滑行時(shí)間的評(píng)估和預(yù)測(cè)

如圖四所示Y+Q = 可變滑行時(shí)間受諸多因素影響,譬如:滑行道擁堵、跑道出口選擇、滑行道路徑、是否穿越跑道、飛機(jī)類(lèi)型、滑行道+停機(jī)位組合、天氣和其他限制條件。

我們可以基于空管(跑滑相關(guān)動(dòng)態(tài)與狀態(tài)數(shù)據(jù))、航班數(shù)據(jù)(運(yùn)行與計(jì)劃)、資源數(shù)據(jù)(機(jī)位)、ADS-B軌跡等、場(chǎng)間雷達(dá)數(shù)據(jù)、跑道地理信息數(shù)據(jù)(滑行道布局),分析最大可能概率的滑行路徑及其上述因素對(duì)滑行時(shí)間的影響。單獨(dú)分析非計(jì)劃航班,或惡劣天氣下的滑行情況的定性定量滑行影響因素。

輸出:航班滑入時(shí)間的各個(gè)影響因素之間的比重關(guān)系;指定起始目的地和路徑之間,各種因素影響下,最大概率的滑行時(shí)間區(qū)間,概率分布;分析滑行時(shí)間和滑行道航班容量之間(已降為上輪檔,已下輪檔未起飛)關(guān)系;分析不同航班容量下,對(duì)滑行時(shí)間的影響因素。

3.3.2 地面保障時(shí)間的評(píng)估和預(yù)測(cè)

如圖四所示Z(過(guò)站時(shí)間)即為地面保障時(shí)間,其中所含機(jī)場(chǎng)相關(guān)工序有:上輪檔(標(biāo)志著地面服務(wù)時(shí)間開(kāi)始)、靠橋、卸行李、第一件行李上傳送帶到最后一件行李上傳送帶、保潔、加油、餐食供應(yīng)、裝載下一航班的行李、提交起飛申請(qǐng)、旅客登機(jī)、撤輪擋(標(biāo)志著開(kāi)始滑出)

 

 

圖五 地面保障時(shí)間關(guān)鍵流程圖

地面保障時(shí)間的評(píng)估和預(yù)測(cè)可以基于本場(chǎng)航班數(shù)據(jù)(運(yùn)行與計(jì)劃)、資源數(shù)據(jù)(機(jī)位、航向等)、保障數(shù)據(jù)(環(huán)節(jié)時(shí)間)、天氣數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)(機(jī)型最小過(guò)站時(shí)間等)等;跉v史數(shù)據(jù)(不同環(huán)節(jié)地服保障人員,車(chē)輛安排,機(jī)位位置類(lèi)型(橋,近遠(yuǎn)機(jī)位,遠(yuǎn)遠(yuǎn)機(jī)位等),陸側(cè)路況數(shù)據(jù)(交通繁忙情況等),航站樓旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)分析地面保障各任務(wù)歷史耗時(shí),分析在正常和快速保障下的耗時(shí)分布和概率情況。評(píng)估早出港、過(guò)站航班各個(gè)任務(wù)的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間,與落地/上輪檔或下輪檔/起飛之間的關(guān)聯(lián)性分析。

輸出:不同類(lèi)型航班保障,各項(xiàng)保障工作在特定條件下消耗時(shí)間的概率分布;早出港/過(guò)站航班的保障任務(wù)開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間與上下輪檔(或起降)的變化聯(lián)動(dòng)性;采用快速保障程序,或并行工作時(shí),壓縮的消耗時(shí)間概率分布圖。

3.3.3 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行資源效率評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)、運(yùn)行總體水平打分

我們可以基于:本場(chǎng)航班數(shù)據(jù)(運(yùn)行與計(jì)劃)、資源使用時(shí)間數(shù)據(jù)、歷史資源保障效率、歷史資源達(dá)標(biāo)標(biāo)簽、天氣現(xiàn)象(本場(chǎng))、航站樓旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)、陸側(cè)交通等數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行資源效率進(jìn)行評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)、運(yùn)行總體水平打分,基于歷史運(yùn)行資源(跑道、滑行道、機(jī)位、客橋、轉(zhuǎn)盤(pán)、安檢通道、保障車(chē)輛(拖車(chē)、客梯車(chē)、擺渡車(chē)、行李車(chē))等)保障航班數(shù)量、保障效率、資源容量與保障資源達(dá)標(biāo)情況、天氣情況等,分析不同條件下運(yùn)行資源短板,并基于此模型對(duì)當(dāng)前運(yùn)行資源效率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

輸出包括:當(dāng)前運(yùn)行資源效率預(yù)測(cè);運(yùn)行資源總體水平打分(雷達(dá)圖);機(jī)場(chǎng)運(yùn)行總臺(tái)態(tài)勢(shì)評(píng)估;預(yù)測(cè)和報(bào)警即將出現(xiàn)的復(fù)雜事件。

3.3.4 航班正常性的預(yù)測(cè)

通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)滑入時(shí)間(EXIT)、預(yù)計(jì)滑出時(shí)間(EXOT)、預(yù)計(jì)撤輪擋時(shí)間(EOBT)、目標(biāo)撤輪擋時(shí)間(TOBT)、計(jì)算撤輪擋時(shí)間(COBT)的預(yù)測(cè)為核心要素,整合機(jī)場(chǎng)、空管、航空公司等航空活動(dòng)參與方的多個(gè)信息數(shù)據(jù)源,實(shí)現(xiàn)機(jī)位、地面車(chē)輛、保障人員、旅客、行李和航班保障進(jìn)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和可視化多維趨勢(shì)分析,以充分利用各方信息資源提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率和準(zhǔn)點(diǎn)率,同時(shí)提升不利條件下航班延誤的快速處置能力。

通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的事件中心基于事件管理模塊,對(duì)航班運(yùn)行事件進(jìn)行管理和定義,包括交通事件,航班運(yùn)行事件,旅客行為事件,氣象事件等。事件中心完成事件和規(guī)則的定義,并設(shè)置事件的觸發(fā)條件和數(shù)據(jù)匹配模型。事件觸發(fā)后,觸發(fā)的事件進(jìn)入模型中心進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的計(jì)算,并進(jìn)行事件的評(píng)估和預(yù)警識(shí)別。模型中心根據(jù)預(yù)先指定的特征抽取以及歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),來(lái)構(gòu)建航延事件的預(yù)警模型。當(dāng)模型識(shí)別出航延的風(fēng)險(xiǎn)后,輸出到策略中心。策略中心主要完成處置策略的定義,匹配,以及規(guī)則化的處置動(dòng)作執(zhí)行(如通知相關(guān)的聯(lián)動(dòng)部門(mén))。在預(yù)警推送完成后,應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)提供實(shí)時(shí)監(jiān)控能力,以及與其它業(yè)務(wù)系統(tǒng)的預(yù)警聯(lián)動(dòng)處置。最終處置評(píng)估結(jié)果,將返回評(píng)估中心,供模型評(píng)估算法的持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)。總體流程參如下:

 

 

圖六 航班正常性預(yù)測(cè)系統(tǒng)流程圖

3.4、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的新一代運(yùn)行協(xié)同決策平臺(tái)

通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成了內(nèi)外部多種數(shù)據(jù),利用首都機(jī)場(chǎng)各個(gè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù),進(jìn)行綜合性的分析和預(yù)測(cè),該平臺(tái)通過(guò)以下功能對(duì)機(jī)場(chǎng)的日常事件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)響應(yīng):

♦ 規(guī)劃和監(jiān)控機(jī)場(chǎng)的日常運(yùn)營(yíng)操作;
♦ 預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)特征并分析給機(jī)場(chǎng)帶來(lái)的影響;
♦ 預(yù)警機(jī)場(chǎng)影響因素;
♦ 計(jì)劃應(yīng)用行為模擬仿真,假定推演;

該平臺(tái)可以通過(guò)數(shù)據(jù)共享交換以及基于數(shù)據(jù)的協(xié)同決策實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的持續(xù)改進(jìn)。大數(shù)據(jù)平臺(tái),采集航空器流程、旅客流程、交通流程、行李流程多個(gè)業(yè)務(wù)流中的相關(guān)數(shù)據(jù),進(jìn)行了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)加工處理,進(jìn)而形成數(shù)據(jù)資產(chǎn),為首都機(jī)場(chǎng)構(gòu)建下一代機(jī)場(chǎng)運(yùn)行輔助決策支撐系統(tǒng)打下基礎(chǔ)。

 

 

圖七 大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)

1. 源數(shù)據(jù):大數(shù)據(jù)平臺(tái)采集機(jī)場(chǎng)內(nèi)部運(yùn)行、安全、服務(wù)、商業(yè)等領(lǐng)域數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)采集機(jī)場(chǎng)外部數(shù)據(jù),例如空管、航空公司、外部交通、地面服務(wù)公司、海關(guān)、邊檢、天氣以及互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)。本期項(xiàng)目中暫時(shí)不引入管理領(lǐng)域數(shù)據(jù),其他領(lǐng)域主要數(shù)據(jù)都需要引入。其中運(yùn)行決策支撐應(yīng)用功能主要依賴(lài)于運(yùn)行、安全、服務(wù)以及相關(guān)外部數(shù)據(jù)支撐。

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn):將處理后的數(shù)據(jù)按照應(yīng)用需求進(jìn)行主題區(qū)劃分,形成機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)包含了數(shù)據(jù)主題數(shù)據(jù)、相關(guān)過(guò)程數(shù)據(jù)以及元數(shù)據(jù)等。

3. 能力支撐:大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供相關(guān)能力,包括相關(guān)性計(jì)算、預(yù)測(cè)分析、分類(lèi)算法、推薦等能力。

4. 應(yīng)用:首都機(jī)場(chǎng)包含航空器流程、旅客流程、交通流程、行李流程,在本次項(xiàng)目中重點(diǎn)關(guān)注航空器流程和旅客流程,支撐機(jī)場(chǎng)的航空器流程效率提升,包括運(yùn)行效率、地面保障效率等,支撐機(jī)場(chǎng)商業(yè)和服務(wù),提升旅客體驗(yàn)。同時(shí)該平臺(tái)應(yīng)在將來(lái)實(shí)現(xiàn)交通流以及行李流程的數(shù)據(jù)支撐。

 

 

圖八 新一代的機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策平臺(tái)架構(gòu)

4 、結(jié)論

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)對(duì)于首都機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率的提升具有決定性的作用,在此基礎(chǔ)上A-CDM平臺(tái)也引入了除之前主要依靠的航班流數(shù)據(jù)之外的旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)、陸側(cè)交通流數(shù)據(jù)、貨物流數(shù)據(jù)。使影響運(yùn)行決策的因子更加豐富,更加多維。不僅如此大數(shù)據(jù)技術(shù)也提供非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析技術(shù),必將使得今后協(xié)同運(yùn)行決策更科學(xué)。同時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等功能為運(yùn)行決策呈現(xiàn)了更全面、更立體的360度統(tǒng)一視圖。為機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)者提供了更高的價(jià)值:提高了航班的正點(diǎn)率;提高了廊橋、機(jī)位、專(zhuān)用車(chē)輛等機(jī)場(chǎng)資源的計(jì)劃管理效率;增加了機(jī)場(chǎng)的有效航班使用時(shí)間和旅客承載量;提高了旅客的滿意度。

參考文獻(xiàn)

[1] Total Airport Management NAVBLUE value proposition for BCIA.

[2] A-CDM機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策的應(yīng)用 馬筠岷 廣西機(jī)場(chǎng)管理集團(tuán)桂林兩江國(guó)際機(jī)場(chǎng).

[3] 航班運(yùn)行協(xié)同決策系統(tǒng)在深圳機(jī)場(chǎng)的應(yīng)用 王超/鄭陽(yáng) 民航深圳空管站.

作者:徐英超

單位:北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)股份有限公司

來(lái)源:四型機(jī)場(chǎng)

標(biāo)簽: 大數(shù)據(jù)平臺(tái) 智慧機(jī)場(chǎng)

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