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机场协同决策前景广阔 应建立统一标准和规则

2017-04-24

4月19日,国际民航组织(ICAO)A-CDM技术研讨及工作组会议在中国昆明召开。会上,中国民用航空局运行监控中心主任李宗冀发表了重要讲话。

  近年来中国民航学习和借鉴先进经验,在协同和运用上进行了一些有益的尝试,取得了一些成效。依托大数据、人工智能等新技术,机场协同决策未来将有更大广阔的发展前景。

  李宗冀主任发言主要分为四个部分:

  中国民航面临着机遇与挑战

  2010年到2016年7年间,中国民航航班总量年均增长超过了8%。截止2016年底境内民用机场共有218个,其中定期航班通航机场共有216个,较上年增长了7个。2016年全年全行业保障航班766万架次,同比增长了9.1%。全国民航旅客吞吐量首次突破了10亿次大关,同比增长11.1%。境内机场中,旅客吞吐量过1000万人次的机场共有28个,这28个机场旅客吞吐量占境内总吞吐量的79.1%,其中首都机场进出港旅客超过9000万人次。

  随着持续高速的发展,民航整体保障能力不足已变得更加突出。保障能力不足主要体现在空域等方面。与亚特兰大机场相比,首都机场空域使用利用率还有很大得空间。首都机场有三跑道,但是在跑道效率方面,与拥有两条跑道的伦敦希思罗机场相比还有不小的差距。

 

 

 

 

  图:首都机场空域使用情况

 

 

 

 

  图:亚特兰大机场空域使用情况

  目前,空中、地面资源保障能力无法及时满足航班量和旅客吞吐量快速发展。如何保持乃至进一步提升飞行安全、航班正点和服务水平,这对中国民航业提出了很大的挑战。同时,我国的航空公司、机场、空管由于隶属不同的部门管理,系统建设各自为政,民航数据孤岛现象严重。在大面积延误下协同决策能力不强,各自为战。李宗冀表示:“我们认识到未来的一段时间,扭转这样协同不足的能力,是保障民航业的一个重要任务。完成这个任务的关键是打破信息的孤岛,建立数据共享机制,提升全行业在航班运行过程中整体协助的能力。”

  协同决策的目标和意义

  机场协同决策,通过优化资源利用和改善时间节点可预测性,提高机场的整体运行效率。对空管保障来讲,保障各环节时间节点可预测性,可以使他们更加充分保障资源,降低运行成本,提升资源利用效率。

  实现机场协同决策有3个手段。1.整合数据,通过手持、车载设备和传感器获取运行现场节点信息。2.利用数据分析技术对航班运行保障各个环节、机场现场各种资源利用情况等的全面掌握和集中分析。3.通过辅助决策工具,有效控制各环节保障进度,确保不同部门工作人员高效配合。通过协同配合,增强了地空协调性,提高了全流程的管控等目标,对提升保障运行能力具有非常重要的意义。

  机场协同决策在中国的实践

  早在2014年民航局提出航班的四个要素——资源能力是基础,信息畅通是核心,协同联动是根本,快速处置是关键。2016年中国民航航班正常率达到76.76%,同比提高8.43%,扭转了逐年下滑的趋势。机场的协同理念在国内的主要机场得到运用,并且对航班准点率的提升做出非常重要的贡献。

  通过一些设备的投入基本实现了地面保障节点时间的自动采集,通过数据统计和分析得出最优的保障时间。这些功能的实现,为机场和航空公司大大降低了资源成本和时间成本。

  通过智慧机场的建设,大力推广了互联网+航空服务,通过高铁、地铁等主要单位的工作标准和保障流程。新的机场整合了视频监控、地面调控等27项信息,初步建成了机场3G运行监控体系。内蒙古呼和浩特机场,在保障流程、智能优化、信息共享指定传递等领域进行了有效的尝试。该系统针对关联流程进行逻辑关系的判断,并以此为基础,建立了提取和预警机制。目标时间节点等信息会通过手持设备通知到一线的操作人员。

  近年来民航局积极推动运动,北京首都、上海浦东、昆明长水等机场协同决策系统投入使用,这些机场的旅客吞吐量超过了在全国占比40%。另外,广东白云机场等11个机场的机场协同决策系统目前正在建设或者设计过程中。相信不久的将来,机场的协同决策将在更多机场生根发芽,结出累累硕果。

 

协同决策系统建设机场数量和客流量占比

 

 

 

  图:协同决策系统建设机场数量和客流量占比

  积极推动系统在中国的发展和运用

  经过一段时间的发展,中国机场的协同建设已经基本完成起步阶段的探索,明确了发展方向。但是随着持续快速的增长、机场规模的不断扩大以及复杂程度的不断提高,在机场协同决策中遇到一些问题和困难,比如说功能不统一、数据共享不够充分、数据采集不够准确等等。未来将着重推进几个工作:一是要建立统一的技术标准、数据标准和数据共享的规则。二是要在更加广泛的范围,实现机场协同决策数据共享,最大限度发挥数据的效能。三是要拓展数据采集手段,使数据收集得更加客观、准确、及时。四是提升各种手持和车载等设备的适用性,为不同保障节点的人员,开发适合他们工作场景的的设备。五是在数据应用方面下工夫,从数据的沙漠中发现更多的“金子”。六是系统建设与工作流程再造相结合。

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