航空业进入技术高速发展的新时期,正如OAG此前在航空技术转变报告中所强调的,创新不仅将改变航空零售,还将变革航空公司运营的核心。
例如,飞机周转的数字化转型进步将有助于改善航站楼运营。这些发展旨在减少乘客的等待时间并优化运营,更高效地使用飞机和节省燃油,从而有助于实现行业的环保目标。
航空运营这个庞大的机器中,另一个关键要素是航班编排。这里,创新不仅是一个流行词,而且是一种不懈的追求,包括一系列技术变革,这些技术注定将会重新定义航空业的运营质量和效率。
如今,航空公司航线网络运营中心的调度员与飞行员密切合作,以确保安全和高效的飞行路线。主要使用传统的航空公司计算机系统,这些系统的任务是综合考虑包括天气预报、空中交通和飞机性能等各方面因素,同时遵守安全和空中交通管制的合规性。
尽管这种设置长期以来确保了有效的运营,但现在行业对技术解决方案进一步集成的需求日益增长,这些技术解决方案可以增强航班编排的精确性和灵活性,使该过程对动态的航空环境做出更好的响应,我们将在下文进行探讨。
作为本文分析的一部分,我们将探讨需要改进航班编排的紧迫挑战,并重点关注几个开创性的航空公司案例。这些由数据和技术驱动的案例正在开创新的航班编排方式,并取得了显著的效果。
首先,我们关注航班编排的基本要点。对于飞行运营,有两个关键的挑战因素:天气条件和空中交通。
近几年来,管理这两个要素变得更加复杂。
1. 天气因素
天气往往是一个影响飞行计划的重要因素。它的不可预测性意味着我们需要不断监测和适应变化。从统计上看,天气因素在航班运营变更中产生了最重要的影响。美国联邦航空管理局报告称,在过去五年中,天气因素导致的航班延误占美国所有航班延误的近四分之三。
极端天气不仅会导致延误,而且会严重妨碍整个飞行计划。一个最近的例子是慕尼黑机场,由于德国南部大部分地区降雪造成混乱,不得不暂停所有航班。
当天气干扰是短暂或局部的时候,有效的空域管理通常可以减轻其影响。然而,气候危机不断变化,已导致更加极端和广泛的天气现象,这需要先进的空域管理策略和新一代系统来适应和响应。一项研究发现,天气因素而造成的航班取消,平均每次导致航空公司损失13000美元。
2. 空中交通激增
影响航班编排的第二个关键因素是空中交通的激增。尽管此前疫情的影响一度暂缓了这一趋势,但OAG航空旅游复苏监测发现,航空旅行正在迅速恢复到接近疫情前的水平。
展望未来,即使是保守的预测也显示,到2030年,航空旅行需求对比2019年将增加20%-30%。根据Oliver Wyman的预测,到2030年代初,全球商业航空机队将扩大约三分之一,达到36000架运营飞机。
空中交通的大幅增加,加剧了航班编排的复杂性。这意味着要有更复杂的系统来管理日益增多的飞机,包括货运航班整合,甚至可能是货运无人机。此外,来自空中交通管制(ATC)的航线限制和监管限制可能会变得更加普遍。
最近出现的创新,比如连续下降进近技术、美国西部的高空飞行重新设计以及新的FAA ETOPS规则,都表明空域管理的不断发展。波音公司认为,虽然如今技术越来越先进,但上述这些限制条件以及其所涉及的大量的计算需求,仍然对航空运营优化构成了巨大的挑战。
提高航班编排水平:变革技术
每一趟商业航班飞行的开启都需要首先制定飞行计划,而这一计划的优化也是至关重要。它涉及动态航线优化、准确的飞行计划、高效的重新调度使用以及动态的空中重新规划。
尽管所有航空公司都部署了具备计算机能力的航班编排系统,但唯有那些愿意投资下一代系统的公司才可以显著提高客户满意度、盈利能力和环保可持续性。
随着航空业的发展,先进的系统利用人工智能(AI)的力量,AI在航空领域发挥着越来越关键的作用。其处理和分析大量数据、识别模式并提供实时预测的能力,正在改变传统的航线规划模式。
人工智能和深度学习的最新进步,进一步提高了AI的航空应用能力,FAA和EASA等监管机构也在评估AI在航空业的各种潜在应用案例。
这里有几个与飞行路线和航班编排直接相关的重要应用领域:
• 基于下一代AI平台的交通信息根据计划和定期航班制定飞行路径,避开拥堵区域和不利天气条件,从而将延误降至最低。这一领域有一家创新公司AVTECH通过整合大气条件和精确的飞机定位数据,使航空公司和空中交通控制能够优化空中交通流量。这不仅可以减少延误,还可以减少燃油消耗,降低排放,提高准点率。
• AeroCloud的飞行管理系统是另一个典范,它汇集了各种来源的数据,包括ADS-B,以提供准确的实时航班信息。来自Saab和Air Space Intelligence(ASI)等公司的空中交通管理解决方案将机器智能和用户友好的设计相结合,以帮助调度员、机组人员和网络管理员提高航班的安全性、效率和可持续性。
• 天气雷达技术也正在经历剧变。一个例子是Honeywell的IntuVue 3-D天气雷达,它将湍流检测范围扩大到60海里,并能预测冰雹和闪电。
• Project Bluebird代表了这个领域的另一项创新。这项研究计划旨在开发世界上第一款与人类空中交通管制员协作管理英国空域的AI系统。它采用了增强学习等机器学习技术来评估空中交通控制算法、预测飞行轨迹并识别潜在的飞机冲突。这对于ATC人员的战略空域规划和实时决策支持了至关重要的数据。
航空公司提高航班编排水平的案例
在寻求最佳航班编排的过程中,航空公司越来越多地求助于 AI 和机器学习(ML)的力量。我们接下来将探讨来自不同航空公司的三个值得关注的用例。这些例子说明创新精神遍布整个航空行业,也表明行业拥抱尖端技术的决心。
案例研究1:
阿拉斯加航空与Airspace Intelligence的合作
在一个开创性的倡议项目中,阿拉斯加航空与总部位于旧金山的初创公司Airspace Intelligence合作,采用其平台Flyways AI。这项合作标志着飞行运营发展的一个转折点,开始利用AI和机器学习的潜力来优化飞行路线。
和只关注单个航班的传统方法不同的是,Flyways AI将空中交通视为一个动态的、互相联系的生态系统。它持续分析整个美国空域的所有飞行计划和定期航班,确定避免湍流和拥堵的最佳路线。该平台的建议并非定性的,而是提供有用的选择,让调度员自主决定是否采纳这些建议。
采用 Flyways AI体现了阿拉斯加航空对创新和可持续发展的决心,也产生了可观的影响:
• 该航空公司称,在开始测试Flyways AI的头六个月内,该系统确定了 64%的阿拉斯加主线航班有可能减少里程和燃料使用。在这些航班中,调度员实施了32%的建议——这是一个很大的比例,表明航空调度员非常重视AI驱动的见解和该系统所带来的效率提升。
• 在同一时间框架内,这一举措节省了480000加仑燃料,从而避免了4600吨碳排放。
• 令人欣喜的是,在2022年1月至9月期间,Flyways AI为每架阿拉斯加航班节省了平均2.7分钟的时间。乍一看这似乎很小,但它在提高准点率方面迈出了重要的一步,这是乘客满意度的关键因素。
案例研究2:
捷蓝航空与Tomorrow.io合作提升天气预测能力
捷蓝航空与Tomorrow.io合作测试天气预测技术,标志着优化航班编排的又一重大进步。
Tomorrow.io是天气预测领域的领导者,提供了一种超越传统气象学方法的解决方案,它利用雷达、卫星图像、大气数据和其他非传统来源提供实时的、超精确的特定位置天气预报。该平台使航空公司能够更准确地预测和适应快速变化的天气条件。
天气预报的标准长期以来依赖于经典气象学家和政府数据,这两者通常缺乏航空业所需的精细度和及时性,特别是在准确预测风和闪电方面。Tomorrow.io的方法针对航空业更为苛刻的预测需求量身定制,提供精确及时的可行性洞察。
捷蓝航空在其10个主要机场整合Tomorrow.io的技术,实现了显著的运营改进:
• Tomorrow.io的预报,帮助捷蓝航空避免天气因素的航班延误,节省了大量成本。捷蓝航空估计,其枢纽机场每月可节省30多万美元,每年运营成本可减少近400万美元。
• 在掌握实时精确的天气数据后,捷蓝的运营团队可以做出更快、更明智的决策。这种效率直接转化为更少的延误和取消,直接提高客户满意度。
捷蓝航空与Tomorrow.io的合作是一个很好的例子。航空公司此前在一些运营层面曾经依赖于片面简单的解决方法,如今精专的 AI 解决方案出现(比如天气预测技术),可以发挥更加积极的作用。
案例研究3:
美国航空和谷歌合作减少凝结尾迹
在另一个开创性的举措中,美国航空公司与谷歌和Breakthrough Energy合作,应对航空业中一个常被忽视但却很重要的环境问题:凝结尾迹。这项合作旨在减少航空对气候的影响,表明航空业对可持续发展的承诺,已延伸至传统减排项之外的减排领域。
凝结尾迹是飞机在天空中留下的类似云的尾迹。尽管它们看起来很无害,但它们对环境的影响很大。2022年政府间气候变化专门委员会报告强调,凝结尾迹占航空对气候变暖效应约35%的影响,这是一个非常重要的数据,说明了解决这一问题的重要性。
通过收集大量的数据集,包括卫星图像、天气模式和航线,谷歌开发了基于AI的预测地图。这些地图使飞行员能够识别和避免可能产生凝结尾迹的飞行高度。在为期六个月的70次测试航班中,飞行员利用谷歌的AI预测以及突破能源的开源凝结尾迹模型。目标很明确:最大限度地减少凝结尾迹的形成,同时不影响飞行效率。
这次试验的结果令人惊喜:
• 航后分析显示凝结尾迹形成大幅减少。 飞行员成功减少了54%的凝结尾迹发生率,这标志着减轻航空对气候影响的重要里程碑。
• 这一举措标志着商业航班首次主动有效地避免了凝结尾迹的形成,为这个行业树立了先例,并展示了新一代航班编排除了成本节约之外的环保影响。
面向未来:人工智能在航空公司运营中的作用
航班编排在航空公司运营中至关重要,AI驱动模型的集成正在颠覆这一领域。这些技术使航空公司能够做出更明智的决策,提高效率、可持续性和乘客满意度。
OAG的案例研究展示了人工智能和机器学习如何被用来优化航线、预测天气模式、管理空中交通,甚至减少凝结尾迹等环境影响。这不仅可以提升运营效率,还可以助我们迈向更可持续的、以乘客为中心的未来。
在这个不断发展的环境中,准确的数据至关重要。
参考资料:
Innovative Airline Operations: Flight Planning. (OAG)
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