Внедрение системы предварительного хранения багажа в международном аэропорту Монреаля

Обзор

Проектно-конструкторская компания GSS Inc. из Канады предоставляет услуги стратегического и технического консалтинга, специализируясь на имитационном моделировании и оптимизации в рамках крупных инфраструктурных и трансформационных проектов. Компания GSS консультирует клиентов в различных отраслях, таких как здравоохранение, логистика и производство. В список клиентов GSS входят всемирно известные предприятия, например, Johnson & Johnson, Bombardier, ABB, Nikon, а также правительственные учреждения Канады.

Международный аэропорт Монреаля – третий по загруженности в Канаде и один из важнейших аэропортов Северной Америки с точки зрения стыковки рейсов. Аэропорт обслуживает 34 авиакомпании, самолеты которых курсируют по 148 прямым маршрутам, преимущественно международным. Будучи клиентом компании GSS более двенадцати лет, аэропорт Монреаля обратился к GSS за помощью в разработке системы предварительного хранения багажа, которую планировалось ввести в связи с возросшим пассажиропотоком.

Проблема

За последние пять лет пассажиропоток в аэропорту Монреаля вырос на 32% и, предположительно, ежегодно будет увеличиваться более чем на 4%. Поэтому аэропорт инициировал ряд инфраструктурных проектов, направленных на увеличение производительности всех вспомогательных служб. Одной из них стала система предварительного хранения багажа.

Путь багажа из рук пассажира до багажного отделения самолета насчитывает несколько этапов. Сначала пассажиры сдают багаж на стойках регистрации или в пункте сдачи багажа. Затем багаж поступает по конвейерам в систему обнаружения взрывчатых веществ, после чего отправляется на устройство выдачи, которое представляет собой множество накопителей и конвейерных лент-транспортёров, на которых чемоданы хранятся до вылета рейса. На последнем этапе багаж перевозят в самолет на специальных машинах.

Пропускная способность вышеописанной системы в аэропорту Монреаля была ограничена из-за фиксированного числа накопителей и транспортёров. Однако поток багажа колебался и иногда превышал пропускную способность системы. В такие периоды из аэропорта улетало много самолетов, а поменять расписание было невозможно из-за различных факторов, не зависящих от аэропорта.

Эту проблему можно было решить, увеличив пропускную способность системы за счет строительства дополнительных конвейеров, накопителей и каруселей. Однако в краткосрочной перспективе осуществить подобную оптимизацию было невозможно, а проблему нужно было решать безотлагательно и эффективно. Поэтому руководство аэропорта решило создать систему предварительного хранения багажа и планировало вложить в этот проект крупные средства. Система предварительного хранения багажа – это централизованное автоматизированное хранилище, в котором багаж прибывающих заранее пассажиров может быть размещен до открытия накопителей соответствующих рейсов. Поэтому консультанты компании GSS и менеджеры аэропорта совместно пришли к идее, что система предварительного хранения могла бы также использоваться для снижения пиковых нагрузок на общую систему обработки багажа, помочь освободить место на имеющихся накопителях и тем самым позволить обслуживать большее количество рейсов в пиковое время.

Задачей имитационного моделирования было определить оптимальную конфигурацию системы предварительного хранения и список рейсов, для которых она могла бы использоваться. С помощью модели инженеры хотели:

• сократить издержки при строительстве инфраструктуры;
• минимизировать влияние новой системы на процессы в аэропорту;
• поддерживать на должном уровне качество обслуживания;
• оптимизировать размер планируемого хранилища.

Решение

Разработанная модель

В рамках этого проекта модель помогла спланировать операции по управлению багажом всего аэропорта. Учитывая расписание вылетов, количество багажа и эксплуатационные ограничения системы, модель позволила понять, какой накопитель и на какой промежуток времени должен быть выделен для конкретного рейса, и спланировать направление багажа в систему предварительного хранения. Поскольку это была задача по многокритериальной оптимизации с тысячами агентов и факторов, инженеры решили создать цифрового двойника системы управления багажом аэропорта.

Прежде всего, специалисты GSS установили взаимодействие с соответствующими подразделениями аэропорта, авиакомпаниями и другими заинтересованными сторонами, чтобы определить их потребности и предложить подходящее всем решение, наиболее простое и функциональное. В результате было решено на первые два года эксплуатации создать неавтоматизированную систему предварительного хранения, которую работники аэропорта будут обслуживать вручную, и параллельно создавать полностью автоматизированное хранилище.

Модель разрабатывалась в три этапа:

1. На основе результатов анализа данных о поступлении багажа на рейсы за прошлые периоды была разработана имитационная модель, способная предсказать объем багажа, который нужно обработать. Модель также может использоваться, чтобы оптимально распределить багаж для разных рейсов и выбрать рейсы, которые особенно сильно нагружают систему и нуждаются в системе предварительного хранения багажа больше всего. На списках из таких рейсов тестируются варианты использования системы, чтобы выбрать наилучшую конфигурацию с учетом пропускной способности и технических ограничений.
2. Поскольку на создание автоматизированной системы потребуется около двух лет, вводится временное решение – ручная система предварительного хранения, где сотрудники аэропорта регулируют потоки багажа и раскладывают его по тележкам. Второй этап разработки модели – это имитационное моделирование ручных операций, учитывающее логистические и операционные ограничения, при которых чемоданы хранятся во временных тележках, а не в автоматизированной инфраструктуре. Эта модель также использует в качестве входных данных расписание рейсов и позволяет руководителям аэропорта оптимально распределить персонал и при необходимости добавить определенные ограничения в список обслуживаемых рейсов.
3. Затем будет разработана иммитационная модель полностью автоматизированной системы предварительного хранения, интегрированная в уже существующую автоматизированную систему обработки багажа и работающая на основе актуальных данных. Таким образом, инженеры хотят создать цифровой двойник всей системы.

Специалисты компания GSS выбрали AnyLogic в качестве платформы для создания имитационной модели. Платформа AnyLogic позволила инженерам одновременно использовать в одной модели метод дискретно-событийного моделирования и специализированную Библиотеку производственных систем, что значительно облегчило моделирование всех конвейеров, накопителей и каруселей. Гибкость цифровых продуктов AnyLogic позволила в одной модели объединить различные уровни принятия решений. Также функционал AnyLogic помог инженерам легко интегрировать в модель базы данных, файлы Excel и внешние библиотеки, в частности, некоторые скрипты, написанные на языке программирования R. Также благодаря инструментам AnyLogic удалось автоматизировать и ускорить процессы для расчёта многочисленных сценариев «что если» в контексте оптимизации с несколькими факторами воздействия и ключевыми показателями эффективности.

Результат

Международный аэропорт Монреаля получил инструмент, основанный на имитационном моделировании и позволяющий руководству находить оптимальные решения по планированию новой системы хранения багажа. Благодаря применению многоэтапного метода оптимизации системы, руководству аэропорта удалось сохранить качество обслуживания и удовлетворить потребности, связанные с возросшим потоком пассажиров.

Экономически строительство помещения для сортировки багажа с 10 накопителями обошлось бы дороже, чем создание системы предварительного хранения. Сэкономленные при этом средства можно было бы инвестировать в другие важные инфраструктурные проекты, инициированные в аэропорту Монреаля в связи с возросшим пассажиропотоком.

Более того, инфраструктура помещения для предварительного хранения багажа, разработанная с помощью модели, позволила аэропорту избежать многочисленных издержек, связанных с низким качеством обслуживания. В частности, удалось:

• исключить финансово неэффективные варианты планировки;
• снизить риски, которые могут повлиять на безопасность;
• спланировать более рациональное использование ресурсов;
• сократить переработки.

Благодаря моделированию также удалось доказать, что дополнительный автоматический сортировщик не потребуется, и сэкономить на этом. Оптимизационные сокращение расходов позволили аэропорту запустить новые инфраструктурные проекты.

Посмотрите презентацию Альваро Джила, стратегического консультанта компании GSS, на конференции AnyLogic или скачайте презентацию.