META-aiviFallstudie
Flughafenvorfeldmanagement mit AR + KI
Kunde
Der Kunde ist ein bedeutender internationaler Flughafenknotenpunkt, der jedes Jahr Millionen von Passagieren abfertigt.
Fall
Optimierung der Durchlaufzeit im Flugbetrieb
Im Streben nach betrieblicher Effizienz und Kostensenkung führt ein großer internationaler Flughafen eine umfassende Analyse seiner Flugzeugumlaufzeiten durch. Da die Zeit am Boden direkte Auswirkungen auf die finanzielle Leistung hat, konzentriert sich der Flughafen besonders darauf, die Zeit zu minimieren, die ein Flugzeug nach der Landung benötigt, um die Brücke zu erreichen.
Ziel ist es, jeden Schritt im Umlaufzeitprozess zu quantifizieren und zu optimieren und sicherzustellen, dass die Gesamtzeit den Branchenstandards entspricht. Durch die strategische Reduzierung der Umlaufzeiten möchte der Flughafen Störungen vermeiden, Staus auf dem Rollfeld verringern und die Gesamteffizienz seiner Vorfeldmanagementabläufe verbessern.
Herausforderung
Die Komplexität des Turnaround-Time-Managements bewältigen
Der Flughafen steht vor inhärenten Herausforderungen bei der Optimierung der Flugzeugumlaufzeit auf dem Rollfeld, insbesondere in Bereichen, die außerhalb seiner direkten Kontrolle liegen. Wichtige Schritte wie das Beladen der Fracht, die Verpflegung und das Aussteigen der Passagiere werden derzeit manuell getaktet, was es schwierig macht, die Dauer jeder Aufgabe konsequent genau zu messen.
Diese Komplexität wird durch das hohe Volumen täglicher Flüge, die den ganzen Tag über gleichzeitig stattfinden, noch verschärft. Der Mangel an Echtzeitinformationen schafft erhebliche Hindernisse bei der effektiven Messung, Verwaltung und Verbesserung der betrieblichen Effizienz des Umschlagprozesses.
Lösung
KI- und AR-Integration für effizientes Vorfeldmanagement
META-aivi wurde eingeführt, um die manuellen Herausforderungen bei der Bestimmung der Dauer jedes Schritts im Flugzeugumlaufprozess zu bewältigen. Dieses innovative System kombiniert AR mit KI und nutzt Echtzeitüberwachung durch IP-Kameras, um die genaue Messung der Dauer jedes Schritts zu ermöglichen.
Durch die Automatisierung des Prozesses berechnet das KI-Modell präzise Durchschnittszeiten für verschiedene Umlaufschritte. Darüber hinaus lässt sich META-aivi nahtlos in das vorhandene Vorfeldmanagementsystem integrieren und bietet Echtzeit-Datenausgaben. Diese Integration ermöglicht es den Flughafenbehörden, Probleme im Umlaufprozess schnell zu identifizieren und zu beheben, wodurch die Gesamteffizienz des Vorfeldmanagements verbessert wird.