META-aivi사례 연구
AR + AI 기반 공항 계류장 관리
고객
해당 고객사는 연간 수백만 명의 승객을 처리하는 대형 국제 공항 허브입니다.
사례
공항 지상조업의 턴어라운드 시간 최적화
운영 효율성과 비용 절감을 위해, 해당 국제공항은 항공기 턴어라운드 시간에 대한 종합적인 분석을 실시하고 있습니다.지상 체류 시간이 재무 성과에 직접적인 영향을 미친다는 점을 인식하고, 착륙 후 브리지 연결까지의 시간을 최소화하는 데 집중하고 있습니다.
목표는 턴어라운드 프로세스의 각 단계를 수치화하고 최적화하여, 전체 시간이 업계 표준에 부합하도록 하는 것입니다.턴어라운드 시간을 전략적으로 단축함으로써 공항은 지연을 방지하고 계류장 혼잡을 완화하며, 전반적인 운영 효율성을 높이고자 합니다.
도전 과제
턴어라운드 시간 관리의 복잡성 극복
공항은 특히 직접 제어할 수 없는 영역에서 항공기 계류장 턴어라운드 시간 최적화에 있어 고유한 과제를 안고 있습니다.화물 적재, 기내식 공급, 승객 하차 등 주요 단계는 수작업으로 시간을 측정하고 있어, 정확하고 일관된 시간 측정이 어렵습니다.
이러한 복잡성은 하루 종일 다수의 항공편이 동시다발적으로 운영되면서 더욱 심화되고 있습니다.실시간 데이터 부재는 턴어라운드 프로세스의 측정, 관리 및 효율성 개선을 저해하는 주요 장애 요인입니다.
솔루션
효율적인 계류장 운영을 위한 AI + AR 통합
항공기 턴어라운드 각 단계의 소요 시간을 수동으로 측정하는 문제를 해결하기 위해 META-aivi가 도입되었습니다.이 혁신적인 시스템은 AR과 AI를 결합하여 IP 카메라를 통해 실시간 모니터링을 수행하고 각 단계의 정확한 소요 시간을 측정합니다.
AI 모델은 프로세스를 자동화하여 여러 턴어라운드 단계의 평균 소요 시간을 정확히 계산합니다.또한 META-aivi는 기존 계류장 관리 시스템과 원활히 통합되어 실시간 데이터를 제공합니다.이 통합을 통해 공항 운영자는 턴어라운드 과정에서의 문제를 신속하게 식별하고 조치할 수 있으며, 계류장 운영 전반의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.