1、 引言

隨著民航業(yè)的快速發(fā)展，我國已經(jīng)成為了全球最具發(fā)展?jié)摿Φ暮娇帐袌觥Ｓ捎跈C場建設(shè)、設(shè)施部署和機場運營受到資金、技術(shù)和人力等資源的制約，加之機場的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)量和復(fù)雜度爆炸性增長，協(xié)同運行、主動安全、個性服務(wù)、精準(zhǔn)的商業(yè)營銷對機場的運營管理提出了更高的要求。首都機場一直在致力于從企業(yè)的整體角度而非單個部門對于數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的管理和運營。本文提出的首都機場新一代大數(shù)據(jù)平臺是基于整體機場業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)分析平臺，我們希望借助該平臺的數(shù)據(jù)集成和分析的能力提升機場整體運行效率傳統(tǒng)。A-CDM(機場協(xié)同決策系統(tǒng))是基于航班數(shù)據(jù)和地面保障數(shù)據(jù)的運行協(xié)同決策平臺，隨著信息系統(tǒng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量的增長，旅客流、行李流以及機場周邊的交通運輸流的大數(shù)據(jù)分析也將為機場運行側(cè)的協(xié)同決策和輔助分析提供更科學(xué)和量化的有力支撐。

2、 首都機場新一代大數(shù)據(jù)平臺

2.1、首都機場的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)歷程

作為大型國際樞紐機場，首都機場在大數(shù)據(jù)的探索中也走在了行業(yè)的最前沿，首都機場從2008年開始建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，作為首都機場運行數(shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)以及能源類等數(shù)據(jù)的管理型數(shù)據(jù)倉庫。直到2014年我們搭建了智慧運營管理平臺,是首都機場第一個基于Apache Hadoop架構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺，該平臺具有通用的spark、stream等開源通用組件能夠支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及流數(shù)據(jù)的處理同時兼具分布式并行數(shù)據(jù)庫Big SQL支持海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的秒級分析。同時首都機場也做了“大數(shù)據(jù)在大型機場運維管理中的應(yīng)用研究”科技項目的探索。我們在公司的十三五規(guī)劃基礎(chǔ)能力建設(shè)中也開始考慮新一代大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。

2.2、新一代大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺等技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)生了顯著變化，從統(tǒng)計分析向預(yù)測分析轉(zhuǎn)變、從單領(lǐng)域向跨領(lǐng)域轉(zhuǎn)變、從被動向主動轉(zhuǎn)變、從非實時向?qū)崟r轉(zhuǎn)變、從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向多元化轉(zhuǎn)變。這五大轉(zhuǎn)變針對大數(shù)據(jù)服務(wù)提出的要求體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理能力、分析能力、時效性和數(shù)據(jù)共享互通以及平臺易用性，開放性等方面;在數(shù)據(jù)治理方面的要求則體現(xiàn)在對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及數(shù)據(jù)共享機制等方面。

首都機場大數(shù)據(jù)平臺項目通過利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)手段完成首都機場大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，為首都機場提供大數(shù)據(jù)存儲、處理和分析能力支撐，通過數(shù)據(jù)的不斷融合積累和平臺能力的不斷完善，全面支撐首都機場運營管理各項業(yè)務(wù)應(yīng)用，有效提高運營管理能力，有效提升客戶服務(wù)水平，促進業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展。同時該平臺是面向下一代經(jīng)營分析系統(tǒng)的探索和演進，通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)管理支撐架構(gòu)，實現(xiàn)多樣化、海量數(shù)據(jù)的聚合與處理，強化企業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用支撐的體系建設(shè)，融合多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和應(yīng)用，為企業(yè)內(nèi)外部各系統(tǒng)提供高價值的數(shù)據(jù)服務(wù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐能力。

在建設(shè)范圍劃分上，首都機場大數(shù)據(jù)平臺整體分為三個部分進行建設(shè)，企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用體系。其中企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫將全面升級首都機場結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用能力;大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)主流技術(shù)，全面實現(xiàn)首都機場海量多維數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析和功能實現(xiàn)，全面提升首都機場智慧運營管理能力;大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用體系將分階段實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)管理制度，以及大數(shù)據(jù)相關(guān)試點應(yīng)用的建設(shè)部署。

 

 

圖一 新一代首都機場大數(shù)據(jù)平臺的總體分層架構(gòu)體系

2.3、大數(shù)據(jù)平臺對于業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)支持和應(yīng)用支撐

2.3.1 首都機場大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)架構(gòu)

 

 

圖二 首都機場大數(shù)據(jù)平臺的總體數(shù)據(jù)架構(gòu)

首都機場大數(shù)據(jù)平臺總體數(shù)據(jù)架構(gòu)說明：

a) 大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)從整體上分為三層：數(shù)據(jù)采集與存儲層、數(shù)據(jù)整合與服務(wù)層、數(shù)據(jù)應(yīng)用與訪問層;

b) 數(shù)據(jù)采集與存儲層數(shù)據(jù)存放在采集庫中，包括源系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)和采集過程中的中間暫存數(shù)據(jù);

c) 數(shù)據(jù)整合與服務(wù)是源數(shù)據(jù)通過加工轉(zhuǎn)換后形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、基礎(chǔ)累積數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽，基礎(chǔ)累積數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽都是通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資產(chǎn)計算和加工生成;

d) 數(shù)據(jù)應(yīng)用和訪問層是應(yīng)用加工的結(jié)果數(shù)據(jù)，用于應(yīng)用的業(yè)務(wù)流程處理和報表展現(xiàn)，應(yīng)用通過訪問數(shù)據(jù)整合和服務(wù)層的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和累積數(shù)據(jù)進行加工后完成應(yīng)用相關(guān)功能并且生成應(yīng)用結(jié)果數(shù)據(jù);

e) 圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)量巨大，采集加工后直接存放到歸檔庫中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在不斷變化過程中會產(chǎn)生歷史數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)也會存放到歸檔庫中;

f) 大數(shù)據(jù)平臺的所有數(shù)據(jù)需要通過數(shù)據(jù)治理的元數(shù)據(jù)進行定義，數(shù)據(jù)治理還包括了數(shù)據(jù)加工規(guī)則和數(shù)據(jù)校驗規(guī)則的定義。

2.3.2 大數(shù)據(jù)平臺對首都機場應(yīng)用系統(tǒng)的支撐

整個大數(shù)據(jù)平臺的公共組件構(gòu)成架構(gòu)提供了松耦合、高穩(wěn)定、高可靠、易擴展、易更換的功能機制。大數(shù)據(jù)平臺抽象出的公共組件主要包括：規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)加密、日志引擎、工作流以及圖形展現(xiàn)工具等。大數(shù)據(jù)平臺通過建立組件接口模型及內(nèi)部結(jié)構(gòu)模型，提供了一個企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)、運營系統(tǒng)環(huán)境下基于Web服務(wù)和OSGi標(biāo)準(zhǔn)的組件模型。

提供在線分析型數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)服務(wù)的首都機場應(yīng)用支撐平臺必須具備以下技術(shù)特點：

1、具有統(tǒng)一、開放且強大的計算能力和存儲能力，可以支持復(fù)雜的分析和處理，特別是支持大數(shù)據(jù)的存儲與快速計算;

2、統(tǒng)一支撐平臺開發(fā)環(huán)境基于網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)，開發(fā)人員只需要關(guān)心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用;開發(fā)服務(wù)模塊通過網(wǎng)絡(luò)以界面的形式與用戶交互，協(xié)助用戶完成應(yīng)用的開發(fā)與部署。

3、通過統(tǒng)一支撐平臺開發(fā)的數(shù)據(jù)應(yīng)用既可以只做數(shù)據(jù)處理提供，也可以包括最終的報表、分析報表的產(chǎn)出，直接生成業(yè)務(wù)人員所需要的結(jié)果知識與呈現(xiàn)形式。

4、統(tǒng)一支撐平臺可定制與可擴展性較強，能力更新頻繁，具有完善的快速開發(fā)和運營環(huán)境。

該平臺圍繞運行輔助、機場事件調(diào)度、旅客畫像、商業(yè)智能等方面構(gòu)建了一系列基于大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用體系，并計劃構(gòu)建運行輔助分析、旅客宏觀畫像、旅客微觀畫像、航站樓商業(yè)智能分析以及機場事件調(diào)度中心等應(yīng)用系統(tǒng)。

3 、大數(shù)據(jù)平臺對于運行效率提升的支撐

3.1、當(dāng)前航班放行的不足以及運行效率的影響因素

目前空管安排航班放行普遍運用的排序方法是“先到先得”，即按照航班準(zhǔn)備好的時間和順序安排航班放行，這種放行方法比較簡單但是也有一些問題，比如要在關(guān)艙門后才能申請起飛時間，這樣起飛時間就跟飛機的旅客、行李到位以及加油、餐食補充的時間等因素影響較大。另外當(dāng)前一時段航班整體延誤時，延誤向下傳導(dǎo)，會影響后一時間段的航班正常性，造成整體航班延誤加大。

對于航空公司而言，航班能不能起飛不僅取決于該航班的局方批復(fù)時間和航空公司的計劃時間，實際運行中還與機場運行態(tài)勢即跑道、停機位等資源的緊張程度、天氣情況、航站樓內(nèi)旅客狀況、行李裝卸情況、發(fā)生復(fù)雜事件之后的應(yīng)急處理時間、以及滑行和地面保障時間的效率等多因素來決定。

基于以上因素如何準(zhǔn)確的評估現(xiàn)時航班運行效率以及對下一時間段的航班正常性進行預(yù)測就成為運行效率提升的根本問題。

3.2、A-CDM的演進

傳統(tǒng)A-CDM系統(tǒng)(機場決策系統(tǒng))是將現(xiàn)有的航班集成系統(tǒng)進行更新?lián)Q代，將機場、空管、航空公司等相關(guān)方集成至統(tǒng)一平臺以實現(xiàn)機場運營管理的協(xié)同決策目的。A-CDM實現(xiàn)以機場為中心的機場、空管以及航空公司之間的協(xié)調(diào)運行合作，系統(tǒng)通過集成各方數(shù)據(jù)(主要為航班數(shù)據(jù))，并將數(shù)據(jù)進行共享，來實現(xiàn)以機場為中心、各個運營方的資源合理調(diào)配，提高整體的運行效率，以保證航班運行。A-CDM系統(tǒng)主要包括“信息共享”、“航班里程碑管理”、“航班協(xié)同管理”等基本要素。

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展以及機場對于運行效率和航班正常性的要求的提高，A-CDM系統(tǒng)未來的趨勢是借助物聯(lián)網(wǎng)感知和無線傳輸?shù)哪芰Γ�通過數(shù)據(jù)共享及大數(shù)據(jù)融合技術(shù)以及計算機算法和人工智能技術(shù)，對未來機場運行、航班保障進行預(yù)測。為機場管理者提供態(tài)勢分析，早做決策早部署，及時避免非正常事件發(fā)生;能夠?qū)�機場運行環(huán)節(jié)進行精細化管控，確保機場安全運行，提高準(zhǔn)點率、增加收益、減少資源浪費、降低維護成本;對航空公司而言也有效提升了航班準(zhǔn)點率，提高了服務(wù)質(zhì)量，減少了燃油排放量，減少了環(huán)境污染。對廣大旅客而言，能夠提早知道航班信息，減少在飛機上長時間等待等益處。

3.3、大數(shù)據(jù)平臺對機場運行效率提升的支持

具體到大數(shù)據(jù)平臺如何對機場協(xié)同決策以及運行效率提升實現(xiàn)支持，主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺可以為下一代的A-CDM提供更多維度的數(shù)據(jù)譬如旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)、外部交通流數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等。通過多源數(shù)據(jù)的匯入，通過建模不斷優(yōu)化并實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測：地面保障時間、跑道滑行時間、過站時長從而對機場的整體運行態(tài)勢感知進行現(xiàn)狀評估和未來的預(yù)測。同時由于大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的轉(zhuǎn)變：

♦ 不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù);
♦ 不是精確性，而是混雜性;
♦ 不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

我們可以通過為模型不斷輸入歷史數(shù)據(jù)和不同的相關(guān)因子，并基于模型的不斷自我學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化找到原來我們未知因果關(guān)聯(lián)的不同影響因素的相關(guān)性。

而當(dāng)機場受到復(fù)雜天氣影響航班運行時，A-CDM系統(tǒng)能夠依托大數(shù)據(jù)處理中心，對相同事件下的歷史情景進行智能分析，結(jié)合當(dāng)日航班實時動態(tài)對未來時間段內(nèi)的機場運行進行模擬，最終推算出各項機場容量指標(biāo)預(yù)測值，為機場在的不利條件下的決策提供依據(jù)和有效建議。

飛機過站的整體流程相對固定，各個關(guān)鍵節(jié)點的時間是A-CDM最應(yīng)關(guān)注的，如下圖所示：

 

 

圖三 機場運行協(xié)同決策環(huán)節(jié)關(guān)鍵節(jié)點流程圖

機場的每次航班從飛機在本場落地到離地起飛的這段時間的匯總就決定了每個機場的運行效率，所以時間管理就成為了重中之重，如何高效的縮短每段關(guān)鍵節(jié)點的時間就是A-CDM最應(yīng)該關(guān)注的問題。

 

 

圖四 A-CDM過站流程時間標(biāo)準(zhǔn)圖

如上圖所示幾個可能受機場相關(guān)流程影響的時間主要是滑入時間、過站時間、滑出時間，我們可以通過大數(shù)據(jù)平臺的多源數(shù)據(jù)引入和建模對以下時間進行精準(zhǔn)的評估和預(yù)測：

3.3.1 飛機滑行時間的評估和預(yù)測

如圖四所示Y+Q = 可變滑行時間受諸多因素影響，譬如：滑行道擁堵、跑道出口選擇、滑行道路徑、是否穿越跑道、飛機類型、滑行道+停機位組合、天氣和其他限制條件。

我們可以基于空管(跑滑相關(guān)動態(tài)與狀態(tài)數(shù)據(jù))、航班數(shù)據(jù)(運行與計劃)、資源數(shù)據(jù)(機位)、ADS-B軌跡等、場間雷達數(shù)據(jù)、跑道地理信息數(shù)據(jù)(滑行道布局)，分析最大可能概率的滑行路徑及其上述因素對滑行時間的影響。單獨分析非計劃航班，或惡劣天氣下的滑行情況的定性定量滑行影響因素。

輸出：航班滑入時間的各個影響因素之間的比重關(guān)系;指定起始目的地和路徑之間，各種因素影響下，最大概率的滑行時間區(qū)間，概率分布;分析滑行時間和滑行道航班容量之間(已降為上輪檔，已下輪檔未起飛)關(guān)系;分析不同航班容量下，對滑行時間的影響因素。

3.3.2 地面保障時間的評估和預(yù)測

如圖四所示Z(過站時間)即為地面保障時間，其中所含機場相關(guān)工序有：上輪檔(標(biāo)志著地面服務(wù)時間開始)、靠橋、卸行李、第一件行李上傳送帶到最后一件行李上傳送帶、保潔、加油、餐食供應(yīng)、裝載下一航班的行李、提交起飛申請、旅客登機、撤輪擋(標(biāo)志著開始滑出)

 

 

圖五 地面保障時間關(guān)鍵流程圖

地面保障時間的評估和預(yù)測可以基于本場航班數(shù)據(jù)(運行與計劃)、資源數(shù)據(jù)(機位、航向等)、保障數(shù)據(jù)(環(huán)節(jié)時間)、天氣數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)(機型最小過站時間等)等�；�于歷史數(shù)據(jù)(不同環(huán)節(jié)地服保障人員，車輛安排，機位位置類型(橋，近遠機位，遠遠機位等)，陸側(cè)路況數(shù)據(jù)(交通繁忙情況等)，航站樓旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)分析地面保障各任務(wù)歷史耗時，分析在正常和快速保障下的耗時分布和概率情況。評估早出港、過站航班各個任務(wù)的開始和結(jié)束時間，與落地/上輪檔或下輪檔/起飛之間的關(guān)聯(lián)性分析。

輸出：不同類型航班保障，各項保障工作在特定條件下消耗時間的概率分布;早出港/過站航班的保障任務(wù)開始和結(jié)束時間與上下輪檔(或起降)的變化聯(lián)動性;采用快速保障程序，或并行工作時，壓縮的消耗時間概率分布圖。

3.3.3 機場運行資源效率評價及預(yù)測、運行總體水平打分

我們可以基于：本場航班數(shù)據(jù)(運行與計劃)、資源使用時間數(shù)據(jù)、歷史資源保障效率、歷史資源達標(biāo)標(biāo)簽、天氣現(xiàn)象(本場)、航站樓旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)、陸側(cè)交通等數(shù)據(jù)對機場運行資源效率進行評價及預(yù)測、運行總體水平打分，基于歷史運行資源(跑道、滑行道、機位、客橋、轉(zhuǎn)盤、安檢通道、保障車輛(拖車、客梯車、擺渡車、行李車)等)保障航班數(shù)量、保障效率、資源容量與保障資源達標(biāo)情況、天氣情況等，分析不同條件下運行資源短板，并基于此模型對當(dāng)前運行資源效率進行預(yù)測。

輸出包括：當(dāng)前運行資源效率預(yù)測;運行資源總體水平打分(雷達圖);機場運行總臺態(tài)勢評估;預(yù)測和報警即將出現(xiàn)的復(fù)雜事件。

3.3.4 航班正常性的預(yù)測

通過大數(shù)據(jù)平臺對滑入時間(EXIT)、預(yù)計滑出時間(EXOT)、預(yù)計撤輪擋時間(EOBT)、目標(biāo)撤輪擋時間(TOBT)、計算撤輪擋時間(COBT)的預(yù)測為核心要素，整合機場、空管、航空公司等航空活動參與方的多個信息數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)機位、地面車輛、保障人員、旅客、行李和航班保障進程的實時監(jiān)控和可視化多維趨勢分析，以充分利用各方信息資源提高機場運行效率和準(zhǔn)點率，同時提升不利條件下航班延誤的快速處置能力。

通過大數(shù)據(jù)平臺的事件中心基于事件管理模塊，對航班運行事件進行管理和定義，包括交通事件，航班運行事件，旅客行為事件，氣象事件等。事件中心完成事件和規(guī)則的定義，并設(shè)置事件的觸發(fā)條件和數(shù)據(jù)匹配模型。事件觸發(fā)后，觸發(fā)的事件進入模型中心進行數(shù)據(jù)模型的計算，并進行事件的評估和預(yù)警識別。模型中心根據(jù)預(yù)先指定的特征抽取以及歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，來構(gòu)建航延事件的預(yù)警模型。當(dāng)模型識別出航延的風(fēng)險后，輸出到策略中心。策略中心主要完成處置策略的定義，匹配，以及規(guī)則化的處置動作執(zhí)行(如通知相關(guān)的聯(lián)動部門)。在預(yù)警推送完成后，應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)提供實時監(jiān)控能力，以及與其它業(yè)務(wù)系統(tǒng)的預(yù)警聯(lián)動處置。最終處置評估結(jié)果，將返回評估中心，供模型評估算法的持續(xù)優(yōu)化改進。總體流程參如下：

 

 

圖六 航班正常性預(yù)測系統(tǒng)流程圖

3.4、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的新一代運行協(xié)同決策平臺

通過大數(shù)據(jù)平臺集成了內(nèi)外部多種數(shù)據(jù)，利用首都機場各個領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，進行綜合性的分析和預(yù)測，該平臺通過以下功能對機場的日常事件實現(xiàn)實時動態(tài)響應(yīng)：

♦ 規(guī)劃和監(jiān)控機場的日常運營操作;
♦ 預(yù)測風(fēng)險特征并分析給機場帶來的影響;
♦ 預(yù)警機場影響因素;
♦ 計劃應(yīng)用行為模擬仿真，假定推演;

該平臺可以通過數(shù)據(jù)共享交換以及基于數(shù)據(jù)的協(xié)同決策實現(xiàn)機場運營業(yè)務(wù)的持續(xù)改進。大數(shù)據(jù)平臺，采集航空器流程、旅客流程、交通流程、行李流程多個業(yè)務(wù)流中的相關(guān)數(shù)據(jù)，進行了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)加工處理，進而形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為首都機場構(gòu)建下一代機場運行輔助決策支撐系統(tǒng)打下基礎(chǔ)。

 

 

圖七 大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)架構(gòu)

1. 源數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)平臺采集機場內(nèi)部運行、安全、服務(wù)、商業(yè)等領(lǐng)域數(shù)據(jù)，并實時采集機場外部數(shù)據(jù)，例如空管、航空公司、外部交通、地面服務(wù)公司、海關(guān)、邊檢、天氣以及互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)。本期項目中暫時不引入管理領(lǐng)域數(shù)據(jù)，其他領(lǐng)域主要數(shù)據(jù)都需要引入。其中運行決策支撐應(yīng)用功能主要依賴于運行、安全、服務(wù)以及相關(guān)外部數(shù)據(jù)支撐。

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)：將處理后的數(shù)據(jù)按照應(yīng)用需求進行主題區(qū)劃分，形成機場數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)包含了數(shù)據(jù)主題數(shù)據(jù)、相關(guān)過程數(shù)據(jù)以及元數(shù)據(jù)等。

3. 能力支撐：大數(shù)據(jù)平臺提供相關(guān)能力，包括相關(guān)性計算、預(yù)測分析、分類算法、推薦等能力。

4. 應(yīng)用：首都機場包含航空器流程、旅客流程、交通流程、行李流程，在本次項目中重點關(guān)注航空器流程和旅客流程，支撐機場的航空器流程效率提升，包括運行效率、地面保障效率等，支撐機場商業(yè)和服務(wù)，提升旅客體驗。同時該平臺應(yīng)在將來實現(xiàn)交通流以及行李流程的數(shù)據(jù)支撐。

 

 

圖八 新一代的機場協(xié)同決策平臺架構(gòu)

4 、結(jié)論

大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)對于首都機場運行效率的提升具有決定性的作用，在此基礎(chǔ)上A-CDM平臺也引入了除之前主要依靠的航班流數(shù)據(jù)之外的旅客流數(shù)據(jù)、行李流數(shù)據(jù)、陸側(cè)交通流數(shù)據(jù)、貨物流數(shù)據(jù)。使影響運行決策的因子更加豐富，更加多維。不僅如此大數(shù)據(jù)技術(shù)也提供非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，必將使得今后協(xié)同運行決策更科學(xué)。同時大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等功能為運行決策呈現(xiàn)了更全面、更立體的360度統(tǒng)一視圖。為機場的運營者提供了更高的價值：提高了航班的正點率;提高了廊橋、機位、專用車輛等機場資源的計劃管理效率;增加了機場的有效航班使用時間和旅客承載量;提高了旅客的滿意度。

參考文獻

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[2] A-CDM機場協(xié)同決策的應(yīng)用 馬筠岷 廣西機場管理集團桂林兩江國際機場.

[3] 航班運行協(xié)同決策系統(tǒng)在深圳機場的應(yīng)用 王超/鄭陽 民航深圳空管站.

作者：徐英超

單位：北京首都國際機場股份有限公司

來源：四型機場

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù)平臺 智慧機場

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