CC BY
37УДК 004.89 : 656.078
doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -378
Хасанов Дмитрий Салимович1,
младший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН;
Кравец Даниил Михайлович2,
студент СПбПУ
ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОСНОВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АЭРОПОРТА
1 Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный ис-
следовательский центр Российской академии наук, dkhasanovsuai@yandex.ru;
2
Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, danilkravets@yandex.ru
Аннотация. В статье рассматривается возможность улучшения качественного и бесперебойного функционирования аэропорта, его подразделений и служб, которые в случае возникновения проблемных ситуаций должны быстро принимать меры по их ликвидации. Показано, что для повышения эффективности работы аэропорта необходимо совершенствовать структуру технологических процессов, внедряя новые автоматизированные технологии систем регистрации багажа, биометрических сканеров и роботизированных средств. Внедрение новых технологий рассмотрено на примере аэропорта Пулково в Санкт-Петербурге. При выполнении данного исследования использован метод организации сложных экспертиз, основанный на информационном подходе А.А. Денисова.
Ключевые слова, логистика, транспорт, аэропорт, информационный подход, автоматизация, агентное моделирование, метод сравнительного анализа.
Dmitry S. Khasanov1, Junior Researcher of SPCRAS;
Danil M. Kravets1, Student of SPbPU
ASSESSMENT OF THE IMPLEMENTATION OF TECHNOLOGIES
FOR AUTOMATION OF THE MAIN AIRPORT OPERATIONS
1 St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia, dkhasanovsuai@yandex.ru;
2 Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia, danilkravets@yandex.ru
Abstract. The article discusses the possibility of improving the quality and uninterrupted functioning of the airport, its divisions and services, which, in the event of problem situations, must quickly take measures to eliminate them. It is shown that in order to improve the efficiency of the airport, it is necessary to improve the structure of
technological processes by introducing new automated technologies for baggage check-in systems, biometric scanners and robotic means. The implementation of new technologies is considered on the example of the Pulkovo airport in St. Petersburg. In carrying out this study, the method of organizing complex expert examinations was used, based on the informational approach of A.A. Denisov.
Keywords: logistics, transport, airport, information approach, automation, agent modeling, comparative analysis method.
Введение
Современная экономика, международные стандарты и возрастающие требования к безопасности полетов диктуют соответствующие условия для выполнения процессов функционирования аэропортов. Существующие системы не в полной мере справляются с увеличившимся пассажиропотоком. Возникают очереди, заторы, задержки рейсов. В связи с этим, во многих аэропортах мира вводятся инновации для облегчения нахождения пассажиров в терминалах, облегчения ориентирования в них, а также для ускорения процедуры регистрации на рейс.
Очевидно, что важнейшими организационно-техническими задачами, определяющими рост доходности и финансовой устойчивости деятельности современного аэропорта являются:
• повышение безопасности пассажиров и персонала;
• повышение уровня, скорости и стабильности обслуживания пассажиров и грузов;
• сокращение расходов.
1. Применение технологий на основе агентного моделирования
Для решения указанных задач был использован метод агентного моделирования и разработана соответствующая модель. Для наглядности структурное представление модели аэропорта предлагается разделить на шесть основных частей:
1. Metal detector (entrance) — входной контроль.
2. Check-in — регистрация пассажиров.
3. Access to the pre-flight inspection area — проверка посадочного талона для доступа в зону предполётного досмотра.
4. Pre-flight inspection — предполётный досмотр.
5. Boarding pass check — проверка посадочного талона перед этапом посадки в самолёт.
6. Boarding — посадка в самолёт.
Блочное представление структуры аэропорта «Пулково» [1, 2] представлено на рисунке 1.
Рис. 1. Блочное представление структуры аэропорта «Пулково»
Проведенный анализ данных позволил определить «узкие места» в эксплуатационной деятельности аэропорта и разработать предложения по их устранению, а именно, было принято решение о целесообразности внедрения трёх технологий:
• Автоматизированные системы регистрации багажа.
• Биометрические сканеры.
• Роботы-помощники.
2.1. Внедрение автоматизированных систем регистрации багажа
Методом агентного моделирования [1] было выявлено, что при установке хотя бы четырёх стоек самостоятельной регистрации багажа загруженность сервиса, осуществляющего регистрацию багажа пассажиров привычным способом, снижается на ~30%.
Необходимо отметить, что применение данной технологии не оказывает влияния на время, затраченное пассажирами на регистрацию багажа, так как алгоритм идентичен стандартному [3, 8]. Данный подход снижает нагрузку персонала аэропорта, осуществляющего регистрацию пассажиров и их багажа (рис. 2).
15,---------------------------------------15т
0 5 10 15 20 0 5 10 15 20
Рис. 2. Сравнение уровня очередей до (слева)/после (справа) внедрения автоматизированных систем регистрации багажа в течение суток
2.2. Внедрение биометрических сканеров
Аналогично предыдущему пункту, при помощи агентного моделирования был проведён эксперимент, в ходе которого были получены результаты, свидетельствующие о том, что дополнительно установка биометрических сканеров повысит пропускную способность аэропорта и снизит пассажиропоток на этапе прохождения паспортного контроля через сотрудников аэропорта (рис. 3) [4-6].
0 5 10 15 20 0 5 10 15 20
Рис. 3. Сравнение уровня очередей до (слева)/после (справа) внедрения
биометрических сканеров
2.3. Внедрение роботов-помощников
Анализ статистики «Skytrax World Airport Awards» показал, что аэропорт Санкт-Петербурга не входит в рейтинг 100 лучших аэропортов мира 2019 г. (статистические данные специально взяты до начала пандемии Covid19). Для «Пулково» соответствие данному мировому рейтингу имеет большое значение, поскольку Санкт-Петербург - город, в котором привлечение инвестиций за счёт туризма имеет весомое значение [7].
Оценка SKYTRAX происходит по следующим параметрам:
• Лучший персонал аэропорта.
• Лучшие магазины в аэропорту.
• Лучший ресторан в аэропорту.
• Лучшая иммиграционная служба в аэропорту.
• Лучшая служба безопасности в аэропорту.
Внедрение роботов-помощников позволит повысить соответствие «Пулково» требованиям SKYTRAX, особенно первым трем параметрам, и окажет существенное влияние на имидж и рейтинговый аспект аэропорта.
Блочное представление структуры аэропорта «Пулково» с внедрением предложенных технологий представлено на рисунке 4.
Рис. 4. Блочное представление структуры аэропорта «Пулково» с внедрением предложенных технологий
3. Применение метода организации сложных экспертиз, основанного на информационном подходе А. А. Денисова
Информационный подход А.А. Денисова предполагает использование одного из трёх предложенных им методов [3]:
1. Методы оценки степени целесоответствия и вероятности реализации создаваемых систем или их компонентов. Применяются для сравнительного анализа нововведений, корпоративных информационных систем.
2. Методы сравнительного анализа нововведений в течение определенного начального периода их проектирования (внедрения, развития) путём сопоставления изменения информационных оценок во времени.
Применяются для сравнительного анализа разнородных нововведений, технических комплексов, проектов и т. п., позволяя принимать решения о целесообразности продолжения их внедрения, разработки, дальнейшего инвестирования и т. п.
3. Методы оценки ситуаций, описываемых информационными уравнениями в статике и динамике. Применяются при проведении маркетинговых исследований, анализе рыночных ситуаций с учетом взаимного влияния товаров, сравнительного анализа проектов с учетом взаимовлияния в процессе проектирования и др.
В настоящем исследовании использованы методы первой группы -методы оценки степени целесоответствия и вероятности реализации создаваемых систем или их компонентов. В качестве нововведений для аэропорта «Пулково» будут выступать предложенные технологии автоматизации.
В соответствии с данным методом вклад /-го нововведения (технологии) в реализацию у-й функции управления работой аэропорта будет оцениваться экспертами (международным консорциумом ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы») как степень целесоответствия:
р'у (/ = 1, ..., п;у = 1, ..., т).
Вероятность использования (реализации) /-го нововведения (технологии) при выполнении у-й функции Цу будет определяться с учетом следующих ограничений (оценки нововведений, относящихся к одной функции, приведены к единице):
Еп=1 %=1 у=1
т.
Оценки Цу могут быть получены на основе статистических данных: опыта применения выбранных автоматизированных средств другими аэропортами мира. После определения р'у и Цу для всех внедряемых технологий, вычисляется потенциал (значимость) /-й технологии Н (в битах) по формулам:
Ну ^(1-р 'у), / = 1,..., п; у = 1,..., т;
Н/ =Е т=1 Ну> / = и. п.
Дополнительно можно вычислить нормированные значения Н1 норм:
Н =-%-.
/,норм ^п н Алгоритм метода представлен на рисунке 5.
Рис. 5. Алгоритм реализации метода
Для реализации данной методики возьмём ранее представленные инновации и их цели:
Цель 1 — Организация и обеспечение качественного обслуживания пассажиров.
Цель 2 — Рассмотрение жалоб и претензий клиентов с принятием мер по их недопущению.
Цель 3 — Ведение учета и статистической отчетности о хранящихся и (или) находившихся на хранении грузах и обслуженных пассажирах.
Цель 4 — Оформление всех необходимых перевозочных и сопроводительных документов.
Цель 5 — Выполнение погрузочно-разгрузочных работ.
Цель 6 — Организация перевозок и авиационных работ.
Далее с помощью введённых р' и q вычисляем потенциал Н каждого нововведения для каждой цели и суммируем их для каждой инновации для определения приоритета внедрения. Полученные результаты потенциалов нововведений представлены на рисунке 6.
н Цель 1 Цель 2 ЦельЗ Цель 4 Цель 5 Цель 6 Сумма потенциалов по всем целям ,о/1я инновации Относительный потенциал
Иннов. 1 2,189572 0,868483 3,155832 0 0 1,4 7,613336963 0,323932056
Иннов. 2 2,657542 0 2,463269 3,889735 0 1,7 10,7105468 0,462712693
Иннов. 3 0,868483 1,2 1,129028 0 1,62535 0 4,3223601 0,203355246
Сумма всех потенциалов
23,14729386
Рис. 6. Значения потенциалов нововведений Н
Заключение
Опираясь на данные, представленные на рисунке 6, следует сделать вывод, что наибольшим потенциалом обладает «Иннов. 2» — Биометрические сканеры. Соответственно, внедрение именно этой технологии целесообразно произвести в первую очередь. Также, следует отметить относительно высокий показатель потенциала «Иннов. 1», а именно автоматизированные системы регистрации багажа. Внедрение этой технологии следует осуществить после внедрения биометрических сканеров. Относительно невысоким показателем потенциала обладает «Иннов. 3» — Роботы-помощники. Введением данной инновации необходимо и разумно заняться после запуска двух предыдущих.
Список литературы
¡.Майоров Н.Н., Фетисов В.А. Метод оценки пропускной способности аэровокзального комплекса с помощью имитационного моделирования. Статья. -СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2014. - 5 с.
2. Официальный сайт аэропорта «Пулково». - URL: https://pulkovoairport.ru (дата обращения: 27.09.2021).
3. Волкова В.Н., Денисов А.А. Методы организации сложных экспертиз. Учебное пособие. - СПб.: Издательство Политехнического университета, 2010. - 129 с.
4. World airport awards [Электронный ресурс]. - URL: https://www.worldairportawards.com (дата обращения: 27.09.2021).
5. Сидоров Д.А.. Автоматизированные системы управления аэропортом как объекты инновационной деятельности. Статья. - М.: Московский государственный технический университет гражданской авиации, 2017 - 8 с.
6. Елисеев Б.П. Инновационная деятельность в авиакомпаниях и аэропортах // Инновации в гражданской авиации. - 2016. - № 1. - 126 с.
7. Хасанов Д.С., Свистунова А.С. Оценка эффективности обслуживания пассажиров в аэровокзальном комплексе. // Транспорт России: Проблемы и перспективы -2020. - 32 с.
8. Искандеров Ю.М., Свистунова А.С., Хасанов Д.С., Чумак А.С. Интеллектуальная поддержка принятия решений в логистических системах. // Морские интеллектуальные технологии. - 2021. - Т.1, № 2. - 145 с.
