アプリケーションサービス
乗客の流量制御
乗客の流れやリソースの負荷を予測し、プロアクティブなキャパシティマネジメントを実現。
空港にとって、旅客数の増加や既存のキャパシティを最適な形で活用することは、継続的な課題です。 旅客数が減少する状況では、効率を維持し、リソースの過剰配分を避けなければなりません。 また、チェックポイントの増設、生体認証やセルフサービス施設の導入など、旅客処理も変化しています。 効率的に運営し、サービスレベルを維持するために、ターミナルオペレーターは、乗客の流れを管理し、リソースを効果的に計画することができる洞察力とガイダンスを必要としています。
旅客流動予測ソリューションでは、エンド・ツー・エンドの旅客流動をシミュレーションし、今後24時間の処理地点における負荷について、サービスレベル目標が達成できない時期を最も正確に予測することができます。 計画飛行とリアルタイム飛行のデータ、履歴データ、新旧の乗客行動パターン、ターミナルレイアウト、プロセスポイントのパラメータを、歩行者行動アルゴリズムと組み合わせ、エージェントベースの乗客シミュレーションに組み込んでいます。 シミュレーションは連続的に実行され、リアルタイムのフライトの更新やリソース配分の変更に基づいて予測が更新されます。
管理・予測
AMORPH.aero Flow Predictorは 、乗客の流れやプロセスポイントでの待ち行列や待ち時間を正確かつリアルタイムに予測することで、ターミナル業務のプロアクティブな管理を可能にします。
フライトの到着予定時刻が早くなったり遅くなったりして、プロセスポイントでの負荷の変化が確認された場合、運行管理者は乗客の経路変更、リソース配分の変更など、混雑を回避するためのプロアクティブな対応を行うことができます。
オンラインダッシュボードは、KPI、オペレーションビュー、予測に迅速かつ便利にアクセスできます。 乗り換え便を管理する際の課題として、乗り換え客のグループごとの乗り継ぎ時間と計算された乗り換え時間が表示されるようになっています。
エージェントベースの乗客シミュレーションを行う重要な利点は、すべての待ち行列の効果、および他のグループの前にまたは後にサービスポイントに到着する乗客の効果を考慮して、実際の転送時間を計算することができることです。 これにより、乗客が十分な乗り継ぎ時間を有しているにもかかわらず、プロセスポイントでの時間が長すぎるために、乗り継ぎが危うくなっていることを特定することができるのです。
プランニングラン、使用するパラメータや計算ベース、リソースやインフラの変更に伴う影響などはバージョン管理され、常に利用可能で可視化されています。 これにより、プランナー、オペレーションスタッフ、その他のステークホルダーが密接に連携し、共同で意思決定を行うことができます。 乗客、ターミナルでの乗客の行動、そして運営と商業のパフォーマンスを向上させる機会に焦点を当て続けます。
管理・予測
AMORPH.aero Flow Predictorは 、乗客の流れやプロセスポイントでの待ち行列や待ち時間を正確かつリアルタイムに予測することで、ターミナル業務のプロアクティブな管理を可能にします。
フライトの到着予定時刻が早くなったり遅くなったりして、プロセスポイントでの負荷の変化が確認された場合、運行管理者は乗客の経路変更、リソース配分の変更など、混雑を回避するためのプロアクティブな対応を行うことができます。
オンラインダッシュボードは、KPI、オペレーションビュー、予測に迅速かつ便利にアクセスできます。 乗り換え便を管理する際の課題として、乗り換え客のグループごとの乗り継ぎ時間と計算された乗り換え時間が表示されるようになっています。
エージェントベースの乗客シミュレーションを行う重要な利点は、すべての待ち行列の効果、および他のグループの前にまたは後にサービスポイントに到着する乗客の効果を考慮して、実際の転送時間を計算することができることです。 これにより、乗客が十分な乗り継ぎ時間を有しているにもかかわらず、プロセスポイントでの時間が長すぎるために、乗り継ぎが危うくなっていることを特定することができるのです。
プランニングラン、使用するパラメータや計算ベース、リソースやインフラの変更に伴う影響などはバージョン管理され、常に利用可能で可視化されています。 これにより、プランナー、オペレーションスタッフ、その他のステークホルダーが密接に連携し、共同で意思決定を行うことができます。 乗客、ターミナルでの乗客の行動、そして運営と商業のパフォーマンスを向上させる機会に焦点を当て続けます。
//次のステップに進みます。
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