Een voorspelbaar omdraaiproces met: Turnaround Insights
Om het omdraaiproces op de luchthaven te verbeteren en voorspelbaarder te maken, heeft Schiphol Turnaround Insights ontwikkeld. Met behulp van deep learning technologie worden camerabeelden van de vliegtuigopstelplaatsen (VOP’s) vertaald in bruikbare data. Deze data, die de verschillende deelprocessen, zoals tanken, pushback, schoonmaak en catering, inzichtelijk maakt, gaat ons helpen om vertragingen te voorspellen en te voorkomen.
Inzichten in het omdraaiproces
Het omdraaiproces start op het moment dat een vliegtuig aankomt bij de gate en eindigt wanneer het van de gate vertrekt. In korte tijd moeten er op een relatief kleine plek een hoop activiteiten gebeuren: passagiers stappen uit, tanken, schoonmaken, bagage uitladen, eventueel onderhoud, et cetera. Dit proces is strak georganiseerd, de kleinste verstoring kan al tot een domino-effect aan verstoringen zorgen en daarmee een vlucht vertragen. Dat willen we bij Schiphol zoveel mogelijk voorkomen. Inzichten in de vorm van data over dit proces kunnen daarbij helpen.
Camera’s op de VOP
Bij de vliegtuigopstelplaats hangen camera’s die reeksen snapshots verzamelen. Een geavanceerd algoritme (deep learning-technologie) zet de snapshots om naar data en herkent verschillende handelingen, zoals de aankomst van een bagagewagen of het koppelen van een tankwagen. Zo meten we de start van het proces, het einde en de tijd daar tussenin. De data die dit oplevert, timestamps, toont de voortgang van de het omdraaiproces.
Van proof of concept naar brede uitrol
In 2019 en 2020 heeft Schiphol op basis van een proof of concept met camera’s op vliegtuigopstelplaats E-19 het algoritme ontwikkeld. Dit model is gevalideerd en er is een feedback-loop ontwikkeld dat de kwaliteit van het algoritme continu verbetert. Ook de H-pier is voorzien van camera’s. Samen met toekomstige gebruikers valideren we nu het H-pier model. Er is een plan in ontwikkeling om het aantal pieren met camera’s verder uit te breiden.
Open data voor partners
Met behulp van de data die we met Turnaround Insights vergaren, kunnen we vertragingen voorspellen èn voorkomen door op tijd bij te sturen. Om dit doel te bereiken zullen we deze sectordata delen met alle in- en externe partners die werken op de gate. Zo werken we samen op basis van één gemeenschappelijke waarheid aan het verbeteren van onze processen verbeteren en het voorspelbaar maken van de operatie.
Lees ook de vorige blogs
-
Testen van een Autonoom Bagagevoertuig
Gepubliceerd op:Schiphol en KLM voeren een test uit met de Auto-DollyTug. Dit voertuig scheidt de bagage van passagiers met een lange overstap van die met een korte overstap.
-
APU-gebruik monitoren om emissies te verminderen
Gepubliceerd op:Verschillende sectorpartners op Schiphol zetten zich in om het gebruik van vliegtuig-APU's op Schiphol te verminderen. We doen dat op verschillende manieren.
-
Tap&go met je Digital Travel Credential!
Gepubliceerd op:Kun je met een digitaal reisdocument sneller boarden en de grens passeren? Op verzoek van de EU testen we samen met de overheid en KLM een DTC.
