Die Herausforderung
von Ann Wellens (DIMEI, Facultad de Ingenieria; Universidad Nacional Autonoma de Mexico) und Miguel Mujica Mota (Aviation Academy, Amsterdam University of Applied Sciences)
Vorgestellt auf der Winter Simulation Conference 2017
Wir stellen einen Ansatz der diskreten Ereignissimulation vor, um die Flugnachfrage zu bewerten, wenn eine Überlastung des Flughafens beobachtet wird. Eine der Folgen der Flughafenüberlastung sind Flugverspätungen, die wiederum die Kundenzufriedenheit verringern. Das Modell umfasst Fluginformationen, die Pünktlichkeit der Fluggesellschaften sowie die Unsicherheit der Flugdauer und der Abfertigungszeit. Bei einer Überlastung des Ankunftsflughafens wird eine Initiative zur Steuerung des Luftverkehrsflusses als Instrument zur Linderung der Überlastungsprobleme, insbesondere in den am stärksten überlasteten Zeitnischen des Flughafens, eingeleitet. Die Analyse ausgewählter Modellszenarien ermöglicht es, die Parameter der Initiative auszuwählen, mit denen die Überlastung des Flughafens minimiert werden kann.
Das Modell wurde für den Flughafen von Mexiko-Stadt erstellt, der der verkehrsreichste und am stärksten überlastete Flughafen Mexikos ist. In dieser Fallstudie wird beschrieben, wie das Flughafennetz modelliert werden kann, um die Wirksamkeit spezifischer Initiativen zur Verkehrsflusssteuerung in Mexiko-Stadt zu analysieren. Die Anwendung des Simulationsansatzes wird es den Entscheidungsträgern ermöglichen, die Wirksamkeit der derzeitigen Verkehrsflusspolitik zu analysieren und verschiedene Strategien zur Bewältigung der steigenden Nachfrage im mexikanischen Flughafennetz zu bewerten. Die Flexibilität des Modells macht es einfach, es an überlastete Flughafennetze in anderen Regionen der Welt anzupassen.
Einleitung
Die Überlastung eines Flughafens kann dazu führen, dass die Nutzung eines Flughafens durch ein bestimmtes Flugzeug die Nutzung durch ein anderes Flugzeug im gleichen Zeitraum verzögert oder verhindert. Aufgrund des stetigen Wachstums des Luftverkehrs werden Überlastungsprobleme und Flugverspätungen auf vielen Flughäfen immer akuter. Sie verursachen Wachstumseinschränkungen, mögliche Flugausfälle, Frustration bei den Fluggästen, Umweltprobleme durch erhöhte Emissionen, unnötige Kosten durch erhöhten Treibstoffverbrauch und einen schlechten Ruf für Luftfahrtunternehmen und Flughäfen (Guest, 2007; Ball et al., 2010).
Auf Flughäfen mit erheblichen Kapazitätsengpässen, wie JFK und LGA in New York, FRA in Frankfurt, LHR und LGW in London, gibt es praktisch keine ungenutzte Kapazität für Wachstum und/oder außerplanmäßige Flüge. Um die Überlastung von Flughäfen zu verringern, ist die Untersuchung der Ausbreitung von Flugverspätungen besonders wichtig für Reisen mit Zwischenstopps einerseits und in Terminals mit Kapazitätsproblemen andererseits. Im konkreten Fall von Mexiko-Stadt stellen sich beide Probleme, da der Flughafen einerseits ein Drehkreuz für die so genannte Flag-Airline Aeromexico ist und andererseits eines der wichtigsten Einfallstore für Flüge aus den Vereinigten Staaten, Europa und Lateinamerika darstellt.
Der internationale Flughafen Mexiko-Stadt (IATA-Code: MEX) hat einen Marktanteil von etwa 32 % am gesamten Passagieraufkommen in Mexiko und ist damit der verkehrsreichste Flughafen des Landes (Wellens und Mujica Mota, 2017). Aufgrund seiner wichtigen Position in Bezug auf die Anzahl der Operationen sowie seiner Funktion als Drehkreuz für bestimmte Fluggesellschaften erweist sich MEX als wichtiger Knotenpunkt, dessen Betrieb sich auf das gesamte nationale Flughafennetz auswirkt. Daher wirkt sich das Verständnis effizienter Wege zur Verwaltung des Flughafens nicht nur auf den Flughafen selbst und die an ihm beteiligten Akteure aus, sondern auch auf das gesamte nationale Flughafennetz. Infolge seiner hohen Überlastung wurde der internationale Flughafen von Mexiko-Stadt 2013 für gesättigt erklärt, da die Zahl der Flüge im mexikanischen Luftraum die maximal zulässige Anzahl pro Stunde überstieg (SEGOB, 2014).
Initiativen zur Steuerung des Verkehrsflusses können eingesetzt werden, um einen Teil des Luftverkehrs aufzufangen, die Luftverkehrsnachfrage zu steuern und Ungleichgewichte zwischen Nachfrage und Kapazität abzumildern (Agustin et al., 2010). Das Vorhandensein von Veränderungen aufgrund von Verspätungen bedeutet, dass die Koordinierung der Aktivitäten auf dem Flughafen beeinträchtigt wird; die frühzeitige Erkennung der Auswirkungen ermöglicht ein effizienteres Flughafenmanagement, das den kontinuierlichen Betrieb des Flugprogramms ermöglicht und den Export der Verspätung auf andere Flughäfen vermeidet, was zu einem Kaskadeneffekt führt.
Ein wichtiger Aspekt der Verspätungen ist die Stochastizität der Flugdauer und der Abfertigungszeiten. Die Ungewissheit, die mit schlechtem Wetter, Ineffizienz der Fluggesellschaften, Verspätungen von Passagieren, mechanischen Problemen, betrieblicher Ineffizienz, mangelnder Zuverlässigkeit des Flugplans, Sicherheitsproblemen usw. verbunden ist, hat einen direkten Einfluss auf die Verspätungshäufigkeit und -dauer und damit auf die Überlastung der Flughäfen.
Die Lösung
Methodischer Ansatz
Das Simulationsmodell zur Steuerung der Nachfrage in überlasteten Flughafennetzen wurde mit dem Softwaresystem SIMIO entwickelt. SIMIO verwendet einen prozess- und objektorientierten Ansatz, der sich perfekt für die Art von Operationen in der Luftfahrtindustrie eignet, wo alles zu geplanten Zeiten geschieht und die Kontrolle der Unsicherheit eines der Hauptziele der Operation ist (Alomar et al., 2017; Pegden, 2007). Das Modell sieht vor, dass sich Flugzeuge zwischen Flughäfen in einem Netz von Knotenpunkten bewegen, die durch Wege verbunden sind, deren Länge proportional zur Reisezeit des Fluges ist. Derzeit wird nur ein Drehkreuz mit allen zugehörigen ankommenden und abgehenden Verbindungen berücksichtigt. Die Fluginformationen stammen aus täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Informationstabellen für Flüge, die an dem ausgewählten Drehkreuz ankommen; Flugzeug-, Fluglinien- und Flughafeninformationen sind mit separaten Datentabellen verknüpft.
Die Ereignisse im Simulationsmodell werden durch die im bereitgestellten Flugplan angegebenen Informationen ausgelöst, einschließlich Herkunftsflughafen, Fluggesellschaft, Flugzeugtyp, Abflugzeit, Ankunftszeit und Flugdauer. Die Flüge werden im Modell zum Zeitpunkt des Abflugs erzeugt; die Flugzeit wird aus der geplanten Ankunftszeit ermittelt. Zu den weiteren vom Modell verwendeten Daten gehören flugzeugspezifische (z. B. maximales Startgewicht und Nachlaufkategorie), fluggesellschaftsspezifische (z. B. Pünktlichkeit, durchschnittliche Ankunftszeit, Art des Betreibers) und flughafenspezifische (z. B. Herkunftsland) Informationen. Flugzeug- und flughafenspezifische Daten werden verwendet, um in der Modelllogik genauer zu sein, während die Daten der Fluggesellschaften verwendet werden, um den stochastischen Charakter von Flugdauer und Verspätung berücksichtigen zu können. Zu den Antwortwerten gehören die stündliche Anzahl von Ankünften, Abflügen, Flugbewegungen und genutzten Gates sowie der prozentuale Anteil der verspäteten Flüge am Drehkreuzflughafen.
Gegenwärtig ist das Modell für den Flughafen Mexiko-Stadt eingerichtet und berücksichtigt 96 Kontaktpositionen für Flugoperationen, 98 Abflughäfen, 26 Fluggesellschaften und 22 Ausrüstungscodes. Der größte Teil der Datenverarbeitung wurde mit der Softwareumgebung R durchgeführt. Die Flugdaten wurden von der OAG für die erste Woche des Jahres 2013 abgerufen. Die aktuelle Slot-Nutzung, die Verteilung der Flugzeiten, die Daten zur Pünktlichkeit und die Turnaround-Zeiten wurden anhand öffentlich zugänglicher Daten geschätzt und in das Modell aufgenommen.
Um die Stochastizität der aktuellen Flugdaten zu berücksichtigen, wurden die Flugzeitverteilungen aus den Fluginformationen ermittelt, die für zwei Wochen im Juni 2017 für Fluggesellschaften veröffentlicht wurden, die den Flughafen Mexiko-Stadt anfliegen. Mexikanische Low-Cost- und Full-Service-Fluggesellschaften wurden einzeln analysiert, während andere Fluggesellschaften nach Kontingenten gruppiert wurden, da sie ein ähnliches Verhalten zeigten. Die Verteilungen der Verspätungen konnten hauptsächlich an Gamma- und Weibull-Verteilungen angepasst werden; die Verspätungsverteilungen folgten in allen Fällen einer Weibull-Verteilung. Die täglichen Linienflüge für den Zeitraum vom 1. bis 8. Januar 2013 wurden mit den im vorherigen Schritt ermittelten realistischen Flugzeiten angepasst, und der von Januar 2013 bis 2017 beobachtete Anstieg der Gesamtzahl der Flüge um 17 % wurde berücksichtigt, indem Zufallsflüge mit derselben Herkunft, Fluggesellschaft, Ausrüstung und Häufigkeitsverteilung wie die registrierten Flüge erzeugt wurden.
In einem ersten Schritt wurde das Simulationsmodell verwendet, um ein Bodenverspätungsprogramm in MEX zu bewerten. Dabei handelt es sich um eine spezielle Initiative zur Steuerung des Verkehrsflusses, bei der eine Bodenverspätung am Abflughafen für eine reduzierte Anzahl von Flügen eingeführt wird, wenn die Kapazität am Ankunftsflughafen überschritten wird. Ziel war es, die Empfindlichkeit des Systems gegenüber einer Änderung des Schwellenwerts, bei dem das Bodenverspätungsprogramm ausgelöst wird, zu ermitteln. Das Modell wurde auch verwendet, um die Auswirkung der Flugdauer und der Schwankungen der Abfertigungszeiten auf die allgemeine Pünktlichkeit und die Überlastung des Flughafens sowie auf die Effektivität des auferlegten Bodenverspätungsprogramms zu analysieren.
Die Auswirkungen auf das Geschäft
Schlussfolgerung und zukünftige Arbeit
Wir stellen ein ereignisdiskretes Simulationsmodell vor, das wir für die Analyse der Effektivität des Bodenverspätungsprogramms verwenden, das derzeit von den mexikanischen Flughafenbehörden als Maßnahme zur Behebung von Kapazitätsungleichgewichten eingeführt wird. Die Stochastizität der Flugdauer, der Pünktlichkeit und der Abfertigungszeiten werden in das Modell einbezogen, um zu analysieren, wie die Wirksamkeit des Bodenverspätungsprogramms von seinen Parametern beeinflusst wird.
Simulationsläufe über mehrere Szenarien deuten darauf hin, dass im speziellen Fall des Flughafens von Mexiko-Stadt die Anwendung des Bodenverspätungsprogramms mit 34 Ankünften pro Stunde in Kombination mit einer Entscheidungsregel, welche Flugzeuge in das Programm aufgenommen werden sollen, die bevorzugte Option für akute Überlastungsprobleme ist. Bei schwerer und chronischer Überlastung kommen trotz des Bodenverspätungsprogramms weiterhin Langstreckenflüge an, was die Gesamtverspätung für die betroffenen Flüge unannehmbar erhöhen kann. In diesem Fall könnte die Streichung von Flügen in Kombination mit der untersuchten Managementinitiative eine Option sein. Wenn das Programm mit 34 Ankünften pro Stunde aktiviert wird, sind 200 bis 300 Flugzeuge pro Woche betroffen, und die Gesamtverspätungszeit sinkt auf durchschnittlich 30 Minuten pro betroffenem Flug, was auch den Unmut der Fluggäste verringert.
Die Studie hat gezeigt, dass die Stochastizität des Problems die Reaktion des Systems stark beeinflusst. Obwohl die Verteilungen von Flugzeiten, Verspätungen und Abfertigungszeiten ermittelt wurden, war es aufgrund der begrenzten Menge an verfügbaren realen Daten derzeit nicht möglich, die Ursachen für Verspätungen oder lange Abfertigungszeiten zu analysieren oder Unterschiede zwischen den Verteilungen für alle Flugzeug-, Abflug-, Ziel-, Drehkreuz- und Fluggesellschaftstypen zu erkennen. In einer zukünftigen Studie wird die stochastische Natur von Verspätungen und Abfertigungszeiten eingehender untersucht werden, und verschiedene Arten von Verspätungen, die die Überlastung des MEX-Flughafens beeinflussen, werden in die Studie einbezogen werden. Das Modell kann leicht an Drehkreuzflughäfen und/oder Flughafennetze in anderen Regionen der Welt angepasst werden.