Le défi
par Miguel Mujica Mota, Paolo Scala et Nico DeBock (Université des sciences appliquées d'Amsterdam)
Présenté lors de la Conférence d'hiver sur la simulation 2016
La capacité de Schiphol à Amsterdam est limitée à 500 000 mouvements de trafic aérien par an et atteint actuellement sa limite. Pour cette raison, le groupe Schiphol a décidé de détourner le trafic non lié au hub vers l'aéroport régional de Lelystad. Cet aéroport sera modernisé pour accueillir le trafic commercial, principalement les transporteurs à bas prix. Nous avons utilisé une approche "diviser pour régner" dans les modules SIMIO dans lesquels nous avons inclus les principaux éléments du système, à savoir l'espace aérien, la piste, les voies de circulation et les tribunes de l'aéroport pour analyser les performances futures et les problèmes opérationnels potentiels de l'aéroport. Une analyse des différentes zones opérationnelles du système a été réalisée et nous avons pu identifier les problèmes dus à la dynamique émergente une fois que les différents sous-systèmes ont interagi entre eux.
Introduction
Amsterdam Schiphol (AMS) est le principal aéroport des Pays-Bas et le cinquième aéroport le plus fréquenté d'Europe en 2014 en termes de trafic de passagers (ACI, 2014). AMS est également le principal hub de KLM, qui a fourni 54 % des sièges disponibles à l'aéroport en 2013, et un aéroport majeur pour l'alliance sky team, dont les membres sont responsables de 66,3 % du trafic de l'aéroport en termes d'ATM (Schiphol Mag,2014). Pour des raisons environnementales, la capacité est limitée à 500 000 mouvements de trafic aérien par an (atterrissages et départs). En 2015, l'aéroport a enregistré 450 679 mouvements, soit 90 % du plafond imposé (Schiphol Group, 2016). Étant donné que l'exploitation approche de ses limites, Schiphol Group souhaiterait soutenir la stratégie de l'aéroport en redistribuant le trafic non lié à la plate-forme vers d'autres aéroports aux Pays-Bas afin de réduire la capacité de Schiphol tout en continuant à soutenir le développement de la région. L'autre solution consiste à moderniser l'aéroport de Lelystad (LEY) pour attirer les vols commerciaux des villes et régions européennes, en mettant l'accent sur les destinations touristiques. De cette manière, LEY jouera un rôle important dans le système multi-aéroport des Pays-Bas, composé actuellement d'Amsterdam, de Rotterdam et d'Eindhoven. Etant donné que ce sont les compagnies aériennes qui prennent la décision de voler ou non vers LEY, il est important d'étudier les indicateurs de performance du futur aéroport afin d'avoir une meilleure vision et une meilleure gestion de la capacité du système multi aéroportuaire (De Neufville 1995) qui répondra à la demande de la région.
Les auteurs ont développé un modèle de simulation (Banks et al. 2010) de l'aéroport afin d'identifier les meilleures configurations pour les objectifs poursuivis par l'opérateur (Mujica et al. 2015). La présente étude de cas présente l'une des analyses des différentes ressources du système qui affecteront la capacité et les IP de l'installation étudiée.
La solution
Approche méthodologique
Afin de réaliser une analyse approfondie du futur aéroport et d'utiliser efficacement les ressources, une approche méthodologique a été suivie. Il s'agit d'une approche "diviser pour régner" d'une analyse basée sur un modèle pour identifier les facteurs qui affectent la performance des sous-systèmes, puis les modèles indépendants ont été superposés pour développer un modèle intégral. Nous avons utilisé des modèles stochastiques basés sur l'approche des systèmes à événements discrets (DES) de SIMIO, un outil dont les caractéristiques orientées objet ont permis une mise en œuvre aisée de la méthodologie. Le modèle développé est dynamique, stochastique et asynchrone. Il est composé de différents sous-modèles qui représentent les sous-systèmes identifiés de l'environnement aéroportuaire. Cette approche permet d'évaluer les performances indépendantes des sous-systèmes et, après le couplage, de nouvelles restrictions sont imposées dans le modèle final. La figure suivante illustre l'architecture des différents modèles développés.
Nous avons réalisé une conception expérimentale pour comprendre la performance du système et cela nous a permis d'augmenter les dépendances de performance pour les ressources suivantes :
- Impact des véhicules à escaliers sur le retard dans l'espace aérien
- Impact des camions en vrac et des chargeurs sur le retard de la TMA
- Effet des escaliers dans le retard sur le temps hors bloc
- Impact du temps de rotation avec le carburant, l'eau et les véhicules à escaliers.
L'impact commercial
Conclusions et travaux futurs
Nous avons présenté les résultats de l'analyse du modèle complexe d'un aéroport en cours de développement aux Pays-Bas. Ce modèle a été développé en couplant différents modèles de sous-systèmes développés dans SIMIO. Le modèle final a permis d'identifier les dépendances et l'impact de la variabilité des performances de l'espace aérien et du côté piste. Nous avons identifié les principaux facteurs d'amélioration du système et les situations dans lesquelles le système dépend fortement du nombre et des types de véhicules utilisés. Le groupe Schiphol pourrait évaluer le temps de rotation prévu et la configuration la plus performante en fonction du nombre de véhicules.