Montreal International Airport: Simulation for Early Bag Storage System Implementation

Montreal International Airport: Simulation for Early Bag Storage System Implementation

Überblick

GSS Inc. ist ein kanadisches Ingenieurunternehmen, das strategische und technische Beratungsdienstleistungen mit einem starken Fokus auf Simulation und Optimierung im Kontext großer Infrastruktur- und Transformationsprojekte anbietet. GSS unterstützt Kunden in verschiedenen Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, Flughäfen, Transportwesen, Logistik und Fertigung. Zu den weltweiten Kunden zählen Johnson & Johnson, Bombardier, ABB, Nikon sowie kanadische Regierungsbehörden.

Der Montreal International Airport ist der drittgrößte Flughafen in Kanada und einer der wichtigsten Flughäfen in Nordamerika in Bezug auf Verbindungen. Dort fliegen 34 Fluggesellschaften 148 Direktziele an, von denen sich die meisten im Ausland befinden. Der Montreal International Airport, der seit mehr als zwölf Jahren Kunde von GSS ist, bat GSS um Unterstützung bei der Planung eines Early Bag Storage (EBS), da der Passagierverkehr in letzter Zeit erheblich zugenommen hat.

Problemstellung

In den letzten fünf Jahren hat der Passagierverkehr am Flughafen Montreal um 32 % zugenommen und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen Jahresrate von über 4 % weiter wachsen. Dies führte dazu, dass der Flughafen zahlreiche Infrastrukturprojekte startete, um seine Kapazitäten bei allen Unterstützungsdienstleistungen zu erweitern. Dies gilt auch für das Gepäckabfertigungssystem (baggage handling system, BHS).

Das BHS umfasst mehrere Stufen des Gepäckflusses vom Passagier zum Flugzeug. Die Passagiere geben ihr Gepäck zunächst an den Check-In- oder Drop-Off-Punkten ab. Das Gepäck fließt dann über Förderbänder zum Sprengstoffdetektionssystem (explosive detective system, EDS) und wird dann zum Auslauf geschickt, bei dem es sich im Grunde um eine Reihe von Piers und Gepäckkarussells handelt, in denen die Gepäckstücke bis zum Abflug aufbewahrt werden. Auf der letzten Etappe überführen spezielle Kleinwagen (ULDs) das Gepäck zum Flugzeug.

Die Kapazität dieses Systems am Flughafen Montreal war aufgrund der festen Anzahl von Piers und Gepäckkarussells begrenzt. Gleichzeitig war die Nachfrage mit gewissen Schwankungen behaftet und zeitweise höher als die BHS-Leistungsfähigkeit. In diesen Zeiträumen starteten zu viele Flugzeuge. Der Zeitplan konnte aber nicht geändert werden, da es viele Faktoren gab, darunter einige, die nicht vom Flughafen abhängig waren.

Das Problem könnte gelöst werden, indem die Kapazität des BHS erhöht wird, indem mehr Förderbänder, Piers und Gepäckkarussells gebaut werden. Kurzfristig war dies jedoch nicht möglich, während das Problem zeitnah eine wirksame Lösung erforderte. In der Zwischenzeit entschied sich die Flughafenleitung für die Implementierung eines Early Bag Storage (EBS) und plante große Investitionen in dieses System. Das EBS ist das zentralisierte automatisierte Lager, in das das Gepäck von Passagieren, die früh zum Flughafen kommen, bis zu dem Moment aufbewahrt werden kann, an dem ein Pier für einen bestimmten Flug geöffnet ist. Daher kamen die Manager in Zusammenarbeit mit den GSS-Beratern auf die Idee, dass das EBS auch bei Reduzierung der Spitzen helfen und das Zuweisungsfenster der Piers verringern könnte, um in der Spitzenzeit mehr Flüge unterzubringen.

Ziel der Simulation war es, die optimale EBS-Konfiguration und die Flugliste zu identifizieren, um die betrieblichen Anforderungen mit den folgenden Betriebsprinzipien abzustimmen:

Lösung

Systemische Ansicht der Gepäckabfertigung am Flughafen.

Im Rahmen dieses Projekts half das Modell der Führung der Flughafenplanung bei der Entwicklung des Zeitplans für die gesamte Gepäckabfertigung: Welcher Pier und wie viel Zeit sollte für jeden Flug reserviert werden, welches Gepäck sollte abhängig vom Abflugplan im EBS aufbewahrt werden, die Gepäckmenge und die Betriebsbeschränkungen des Gepäckabfertigungssystems. Da es sich um ein Optimierungsproblem mit mehreren Kriterien und Tausenden von Agenten und Faktoren handelte, beschlossen die Ingenieure, einen digitalen Zwilling zu erstellen.

Zu Beginn organisierten die GSS-Spezialisten die Zusammenarbeit mit den zugehörigen Flughafenabteilungen, Fluggesellschaften und anderen betroffenen Parteien, um deren Bedürfnisse zu verstehen und eine anwendbare Lean-Design-Lösung zu finden. Es wurde beschlossen, in den ersten zwei Jahren während des Aufbaus der automatisierten Infrastruktur ein manuelles EBS (bei dem die Mitarbeiter das Gepäck handhaben) zu implementieren und anschließend ein vollautomatisiertes Lager einzurichten.

Es gab drei Phasen der Modellentwicklung:

  1. Basierend auf der Analyse des historischen Gepäckankunftsprofils pro Flug wurde ein Simulationsmodell entwickelt, um den erwarteten Gepäckfluss des BHS abzuschätzen. Das Modell wird auch verwendet, um die beste Kombination der Flugzuordnung zu finden und die Kandidatenflüge für die Reduzierung der Spitzen auszuwählen. Mit dem EBS werden verschiedene Szenarien von Fluglisten generiert und getestet, um die beste Konfiguration unter Berücksichtigung der Kapazität und der technischen Einschränkungen auszuwählen.
  2. Da der Bau der automatisierten Lösung ungefähr 2 Jahre dauert, wird eine temporäre Lösung implementiert, bei der es sich um ein manuelles EBS handelt (Flughafenpersonal verwaltet die Taschen und legt sie in die Wagen). Die zweite Modellierungsphase ist eine Simulation dieses manuellen Betriebs, einschließlich der logistischen und betrieblichen Einschränkungen (Taschen werden in temporären Wagen anstelle einer automatisierten Infrastruktur aufbewahrt). Dieses Modell verwendet als Eingabe dieselbe Flugliste und ermöglicht es den Flughafenmanagern, die beste Personalzuordnung zu definieren und der Flugliste bei Bedarf bestimmte Einschränkungen hinzuzufügen.
  3. Nun wird die Simulation des vollautomatisierten EBS und dessen Integration in bereits vorhandene automatisierte BHS entwickelt. Auf diese Weise werden die Ingenieure einen digitalen Zwilling des vollständigen Gepäckabfertigungssystems bauen.

GSS entschied sich für AnyLogic als Plattform für die Simulation der Optimierung mehrerer Simulationskriterien, da diese Software die komplexe Modellierung vereinfacht. Dank AnyLogic konnten Ingenieure sowohl die Prozessmodellierungs- als auch die Materialflussbibliothek verwenden, die das Modellieren aller Förderbänder, Piers und Gepäckkarussells erheblich vereinfachten. Die Flexibilität von AnyLogic ermöglichte es, Entscheidungen auf hoher und niedriger Ebene in einem Modell zu kombinieren. Die Software ermöglichte es den Ingenieuren, Datenbanken, Excel-Dateien und externe Bibliotheken sowie einige in R geschriebene Skripte zu integrieren, um das Gepäckankunftsprofil einfach in das Modell zu integrieren. AnyLogic bot auch die Möglichkeit der Prozessautomatisierung und die Geschwindigkeit, um viele Was-wäre-wenn-Szenarien in einem Optimierungskontext mit mehreren Einflussfaktoren und KPIs auszuführen.

Ergebnis

Der Montreal International Airport hat sich mit einem Simulationswerkzeug zur Entscheidungsunterstützung ausgestattet, mit dem der Flughafen bessere Entscheidungen treffen und komfortable Lösungen für die wichtigsten Interessenvertreter finden kann, was für solche Infrastrukturprojekte von entscheidender Bedeutung ist. Mit diesem mehrphasigen Ansatz gelang es dem Flughafen, das Serviceniveau zu halten und die gestiegene Nachfrage zu befriedigen.

In Bezug auf Kosteneinsparungen wäre es teurer, einen zusätzlichen Sortierer mit 10 Piers zu bauen. Projektbezogene Einsparungen können jetzt in andere wichtige Infrastrukturprojekte investiert werden, die der Flughafen Montreal aufgrund der gestiegenen Nachfrage gestartet hat.

Die anhand des Modells erarbeitete EBS-Entscheidung ermöglichte es dem Flughafen, auch zahlreiche Kosten aufgrund minderer Qualität zu vermeiden. Insbesondere wurde es möglich:

Sehen Sie sich das Video von Alvaro Gil an, der diese Fallstudie bei The AnyLogic Conference vorgestellt hat. Sie können auch die Präsentationherunterladen.

Ähnliche Fallstudien

Mehr Fallstudien

Get a brochure with industry case studies

herunterladen