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Flughafen- und Passagiermanagement

Aufgrund der engen Vernetzung zwischen den Flughäfen untereinander und zu den bodengebundenen Verkehren ist das effiziente Management der lokalen Betriebsabläufe von entscheidender Bedeutung für die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems. Der smarte Passagier der Zukunft erwartet einen reibungslosen Transfer innerhalb des Verkehrssystems. Die Planung und Entscheidungen auf seiner Reise trifft der Passagier aufgrund eigener Informationen (bspw. Google Maps). Das hierbei entstehende Ungleichgewicht zwischen den Steuerungsinstanzen (bspw. Flughäfen: können steuern, haben aber  nur begrenzte Informationen) und den Passagieren (haben  Informationen, aber keine Möglichkeit zur Prozessbeeinflussung) gilt es zu überwinden. Auch übernehmen die Passagiere immer mehr die eigentlichen Serviceaufgaben am Flughafen (Check-In, Gepäckaufgabe) und es ist zu erwarten, dass die Digitalisierung und Automatisierung das heutige Bild eines Flughafens nachhaltig ändert.

 

Das Forschungsfeld kann prinzipiell in zwei große Bereiche aufgeteilt werden: Flughafenterminal (Landseite) und das Flughafen Vorfeld (Luftseite). Die Themen im Bereich Flughafenterminal adressieren hauptsächlich die Abfertigungsprozesse für die Passagiere und das Management der Passagiere unter Berücksichtigung individueller Anforderungen. Im Bereich Vorfeld geht es um alle Operationen rund um die Abfertigung von Flugzeugen, der Optimierung von Prozessabläufen während der Abfertigung, Konzepte zur Automatisierung sowie der Erhebung und Verarbeitung von Sensor-/Prozessdaten.

Flughafenterminal - Landseite

Themen

Digitale, virtuelle Kabine + Sensorumgebung

Die Flugzeugkabine ist eine beengte Umgebung, in der die Passagiere vor dem Start des Flugzeuges ihre zugewiesenen Sitze einnehmen, bzw. nach der Landung diese wieder verlassen. Eine aktive Steuerung (Optimierung) ist hierbei nur bedingt möglich. Ein wesentlicher Punkt hierbei sind fehlende Informationen über den Status in der Kabine, da keine Sensoren hierfür zur Verfügung stehen. Durch den Entwurf und die Umsetzung einer virtuellen Kabine sollen die Grundlagen für eine Lagedarstellung in Echtzeit, die Entwicklung neuer Services und Produkte sowie eine adaptive Verfahrensgestaltung ermöglichen.

 

Smarter Passagier – Kommunikation und reibungsfreie Verbindungen

Der smarte, vernetzte Passagier trifft eigenständige Entscheidungen innerhalb des Verkehrssystems und hat ein individuelles Informationsmanagement. Der Wunsch von verschiedenen Systemeignern (bspw. Flughafen oder Airlines) Kontrolle über die Daten des Passagiers zu erlangen ist zumeist erfolglos, da gerade der Zustand des Verkehrssystems entlang der An-/Abreisewege durch größere Datenanbieter (bspw. Google Maps) viel umfangreicher bereitgestellt werden kann (bspw. Staumeldung oder Vorhersagen der Reisezeit). Der Passagier bleibt also bis kurz vor seinem Erscheinen im Terminal und nach dem Verlassen des Terminals für die Systemeigner unsichtbar. Eine effiziente Abfertigung der Passagiere ist somit nur bedingt möglich. Vor diesem Hintergrund ist es zu erwarten, dass sich die zukünftigen Prozesse an Flughäfen nachhaltig verändern werden. In unseren Forschungsarbeiten untersuchen wir die Auswirkungen des sich unabhängig und eigenständig optimierenden Passagiers im Verkehrssystem.

 

Energie-Management im Flughafenterminal

Die Abfertigungsprozesse am Flughafen sind flugplanorientiert und erfordern je nach Betriebskonzept und Auslastung eine unterschiedliche Nutzung von verschiedenen Infrastrukturen (bspw. Schalteröffnungszeiten). Der Passagier folgt den Abfertigungsschritten im Terminal und wird hierbei durch verschiedene Bereiche bis zum Abfluggate geführt. Mit einem Fokus auf den Energieverbrauch im Terminal (Heizung, Lüftung, Klimatechnik), könnten die dynamischen Passagierprozesse einen signifikanten Einfluss auf die Effizienz des Gebäudemanagements haben. Ein holistischer Ansatz einer kombinierten Gebäude- und Passagiersteuerung soll die Potenziale aufzeigen und effiziente Betriebskonzepte entwickeln.

 

Vorhersage von Prozessabläufen und -zeiten

Datengetriebene Verfahren können auf Korrelationen in den Abläufen am Flughafen hinweisen, die aufgrund der komplexen Wechselwirkungen nur unzureichend bekannt sind. Diese Wechselwirkungen sind somit auch nicht Teil von Simulationsumgebungen, welche somit weiterhin Verbesserungspotenzial aufweisen. Eine Trennung von daten-getriebenen Verfahren und modell-basierten Verfahren erscheint wenig zielführend. Zum einen müssen bereits bekannte Korrelationen nicht erst in Datenanalysen „gefunden“ werden, zum anderen können neue Korrelationen erstellte Modelle aufwerten und zu einer höheren Genauigkeit in simulierten Szenarien führen. Ein weiterer Aspekt liegt in der Entwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens, für die ein großer Satz an Trainingsdaten notwendig ist. Diese stehen jedoch zumeist nicht zur Verfügung. Modell-basierte Simulationen können hier eingesetzt werden, um die fehlenden Daten zu generieren und die prinzipielle Eignung der Verfahren zu testen und die Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren. Somit können die Modelle bereits grundlegende Aspekte erlernen und sind auf die spätere Anwendung in der realen Umgebung angemessen angepasst.

 

Neue Anforderungen

Die COVID-19-Pandemie hat gezeigt, dass neben den Anforderungen der Verkehrssicherheit (Safety) und Luftsicherheit (Security) auch Anforderungen zur Reduktion von epidemischen Ausbreitungen einen großen Einfluss auf die Prozessabläufe am Flughafen haben. Es ist zu erwarten, dass diese Anforderungen auch permanent in der strategischen Planung und im Betrieb eines Flughafens berücksichtigt werden müssen. Je nach aktueller Lage, muss ein Flughafen zeitnah reagieren und die notwendigen Prozesse (re-) aktivieren können. An der Professur werden neue Betriebskonzepte für und in Flughafenterminals entworfen und mit den obigen Forschungsarbeiten zum smarten Passagier und dem gekoppelten Energiemanagement verbunden.

 

Technologien

  • Airport in a Lab: Anwendungen von Simulationsumgebungen von Airport-Terminals und Entwicklung von Modulen zur Integration des Gebäudemanagements
  • Aufbau und Betrieb einer virtuellen Passagierkabine (mixed-reality)
    • Abbildung von Interaktion in einer digital vernetzten Kabine
    • Integration und Test innovativer Kabinen- und Passagierprozesse (location-based services)
  • Maschinelles Lernen (KI) unter Verwendung von simulierten Datenmengen und (Teil-) Validierung in virtuellen Umgebungen

 

Veröffentlichungen (Auszug)

A combined optimization–simulation approach for modified outside-in boarding under COVID-19 regulations including limited baggage
M Schultz, M Soolaki, M Salari, E Bakhshian (2022). Journal of Air Transport Management 106, 102258

Multipath-Assisted Radio Sensing and State Detection for the Connected Aircraft Cabin
J Ninnemann, P Schwarzbach, M Schultz, O Michler (2022). Sensors 22 (8), 2859

The Rise of the Smart Passenger I: Analysis of impact on Departing Passenger Flow in Airports
MM Mota, P Scala, M Schultz, D Lubig, M Luo, EJ Perez (2021). 11th SESAR Innovation Days

COVID-19: Passenger Boarding and Disembarkation
M Schultz, M Soolaki, E Bakhshian, M Salari, J Fuchte (2021). USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar

Flughafenvorfeld – Luftseite

Themen

Ressourcen- und Gate-Zuweisungen

Auf dem Flughafenvorfeld werden die Flugzeuge abgefertigt und alle notwendigen Ressourcen hierfür bereitgestellt. Abweichungen von den geplanten Abläufen durch Verspätungen im Laufe des Tages erfordern stetige Anpassungen der ursprünglichen Planung unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Randbedingungen (bspw. Startslots, Umsteiger, begrenzter Platz auf dem Vorfeld). Das Ziel unserer Forschung besteht im Aufbau einer anwendungsnahen Simulationsumgebung, in der eine Vielzahl an Akteuren teilhaben (bspw. Vorfeldverkehre, Bodenabfertiger). So können die optimierten Konzepte direkt in einer interagierenden, virtuellen Umgebung auf ihre Umsetzungsfähigkeit getestet werden. Ebenso wie bei den landseitigen Prozessen sollen für Verfahren des maschinellen Lernens eine große Datenmenge erzeugt werden. Der Fokus liegt hierbei auf dem Turnaround, welcher durch einzelne Meilensteine (Zeitstempel im Ablauf) beschrieben wird und unter Verwendung von (un-) vollständigen Daten vorhergesagt werden soll.

 

Automatisiertes Vorfeld und neue Technologien

Durch die Verfügbarkeit leistungsfähiger Technologien können zunehmend Prozesse automatisiert werden. Auch der Flughafen, als eine in sich abgeschlossene Umgebung mit klaren Zutrittsrestriktionen und einfachen Verkehrsregeln, ist eine ideale Umgebung für eine schrittweise Automatisierung. Zunächst muss jedoch ein Lagebild des Flughafens durch eine angemessene Sensorik erzeugt werden. Diese Sensoren können verschiedenartig und (a) Teil der Infrastruktur, (b) in den Fahrzeugflotten integriert und (c) in den Flugzeugen verbaut sein. Die anwendungsnahe Simulationsumgebung wird hierfür um die charakteristischen Eigenschaften von Sensoren ergänzt und diese in einer Sensorumgebung integriert. Da die Datengrundlage eine Simulation ist (Lage aller Elemente ist bekannt), können Untersuchungen zur Abdeckung und Qualität der notwendigen Sensorrückmeldungen durchgeführt werden. Parallel zur Integration von Sensoren, werden auch die Auswirkungen von neuen Technologien auf die Abfertigungsprozesse untersucht (bspw. Einsatz elektrischer Fahrzeugflotten).

 

Virtual Reality

Die Arbeitsplätze der Operateure werden sich ebenso wie die Arbeitsumgebung an die Möglichkeiten neuer Technologien anpassen. Virtual Reality ist eine Schlüsseltechnologie, um auch aus entfernten Positionen umfangreiche Informationen über das zu überwachende System zu erhalten. Virtual Reality bedeutet in diesem Zusammenhang aber nicht die Kopie einer realen Umgebung, sondern vielmehr das Bereitstellen und Hervorheben von relevanten Informationen und Elementen. Die müssen jedoch aus den zur Verfügung stehenden Daten abgeleitet und in geeignete Informationen für den Operateur überführt werden. Beispielsweise könnten geplante Bodentrajektorien von Flugzeugen eingeblendet werden, um kritische Kreuzungsbereiche zu markieren oder Informationen über den Ablauf des Turnarounds jedes Flugzeuges bereitgestellt werden.

 

Echtzeitsteuerung von Flughafenprozessen

Für die Steuerung eines Flughafens müssen Information von verschiedenen Bereichen (Luftseite, Landseite) und von verschiedenen Systemeignern (bspw. Flughafen, Airline, Flugsicherung, Abfertigungsdienste) zusammengeführt werden. In einem integrierten Managementkonzept werden Entscheidungen gemeinsam unter Berücksichtigung der jeweiligen Zielfunktionen getroffen. Aus der Beobachtung von Flugzeugbewegungen (ADS-B Daten) können bereits generalisierte Betriebskonzepte abgeleitet und einfache Prozessvorhersagen getroffen werden, ohne eine vertiefte Kenntnis des jeweiligen Flughafens zu haben. Ziel der Forschung  in diesem Bereich ist eine daten-sparsame Umsetzung einer vereinfachten AOCC (Airport Operation Control Center) Umgebung, welche in der fortgeschrittenen Entwicklung mit den Darstellungen aus einer realen Umgebung gegenübergestellt wird.

 

Technologien

  • Erstellen eines virtuellen Flughafens (Luftseite) und Mapping mit Prozesssimulationen von spezifischen Vorfeldprozessen
  • Simulation von Vorfeldverkehren (Anylogic) und Kopplung mit der Simulation von virtuellen Sensoren (BlAInder)
  • Ableitung eines Lagebilds aus den Sensorrückmeldung und Abgleich mit der virtuellen Umgebung zur Identifikation von technologischen Anforderungen (Abdeckung: Qualität vs. Quantität)
  • Modell-basierte Prozesssimulation für Training daten-getriebener KI-Lösungen (modellunterstütze Datenergänzung)
  • Zusammenführung von spezifischen Sensorsimulation in einer gemeinsamen Plattform für anwendungsnahe Konzeptumsetzung und Bewertung zukünftiger Technologien
  • Aufzeichnen und Verarbeiten von ADS-B Daten, Echtzeitdarstellung von Flughafenprozessen

 

Veröffentlichungen (Auszug)

Data-driven airport management enabled by operational milestones derived from ADS-B messages
M Schultz, J Rosenow, X Olive (2022). Journal of Air Transport Management 99, 102164

Modeling Aircraft Departure at a Runway Using a Time-Varying Fluid Queue
E Itoh, M Mitici, M Schultz (2022). Aerospace 9 (3), 119

Synthetic Training of Neural Networks for Semantic Segmentation of LiDAR Point Clouds
M Schultz, S Reitmann, B Jung, S Alam (2022). International Workshop on ATM/CNS

Optimal Schedule Recovery for the Aircraft Gate Assignment with Constrained Resources
E Asadi, M Schultz, H Fricke (2021). Computers and Industrial Engineering 162, 107682

Agent-based simulation for aircraft stand operations to predict ground time using machine learning
M Luo, M Schultz, H Fricke, B Desart, F Herrema, RB Montes (2021). IEEE/AIAA 40th Digital Avionics Systems Conference (DASC), 1-8

Future aircraft turnaround operations considering post-pandemic requirements
M Schultz, J Evler, E Asadi, H Preis, H Fricke, CL Wu (2020). Journal of Air Transport Management 89, 101886