Key takeaways
- Luchtvaartmaatschappijen maken gebruik van “machine learning” om gate-toewijzingen te optimaliseren.
- Geavanceerde technologieën zoals kwantumcomputing zijn veelbelovend voor verdere optimalisatie.
- Het implementeren van deze technologieën kan de wachttijden voor passagiers en het brandstofverbruik verminderen.
Bij gate-allocatie op luchthavens wordt voor elke aankomende en vertrekkende vlucht de meest geschikte gate bepaald. Deze ogenschijnlijk eenvoudige taak vormt een complexe uitdaging vanwege de vele factoren waarmee rekening moet worden gehouden, waaronder voorkeuren van luchtvaartmaatschappijen, overstaptijden voor passagiers, vliegtuigtype, toewijzing van start- en landingsbanen en operationele efficiëntie.
Vorderingen in technologie
Traditioneel berustte dit proces op handmatige methoden en basissoftware zoals Excel-spreadsheets. De toenemende complexiteit van luchthavenactiviteiten heeft echter geleid tot de toepassing van meer geavanceerde technologieën. Luchtvaartmaatschappijen maken steeds meer gebruik van machine learning algoritmes om de toewijzing van gates in real-time te optimaliseren, waardoor de taxitijden, het brandstofverbruik en de wachttijden voor passagiers afnemen.
Machine learning is een deelgebied van AI dat draait om het gebruik van omvangrijke datasets om een model te ontwikkelen. Dit model wordt vervolgens verfijnd om de prestaties en uitkomsten geleidelijk te verbeteren.
Invoering en resultaten
American Airlines heeft bijvoorbeeld een Smart Gating-systeem geïmplementeerd op Dallas Fort Worth International Airport dat machine learning gebruikt om de meest efficiënte gate te bepalen voor elk aankomend vliegtuig. Dit systeem heeft de taxitijden van vliegtuigen aanzienlijk verkort, waardoor jaarlijks naar schatting 1,4 miljoen liter vliegtuigbrandstof wordt bespaard.
Toekomstige ontwikkelingen
Met het oog op de toekomst onderzoekt Lufthansa Industry Solutions het potentieel van kwantumcomputers om een revolutie teweeg te brengen in de toewijzing van gates. Kwantumcomputers maken gebruik van de unieke eigenschappen van qubits om complexe problemen veel efficiënter op te lossen dan traditionele computers.
Hoewel kwantumcomputers zich nog in een vroeg stadium bevinden, zijn ze veelbelovend voor het optimaliseren van gate-toewijzingen, zelfs in grote en dynamische luchthavennetwerken, door te reageren op realtime veranderingen en mogelijk de transittijden van passagiers met wel 50 procent te verkorten. Naarmate de capaciteitsbeperkingen op luchthavens toenemen, kan deze technologische vooruitgang cruciaal blijken voor het maximaliseren van de operationele efficiëntie en het verbeteren van de algehele passagierservaring.
Wil je toegang tot alle artikelen, geniet tijdelijk van onze promo en abonneer je hier!