Web-сервисы для поддержки принятия решений в авиакомпаниях

Шкляев Алексей Анатольевич, генеральный директор ООО «Децима»

Бобряков Валерий Григорьевич, генеральный директор ООО «Софт-Аэро»

При CONVID-19, карантине, закрытии границ, резком снижении пассажиропотока ярче видны финансовые потери. Пока все дома, найдем параметры эффективности авиакомпаний и возможные инструменты ее повышения.

Рассмотрим конкретный Web-сервис поддержки принятия решений в авиакомпании (АК). В общем случае данный сервис должен учитывать базовые параметры производственной деятельности: парк ВС, персонал, расписание, метеоданные, аэронавигационная информация. Задачей этого сервиса является выполнение оперативного анализа базовых параметров и заблаговременное предупреждение об их ухудшении.

Пусть первой количественной мерой будет число ВС в воздухе. Само по себе это значение слабо определяет эффективность производственной деятельности, поэтому приведем его к парку ВС АК. Будем рассматривать два параметра: количество ВС в воздухе и количество ВС на парковках. Так у нас появляется чувствительный параметр АК – процент ВС в воздухе от парка авиакомпании (%ВС↑). Это уже позволит перейти к сравнению авиакомпаний по критериям «хуже-лучше».

Пусть второй количественной мерой будет среднесуточное время ВС в воздухе. Приведем это значение к общему количеству ВС в воздухе. Нормируем ежедневный налет ВС к маркеру 10 часов. Получаем параметр — процент ВС в воздухе с налетом менее 10 часов. (%ВС↑<10часов). К этому параметру напрашивается желание видеть распределение суточных налетов ВС по типам, так как большинство самолетов в лизинге. Пусть предложенные параметры выглядят в создаваемом Web-сервисе так, как показано на рисунке 1.

Рис.1 Web-сервис для АК. Показатели: процент ВС в воздухе (%ВС↑, (70/(70+122)) и процент ВС в воздухе с ежедневным налетом менее 10 часов (%ВС↑<10часов) с разбивкой по типам.

Очевидно, что чувствительным показателем является нахождение ВС на стоянках продолжительное время. Это косвенно отражает количество «лишних» ВС (%ВС>суток). Нормируем данный параметр ко времени простоя более 2 суток. Пусть в создаваемом Web-сервисе данный параметр отображается в виде, представленном на рисунке 2.

Рис 2. Web-сервис для АК. Показатель – количество ВС АК на стоянке более 2 суток

В конечном итоге оценка эффективности сводится к деньгам. Введем параметр прямого влияния на деньги – загрузка самолета. Нормируем данный показатель как процент к ВС в воздухе с загрузкой менее 50%. Пусть он отображается в Web-сервисе как $%99.

Посмотрим, что у нас получилось на примере авиакомпании С7. Оперативная информация о ВС АК представлена на сайте s7.flyrf.ru и снимок экрана на рисунке 3.

Рис.3 Web-сервис оценки эффективности ВС в воздухе АК С7.

Проведем сравнительную оценку различных авиакомпаний по предложенным параметрам. Результаты оценки представлены на рисунках 4-6.

Рис.4 Среднесуточный процент ВС от парка АК в воздухе

Рис.5 Распределение полетов ВС АК в течение суток

Рис.6 Распределение полетов АК С7 в течение суток

Если внимательно посмотреть на статистику, то видно, что все АК стараются равномерно распределять полеты в течение суток. Нет «ночных-дневных» пиков. Потом в нашем небе всегда где-то день. Это означает, что предложенные параметры поддержки при принятии решений в АК являются устойчивыми во времени и нет особого смысла формировать ежедневные отчеты, на что сейчас задействовано несметное число сотрудников АК и ИТ-сервисов статистической обработки данных. Руководителям АК достаточно постоянно видеть экран своего Web-cервиса (ххх.flyrf.ru) для оперативной оценки и воздействия «сверху».

Итак, комплексная оценка эффективности авиакомпании может быть выражена как

J = 𝓪J₁ + 𝓫J₂ + 𝓬J₃ + 𝓭 J₄,

где: J₁ — %ВС↑, процент от парка ВС АК;

J₂ — %ВС↑<10часов, процент от ВС в воздухе с суточным налетом менее 10 часов;

J₃ — %ВС>суток, процент от ВС в воздухе с простоем на стоянке более 2 суток;

J₄ — $%99, процент от ВС в воздухе с загрузкой менее 50% ;

𝓪 ,𝓫,𝓬,𝓭- коэффициенты нормирования.

А что с этими показателями делать? Предлагаемый Web-сервис включает серьезный инструментарий воздействия на эти показатели:

— предупреждение об ухудшении погода на заданном маршруте;

— НОТАМ;

— обнаружение и сигнализация о задержках на трассе и ближней зоне;

— метеоданные при планировании маршрута;

— статистика налетов борта;

— взаимодействие с наземными службами;

— визуализация воздушной обстановки и пр.

Расширенное описание Web-сервиса прилагается.

0330 07

Литература:

http://aviasafety.ru/13436/

Вверх

Мнение автора может не совпадать с позицией МКАА «Безопасность полетов».

Материалы публикуются в том виде, в котором получены от автора – без какой-либо редакторской правки.