Методология и алгоритмические стратегии автоматизации интегрированных процессов наземного обслуживания воздушных судов: комплексный подход к повышению операционной эффективности и безопасности

Введение

Авиационная транспортная система в современных условиях представляет собой высокоинтегрированный киберфизический комплекс, функционирование которого определяется согласованной работой тысяч взаимосвязанных процессов в многоконтурной среде. В рамках этой системы наземное обслуживание воздушных судов выступает ключевым звеном цепочки создания стоимости авиаперевозок, оказывая непосредственное влияние на показатели пунктуальности, уровня безопасности полетов и операционной рентабельности авиакомпаний. Эксплуатационная практика крупных сетевых перевозчиков (в частности, ПАО «Аэрофлот») демонстрирует, что перронные процессы – от момента установки колодок (In-Block) до начала руления (Off-Block) – в высокой степени чувствительны к влиянию человеческого фактора и стохастических возмущений внешней среды, что порождает значительную вариативность результатов при формально однотипных технологических операциях.

Период 2018–2020 годов представляет собой уникальный с исследовательской точки зрения временной интервал для анализа устойчивости и адаптивности авиационных систем.

2018–2019 гг.: данные годы характеризовались рекордной нагрузкой на аэропортовую инфраструктуру. Согласно Eurocontrol, в 2018 году средняя задержка рейса по совокупности причин в европейском воздушном пространстве достигла 14,7 минуты, а в 2019 году снизилась до 13,1 минуты. При этом ключевыми драйверами задержек выступали ограничения пропускной способности аэропортов и недостаточная эффективность процессов наземного обслуживания (Airline/Ground handling operations), на долю которых приходилось до 40–50% первичных задержек [3].

2020 г.: пандемия COVID-19 обусловила сокращение пассажиропотока [5]. В этих условиях стратегический фокус операторов сместился от максимизации пропускной способности к жесткой оптимизации операционных затрат и обеспечению санитарно-эпидемиологической безопасности [4; 6, с. 81-102]. Парадоксальным следствием стало существенное улучшение показателей пунктуальности (On-Time Performance, OTP), что было связано преимущественно со снижением нагрузки на системы ОрВД и аэропортовую инфраструктуру. Вместе с тем, как отмечают исследователи, данное улучшение носило «искусственный» характер, поскольку не сопровождалось устранением корневых причин неэффективности. По мере ожидаемого восстановления трафика после снятия ограничений вероятно обострение: дефицит квалифицированного персонала (вследствие масштабных сокращений 2020 года) и технологическое отставание в области управления ресурсами [1, с. 23-32].

В указанных условиях автоматизация процессов наземного обслуживания перестала рассматриваться лишь как инструмент прироста производительности и трансформировалась в необходимое условие поддержания жизнеспособности и последующего восстановления отрасли. Внедрение алгоритмических методов управления и интегрированных цифровых платформ стало критическим механизмом компенсации нехватки персонала и соблюдения жестких нормативов оборотного времени (Turnaround Time, TAT), особенно для узкофюзеляжных воздушных судов, для которых стандартное время разворота составляет 30–45 минут. Анализ научной литературы за рассматриваемый период [11, с. 67-88] выявляет выраженную фрагментарность подходов к оптимизации процессов наземного обслуживания (Ground Handling, GH).

Во-первых, доминирует локальная оптимизация: значительная часть исследований концентрируется на отдельных подзадачах – исключительно на маршрутизации топливозаправщиков, только на решении задачи назначения гейтов (Gate Assignment Problem) либо на прогнозировании задержек с использованием методов машинного обучения. При этом практически отсутствуют работы, в которых наземное обслуживание трактуется как единая интегрированная система, где, например, решения по центровке влияют на технологию загрузки багажа, а задержка деайсинга ведет к изменению вылетного слота и требует пересчета плана полета в целом.

Во-вторых, прослеживается существенный разрыв между теоретическими разработками и практикой эксплуатации. Многие предлагаемые математические модели (в частности, основанные на чистых генетических алгоритмах) оказываются слабо применимыми в реальной операционной среде из-за высокой вычислительной сложности и отсутствия сквозной интеграции с унаследованными информационными системами (Legacy Systems) типа DCS (Departure Control System) [2, 17].

В-третьих, недостаточно полно учитывается фактор безопасности. В большинстве моделей оптимизации TAT риски безопасности (Safety Risk Management) либо учитываются имплицитно, либо вовсе не формализуются в виде явных ограничений и целевых показателей. При этом статистика IATA [18] демонстрирует, что наземные повреждения воздушных судов (Ground Damage) приводят к многомиллиардным убыткам, тогда как алгоритмы оптимизации зачастую игнорируют требования к безопасному пространственному и временно́му разнесению спецтехники.

Научная проблема, лежащая в основе настоящего исследования, обусловлена необходимостью преодоления противоречия между требованием минимизации времени наземного обслуживания и необходимостью обеспечения высокого уровня безопасности и точности выполнения критических технологических операций (таких как центровка и противообледенительная обработка) в условиях многофакторной неопределенности и стохастических возмущений.

Цель работы заключается в разработке и теоретическом обосновании методологии комплексной автоматизации процессов наземного обслуживания воздушных судов, основанной на интеграции детерминированных алгоритмов оптимизации и стохастических моделей управления рисками в единую цифровую среду класса «Цифровой двойник», ориентированную на повышение операционной эффективности авиакомпании при одновременном соблюдении требуемого уровня безопасности.

Для достижения поставленной цели предполагается решение следующего комплекса задач:

• Провести ретроспективный статистический анализ данных по задержкам рейсов и инцидентам при наземном обслуживании за период 2018–2020 годов с целью идентификации критических факторов операционной неэффективности.
• Разработать математическую модель и алгоритм оптимизации процесса противообледенительной обработки, учитывающие ограничения пропускной способности площадок и временные рамки защитного действия противообледенительной жидкости.
• Сформировать методику перехода к централизованному контролю загрузки, обосновав выбор алгоритмического аппарата для оптимизации посадочной центровки.
• Разработать концептуальную архитектуру «Цифрового двойника» процесса наземного обслуживания воздушного судна, интегрирующую потоки данных от разнородных подсистем в единый контур предиктивного управления рисками.
• Оценить экономическую эффективность предлагаемых решений и их влияние на ключевые показатели безопасности.

Гипотеза исследования формулируется следующим образом: интеграция алгоритмов маршрутизации спецтехники (VRP), систем автоматизированного расчета центровки (Centralized Load Control, CLC) и модулей компьютерного зрения в единый контур управления на основе концепции «Цифрового двойника» позволит уменьшить вариативность оборотного времени на 15–20%, снизить потребление топлива за счет оптимизации центровки примерно на 1,5% и сократить частоту инцидентов, обусловленных человеческим фактором, на 25% по сравнению с традиционными методами управления.

Научная новизна заключается в разработке и теоретическом обосновании комплексной методологии автоматизации критических перронных процессов на основе цифрового двойника, интегрирующей алгоритмически оптимизированный централизованный контроль загрузки, метаэвристическое управление противообледенительной обработкой и предиктивное риск-ориентированное управление оборотным временем, что впервые позволяет в единой модели количественно снизить вариативность TAT, расход топлива и частоту наземных инцидентов по сравнению с существующими локальными решениями.

Материалы и методы

Исследование базируется на принципах системного инженеринга, исследования операций и теории управления рисками. В работе применяется гибридный подход, сочетающий методы жесткого математического моделирования (для задач планирования ресурсов) и методы анализа данных для обработки эксплуатационной статистики.

Эмпирическую базу исследования составили данные из следующих источников:

1. Научные публикации: статьи из баз данных Scopus, Web of Science и IEEE Xplore за период 2018–2020 гг., посвященные проблемам автоматизации в авиации, алгоритмам оптимизации (MILP, GA, ACO) и цифровым двойникам.
2. Отраслевые отчеты: ежегодные отчеты по безопасности (Annual Safety Reports) IATA и ICAO, статистические отчеты Eurocontrol CODA, данные Бюро транспортной статистики США (BTS).
3. Нормативная документация: регламенты FAA (AC 120-27F) и EASA по контролю массы и центровки, руководства по противообледенительной защите (SAE AS6285/6286).
4. Данные кейс-стади: результаты внедрения автоматизированных систем (Assaia, Vestergaard) в аэропортах Европы и США.

Результаты и обсуждение

Проведённый анализ статистических массивов Eurocontrol и BTS 2 позволил идентифицировать ключевые закономерности в эволюции задержек рейсов. В 2018-2019 годах на фоне роста объёмов воздушного движения наблюдалась фактическая стагнация показателей пунктуальности: средняя задержка вылета в Европе стабилизировалась на уровне порядка 13–15 минут. При этом доля «реакционных» (knock-on) задержек, возникающих как следствие сбоев на предшествующих этапах транспортной цепочки (включая позднее прибытие воздушного судна и удлинённый оборот), достигала 45%, что указывает на выраженный кумулятивный эффект операционных нарушений.

Кризис 2020 года, вызванный пандемией, привёл к резкому сокращению количества рейсов, что, тем не менее, создало уникальную возможность «очистить» статистику от влияния фактора перегруженности воздушного пространства и тем самым оценить фактический базовый уровень производительности наземных служб. Для наглядного представления трансформации структуры причин задержек был построен график, основанный на агрегированных статистических данных (рис. 1). При этом значения за 2021 год представлены в прогнозном (расчётном) формате и отражают ожидаемую динамику восстановления после пандемийного шока 2020 года; данные 2020 года являются фактическими и используются как очищенная база для оценки производительности наземных служб при минимальной перегруженности воздушного пространства.

Рис. 1. Динамика причин задержек рейсов (составлено автором на основе [15, с. 107052; 16; 17; 18; 19, с. 316-326; 20])

Графическая интерпретация данных наглядно показывает, что категория «Авиакомпания и GH» (включающая операции по загрузке, регистрации и уборке салона) остаётся существенным источником задержек даже в условиях сниженного трафика 2020 года. Это эмпирически подтверждает выдвинутую гипотезу о низкой эластичности внутренних наземных процессов по отношению к изменению внешней нагрузки системы и, соответственно, об их структурной неэффективности. Иными словами, даже при уменьшении интенсивности полётов операционная инерционность и ограниченная адаптивность процессов GH сохраняют высокий уровень вклада в суммарные задержки, что объективно обосновывает необходимость их глубокой автоматизации вне зависимости от рыночной конъюнктуры и объёмов перевозок [7; 8; 31, с. 3192].

Традиционно процесс контроля загрузки выполнялся вручную либо в децентрализованном формате силами агентов в аэропортах вылета. Подобная организационная модель порождала повышенные риски ошибок ввода данных, временных потерь при формировании и передаче Load Sheet экипажу и, что наиболее критично, приводила к субоптимальной центровке воздушного судна. Разрабатываемая методика предполагает переход от локальной парадигмы к централизованной схеме управления (Hub-and-Spoke Load Control). В рамках CLC специализированный центр (например, в Москве для ПАО «Аэрофлот») осуществляет управление загрузкой рейсов по всей маршрутной сети перевозчика. Анализ практических кейсов показывает, что один лоуд-контролёр в централизованной системе способен обработать до 5000 рейсов в год, тогда как в децентрализованной конфигурации его производительность ограничивается уровнем порядка 350–400 рейсов. Автоматизированные системы класса DCS обеспечивают реализацию алгоритмов оптимизации посадочной центровки. При этом известно, что смещение центра тяжести (CG) к задней границе допустимого диапазона (Aft CG) требует несколько большего угла атаки крыла для формирования заданной подъемной силы, но одновременно снижает необходимое балансировочное сопротивление горизонтального оперения [32, с. 106337; 34, с. 3234-348]. Использование генетических алгоритмов для оптимальной расстановки нагрузки (пассажиров и багажа) позволяет максимизировать приближение фактического положения CG к целевому значению (Target MAC), что в итоге обеспечивает снижение расхода топлива.

Таблица 1

Сравнительный анализ эффективности методов контроля загрузки (составлено автором на основе [30, с. 74-83; 31, с. 3192; 32, с. 106337; 33, с. 5-24; 34, с. 324-348; 35, с. 739-746])

Автоматизация обработки изменений в последнюю минуту (LMC) является критически важным эксплуатационным преимуществом. В традиционном ручном режиме, например при снятии всего лишь двух пассажиров, требуется полный пересчёт загрузочной ведомости, что занимает 10–15 минут и неизбежно влечёт задержку вылета. В централизованной системе контроля загрузки (CLC) аналогичная операция выполняется за считанные секунды: перерасчёт параметров производится автоматически, после чего обновлённые данные по загрузке и центровке передаются напрямую в бортовые системы воздушного судна (EFB/ACARS), минимизируя временной лаг и риск ошибок оператора [9, с. 53-58; 12].

Процесс противообледенительной обработки (De-icing) в зимний период остаётся одним из наиболее «узких мест» в цепочке наземного обслуживания. Исследования [30, с. 74-83] показывают, что традиционная стратегия FCFS (First-Come, First-Served) при высокой интенсивности вылетов приводит к значительным неэффективностям и росту совокупного времени ожидания. Предлагаемая в работе стратегия опирается на два взаимодополняющих компонента. Технологический компонент предполагает переход к обработке на специально выделенных площадках (Remote De-icing Pads) с запущенными двигателями, а также использование телескопических установок типа Vestergaard Elephant Beta с функцией полуавтоматического наведения сопла, что позволяет снизить расход противообледенительной жидкости и сократить продолжительность обработки [10, с. 1164-1184; 14; 28, с. 781-793]. Алгоритмический компонент включает внедрение алгоритма GRASP для динамического назначения деайсеров: модель учитывает не только время ожидания, но и тип воздушного судна (wide-/narrow-body), степень обледенения и остаток жидкости в резервуарах машин, что обеспечивает более сбалансированное и устойчивое распределение ресурсов в условиях переменной нагрузки.

Ниже на рисунке 2 представлено сравнение алгоритмов планирования очереди на деайсинг.

Рис. 2. Сравнение алгоритмов планирования очереди на деайсинг (составлено автором на основе [32, с. 106337; 33, с. 5-24; 34, с. 324-348; 35, с. 739-746])

Использование метаэвристических подходов (GRASP, ACO) демонстрирует существенное повышение эффективности: среднее время ожидания противообледенительной обработки сокращается более чем вдвое по сравнению с базовой стратегией FCFS. Ещё более существенным является уменьшение максимального времени ожидания – с 45 до 20 минут, что обеспечивает соблюдение предельного интервала защитного действия жидкости и предотвращает необходимость повторной обработки воздушного судна, представляющую собой критически значимый фактор риска для безопасности полётов [30, с. 74-83; 33, с. 5-24].

Для увязки ранее разрозненных процессов наземного обслуживания предложена архитектура «Цифрового двойника» (Digital Twin) перронной деятельности. Разрабатываемая система консолидирует данные, поступающие из AODB (Airport Operational Database), с GPS-трекеров наземной спецтехники и потоков видеонаблюдения. Ключевым технологическим элементом выступают методы компьютерного зрения (Computer Vision, CV): решения класса Assaia ApronAI используют нейросетевые модели для автоматического распознавания технологических событий, таких как «подход трапа», «открытие двери», «начало заправки», что обеспечивает непрерывный мониторинг хода операций в режиме реального времени [13, с. 67-88; 21, с. 69-75; 27, с. 423-430].

В таблице 2 описано влияние цифровизации на суб-процессы оборотного рейса.

Таблица 2

Влияние цифровизации на суб-процессы оборотного рейса (составлено автором на основе [27, с. 423-430])

Использование цифрового двойника перронных операций обеспечивает переход от преимущественно реактивной модели управления (фиксация и устранение уже возникшей задержки) к предиктивной, ориентированной на упреждающее воздействие. Если алгоритм фиксирует, что выгрузка багажа отстаёт от планового графика, например, на 3 минуты, система автоматически пересчитывает расчётное время готовности рейса (TOBT) и в режиме реального времени информирует последующие службы. Тем самым предотвращается каскадное накопление сбоев и операционный хаос, характерный для традиционных схем координации [22; 23, с. 192-207].

Вместе с тем, несмотря на очевидный прирост эффективности, широкомасштабная автоматизация формирует новый класс рисков. Ключевым ограничителем выступают вопросы кибербезопасности и обеспечения целостности данных: ошибка в базе данных стандартных весов пассажиров либо сбой при передаче информации по каналам ACARS потенциально способны привести к фатальным последствиям, в том числе к некорректному расчёту взлётных скоростей. Анализ статистики по безопасности за 2019 год [19, с. 316-326] показывает, что большинство инцидентов категории Ground Damage (столкновения с тягачами, повреждения трапами и др.) по-прежнему обусловлены человеческим фактором – в первую очередь усталостью и снижением внимания персонала, – что подчёркивает необходимость сочетания технической автоматизации с системным управлением человеческими рисками [24, с. 137-151; 25, с. 210-216].

Автоматизация позволяет существенно уменьшить риски в наиболее чувствительных к безопасности полётов зонах – прежде всего в расчёте центровки и обеспечении качества противообледенительной обработки. Эти области фактически переводятся из «красной» зоны в «зелёную», то есть из категории высоких рисков в область контролируемых и статистически редких событий [26, с. 32-50; 29, с. 829-840]. В то же время сокращение числа столкновений с участием наземных средств обслуживания (GSE) оказывается менее выраженным (с 12 до 4 случаев), поскольку перрон остаётся средой с интенсивным взаимодействием людей и подвижной техники. Полностью нивелировать данный тип риска представляется возможным лишь при переходе к использованию автономных транспортных средств, что предполагает глубокую технологическую трансформацию перронной инфраструктуры.

Заключение

Проведённое исследование демонстрирует высокую результативность системного, комплексного подхода к автоматизации процессов наземного обслуживания. Переход от разрозненных локальных решений к интегрированным цифровым экосистемам позволяет снять одно из фундаментальных противоречий отрасли – между требованием максимальной скорости обслуживания и необходимостью безусловного соблюдения строгих стандартов безопасности.

Централизация функций контроля загрузки и внедрение алгоритмов оптимизации центровки обеспечивают снижение расхода авиатоплива до 2,5%, что в масштабе крупного перевозчика трансформируется в экономию, измеряемую миллионами долларов в год.

Использование метаэвристических алгоритмов (GRASP) для управления процессами противообледенительной обработки позволяет сократить время задержек в пиковые периоды на 20–50%, что напрямую повышает регулярность полётов в зимний сезон.

Цифровизация процессов формирует дополнительные уровни защиты (Safety Barriers), уменьшая вероятность ошибок человека как при выполнении расчётов, так и при осуществлении технологических операций на перроне.

Дальнейшее развитие наземного обслуживания связано с созданием полнофункциональных «Цифровых двойников» аэропортов, интегрирующих данные авиакомпаний, хэндлинговых провайдеров и органов ОрВД в единую среду поддержки и принятия решений (A-CDM).

Для практической реализации такой стратегии авиакомпаниям целесообразно использовать поэтапный подход: сначала переход к централизованной обработке документарных процессов, затем внедрение IoT-решений и телематических систем на перроне и, на завершающем этапе, достижение полной алгоритмической синхронизации всех участников процесса наземного обслуживания.