浅谈航空公司飞机排班工作中的若干思考

江坤 编 辑:金杰妮 2023-11-13 18:05:00

  摘要:随着国民经济的飞速发展和全球民航运输市场需求的不断增长,国内外各大航空公司都在不断购买飞机,扩充公司的可用运力,提高公司收益。然而受到航空管制、恶劣天气、飞机故障、军事活动、旅客等诸多方面原因,常常会导致航班延误,或准点率低下等现象对社会造成不良影响,同时也给航空公司和旅客造成一定的经济损失。本文旨在详细阐述航空公司飞机排班工作的实质和重要性以及探究工作中遇到相关问题的若干思考,为提高航空公司运营效率、航班稳定性和优化航班结构,提出一些有意义的建议。

  关键词:飞机排班;航班稳定性;维修计划;备份运 

  众所周知,航空公司的生产计划是一个非常大的体系,包含多种子系统比如:航班计划、飞机排班计划、飞机维修计划、机组排班计划等[1-2]。一般来说,生产计划的好坏直接关系到航空公司收益、航班准点率、航空公司在旅客心中的口碑以及市场竞争力。因此,合理的进行生产计划和优化配置航空公司的各项资源显得尤为重要。 

  航空公司所有生产计划的核心和基础是航班计划,其计划的目的是为了保障整个公司航班计划的正常运营,航班计划最重要的内容就是确定每一趟航班的起飞和降落时刻,航班执行的航线(出发地和目的地)、航班的频率(周次或月次)、航班的确定编号(航班号)、航班执飞机型等等。 

  为了使每架飞机运营航班前都处于适航状态,航空公司的机务部门会通过以飞机维护手册、机务维修经验和历史数据为基础,根据航空公司机队的整体规模,航班航线运营的结构、计划的飞机小时数和起降次数,对各维修单位所需维修的机型和维修等级做出相对精确的预测。飞机排班计划是整个航空公司生产计划的中间环节,也是航空公司运营管理中的一个重要环节,航班时刻表是飞机排班计划制定的依据,飞机排班的结果又直接或间接影响到机组排班的计划的制定。因此合理的飞机排班计划不仅能够保障航班安全正点运行,同时还可以提高航空公司机队的利用率,有效降低航空公司的运营和飞机维护成本,增加公司的经济效益,在航空公司的日常运营中发挥着不可或缺的作用,所以说飞机排班是一项非常重要而又复杂的工作。 

  然而笔者所在的岗位就是航空公司的飞机排班,简单来说,飞机排班岗位的工作就是根据航空公司的航班计划和飞机维修计划,为每一个航班安排一架飞机进行执飞该航段,其本质上就是建立起航班号和飞机尾号的一一对应关系[3-5]。归纳起来讲,飞机排班工作包括2个阶段,第一、根据航段时间和空间的约束,飞机飞行路线生成阶段(航班联线),时间和空间具体来说就是一个一个航段根据局方规定的最小过站时间,和航班的目的地机场和后续航班的起飞机场保持一致性;第二、飞机尾号指派阶段,就是将某飞机尾号的飞机指派给生成的某条飞行航段路线。 

  随着交通运输的日益发展、航空公司业务量和航班网络复杂性的不断增加,通过通读国内外大量学术文献,发现飞机排班问题一直也是航空调度领域中的研究热点和难点,国内外有许多学者对飞机排班问题进行了相对系统的学术研究,得出了许多有意义的研究成果,建立了飞机排班问题的数学模型[6-10]。其中比较经典的飞机排班的数学模型有2种类型:第一、网络流模型,其基础就是航班连接网络,先构建航班连接网络,定义相关参数,比如航班集合、飞机集合、机场集合、起飞时间、到达时间、起飞机场、目的地机场、最小过站时间等等,建立以航班运行成本为数学目标函数,列出相应的约束条件进行求解。第二、资源指派模型。此数学模型同样先构建飞机路线和航班集合,以运行成本为目标函数,不同的是此模型外加维修计划相关的约束,即决策变量,需要强调的是此数学模型变量远大于约束条件数,就是典型的NP数学难问题,而此数学模型中变量的数量是非常巨大,仅仅依赖于人工求解异常困难,因此学术界一般采用已经有相对成熟的列生成算法来进行求解此问题,尽可能的避免了优化过程中遇到的不收敛问题或过早陷入局部最优等问题。 

  总之,飞机排班系统并不是孤立的一个系统,它受到机组、飞机、航班三者的刚性约束,在整个生产系统中,飞机排班系统会与上下游进行相应的部门接口对接,如上游的航班计划管理系统中的中短期航班计划信息和下游(三日内即72小时)运行签派管理的各类系统的数据逻辑进行对接[11]。

  对于笔者参与的中短期航班计划稳定性项目中,航班连线和飞机号稳定性相对较差,尤其是在发生航班延误、航班取消、飞机交换或者调机时,后续飞机排班计划稳定性波动较大,严重影响公司运营效率,更为严重是存在发生不安全事件的潜在风险。据统计发现第四日计划变动率较高,离公司提出航班计划稳定仍有较大差距,飞机第三日过夜点变更频繁是主因,使得第三日与第四日的飞机连线始终存在航班衔接不顺线的情况时有发生;其次维修条件(工具、设备、航材、授权资质等)的限制,一些原本在维修分部或者维修基地可以完成的维修计划工作必须要连续调机回总部完成相应维修工作,严重占用飞机回总部运力航线网络;第三、受航班涉及舒适经济舱的航线的影响,如G舱航线按规定由8F8子机型执飞,如果需要更换飞机机型执飞相关航线,由于C舱和F舱布局不同,客舱座位数不同,机票价格相差较大,涉及航班需要降舱,影响公司正常收益和旅客心中形象。总之,这样诸多原因最终导致中长期航班计划稳定较为困难,正常性和稳定性矛盾长期存在,需从组织管理层面深入分析,采取积极有效的具体措施。        

  根据以上分析的重点制约中短期航班计划稳定性的因素,笔者所在飞机排班岗位积极寻求解决问题的方案,通过与公司运力网络部、运行中心次日签派席位协同联合办公,共同解决影响航班计划稳定性的重点和难点问题。具体措施如下:

  第一、合理编排航班计划,科学安排备份运力,提出了备份运力精准投放方案。中短期航班计划稳定性受到短期计划(当日和次日)航班结构连线的影响,当日航班受到天气、空管、军事活动、机械故障以及旅客突发事件等影响,为了最大程度减小这些不确定因素对后续航班连线的影响,营销委员会运力网络部门合理安排航班计划,科学安排某些分公司或基地在特定时刻的备份运力,有利于解决因不确定因素带来的影响航班稳定性的问题。 

  第二、合理优化维修工作的计划安排,减少因维修工作连续拆分机组航班连线而调机。通过分析和研究发现,某些特定的飞机因为维修工程部机务维修工作连续好几天需要从其他分公司或基地调回总部进行机务维修工作,而飞机冬春季或者夏秋季每个基地航后过夜飞机数量相对稳定,为了满足维修工作的顺利进行,必须打乱航班连线,拆分航班机组,重新组合一条非自然基地回总部航班网络连线,这样势必造成一些不必要的风险。如:过站换机组,耗时间较长,可能会影响航班正常性;拆甩飞,存在运行的风险等等。鉴于此,笔者给出的方案是,为了减少维修工作反复调机回广深,确保维修任务按计划实施的前提下,可以合理优化和合并维修计划的安排,新增维修保障能力基地数量和外站AOG保障能力,减少和降低因为机务维修工作计划对航班正常性的影响。 

  经过维修工程部、运行中心和运力网络中心三部门的协同办公和共同努力,中短期航班计划稳定性项目取得了阶段性的成果,中短期航班计划稳定性得到极大的提高。虽然“中短期航班计划稳定性”专项行动各项工作均取得突出成效,但也暴露出一些问题,作为服务一线部门也需正视服务中的“痛点”和“难点”,进一步认真分析问题核心矛盾,积极寻求改进改良措施,正确处理好安全与正常、安全与效益之间的关系,不断提升保障能力,着力推进中短期航班计划稳定性体系建设。(作者:江坤 深圳航空有限责任公司)(编辑:金杰妮 校对:王亚玲 审核:韩磊)

  参考文献:

  [1]朱金福. 航空运输规划[M]. 西北工业大学社出版社, 2010. 

  [2]于海波. 飞机排班算法的研究与实现[D]. 南京航空航天大学, 2007.

  [3]孙宏,杜文. 航空公司飞机排班问题的排序模型及算法[J]. 系统工程理论方法应用(3):244-247.

  [4]孙宏. 航空公司飞机排班问题:模型及算法研究[D]. 西南交通大学, 2003.

  [5]孙宏, 杜文. 飞机排班数学规划模型[J]. 交通运输工程学报, 2004.

  [6]魏星, 朱金福. 航空公司一体化飞机排班研究[J]. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2013(01):86-90.

  [7]陶蕾. 考虑不正常航班恢复成本的飞机排班计划的鲁棒性研究[D].

  [8]Abara J.  Applying  integer  linear  programming  to  the  fleet  assignment  problem[J]. Interfaces,1989,19(4):20-28.

  [9] Matthew E. Berge, Craig A. Hopperstad. Demand Driven Dispatch: A Method for Dynamic Aircraft Capacity Assignment, Models and Algorithms[M]. INFORMS,1993.

  [10] Petersen J D , S Lveling G , Clarke J P , et al. An Optimization Approach to Airline Integrated Recovery[J].Transportation ence,2012, 46(4):482-500.

  [11]彭军, 刘延利, 侯祥龙,等. 飞机排班系统在航空公司生产运行领域中的应用和探讨[J]. 航空维修与工程, 2016(11):73-76. 

  作者简介: 江坤男,全日制硕士研究生工程师中级职称。主要研究方向:飞机排班管理研究、数字孪生技术、航空发动机智能诊断、大规模组合优化等。