Auf dem Weg zu Flughäfen 4.0

Wie in allen anderen Branchen wird auch der Flughafenbereich durch Künstliche Intelligenz und Data Science eine tiefgreifende und notwendige Transformation erleben. Prognosen der Betreiber gehen davon aus, dass sich die Zahl der Passagiere, die Flughäfen passieren, in den nächsten 20 Jahren verdoppeln wird – was die Managementstrukturen dieser Bereiche auf die Probe stellen wird.

Eine Verdopplung des Passagieraufkommens wird den Ausbau der Infrastruktur erfordern, vor allem aber effiziente Managementsysteme, die einerseits die Aufenthalts- und Wartezeiten reduzieren und andererseits alle – teils langen und mühsamen – Abläufe und Schritte beschleunigen, denen Reisende bei ihren Flughafenbesuchen ausgesetzt sind.

Ziel ist es, einen kontinuierlichen Passagierfluss zu gewährleisten und Engpässe zu vermeiden, die durch Check-in, Sicherheitskontrollen oder Informationspunkte entstehen. Angesichts dieser Realität und der deutlich prognostizierten Wachstumsraten muss sich das Modell hin zu reibungslosen Abläufen entwickeln – durch Prozesse, die eine hohe Umschlagrate der Millionen Reisenden sicherstellen, die täglich Flughäfen passieren und passieren werden.

Künstliche Intelligenz = höhere Effizienz im Flughafenbetrieb

Diese dringend notwendige höhere Effizienz wird durch die Implementierung der Potenziale erreicht, die Künstliche Intelligenz und Big Data als Basistechnologien für Machine Learning, Deep Learning, Business Intelligence, RPA und vieles mehr bieten. Um den Flughafenprozessen die von uns angesprochene höhere Geschwindigkeit zu verleihen, ist die Automatisierung von Prozessen, die all diese Technologie ermöglicht, unverzichtbar.

Tatsächlich befindet sich der internationale Flughafenbereich bereits in der Implementierung von KI-Lösungen für Aufgaben wie Kundenservice, Sicherheit oder Logistik – als erste Schritte auf dem Weg zu einem Flughafenmanagement 4.0.

Kundenservice und User Experience werden durch die Entwicklung von Bots effizienter, die die Bedürfnisse von Tausenden Passagieren gleichzeitig und in Hunderten Sprachen bedienen können. Diese Systeme können Reisenden erklären, wohin sie sich begeben müssen, und liefern permanent aktualisierte Informationen in Echtzeit zu Boarding, Ankünften, laufenden Flügen usw. – sodass sich das Bodenpersonal Aufgaben mit höherer Wertschöpfung widmen kann.

Wahrscheinlich ist die notwendige, aber zugleich mühsamste Pflicht – und diejenige, bei der am meisten Zeit verloren geht – der Gang durch die Sicherheitskontrollen. In nicht allzu ferner Zukunft wird dieser Schritt nahezu automatisch, wenn nicht vollständig automatisch erfolgen, während die Passagiere durch bestimmte Gänge, Förderbänder … gehen – dank Fortschritten in der Sensorik, Internet-of-Things-Systemen (IoT) und Computer Vision. Biometrische Erkennung, digitale Identifikatoren (Tokens) oder Systeme zur Erkennung zurückgelassener Gegenstände werden Flughäfen sicherer machen und dabei weniger Zeit für Kontrollaufgaben benötigen, die heute dazu zwingen, sehr frühzeitig vor Ort zu sein, und zu hohen Passagierkonzentrationen in den Terminals beitragen.

Digitale Zwillinge

Auch Sensoren und das Internet of Things ermöglichen die Arbeit mit in Echtzeit gewonnenen Daten sowie die Erstellung Digitaler Zwillinge (Digital Twins), mit denen sich Anlagen entwerfen oder neue Managementmodelle testen lassen, ohne irgendein Risiko einzugehen. Diese Tools erzeugen – wie der Name schon sagt – eine virtuelle Replik realer Umgebungen, in diesem Fall der Flughafenumgebung, mit der Simulationen möglicher Situationen oder erforderlicher Änderungen der Betriebsweisen durchgeführt werden können.

Nehmen wir an, ein Reiseziel wird plötzlich besonders beliebt und es gibt mehr Flüge, wodurch sich in seinem Standortbereich kontinuierlich Reisende konzentrieren. Ein Spiegelsystem, wie sie ebenfalls genannt werden, ermöglicht es, im Digitalen Zwilling den Betrieb des Terminals zu testen, indem dieses Gate beispielsweise mit einem anderen in einem weniger ausgelasteten Bereich getauscht wird – mit Zielen, die in der Umgebung weniger frequentiert sind. Oder umgekehrt bei den Ankünften: indem es in der Nähe der Gepäckbänder platziert wird, um einen schnellen Abfluss der Passagiere zu gewährleisten.

Ein weiteres anschauliches Beispiel ist die Gestaltung von Abläufen nach der Vereinbarung neuer Flüge oder einer Erhöhung der Frequenzen mit Fluggesellschaften. Dank des Zusammenspiels von Künstlicher Intelligenz – konkret Machine Learning – mit einem Digitalen Zwilling lässt sich die neue Situation simulieren, um den Verkehr durch die Infrastruktur, den Bedarf an Personalressourcen, die Gate-Zuweisung für jeden Flug sowie Logistik-, Reinigungsabläufe usw. zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Das heißt: Die Zukunft wird abgebildet, um die Anforderungen der umzusetzen Änderungen zu kennen und die besten, auf Gewissheit basierenden Entscheidungen zu treffen.

Nachfrageprognose

Auch Systeme zur Nachfrageprognose helfen dabei, auf Basis von Gewissheiten zu arbeiten. Sie sind äußerst nützlich, um Vorhersagen über das Passagieraufkommen, den Verbrauch in den Flughafenanlagen oder den künftig benötigten Frachttransport zu erstellen. Bedürfnisse frühzeitig zu antizipieren vereinfacht erneut die Entscheidungsfindung und macht sie treffsicherer – was zu deutlich effizienterem Management von Anlagen, Personal und verfügbaren Ressourcen führt.

Die Grundlage dieser Systeme ist erneut die Nutzung von Daten: Es wird mit internen und externen Quellen gearbeitet – ERP, CRM, Arbeitskalender, Wirtschaftsindikatoren, Wetterdaten, Aktivitätshistorien, Markttrends, Werbekampagnen … –, die mit prädiktiven Algorithmen verarbeitet werden, um sie in hochwertige Informationen über die zukünftige Nachfrage nach den erbrachten Dienstleistungen zu transformieren. So lassen sich Auslastungsspitzen und die daraus resultierenden operativen Anforderungen antizipieren, um sie genau dann abzudecken, wenn sie eintreten.

Fazit

Wie wir sehen, werden Advanced Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Computer Vision und weitere Emerging Technologies eine wichtige Rolle dabei spielen, das erwartete exponentielle Wachstum des Flughafenverkehrs zu bewältigen. Infrastrukturen können nicht unbegrenzt wachsen; der Schlüssel zur Nachhaltigkeit der Systeme wird daher in einer höheren Passagierrotation und in der Senkung der Aufenthaltsquoten an Flughäfen liegen – Aufgaben, zu denen Data Science bereits beginnt beizutragen.