CN103136966A - 用于控制航运系统运行的系统和方法 - Google Patents

用于控制航运系统运行的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103136966A
CN103136966A CN2012104811872A CN201210481187A CN103136966A CN 103136966 A CN103136966 A CN 103136966A CN 2012104811872 A CN2012104811872 A CN 2012104811872A CN 201210481187 A CN201210481187 A CN 201210481187A CN 103136966 A CN103136966 A CN 103136966A
Authority
CN
China
Prior art keywords
aircraft
flight
shipping
fault
shipping system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012104811872A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103136966B (zh
Inventor
J.M.邓斯顿
A.V.阿拉贡斯
M.T.哈林顿
J.K.阿拉贡斯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GE Aviation Systems Ltd
Original Assignee
GE Aviation Systems Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GE Aviation Systems Ltd filed Critical GE Aviation Systems Ltd
Publication of CN103136966A publication Critical patent/CN103136966A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103136966B publication Critical patent/CN103136966B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0043Traffic management of multiple aircrafts from the ground
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0017Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16ZINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)

Abstract

本发明涉及用于控制航运系统运行的系统和方法。用于具有多个飞机和由一个或多个航班构成的多个航线的航运系统的航运系统运行控制系统(30),其中该航运系统运行控制系统(30)包括计算机可查找数据库(32)、配置成查询该数据库(32)的查询模块(34)和显示模块(36),还有控制具有多个飞机和多个航线的航运系统的运行的方法。

Description

用于控制航运系统运行的系统和方法
技术领域
本公开涉及用于控制航运系统运行的系统和方法。
背景技术
大型航运系统(airline)的航运系统运行中心(AOC)中的运行方一天管理着数千次航班的执行并且实时调整飞机的活动和航运系统的机组人员来最小化昂贵的延迟和取消,同时遵从复杂的维护和航线选择约束。这些运行方负责制定航班计划、调整航运系统调度,其中包括但不限于航班调度、起飞空位分配、飞机排班和机组配备(响应于例如雷暴和设备故障等各种因素而进行)。大部分航运系统的挑战是限制航运系统的低效并且高效地管理信息来减轻不可预见的调度打乱的影响。在相关和不相关航班或航线上的飞机故障的未来后果是非常复杂的,尤其是在执行航线的一个或多个段后可对多个航线造成影响的未来后果。AOC是非常繁忙的环境并且在这里必须快速做出决定。复杂的后果和响应于飞机故障做出决定的简短时帧的组合使得几乎不可能使飞机运行人员理解决定的全下游影响。由飞机运行人员做出的决定可对航运系统产生巨大的运行和经济影响。
发明内容
在一个实施例中,用于具有多个飞机和由一个或多个航班(其由飞行构成航线的航班的飞机实施)构成的多个航线的航运系统的航运系统运行控制系统,包括计算机可查找数据库、查询模块,以及显示模块,该查询模块配置成基于飞行航线中的一个的至少一个飞机的至少一个故障向数据库查询确保完成多个航线的稳定运行方案并且将其输出,其中该查询模块在计算机上执行,该计算机配置成访问数据库,该显示模块配置成向飞机运行人员显示稳定方案的至少一子集以供在确定对故障的响应中使用。
在另一个实施例中,控制具有多个飞机和多个航线的航运系统的运行的方法包括:提供计算机可查找数据库;确定为航班指定的飞机中的一个中的故障;通过在数据库上置换航运系统运行算法(其模拟多个航线中的每个的执行直至完成)以及对于每个置换更改以下一组输入中的至少一个:立刻维修故障、延迟维修、延迟航班、取消航班和用另一架飞机调换有故障的飞机,来确定航运系统运行的稳定方案;以及向飞机运行人员显示稳定方案的至少一子集以供在确定对故障的响应中使用。
附图说明
在图中:
图1是根据本发明的实施例的航运系统以及可在控制航运系统运行的方法中使用的信息的示意图。
图2是根据本发明的另一个实施例的航运系统运行控制系统的示意图。
图3是根据本发明的另一个实施例的航运系统运行控制系统的示意图。
图4是根据本发明的再另一个实施例的航运系统运行控制系统的示意图。
具体实施例
航运系统环境以及在飞机运行人员做出决定时所面临的问题的初步说明将提供有用性。因为航运系统在它们的范围内具有几百架飞机和几千名机组人员并且考虑大量各种各样信息,将理解图1只示意地图示可考虑的航运系统和信息的非常简化的形式。然而,为了简单说明,图1的航运系统对于没有过分复杂地说明发明性概念是有用的。更具体地,图示航运系统和AOC 26,该航运系统具有三架飞机10、12和14,其当前位于第一机场20并且可飞往第二机场22或第三机场24。尽管飞机10、12和14图示为相同,将意识到飞机10、12和14可具有不同的制造和型号,其中功能性和容量不同,并且从而可不必互相调换。因为飞机具有计划的航线,我们将在我们的说明中假设飞机10应该从机场20飞往机场24并且然后飞往机场22,飞机12应该从机场20飞往机场24并且飞回机场20,并且飞机14应该飞往机场24。
为了简化目的,在该说明中,在AOC 26处的飞机运行人员可只关注用于修理飞机中的故障的零件的可用性、在对应的机场用于修理飞机的工场的可用性,乘飞机飞行的机组的可用性以及与有故障飞机调换的备选飞机的可用性。例如,对于机场20、22和24中的每个在图1的底部示出这些考虑。每个的可用性示出为随时间变化,因为将理解各种资源在机场20、22和24中的每个机场并不总是可用的。事实上,一些机场可根本不能处理某些故障。通过非限制性示例,特定机场可能没有足够高的升降机用于在大的飞机的尾部工作并且从而可不能处理该尾部的故障。
为了该说明目的,可理解全部的飞机10、12和14同时在机场20并且飞机10将首先从机场20起飞并且在几小时后才安排飞机12和14的航班起飞。在其起飞之前,飞机10可发生故障而没有基本上使飞机10停用的警告。在这时,如果没有其他飞机,AOC 26的飞机运行人员可具有非常有限的选项延迟航班并且在机场20解决问题(假设零件和工场可用)或取消航班,其对航运系统可造成大的成本。然而,因为飞机12和14几小时未被安排起飞,AOC 26的运行方可选择在为飞机14起初安排的航班应该起飞之前使飞机14简单地调换飞机10并且尝试修理飞机10。如果飞机14和飞机10在大小上相似并且可容纳相同数量的乘客,可只有选择这样的调换。
在备选示例中,可假设飞机10没有无警告地发生故障。相反,来自飞机14的健康状况管理系统的信息指示飞机14将在接下来的12个飞行小时内发生故障。这时,与第一个情形相比,AOC 26的飞机运行人员可具有变多的选项。如果备选飞机可用并且可与飞机14调换而不延迟任何航班则调换当然是选项。然而,如果没有飞机可用于调换或在机场20或24(在接下来12个飞行小时内安排飞机14所在的这两个机场)零件不可用,飞机运行人员可必须做出其他决定。当然延迟航班并且在机场20解决问题(假设零件和工场可用)或取消航班是选项;然而,延迟和取消可都是较昂贵的选项。一个方案可以是使飞机10和14都完成到机场24的航班并且然后飞机14继续飞机10余下的航线飞往机场22(零件所在的地方)。尽管这在更复杂的航运系统场景中可好像是简单的解决,这样的改变可对航运系统产生不可预见的影响。
例如,如果飞机10初始安排为在降落在机场22后立即飞往另外的机场,飞机运行人员在决定在机场24调换航班的时刻可没有认识到飞机14在进行任何更多的航班之前需要立刻维修这一事实。或者,或许航班被调换但同时其他飞机中的一个和现在在机场22占据工场可用资源的飞机出现问题。或者,或许修理飞机14的延迟意味着航班机组不再可用。将迅速认识到,由于实际的航运系统具有在每个机场变化的资源、几千个航班以及几百架飞机和并且由于飞机运行人员可在任何一个时间做出多种决定,在该时间好像是问题的最佳方案的单个决定可最终在当天晚些时候引起多个航班取消,并且如果各种选项和后果被充分认识和考虑则可能避免该结果。
本发明的实施例提供用于在这样的故障发生或被预测要发生时确定并且向飞机运行人员显示稳定方案的系统和方法。图2示意地图示航运系统的航运系统运行控制系统30并且包括计算机可查找数据库32、查询模块34和显示模块36。将理解,该计算机可查找数据库32可以是任何适合的数据库,包括具有多个数据集的单个数据库、链接在一起的多个离散数据库或甚至是简单的数据表格。不管数据库的类型,计算机可查找数据库32可在计算机(未示出)上的存储介质上提供或可在例如数据库服务器等计算机可读介质上提供。预想计算机可查找数据库32可包括与确定航运系统运行的稳定方案有关的信息。通过非限制性示例,除了其他信息外,这样的计算机可查找数据库32还可包括飞机清单数据40、飞机状态数据42、航线数据44和维护资源数据46。
飞机清单数据40可包括对于航运系统中的多个飞机中的每个的唯一标识符。飞机状态数据42可包括对于飞机清单数据40中的多个飞机中的每个的维护调度。飞机状态数据42还可包括飞机清单数据40中的每个飞机有多么健康或在飞机中发生什么样的故障或可在飞机中发生什么样的伪故障。可用故障信息可包括什么类型的故障并且如果飞机现在在被修理之前停飞,则具有受时间限制的调遣(飞机在其需要被修理之前可以该调遣来运行),或具有受限制的调遣(飞机在其被修理之前通过该调遣对飞机的航班进行约束)。采用该方式,对于飞机清单数据40中的任何给定飞机的飞机状态数据42可指示飞机是下列中的至少一个:完全健康的、停飞、受时间限制的调遣和受限制的调遣。航线数据44可包括航线上的每个航班、每个航班的始发地和目的地以及指定飞每个航班的飞机。航线数据44还可包括航运系统的运行要求和优先级,其包括直达乘客、装载系数、成本等。维护资源数据46可包括对于目的地中的每个的维护资源,其包括设备、零件、可用空位和维护机组的可用性。还预想维护资源数据46可包括关于移动式维护资源的数据。这样的移动式维护资源可在目的地之间移动并且除了其他外还可包括维护机组、便携式设备和可运送到目的地的零件。
预想计算机可查找数据库32可包括另外的数据或信息用于帮助确定航运系统运行的稳定方案。通过非限制性示例,飞机在任何给定的为期三天的窗口期间具有五或六小时的夜间停止并且这样的信息可包括在数据库32中。采用该方式,预想计算机可查找数据库32包括各种延长时段的信息。通过另外的非限制性示例,可包括在计算机可查找数据库32中的另外的信息可包括预报的飞机健康状况数据,其可指示航运系统的飞机中的潜在故障。更具体地,飞机可包括健康状况管理系统或具有相似的能力并且这样的信息可从飞机卸载到计算机可查找数据库32并且可用于预测飞机中的故障。
查询模块34可在计算机38上执行,该计算机38配置成基于飞行航线中的一个的至少一个飞机的至少一个故障向计算机可查找数据库32查询确保完成多个航线的稳定运行方案并且将其输出。将理解,查询模块34可经由使查询模块34耦合于计算机可查找数据库32的通信网络或计算机网络而访问计算机可查找数据库32。通过非限制性示例,这样的计算机网络可以是局域网或例如因特网等更大的网络。预想查询模块34可进行计算机可查找数据库32的重复查询。通过非限制性示例,查询模块34可通过在计算机可查找数据库32上置换航运系统运行算法(其模拟多个航线中的每个的执行直至完成)并且对于每个置换改变一组输入中的至少一个而确定稳定方案。这样的输入可包括立刻维修故障、延迟维修、受限地运行飞机、延迟航班、取消航班和用另一架飞机调换有故障的飞机。查询模块34可能够估计每个活动类型和置换的成本。这样的成本可涉及与取消次数、调换次数、延迟分钟数、飞机停止服务的时间以及停止服务事件的次数关联的成本。查询模块34可包括在估计输出什么稳定运行方案中的这样的成本估计。例如,查询模块34可设计成基于方案的效率和/或方案的成本而只输出稳定的运行方案的子集。采用该方式,查询模块34可模拟航运系统的运行并且基于效率和/或成本输出稳定的运行方案。
采用该方式,查询模块34可使用人工智能方法用于基于证据推理做出涉及什么方案稳定以及应该输出什么稳定方案的决定。在本领域内已知计算机化的系统可如何通过证据推理的一般细节,其包括2005年9月27日发布的US 6,951,008中的公开,题为证据推理系统和方法(“Envidential Reasoning System and Method”),其通过引用合并于此。因此,查询模块34的一般细节将未充分地在该申请中描述并且将认识到稳定方案或其子集的输出可基于这样的证据推理而确定。
显示模块36可配置成向运行方或飞机运行人员48显示稳定方案的至少一子集以供在确定对故障或预测的故障的响应中使用。显示模块36还可显示这样的稳定方案的潜在后果。尽管已经分别图示查询模块34和显示模块36,预想它们可包括在单个装置中。显示模块36可能够不仅显示这样的信息而且可还能够从飞机运行人员48接收输入并且这样的输入可提供给查询模块38并且这些输入可由查询模块34在其确定要在显示模块36上显示的稳定运行方案中使用。
在运行期间,航运系统运行控制系统30可确定为航班指定的飞机中的一个中的故障,并且可向飞机运行人员48显示稳定方案中的至少一子集以供在确定对故障的响应中使用。确定故障可包括实际故障或伪故障中的至少一个。当数据库包括预报飞机健康状况数据时,可从预报健康状况数据提供伪故障。
最初,查询模块34可首先确定每个飞机的当前健康状态。在计算机可查找数据库32包括预报健康状况数据的情况下,查询模块34还可确定每个飞机的未来健康状态。查询模块34然后可在航运系统模拟中使用该信息。当确定故障时,查询模块34可通过在计算机可查找数据库32上置换航运系统运行算法(其模拟多个航线中的每个的执行直至完成)而确定航运系统运行的稳定方案。
可采用多种方式置换航运系统运行算法来确定这样的稳定方案。例如,对于每个置换,更改以下一组输入中的至少一个:立刻维修故障、延迟维修、无限制地运行飞机、延迟航班、取消航班和用另一架飞机调换有故障的飞机。例如,当飞机状态数据44包括飞机停飞时,延迟维修作为对航运系统运行算法的变量输入而去除。通过另外的示例,当飞机状态数据44包括受时间限制的调遣时,延迟维修作为对航运系统运行算法的变量输入而保持直到达到时限。在计算机可查找数据库32包括预报飞机健康状况数据的情况下,航运系统运行算法也可包含其他飞机中的预报故障。从而 ,稳定方案可在模拟内考虑其他飞机的故障。利用所包括的预报数据,确定稳定方案可考虑故障频率、检测某些故障的能力和防止故障(其可导致昂贵的延迟或取消)的能力。
不管航运系统运行控制系统30是否包括预报数据,预想查询模块34可包括成本因素并且可确定最佳(其包括需要的稳定性)方案并且可向显示模块36输出那些稳定方案,其中飞机运行人员48然后可基于显示的稳定方案做出适当的决定。飞机运行人员48然后可实施推荐的稳定方案中的一个。预想这样的稳定方案可自动链接到航运系统企业系统并且一旦为飞机运行人员48所认可则直接被实施。
预想查询模块34可基于航运系统人员偏好和成本中的至少一个对稳定方案排序并且查询模块34可基于该排序将稳定方案的子集输出到显示模块36。预想显示的方案的该子集可基于下列约束中的至少一个而选择:包括最低成本的成本、未取消的航班、可靠性、客户满意度,以及所有乘客在计划的那天到达他们的目的地。可基于以下至少其中之一的预定值来确定包括最低成本的成本:每分钟延迟的成本、每次取消的成本、每分钟飞机停止服务的成本以及每次调换的成本。最低成本的确定还可考虑补偿券、燃料、维护、劳动力等的成本。未取消航班的约束或所有乘客在计划那天到达他们目的地的约束可受到例如感恩节和圣诞节等节假日以及节假日前一天的限制。预想未取消航班可以是确保所有乘客在计划那天到达他们目的地的一个方法;然而可存在实现此的其他备选方案。预想这些成本可以由航运系统以及情况(其中包括在让每个人到达他们的目的地是重要时的节假日之前)来调整。从而预想查询模块34可基于包括最小化取消、最小化航线重选、最小化到达延迟、最大化乘客准时到达、最大化乘客如期同一天到达等乘客满意度对稳定方案排序。通过非限制性示例,顾客满意度可基于最少的取消航班、最少的未在计划的那天到达他们最终目的地的乘客、最少的被延迟15分钟以上的乘客、最低总航班延迟、最低总乘客延迟以及航班过后的顾客满意度调查来确定。
技术效果是航运系统的运行效率可通过使用航运系统运行控制系统30而提高,因为当确定为航班指定的飞机中的一个中的故障时向航运系统运行人员呈现稳定方案的至少一子集,其可考虑所有数据的组合并且模拟航运系统以理解选项并且精确地对这些估价来生成稳定方案。采用该方式,航运系统运行控制系统30可包括即将发生的故障的预测、航运系统的模型化和模拟、航运系统可用的选项的分析、这些选项的成本分析和这些选项的优化的元件以对航运系统运行中心产生推荐动作。飞机状态的预测导致早期检测和故障预测,其进而在它们需要响应之前允许航运系统有更多的选项。
图3图示根据本发明的第二实施例的备选航运系统运行控制系统130。该第二实施例与第一实施例相似;因此,类似的部件用增加100的类似数字标识,其中应理解,第一实施例的类似部件的描述适用于第二实施例,除非另外指出。
第一实施例和第二实施例之间的差别在于航运系统运行控制系统130的查询模块134包括至少一个输入。到查询模块130的该至少一个输入可包括下列中的至少一个:立即维修故障、延迟维修、延迟航班、取消航班和调换飞机。预报模块150也包括在航运系统运行控制系统130中并且能操作地耦合于查询模块134。
航运系统运行控制系统130的第二实施例可与上文描述的第一实施例相似地操作,其中它可向飞机运行人员148提供稳定方案的子集以供在确定对故障的响应中使用。关于第一实施例,至少一个故障可以是实际故障或伪故障。该伪故障可从包含在计算机可查找数据库132中的预报飞机健康状况数据中选择。然而,预想在运行期间,航运系统运行控制系统130可预先计算稳定方案而不是在故障时尝试提供大型复杂模拟的稳定方案。采用该方式,运行控制系统130可快速提供稳定运行方案并且这样的速度可提高运行控制系统130的技术性能以及这些稳定运行方案的用户接受度。预想查询模块134可包括成本因素并且可确定最佳(包括需要的稳定性)方案,并且当发生故障时可向显示模块136输出那些稳定方案,其中飞机运行人员148然后可基于显示的稳定方案做出适当的决定。飞机运行人员148然后可实施推荐的稳定方案中的一个。
在运行期间,预想在运行期间,预报模块150可连续执行查询模块134同时改变对查询模块134的至少一个输入。采用该方式,预报模块150可生成对于航运系统运行的“假设”场景。预想在运行期间查询模块134可在计算机可查找数据库132上迭代进行至少一个输入变量的所有置换。
还预想预报模块150可对于飞机中的每个执行单独的查询模块(未示出)来形成每个飞机的专用线程并且生成每个飞机的多种“假设”场景。采用该方式,万一飞机经历故障,运行控制系统130可检查可用选项。这样的方法可提供有用性,因为两架飞机在完全相同的时刻经历故障是不大可能的,并且一旦一个事件发生并且行动的过程已经由飞机运行人员148选择,所有其他模拟就可以立即被更新。
不管预报模块150是否对每个飞机执行单独的查询模块,预报模块150可连续运行使得可用选项的子集是已知的而不是等待故障发生。这确保当故障确实发生时选项的子集已经可用于呈现给飞机运行人员148,否则在最坏情况下用于分析的总查找空间因为许多选项已经被预先计算拒绝而急剧减少。
技术效果是运行控制系统130将能够预先计算可用于任何给定场景的推荐并且在故障发生时将能够提供快速结果给运行方。预报模块150可允许可用选项的连续模型化以及这些选项的成本分析。该预先计算降低了在故障发生的时刻的计算负荷并且在计算推荐动作中去除了延迟并且允许甚至更大的航运系统运行效率。运行控制系统130允许快速结果而不需要更多的计算资源并且导致能够提供具有减少成本的快速结果的系统。运行控制系统130提供这样的快速结果还可导致飞机运行人员148对推荐方案的更大的用户接受度。预想飞机运行人员148还可能够在显示模块136或其他装置上看到“假设”场景并且这还可有助于飞机运行人员148的更大的用户接受度。
图4图示根据本发明的第三实施例的能够自我学习的备选航运系统运行控制系统230。第三实施例与第一实施例相似;因此,类似的部件将用增加200的类似数字标识,其中应理解第一实施例的类似部件的描述适用于第三实施例,除非另外指出。
一个差别是显示模块已经被学习模块260取代。与显示模块类似,学习模块260可在计算机262上执行,该计算机262配置成访问由查询模块234输出的稳定运行。学习模块260可具有能够向航运系统运行人员248呈现稳定运行方案的至少一子集以供选择的显示器264。显示器264可以是用于向航运系统运行人员248显示稳定运行方案的任何适合的显示器,其包括但不限于视频显示器。尽管已经图示显示器264并且其描述为包括在计算机262内,预想显示器可以是能操作地耦合于学习模块260的单独装置。
学习模块260还可具有一个或多个光标控制装置266和一个或多个多功能键盘268或能操作地耦合于一个或多个光标控制装置266和一个或多个多功能键盘268,航运系统运行人员248可使用该一个或多个光标控制装置266和一个或多个多功能键盘268来与学习模块260和显示器264交互。适合的光标控制装置266可包括适合用于从航运系统运行人员248接受输入并且将该输入转换成在学习模块260的显示器上的图形位置的任何装置。各种操纵杆、多向摇杆开关、鼠标、轨迹球等类似物适合用于该目的。
预想成本模块270可包括在航运系统运行控制系统230中并且可以能操作地耦合于查询模块234和学习模块260两者。成本模块270可在计算机(未示出)上执行,该计算机配置成访问稳定运行和/或稳定运行的子集。这可通过访问查询模块234或学习模块260而进行。成本模块270可配置成计算稳定运行方案中的每个的成本。成本模块270还可具有追踪涉及计划外故障和由飞机运行人员248做出的决定的活动的能力。
航运系统运行控制系统230的第三实施例可与在上文描述的第一实施例相似地操作,其中它可向飞机运行人员248提供稳定方案的子集以供在确定对故障的响应中使用。查询模块234还可与第二实施例相似地操作,其中它可通过改变下列输入变量中的至少一个而在数据库上迭代:立即维修故障、延迟维修、延迟航班、取消航班和调换飞机。与第二实施例相似,查询模块234可对飞机中的每个执行单独线程。此外,查询模块234可被连续执行直到完成航线。
然而,预想在运行期间,航运系统运行控制系统230可请求来自飞机运行人员248的涉及稳定方案的输入。例如,当在显示器264上向飞机运行人员248显示稳定方案时,航运系统运行控制系统230可请求飞机运行人员248做出显示的稳定方案的排序输入。该排序输入可包括飞机运行人员248的优选排序和最佳排序中的至少一个。预想航运系统运行控制系统230还可请求来自飞机运行人员248的关于选择哪个方案用于实施的选择输入。预想选择稳定方案的子集用于输出可基于先前由飞机运行人员248做出的排序和选择。还预想学习模块260可采用问题和回答反馈的形式请求输入并且用于输出的稳定方案的子集可基于这样的反馈。例如,飞机运行人员248可选择航运系统运行控制系统230所认为的比最佳要差的选择并且可请求飞机运行人员248提供涉及该选择的信息。
学习模块260可随时间学习飞机运行人员248的选择偏好并且可基于学习而控制呈现的稳定运行方案的子集的未来选择。采用该方式,航运系统运行控制系统230的实施例可以是自我学习的并且可包括基于示例的证据推理,其可采用航运系统运行控制系统230可以建立该决定模态并且从该决定模态学习的方式获取飞机运行人员248的知识。
学习模块260可能够采用多种方式学习,其中包括由飞机运行人员248选择的抉择和这些的结果以及与其他稳定方案的分析结果的比较的组合。例如,学习模块260可能够存储显示的稳定方案以及所得的飞机运行人员248的选择并且由此调整成本计算决定和其他参数的优先级来确保推荐的稳定方案上的优先级反映飞机运行人员248的真正优先级。学习模块260还可包括离线分析特征,其中对单独分析者重现飞机运行人员248的选择来定级以确保仅良好的用户决定用于调整。学习模块还可存储实施的动作的结果以及按照开发的所有实际情形的其他可用动作的“假设”并且这样的完整的回顾性分析可用于调整未来决定。
学习模块260还可配置成访问由成本模块270计算的成本并且可基于学习到的选择偏好和成本而选择要显示的稳定运行方案的子集。学习模块260可根据学习到的选择偏好和成本中的至少一个通过在视频显示器264上按排序顺序显示稳定方案的子集而呈现它们。这样的排序顺序可包括学习到的选择偏好和成本的加权。成本模块270可包括基于初始条件的方案执行的成本计算、执行的实际方案的成本计算以及最优的方案的成本计算,使得学习模块260可从这样的成本计算学习并且调整在其上的输出稳定方案。
技术效果是运行控制系统230将能够自我学习并且随时间改进显示的稳定方案。通过从飞机运行人员248的动作和连续的自我分析学习,运行控制系统230可提供为飞机运行人员248调整的决定。预想这样的系统可有助于飞机运行人员148的更大的用户接受度。此外,运行控制系统230可继续适应于航运系统的变化的优先级。采用该方式,运行控制系统230为继续改进的给定航运系统提供调整的系统。
上文的实施例提供多种益处,其包括AOC中的航运系统人员提供有推荐的动作,包括当飞机经历维护问题时或当预测维护问题时的维护和/或调遣。采用该方式,可以以考虑所有数据(其包括对飞机状态的增进的知识)的组合并且模拟航运系统的方式支持AOC中的航运系统人员来理解选项并且对这些准确估价来生成推荐。实现的商业优势在于航运系统通过去除由于糟糕的决定制定而引起的低效和浪费而节省成本。上文的实施例可最小化飞机停飞时间,可最小化延迟,并且可消除或最小化整个航运系统的取消。
    该书面说明使用示例来公开本发明,其包括最佳模式,并且还使本领域内任何技术人员能够实践本发明,包括制作和使用任何装置或系统和进行任何包含的方法。本发明的专利范围由权利要求限定,并且可包括本领域内技术人员想到的其他示例。这样的其他示例如果它们具有不与权利要求的书面语言不同的结构元件,或者如果它们包括与权利要求的书面语言无实质区别的等同结构元件则规定在权利要求的范围内。

Claims (24)

1. 一种用于具有多个飞机和由一个或多个航班构成的多个航线的航运系统的航运系统运行控制系统,所述一个或多个航班由飞行构成航线的航班的飞机来实施,所述系统包括:
计算机可查找数据库,其包括:
飞机清单数据,其包括所述多个飞机中的每个的唯一标识符;
对于所述飞机清单数据中的所述多个飞机中的每个飞机的包括维护调度的飞机状态数据;
航线数据,其包括航线上的每个航班、每个航班的目的地以及指定飞行每个航班的飞机;以及
维护资源,其包括所述目的地中的每个的维护资源;
查询模块,其配置成基于飞行所述航线中的一个的至少一个飞机的至少一个故障来向数据库查询确保完成所述多个航线的稳定运行方案并且将其输出,其中所述查询模块在计算机上执行,所述计算机配置成访问所述数据库;以及
显示模块,其配置成向飞机运行人员显示所述稳定方案的至少一子集以供在确定对故障的响应中使用。
2. 如权利要求1所述的航运系统运行控制系统,其中所述查询模块通过在所述数据库上置换航运系统运行算法以及对于每个置换改变以下一组输入中的至少一个:立刻维修故障、延迟维修、延迟航班、取消航班和用另一个飞机调换有故障的飞机,来确定所述稳定方案,所述航运系统运行算法模拟多个航线中的每个的执行直至完成。
3. 如权利要求2所述的航运系统运行控制系统,其中所述数据库进一步包括预报飞机健康状况数据并且所述航运系统运行算法包含其他飞机中的预报故障。
4. 如权利要求1-3中任一项所述的航运系统运行控制系统,其中所述查询模块基于航运系统人员偏好和成本中的至少一个对所述稳定方案排序。
5. 如权利要求4所述的航运系统运行控制系统,其中所述查询模块基于所述排序而输出所述稳定方案的子集。
6. 如权利要求1-5中任一项所述的航运系统运行控制系统,其中所述飞机状态数据包括以下中的至少一个:完全健康的、停飞的、受时间限制的调遣,以及受限制的调遣。
7. 一种控制具有多个飞机和多个航线的航运系统的运行的方法,所述方法包括:
提供计算机可查找数据库,其包括:
飞机清单数据,其包括所述多个飞机中的每个的唯一标识符;
对于所述飞机清单数据中的所述多个飞机中的每个飞机的包括维护调度的飞机状态数据;
航线数据,其包括航线上的每个航班、每个航班的目的地以及指定飞行每个航班的飞机;以及
维护资源,其包括所述目的地中的每个的维护资源;
确定为航班指定的飞机中的一个中的故障;
通过在所述数据库上置换航运系统运行算法以及对于每个置换更改以下一组输入中的至少一个:立刻维修故障、延迟维修、延迟航班、取消航班和用另一架飞机调换有故障的飞机,来确定航运系统运行的稳定方案,所述航运系统运行算法模拟所述多个航线中的每个的执行直至完成;以及
向飞机运行人员显示所述稳定方案的至少一子集以供在确定对故障的响应中使用。
8. 如权利要求7所述的方法,其中所述数据库进一步包括预报飞机健康状况数据并且所述航运系统运行算法包含其他飞机中的预报故障。
9. 如权利要求7或8所述的方法,进一步包括请求来自所述飞机运行人员的排序输入。
10. 如权利要求9所述的方法,其中所述排序输入包括优选排序和最佳排序中的至少一个。
11. 如权利要求9或10所述的方法,进一步包括请求来自所述飞机运行人员的关于所述方案中的哪个被选择用于实施的选择输入。
12. 如权利要求11所述的方法,其中显示实施稳定方案的至少一子集包括基于排序和选择而选择所述子集。
13. 如权利要求7-12中任一项所述的方法,其中所述飞机状态数据包括以下中的至少一个:完全健康的、停飞的、受时间限制的调遣和受限制的调遣。
14. 如权利要求13所述的方法,其中当所述飞机状态数据包括停飞时,延迟维修作为对所述航运系统运行算法的变量输入而去除。
15. 如权利要求13所述的方法,其中当所述飞机状态数据包括受时间限制的调遣时,延迟维修作为对所述航运系统运行算法的变量输入而被保持直到达到时限。
16. 如权利要求7-15中任一项所述的方法,其中所述维护资源进一步包括移动式维护资源。
17. 如权利要求7-16中任一项所述的方法,其中显示的方案的子集基于下列约束中的至少一个而选择:成本、未取消的航班、可靠性、顾客满意度以及所有乘客在计划的那天到达他们的目的地。
18. 如权利要求17所述的方法,其中所述未取消的航班的约束和所有乘客在计划的那天到达他们的目的地的约束局限于节假日和节假日前一天中的一个。
19. 如权利要求17或18所述的方法,其中顾客满意度基于最少取消航班、最少的在计划那天未到达他们最终目的地的乘客、最少的被延迟15分钟以上的乘客、总航班延迟、总乘客延迟以及航班过后顾客满意度调查中的至少一个而确定。
20. 如权利要求17-19中任一项所述的方法,其中所述成本基于以下的预定值中的至少一个来确定:每分钟延迟的成本、每次取消的成本、每分钟飞机停止服务的成本、每次调换的成本。
21. 如权利要求17-20中任一项所述的方法,其中确定故障包括实际故障或伪故障中的至少一个。
22. 如权利要求21所述的方法,其中所述数据库进一步包括预报飞机健康状况数据并且从所述预报健康状况数据提供所述伪故障。
23. 一种大致上参考附图如说明书描述的航运系统运行控制系统。
24. 一种大致上参考附图如说明书描述的控制具有多个飞机和多个航线的航运系统的运行的方法。
CN201210481187.2A 2011-11-24 2012-11-23 用于控制航运系统运行的系统和方法 Active CN103136966B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GB1120309.8A GB2496884A (en) 2011-11-24 2011-11-24 System for controlling operation of an airline
GB1120309.8 2011-11-24

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103136966A true CN103136966A (zh) 2013-06-05
CN103136966B CN103136966B (zh) 2017-08-25

Family

ID=45475681

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210481187.2A Active CN103136966B (zh) 2011-11-24 2012-11-23 用于控制航运系统运行的系统和方法

Country Status (8)

Country Link
US (1) US8798899B2 (zh)
JP (1) JP6082572B2 (zh)
CN (1) CN103136966B (zh)
BR (1) BR102012028276A2 (zh)
CA (1) CA2795595C (zh)
DE (1) DE102012111284A1 (zh)
FR (1) FR2983326B1 (zh)
GB (1) GB2496884A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104809542A (zh) * 2014-01-29 2015-07-29 波音公司 不定期维修破坏严重性和航班决策系统及方法
CN105373833A (zh) * 2014-08-19 2016-03-02 波音公司 推迟的飞行器维护影响评估装置、系统和方法
CN107025805A (zh) * 2017-04-23 2017-08-08 温州云航信息科技有限公司 基于候补机制的协同决策系统时刻计算方法及对应系统
CN109740766A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 科技谷(厦门)信息技术有限公司 一种工业设备维护服务规划方法

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11157883B2 (en) * 2009-09-29 2021-10-26 The Boeing Company Step analysis process steps within a fleet performance optimization tool
AT514548B1 (de) * 2013-07-30 2015-02-15 Frequentis Ag Verfahren zur Bereitstellung von Verkehrsinformationen
US9862501B2 (en) 2015-03-31 2018-01-09 The Boeing Company Method and systems for integrated global view of operations
US10991057B2 (en) 2016-12-05 2021-04-27 General Electric Company Systems and methods for rescheduling airline passengers
US10074283B1 (en) * 2017-03-09 2018-09-11 The Boeing Company Resilient enhancement of trajectory-based operations in aviation
DE102019132018A1 (de) * 2019-11-26 2021-05-27 Lufthansa Technik Aktiengesellschaft Verfahren und Computerprogrammprodukt zur Wartung von Verkehrsflugzeugen
US11893523B2 (en) 2021-01-20 2024-02-06 Ge Aviation Systems Llc Methods and systems for generating holistic airline schedule recovery solutions accounting for operations, crew, and passengers

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030167109A1 (en) * 2002-02-28 2003-09-04 Clarke Michael D. D. Methods and systems for routing mobile vehicles
US20030225598A1 (en) * 2001-05-29 2003-12-04 Gang Yu Method and system for generating optimal solutions for open pairings through one-way fixes and matching transformations
CN1848195A (zh) * 1995-11-17 2006-10-18 富士通株式会社 简易机场的管理方法和系统
CN101689052A (zh) * 2007-05-07 2010-03-31 波音公司 单平台或多平台系统的健康管理

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02226467A (ja) * 1989-02-28 1990-09-10 Fujitsu Ltd 動的ジョブ処理を含むスケジューリング問題解決支援システム
JPH0885459A (ja) * 1994-09-19 1996-04-02 Hitachi Ltd 運行機材の運用計画作成方法および装置
US5897620A (en) * 1997-07-08 1999-04-27 Priceline.Com Inc. Method and apparatus for the sale of airline-specified flight tickets
US6314361B1 (en) * 1999-07-30 2001-11-06 Caleb Technologies Corp. Optimization engine for flight assignment, scheduling and routing of aircraft in response to irregular operations
JP2001206297A (ja) * 2000-01-21 2001-07-31 Japan Aircraft Mfg Co Ltd 航空機運航・整備情報管理システム
US6253147B1 (en) * 2000-10-04 2001-06-26 Caleb Technologies Corp. Real time tertiary operation for resolving irregularities in aircraft operations
US6951008B2 (en) 2001-03-29 2005-09-27 General Electric Company Evidential reasoning system and method
US7006903B2 (en) * 2002-02-28 2006-02-28 Sabre Inc. Method and system for routing mobile vehicles and scheduling maintenance for those vehicles related application
US20030191678A1 (en) * 2002-04-03 2003-10-09 Shetty Ravindra K. Disruption handling for scheduling system
US20040024661A1 (en) * 2002-08-02 2004-02-05 Girish Shirhatti Systems and methods for inventory management
US6751536B1 (en) * 2002-12-04 2004-06-15 The Boeing Company Diagnostic system and method for enabling multistage decision optimization for aircraft preflight dispatch
JP2005165676A (ja) * 2003-12-02 2005-06-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 施設管理システム及び施設管理方法
US7380167B2 (en) * 2003-02-13 2008-05-27 Dell Products L.P. Method and system for verifying information handling system hardware component failure diagnosis
JP2005196323A (ja) * 2003-12-30 2005-07-21 Yasuhiko Tanaka 旅のコンシェルジェ
KR20080098538A (ko) * 2006-02-21 2008-11-10 다이나믹 인텔리전스 인코포레이티드 운송 스케줄 작성 시스템
US7565331B2 (en) * 2006-02-28 2009-07-21 The Boeing Company Method for modeling processes in airlines and other industries, including cost asssesment of service disruptions
US20080010107A1 (en) * 2006-07-10 2008-01-10 Small Gregory J Methods and systems for providing a global view of airline operations

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1848195A (zh) * 1995-11-17 2006-10-18 富士通株式会社 简易机场的管理方法和系统
US20030225598A1 (en) * 2001-05-29 2003-12-04 Gang Yu Method and system for generating optimal solutions for open pairings through one-way fixes and matching transformations
US20030167109A1 (en) * 2002-02-28 2003-09-04 Clarke Michael D. D. Methods and systems for routing mobile vehicles
CN101689052A (zh) * 2007-05-07 2010-03-31 波音公司 单平台或多平台系统的健康管理

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LLOYD CLARKE ET AL: "The aircraft rotation problem", 《ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH》, vol. 69, no. 1, 31 December 1997 (1997-12-31), pages 33 - 46, XP 019204411, DOI: doi:10.1023/A:1018945415148 *
朱星辉: "航空公司航班计划优化设计研究", 《中国博士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》, no. 5, 15 May 2009 (2009-05-15), pages 3 - 31 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104809542A (zh) * 2014-01-29 2015-07-29 波音公司 不定期维修破坏严重性和航班决策系统及方法
CN105373833A (zh) * 2014-08-19 2016-03-02 波音公司 推迟的飞行器维护影响评估装置、系统和方法
CN107025805A (zh) * 2017-04-23 2017-08-08 温州云航信息科技有限公司 基于候补机制的协同决策系统时刻计算方法及对应系统
CN109740766A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 科技谷(厦门)信息技术有限公司 一种工业设备维护服务规划方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20130138333A1 (en) 2013-05-30
JP2013114683A (ja) 2013-06-10
CA2795595A1 (en) 2013-05-24
GB2496884A (en) 2013-05-29
FR2983326B1 (fr) 2018-10-05
JP6082572B2 (ja) 2017-02-15
GB201120309D0 (en) 2012-01-04
BR102012028276A2 (pt) 2015-07-14
US8798899B2 (en) 2014-08-05
DE102012111284A1 (de) 2013-05-29
CA2795595C (en) 2019-12-31
CN103136966B (zh) 2017-08-25
FR2983326A1 (fr) 2013-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103136967B (zh) 用于控制航运系统运行的系统和方法
CN103136966A (zh) 用于控制航运系统运行的系统和方法
Hassan et al. Airline disruption management: A literature review and practical challenges
Deveci et al. Evolutionary algorithms for solving the airline crew pairing problem
Bratu et al. Flight operations recovery: New approaches considering passenger recovery
Zhang et al. Optimization for gate re-assignment
CN110334839A (zh) 航班延误预测方法、装置、设备及存储介质
Jafari et al. The airline perturbation problem: considering disrupted passengers
CN105278400A (zh) 生成符合噪声消减限制的飞机离场剖面
Kiyak The effects of aircraft preventive maintenance on reliability
Andersson Solving the flight perturbation problem with meta heuristics
Liu et al. Disruption management of an inequality-based multi-fleet airline schedule by a multi-objective genetic algorithm
Zhu et al. A stochastic programming approach on aircraft recovery problem
WO2022159398A1 (en) Methods and systems for generating holistic airline schedule recovery solutions accounting for operations, crew, and passengers
Wang et al. Research on location selection strategy for airlines spare parts central warehouse based on METRIC
Barnhart Irregular operations: Schedule recovery and robustness
Rashedi et al. A machine learning approach for solution space reduction in aircraft disruption recovery
Yang et al. A novel integration platform to reduce flight delays in the National Airspace System
Zhou et al. Mapping a multilayer air transport network with the integration of airway, route, and flight network
Szabo et al. Robustness as a method of airline pro-active disruption management
CA2795598A1 (en) System and method for controlling operation of an airline
Liu et al. Optimizing aircrew recovery considering long connections: a column generation based approach
US20220230549A1 (en) Methods and systems for generating crew and passenger friendly operations recovery solutions
Wei et al. A system architecture and implementation of simulation-based optimisation approach to improve airport surface operations
Andrade Reinforcement Learning for Predictive Aircraft Maintenance

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant