CN111915123A - 一种航班全流程自动化预配载方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种航班全流程自动化预配载方法,其包括如下步骤:1)配置预配载规则;2)选择预配载规则,并根据所选预配载规则筛选出需要做预配载的航班;3)自动采集相关数据,计算预配载;4)自动生成预配载报文,发送到指定系统;5)生成记录。本发明方法允许用户自主灵活的配置预配载规则,然后根据规则筛选满足条件的航班实现预配载的批量化。本发明自动实现数据的采集、计算和结果的自动发送,避免了人为因素导致的差错,减少了一线配载员的工作量,可大幅度提升其工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及民航飞机载重平衡领域,具体涉及一种航班预配载方法。
背景技术
载重平衡也称配载,载重平衡的目的是控制飞机重量和重心在安全允许的范围内,并为机组等提供飞机重量、平衡数据和业务载重等装载信息。载重平衡的目标是确保飞行安全,并增加经济效益。
在民航飞机载重平衡领域,航班预配载作为配载必不可少的环节,涉及的数据包括飞机空重、饮用水、餐食、驾驶机组、乘务机组、加机组、旅客、货邮行(货物、邮件和行李的简称)、压舱物等,预配载数据对于油量的评估有着重要的参考作用,因此准确地计算预配载数据对于减少因航班预配载与实际业载偏差而产生的航油虚耗成本起着重要作用。同时,精准业载也有利于提高航班货舱装载利用率。
航班全流程自动化预配载是指通过信息系统大数据分析,自动采集操作干重、旅客数量以及货邮行重量等数据,进而对数据进行精确的自动计算并自动形成报文准时发送到相关系统。
随着公司发展,航班量不断壮大,一线配载员所承载的预配载工作压力越来越大。因此,实现航班全流程自动化预配载有着重大意义,可以显著节约预配载的时间,大幅度提高配载员的工作效率,而且还能减少人为因素导致的各种差错。
目前,国内航空公司所使用的配载系统大多不具备航班全流程自动化预配载功能,仍需要通过人工的方式进行预配载操作,不能智能自动地计算预配载数据。
发明内容
本发明的发明目的是,提供一种航班全流程自动化预配载方法。
本发明的发明目的通过如下技术方案实现:一种航班全流程自动化预配载方法,包括如下步骤:
1)配置预配载规则;
2)选择预配载规则,并根据所选预配载规则筛选出需要做预配载的航班;
3)自动采集相关数据,计算预配载;
4)自动生成预配载报文,发送到指定系统;
5)生成记录。
本发明采取根据预设预配载规则筛选需要做预配载的航班的方式,可实现做预配载的批量化,同时具有规则可灵活配置的优点。本发明实现了数据的自动采集和预配载的自动计算,以及结果的自动发送,避免了人为因素导致的差错,减少了一线配载员的工作量,可大幅度提升其工作效率。
步骤3)采集的数据包括行李数据,在实际行李重量未知时,行李数据通过如下方式获取:根据机型、航线,采集近n个航班行李重量和旅客人数的历史数据,计算出航班的历史人均行李重量,以其预估本次航班的行李重量;n≥10。本发明根据历史业务数据预估行李重量,相比于现有技术中,直接指定人均行李重量如人均10公斤的方式,有利于提升预配载计算结果的准确性。
步骤3)还包括自动校验步骤,即根据机务手册中飞机配载的各项限值,对采集的数据进行异常判断。
步骤3)采集的数据包括航班最大零油重数据,该数据作为默认最大零油重,步骤3)还包括零油重数据校验步骤,即比较默认最大零油重与根据采集数据计算而得的飞机当前零油重,若当前零油重>默认最大零油重,则修正当前零油重为默认最大零油重。
步骤3)对每个航班进行三次预配载计算:如果没有发送第一次预配载的记录,则进行第一次预配载计算;在收到实配货报后,进行第二次预配载计算;在航班起飞之后,进行第三次预配载计算。进行三次预配载,是为了统计分析每次业载的偏差值,帮助配载员分析偏差原因,为提升航班预配精度提供决策依据。
所述航班全流程自动化预配载方法大部分步骤由独立于配载系统的一个后台服务执行,所述大部分步骤具体包括:根据所选预配载规则筛选出需要做预配载的航班的步骤;自动采集相关数据,计算预配载的步骤;生成预配载报文,发送到指定系统的步骤;以及生成记录的步骤。
相比于现有技术,本发明具有如下有益效果:
1)本发明方法允许用户自主灵活的配置预配载规则,然后根据规则筛选满足条件的航班实现预配载的批量化。本发明自动实现数据的采集、计算和结果的自动发送,避免了人为因素导致的差错,减少了一线配载员的工作量,可大幅度提升其工作效率;
2)在实际行李重量未知时,本发明行李数据由行李历史业务数据预估得到,相比于现有技术,该行李数据的获取方式更科学更有依据,数据也更可靠,采用该数据,有利于提升预配载计算结果的准确性;
3)对采集的数据,本发明先对其进行验证,在数据本身没有问题的情况下,才采用该数据,保证预配载计算结果更为可信。
附图说明
图1为本发明一种航班全流程自动化预配载方法较佳实施例的实现软件构架图;
图2为本发明一种航班全流程自动化预配载方法较佳实施例的流程图。
具体实施方式
本实施例一种航班全流程自动化预配载方法的实现软件构架如图1所述,其实现软件下文称为航班全流程自动化预配载系统,简称为预配载系统。图1构架主要包括三个部分,一是配载系统原有构架;二是本实施例航班全流程自动化预配载系统;三是外部系统。其中,配载系统主要包括客户端、应用服务、接口服务和数据库。航班全流程自动化预配载系统主要包括定时服务和计算服务。配载系统从外部系统获取做配载过程中所需要的数据,并供给本实施例的预配载系统。
本实施例预配载系统大部分功能都独立于配载系统,作为一个服务放置在服务后台。配载系统增设预配载操作界面,管理员可通过该界面配置预配载规则,并对已配置的预配载规则进行各种操作,如控制启动与否。预配载系统的定时服务会定时读取配载系统中配置的预配载规则,对启动的预配载规则,自动进行航班匹配,筛选出对应的航班,然后再通过配载系统的应用服务查询相关数据。计算服务对获取到数据进行计算,生成预配载报文,通过定时服务发送到指定系统,同时定时服务还生成相应的记录,并将这些数据都返回给配载系统。预配载系统上述构架的好处是,基本不影响原有配载系统的架构逻辑和性能,将航班全流程自动化预配载系统做为一个单独的服务运维,方便更新和维护。
本实施例一种航班全流程自动化预配载方法可以自动实现数据采集、精准计算、智能校验、异常告警、报文生成、报文发送和记录生成,可避免人为因素导致的各种差错,减少一线配载员工作的机械性和重复性,大幅提升他们的工作效率。具体实现过程如图2所示:
1、获取管理员在配载系统中配置的预配载规则,并选择本次要执行的规则即启动的规则。
上述规则一般根据一线配载员的工作流程设置。
以广州配载中心的工作流程为例:
1、航班起飞时间在0300-1100起飞的航班,在前一天晚上2230发送预配载
2、航班起飞时间在1101-0259起飞的航班,在航班起飞前270分钟发送预配载
规则设置如下:
每个航司的每个始发站航班,可以根据航班起飞时间范围设置预配载发送时间点,并选择每条规则是否启用。
2、配载系统智能筛选出满足所选预配载规则限定条件的航班。若该航班为未做预配载的航班,则进行第一次预配载。
3、自动采集第一次预配载数据
(1)采集航班操作干重数据:根据航班承运人、机型、飞机号,采集飞机空重、饮用水重量、餐食重量、驾驶舱机组人数、乘务机组人数和加机组人数;
(2)采集旅客数据:组装并发送指令,获得结果报文,对报文进行解析处理,采集航班的订座旅客人数;
(3)采集行李数据:根据机型、航线,采集近十个航班行李重量和旅客人数等历史数据,从而计算出航班的历史人均行李重量,以用于评估航班的预计行李重量;
(4)采集货邮和压舱物重量:若航班已装舱,则采集已装舱的货邮和压舱物重量,若航班未装舱,则解析预配报文,采集预配报文的货邮和压舱物重量;
(5)采集航班最大零油重,根据航班承运人、机型、飞机号,采集航班对应的最大零油重。
4、自动校验计算数据
(1)校验操作干重数据、旅客数据、行李数据、货邮和压舱物重量和航班最大零油重,若采集的数据有异常(同机务手册中飞机配载的各项限值进行比较),则智能告警提醒配载员进行人工报送预配载数据;
(2)精确计算预配载数据:根据计算规则计算出操作干重、预计业务载重和零油重,计算规则:操作干重包括飞机空重、饮用水重量、餐食重量、驾驶舱机组重量、乘务机组重量和加机组重量,预计业务载重包括旅客重量、行李重量和货邮和压舱物重量,零油重包括操作干重和预计业务载量,其中机组和旅客的个体重量根据配载系统中设置的规则计算。
(3)校验零油重数据:若当前零油重>默认最大零油重即采集的航班最大零油重,则修正当前零油重为默认最大零油重。
5、生成发送预配报即预配载报文:将所采集到的数据和计算的预配载结果按要求格式生成到报文中,并自动发送到相关系统。
6、生成预配载历史发送记录:将发送日期、发送时间、发送人员工号(登录工号)、发送状态(成功或失败)、零油重和零油重心(零油重心根据配载手册提供的零油重心公式计算得出)等信息记录到历史发送列表中,以便日后查看。
7、对已完成一次预配载的航班智能检测收到实配货报后,进行第二次预配载。
8、自动采集第二次预配载数据
(1)采集航班操作干重数据:根据航班承运人、机型、飞机号,采集飞机空重、饮用水重量、餐食重量、驾驶舱机组人数、乘务机组人数和加机组人数;
(2)采集旅客数据:组装指令,通过发送指令并得到指令结果,从指令结果采集航班的实际旅客人数;
(3)采集行李数据,根据机型、航线,采集近十个航班行李重量和旅客人数等历史数据,从而计算出航班的历史人均行李重量,以用于评估航班的预计行李重量;
(4)采集货邮和压舱物重量,若航班已装舱,则采集已装舱的货邮和压舱物重量,若航班未装舱,则解析实配报文,采集实配报文的货邮和压舱物重量;
(5)采集航班最大零油重,根据航班承运人、机型、飞机号,采集航班对应的最大零油重。
9、自动校验计算数据,生成并发送预配报,生成预配报历史发送记录:重复步骤4、5、6。
10、对已完成二次预配载的航班智能检测航班起飞状态,在航班起飞后进行第三次预配载。
11、自动采集第三次预配载数据
(1)采集航班操作干重数据:根据航班承运人、机型、飞机号,采集飞机空重、饮用水重量、餐食重量、驾驶舱机组人数、乘务机组人数和加机组人数;
(2)采集旅客行李数据,组装指令,通过发送指令并得到指令结果,从指令结果采集航班的实际旅客人数和实际行李重量;
(3)采集货邮和压舱物重量,若航班已装舱,则采集已装舱的货邮和压舱物重量,若航班未装舱,则解析实配报文,采集实配报文的货邮和压舱物重量;
(4)采集航班最大零油重:根据航班承运人、机型、飞机号,采集航班对应的最大零油重。
12、自动校验计算数据,生成并发送预配报,生成预配报历史发送记录:重复步骤4、5、6。
本实施例进行三次预配载,是为了统计分析每次业载的偏差值,帮助配载员分析偏差原因,为提升航班预配精度提供决策依据。本实施例每次计算预配载,都自动完成数据采集、精准计算、智能校验、异常告警、报文生成、报文发送和记录生成,可大幅度减少一线配载员的工作量,提升他们的工作效率。
Claims (6)
1.一种航班全流程自动化预配载方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)配置预配载规则;
2)选择预配载规则,并根据所选预配载规则筛选出需要做预配载的航班;
3)自动采集相关数据,计算预配载;
4)自动生成预配载报文,发送到指定系统;
5)生成记录。
2.根据权利要求1所述的航班全流程自动化预配载方法,其特征在于,步骤3)采集的数据包括行李数据,在实际行李重量未知时,行李数据通过如下方式获取:根据机型、航线,采集近n个航班行李重量和旅客人数的历史数据,计算出航班的历史人均行李重量,以其预估本次航班的行李重量;n≥10。
3.根据权利要求2所述的航班全流程自动化预配载方法,其特征在于,步骤3)还包括自动校验步骤,即根据机务手册中飞机配载的各项限值,对采集的数据进行异常判断。
4.根据权利要求3所述的航班全流程自动化预配载方法,其特征在于,步骤3)采集的数据包括航班最大零油重数据,该数据作为默认最大零油重,步骤3)还包括零油重数据校验步骤,即比较默认最大零油重与根据采集数据计算而得的飞机当前零油重,若当前零油重>默认最大零油重,则修正当前零油重为默认最大零油重。
5.根据权利要求4所述的航班全流程自动化预配载方法,其特征在于,步骤3)对每个航班进行三次预配载计算:如果没有发送第一次预配载的记录,则进行第一次预配载计算;在收到实配货报后,进行第二次预配载计算;在航班起飞之后,进行第三次预配载计算。
6.根据权利要求1所述的航班全流程自动化预配载方法,其特征在于,所述航班全流程自动化预配载方法大部分步骤由独立于配载系统的一个后台服务执行,所述大部分步骤具体包括:根据所选预配载规则筛选出需要做预配载的航班的步骤;自动采集相关数据,计算预配载的步骤;生成预配载报文,发送到指定系统的步骤;以及生成记录的步骤。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022111681A1 (zh) * | 2020-11-30 | 2022-06-02 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种配载控制方法、装置和存储介质 |
CN115204526A (zh) * | 2022-09-14 | 2022-10-18 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 航班燃油数据的采集与处理方法、装置及计算机可读介质 |
CN115630833A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-01-20 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 旅客托运行李信息预测方法及相关设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030141411A1 (en) * | 2002-01-31 | 2003-07-31 | Ashish Pandya | Novel method to secure airline travel |
CN103198360A (zh) * | 2012-01-10 | 2013-07-10 | 招商局国际信息技术有限公司 | 一种集装箱船舶自动配载方法及系统 |
CN103295177A (zh) * | 2012-02-28 | 2013-09-11 | 杨光 | 集散式货运航空的远程集中配载方法及系统 |
CN111126887A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 上海宝信软件股份有限公司 | 使用钢制架的铁路钢卷配载方法和系统及计算机存储介质 |
-
2020
- 2020-06-04 CN CN202010501348.4A patent/CN111915123B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030141411A1 (en) * | 2002-01-31 | 2003-07-31 | Ashish Pandya | Novel method to secure airline travel |
CN103198360A (zh) * | 2012-01-10 | 2013-07-10 | 招商局国际信息技术有限公司 | 一种集装箱船舶自动配载方法及系统 |
CN103295177A (zh) * | 2012-02-28 | 2013-09-11 | 杨光 | 集散式货运航空的远程集中配载方法及系统 |
CN111126887A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 上海宝信软件股份有限公司 | 使用钢制架的铁路钢卷配载方法和系统及计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
苗森;: "物流载运率的分析与优化――以航空运输为例", 浙江树人大学学报(人文社会科学版), no. 05 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022111681A1 (zh) * | 2020-11-30 | 2022-06-02 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种配载控制方法、装置和存储介质 |
CN115204526A (zh) * | 2022-09-14 | 2022-10-18 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 航班燃油数据的采集与处理方法、装置及计算机可读介质 |
WO2024056013A1 (zh) * | 2022-09-14 | 2024-03-21 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种航班燃油数据的采集与处理方法、装置及计算机可读介质 |
CN115630833A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-01-20 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 旅客托运行李信息预测方法及相关设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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