EP2005374A1 - Verfahren, steuerungssystem und softwareprogramm zur ausführung des verfahrens zur optimierten nutzung der luftseitigen kapazitäten eine flughafens - Google Patents

Verfahren, steuerungssystem und softwareprogramm zur ausführung des verfahrens zur optimierten nutzung der luftseitigen kapazitäten eine flughafens

Info

Publication number
EP2005374A1
EP2005374A1 EP07723513A EP07723513A EP2005374A1 EP 2005374 A1 EP2005374 A1 EP 2005374A1 EP 07723513 A EP07723513 A EP 07723513A EP 07723513 A EP07723513 A EP 07723513A EP 2005374 A1 EP2005374 A1 EP 2005374A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
capacity
punctuality
airport
traffic demand
calculated
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.)
Ceased
Application number
EP07723513A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Raimund Brozat
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.)
Fraport AG Frankfurt Airport Services Worldwide
Original Assignee
Fraport AG Frankfurt Airport Services Worldwide
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 Fraport AG Frankfurt Airport Services Worldwide filed Critical Fraport AG Frankfurt Airport Services Worldwide
Publication of EP2005374A1 publication Critical patent/EP2005374A1/de
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis

Definitions

  • the invention relates to a method, a control system and a software program for carrying out the method for the optimized use of the airside capacities of an airport, as well as an information system that graphically displays information calculated by the method.
  • the missing planning leads i.d.R. to a disproportionate deterioration of the overall system performance or a non-optimal utilization of the remaining system capacities in bottleneck situations.
  • the invention provides according to claim 1, a method for the optimized use of the airside capacity of an airport available, in which an electronic data processing system, a current operating capacity of the airport and a current traffic demand are calculated. From the current operating capacity and the current traffic demand information for an optimized use of the existing resources are determined and issued.
  • CAPMAN a software program
  • CAPMAN can be networked with air traffic control tactical traffic controllers (e.g., AMAN) and apron control (e.g., DMAN).
  • AMAN air traffic control tactical traffic controllers
  • DMAN apron control
  • the current operating capacity is constantly calculated from airport-specific infrastructure, operating and weather characteristics as well as from online-fed current operating, weather and weather forecast data.
  • the current traffic demand is constantly calculated from online-fed flight schedule data and flight history data. It calculates an expected and cumulative traffic demand, as well as a ratio in the cumulated traffic demand between incoming and outgoing flights (ratio of demand). From the operating capacity prediction and the relationship between incoming and outgoing flights, a launch capacity and a landing capacity for each StarWalk are determined at predetermined time intervals. This results in a shared view of the take-off and landing capacities and the use of the air-side resources can be optimized.
  • the invention also provides an information system according to claim 15 and a control system according to claim 16.
  • the software program comprises four software modules: a first software module (CMON) for calculating a current operating capacity, a second software module (DMON) for calculating a current traffic demand, a third software module (CAPO) for calculating an optimal capacity utilization, and a fourth Software module (PMON) for calculating punctuality, the first and second software modules interfacing with external systems through which they receive current online data; the first and second software modules exchange data with each other; and the first and second software modules submit data to the third software module that calculates and outputs information for optimized use of the existing resources.
  • CMON first software module
  • DMON for calculating a current operating capacity
  • DMON for calculating a current traffic demand
  • CAO third software module
  • PMON Software module
  • the fourth software module receives data from the first and second software modules and calculates and outputs an achievable, a predicted and an actually achieved punctuality.
  • Online networking for example with the German Meteorological Service, the air traffic control systems and the existing airport information systems, gives the software program constant access to the latest data, which includes, for example, weather changes as well as unforeseen flight delays and can already anticipate coming capacity bottlenecks react.
  • the structure in independent software modules with defined interfaces to the outside and each other allows a simpler Riege the program, an easier possible expansion and adaptation to special conditions of an airport.
  • FIG. 1 is a schematic representation of the modules of the software program for carrying out the method according to the invention
  • FIG. 2 is a graphic representation of the achievable punctuality as a function of the number of flight movements per hour;
  • FIG. 3 is a graph showing a punctuality rate as a function of flight movements per hour and of the capacity and the weather;
  • FIG. 4 is a graphic representation of the optimized according to the invention.
  • FIG. 5 is a graphical surface of a control system according to the invention
  • FIG. 6 shows a graphic surface of a device according to the invention
  • the inventive method realized by the software program CAPMAN, which runs within an information system or a control system, is integrated into the existing system landscape of an airport at the interface between the flight, airport and weather data on the one hand and the tactical traffic control devices of air traffic control (eg AMAN) and the apron control (eg DMAN), or at the interfaces air - runway and StarWalking - air together for inbound and outbound traffic.
  • CAPMAN air traffic control
  • DMAN apron control
  • CAPMAN allows three types of use. First, use as an information system to display the determined traffic demand, capacities and punctuality on a screen.
  • traffic control personnel can initiate targeted countermeasures on the basis of proven findings.
  • Figure 1 shows a schematic representation of the software program CAPMAN for carrying out the method according to the invention with its modules CMON, DMON, CAPO and PMON and the data exchange between the individual modules and the interfaces to the outside. Internal interfaces are shown by a simple arrow and interfaces to the outside by a double arrow.
  • At the input interface 10 are fed: online operating data about e.g. Operational faults, take-off runways in operation, online weather and weather forecast data, eg. B. from the German weather service DWD, online flight plan and flight history data.
  • online operating data about e.g. Operational faults, take-off runways in operation
  • online weather and weather forecast data eg. B. from the German weather service DWD
  • online flight plan and flight history data At the output interface 12, e.g.
  • the software module CMON Capacity Monitor calculates the currently operational available capacity, the operating capacity, and their prognosis as a function of all capacity-relevant parameters. The calculation and Forecasting the operating capacity is made possible by a special CMON calculation algorithm.
  • CMON constantly requires up-to-date data on the "runways in use", ie the StarWalker runway in operation, malfunctions and the weather as well as the most accurate weather forecasts possible.
  • External data sources are the airport information system, flight safety systems and the weather information system of the weather service. These systems require data interfaces for online data supply.
  • the CAPMAN-inteme interface 14 to the software module DMON obtains the current and forecasted aircraft mix for calculating the operating capacity, as well as the ratio of the cumulative traffic demand for calculating the arrival capacity and the departure capacity per hour.
  • aircraft mix here means the number of so-called “heavy aircraft” with a high takeoff weight (MTOW) in relation to the other aircraft.
  • Essential calculation variables in determining the operating capacity are airport-specific characteristic values, the determination of which is very complicated. They are derived in part from the results of extensive flight operations and weather data analysis, in part special calculation algorithms have been developed.
  • the operating characteristic value identifies the operating value of an (independent) railway, taking into account the airport-specific boundary conditions such as typical aircraft mix, reduced separation distances and other capacity-effective operating procedures.
  • the infrastructure characteristic value is determined using a CAPMAN infrastructure algorithm specially developed for its purpose. This calculation algorithm takes into account the active track configuration Ai (runways in use), the operational dependencies between the lanes with the characteristic value ki and the failure of a lane, eg due to excessive tailwind component and malfunction due to various characteristic values k B (eg for instrument failure) -Landesystems ILS or for the operating direction change) are described.
  • the respective active paths are determined on the basis of the predicted wind conditions W D.
  • the operating capacity is highly dependent on the weather. Therefore, all capacity-relevant weather factors and their quantitative influence on the operating capacity must be known for their determination.
  • Weather parameters were derived for all relevant weather factors. These are tabulated in the CAPMAN system and are retrieved by the CAPMAN calculation algorithms according to the current weather data or weather forecasts.
  • the operating capacity C B is calculated from the infrastructure characteristic value I, the operating characteristic value B and a correction value k c , which is calculated from the characteristic values temperature k ⁇ , the characteristic value weather phenomenon k x , the characteristic value wind k w , the characteristic value aircraft mix kM and the characteristic view ks.
  • the tabular values are used for capacity calculation depending on current weather data and weather forecasts.
  • the calculation of the current landing capacity C A results from the use of the current or predicted demand ratio R (traffic demand ratio, ie ratio of landings to launches) according to the following formula.
  • the calculation of the current starting capacity C D results from using the current or predicted demand ratio R according to the following formula.
  • the operating capacity is a variable measure of StarWLand's traffic throughput per hour at a defined, variable punctuality level, taking into account variable operating and weather conditions.
  • the operating capacity data is transmitted via CAPMAN-inteme interfaces
  • modules DMON, PMON and CAPO passed on to the modules DMON, PMON and CAPO for further processing. Likewise, they can be used by other partner systems via an external interface 24.
  • a man-machine interface (HMI) is used to determine the operating capacity in the form of aircraft movements / hour, landings / hour and starts / hour
  • the software module DMON (Demand Monitor) calculates an expected and a cumulative traffic demand, as well as a ratio in the cumulative traffic demand between incoming and outgoing flights.
  • traffic demand is documented by the flight plan and characterized by parameters relevant to capacity and punctuality, such as quantity (flights per hour), traffic mix (proportion of "heavy” aircraft) and ratio (ratio between arrivals and departures).
  • variable traffic mix and ratio traffic demand is also a variable variable which has to be constantly recalculated.
  • the demand monitor DMON receives the flight plan data from the airport information system via the interface 10 or an interface 26 online and calculates the traffic demand (demand) per hour on this basis.
  • the STA / STD is replaced by the corresponding "Estimate" times and “Actual" times (flight history data), which are likewise available via the interface 10 to the DMON module and the Demand Monitor in its calculation considered accordingly.
  • External data sources include the airport information system, air traffic control systems and, if applicable, airline systems such as airline systems. Sita messages. These systems require data interfaces for online data supply.
  • DMON receives the current and projected operating capacities for movements, takeoffs and landings from the CMON module via the internal data interface 18.
  • Initial Arrival Demand is calculated by summing up all ST A / ETA times within a single hour.
  • Initial Departure Demand is calculated by summing up all STD / ETD times within a single hour.
  • Total Demand, or Transport Demand is the sum of Initial Arrival Demand and Initial Departure Demand within a single hour.
  • the cumulative traffic demand D k is calculated from the initial demand Di, the operating capacity C 8 , the overdemand O 3 for arrivals and O d for departures, the forecasted flow F p for the moving hour.
  • DMON transmits the ratio and mix of traffic demand and cumulative traffic demand via the CAPMAN-inteme interface 14 to the CMON module for calculating the operating capacities for movements, take-offs and landings and the cumulative traffic demand ratio via the internal interface 28 to the software module CAPO.
  • the cumulated traffic demand is also transmitted via an interface 32 for punctuality calculation to the software module PMON.
  • DMON determines the actual traffic flow or flow of the past hours and displays it.
  • the software module PMON (Punctuality Monitor) calculates the achievable
  • the PMON module receives from the CMON module the current and projected operating capacity for take-offs, landings and flight movements to calculate punctuality and punctuality forecasts.
  • the PMON module receives from the DMON module the current and forecasted cumulative traffic demand for take-offs, landings and movements in order to calculate punctuality and punctuality forecasts.
  • the PMON calculation algorithm like the CMON
  • the measurable punctuality or the measurable delay is not solely attributable to capacity bottlenecks.
  • the measurable delay is made up of delays and delays due to capacity, which are attributable to influenceable and non-influenceable business process disruptions.
  • Capacity delays result from a capacity triangle of traffic demand, operating capacity and delays, and are subject to factors such as weather, traffic mix, flight plan data, infrastructure, resource use and the air traffic control process.
  • influenceable operating process disturbances are e.g. Einteisung, staffing bottlenecks and premature to count, while the non-influenceable
  • system failures and externally caused delays are counted.
  • the reference punctuality is necessarily based on a reference scenario.
  • the main capacity and punctuality relevant boundary conditions for this are:
  • the target punctuality for the current scenario must first be calculated in order to then calculate the punctuality forecast on this basis.
  • the target punctuality forecast on this basis.
  • the target punctuality P z is calculated from the infrastructure parameter I, the reference punctuality P R , the operating capacitance C B and the correction value
  • the reference punctuality P R is taking into account the interference
  • the punctuality Pp is calculated according to a modified tangent hyperbolic function from the cumulated traffic demand D K , the operating capacity C B and the target punctuality P z .
  • Figure 2 illustrates the dependency of punctuality on traffic, capacity and weather.
  • the aircraft movements per hour are plotted, while on the y-axis 38, the punctuality rate is plotted.
  • a curve 40 shows the achievable punctuality rates in good weather conditions in which can be flown on view (VMC-condition).
  • a curve 42 shows achievable punctuality rates with limited visibility (MMC-condition), while a curve 44 in case of bad weather, when must be flown according to instrument flight rules, (IMC-condition) applies.
  • MMC-condition achievable punctuality rates with limited visibility
  • IMC-condition instrument flight rules
  • the achievable punctuality rate decreases slightly with increasing number of flight movements, until the punctuality rate drops rapidly from about 87 flight movements per hour.
  • this large drop is already recorded at about 69 aircraft movements per hour.
  • Optimum capacity utilization is achieved along a straight line 46 which marks the transition from the slightly descending curve portion to the high declining branch.
  • Target, forecast and achieved punctuality can be transmitted by PMON to external partner systems via an interface 48 (FIG. 1).
  • FIG. 3 shows in a similar representation the punctuality rate as a function of the flight movements per hour, of the operating capacity and of the weather.
  • the punctuality rate is plotted over the number of aircraft movements per hour, but the shown range of flight movements per hour is larger, it can be seen that when the number of movements exceeds 100, there is no further drop in punctuality.
  • the curves 50, 52 and 54 are again for VMC, MMC and IMC weather conditions. The calculation of the curves takes place via a modified tangent hyperbolic function as already explained above. Via a man-machine interface 48, or the interface 12, the target, forecast and achieved punctuality (Mov / h, Arr / h, Dep / h) made visible to the user.
  • the module CAPO calculates the starting and landing capacities and their forecasts for each 10-minute interval and for each individual runway based on the operating capacity calculated and predicted by the module CMON, an optimal approaching strategy for approaching aircraft and a recommended approaching rate.
  • a commonly used staggering strategy is e.g. the alternate landing on one of two runways (staggered approach or 1: 1), the module CAPO may deviate but e.g. also propose a 2: 1 approach staggering strategy (alternately landing two on a first lane and then landing on a second runway).
  • the approach rate is u.a. depending on the weather and the starting demand and is entered as a default in air traffic control tactical traffic control devices (e.g., AMAN). Requires e.g.
  • a higher value e.g., 3.5 NM
  • a lower value e.g., 2.5NM
  • the module CAPO receives information about current or planned rail closures.
  • the maximum operating capacity is always exhausted if all parts of the take-off runway system are used optimally.
  • the runway utilization strategy is thus of great importance in exploiting the available resources.
  • the software module CAPO optimizes the capacity utilization of the startup
  • the building block method enables the transfer of the operating capacity (movements, take-offs and landings) predicted by the CMON module into single-lane capacities (movements, take-offs and landings), taking into account a punctuality-optimized rail utilization concept, optimized approach-staggering strategy and approach rate.
  • start blocks for ratio ⁇ 1
  • the sliding hour ratio determines whether it is a startup or landing component
  • the value of the operating capacity of the 10 minute interval from the CMON determines which ordinal number the module receives. The assignment of the ordinal number is rounded up from the first comma value.
  • this would mean that, for a capacitance value (for the 10-minute interval) determined by CMON of 13.5 and a moving-hour ratio of greater than one, the result would be a landing block of atomic number 84 (13.5 ⁇ 14 * 6 84) would be determined.
  • Deviations between the values determined by the CMON module and the values determined by the CAPO module is minimized in a first optimization step as soon as a previously determined, variably adjustable threshold value is exceeded. If the upper threshold value is exceeded, the number of movements is reduced by one movement per 10 min interval and increased if it is not reached.
  • the takeoffs and landings are aligned with each other with the same number of movements (CMON / CAPO approximation). For this purpose, if a threshold is exceeded during takeoffs or landings, the blocks are changed accordingly. If there are too many starts or too few landings, if a start module was previously in place, it is replaced by a landing block with the same ordinal number. If there is already a landing block at this point, then a so-called super-landing block is selected which has a higher ratio than the landing block. The reverse applies to too few starts and too many landings.
  • FIG. 4 illustrates such an optimization process. The x-axis shows the 24 hours of a day, while the y-axis shows the ordinal number for each period. A line 58 shows the ascertained capacity value for a 10-minute landing module and a line 60 shows the ascertained capacity value for a 10-minute start module. A line 62 shows the addition of these two values.
  • the approach-staggering strategy results from the capacity distribution underlying the building blocks.
  • the building blocks are optimized over the course of the day to suit the available capacity and the actual traffic demand
  • Anfiugstaffeiungsstrategie By assigning a derived from the approach capacity approach rate for each block is calculated according to the same system an optimized, variable daytime approach rate, u.a. taking into account the average approach speed over ground, the aircraft mix and the wind.
  • All available landing capacity slots per runway and all available start capacity slots per runway as well as the approach staging strategy and approach rate can be transmitted from the module CAPO via an interface 64, or the interface 12 ( Figure 1) to external partner systems, the inventive method then works as control system.
  • FIG. 5 A possible graphic representation of the capacities determined by the module CAPO is shown by way of example in FIG. 5.
  • the Western Railway and the Northern railway are shown as a function of the time, which is plotted on the left on a vertical axis, the number of available slots in the form of small cuboids. It can be distinguished by color in landing capacity slots and starting capacity slots, while with the color brightness further information can be transmitted.
  • the operational control staff thus receives at a glance the results of the capacity optimization per runway.
  • the information is displayed on a screen via a graphical interface.
  • the CAPMAN HMI Human-Machine-Interface
  • the CAPMAN HMI may consist of several, e.g. There are three screens that simultaneously display all relevant information about the total, inbound and outbound traffic.
  • FIG. 6 shows, by way of example, a screen on which the total capacity and the punctuality are shown depending on the weather.
  • the capacity graph (top) informs with a band 64 about the capacity and a line 66 about the traffic demand.
  • a region 68 for the past period, the flow of traffic (flow) is indicated by a line 70 and the flow predicted in the past as a dotted line 72 for quality control of the forecast.
  • a region 74 the predicted flow is displayed as a solid line 76.
  • the punctuality chart (below) in Figure 6 illustrates the punctuality target area as being parallel black lines 78.
  • the actual punctuality achieved is shown as a solid line 80 and the predictability in the past as a dotted line 82 for quality control of the forecast .
  • the predicted punctuality in area 74 is shown as a solid line 84.
  • the operations control personnel must decide whether traffic control measures must be initiated.
  • the input field on the top right the user and system settings are entered and displayed, the display field on the bottom right is an information field. It can, for example, give information about the current and forecasted weather or about the current and past flow.
  • CAPMAN-HMI thus informs the plant control personnel about the currently available air capacity (operating capacity), which can be expected in the next few hours, depending on the current and forecast weather.
  • CAPMAN-HMI provides information on the current demand for transport expected in the next few hours (demand) and on the probable punctuality of air traffic resulting from the relationship between capacity and demand.
  • CAPMAN HMI has, according to the weather forecast of the DWD, a forecast horizon of up to 18 hours. It thus represents an early warning system for the detection of foreseeable capacity bottlenecks and gives the operating control personnel the opportunity to initiate timely targeted traffic control measures.
  • CAPMAN provides timely information on necessary and targeted traffic control measures.
  • CAPMAN By coupling CAPMAN with traffic control systems such as AMAN and DMAN, CAPMAN transfers the capacity data and operational control data to the partner systems and enables these systems to automate traffic optimization in the runway system.
  • CAPMAN provides the foundation for system-assisted optimization of capacity utilization and improved punctuality of air traffic at the airport, especially at reduced capacity eg due to bad weather.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Verfahren zur optimierten Nutzung der luftseitigen Kapazitäten eines Flughafens, bei dem mit einer elektronischen Datenverarbeitungsanlage eine aktuelle Betriebskapazität des Flughafens und eine aktuelle Verkehrsnachfrage berechnet wird. Aus der aktuellen Betriebskapazität und der aktuellen Verkehrsnachfrage werden Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Ressourcen bestimmt und ausgegeben. Ferner werden ein Informationssystem und ein Steuersystem zur optimalen Start/Landebahnnutzung sowie ein Softwareprogramm zur Ausführung des Verfahrens bereitgestellt.

Description

Verfahren, Steuerungssystem und Softwareprogramm zur Ausführung des Verfahrens zur optimierten Nutzung der luftseitigen Kapazitäten eines
Flughafens
Die Erfindung betrifft ein Verfahren, ein Steuerungssystem und Softwareprogramm zur Ausführung des Verfahrens zur optimierten Nutzung der luftseitigen Kapazitäten eines Flughafens, sowie ein Informationssystem, das mit dem Verfahren berechnete Angaben graphisch anzeigt.
Sich auf Flughäfen, auch auf Großflughäfen, entwickelnde Engpasssituationen, z. B. durch die wetterbedingte Verringerung der Bahnkapazität, werden heute sehr spät und im Hinblick auf ihren Umfang nur sehr ungenau vorhergesagt. Frühzeitige und angepasste Reaktionen durch entsprechende Steuerungsmaßnahmen sind damit nicht möglich. Die Folgen sind in den meisten Fällen eine Überlastung oder die nicht optimale Ausnutzung der verbleibenden luftseitigen Systemkapazitäten durch nicht aufeinander abgestimmte, unter Umständen sogar kontraproduktive Maßnahmen.
Eine Hauptursache ist darin zu suchen, dass die verschiedenen Akteure (Flugsicherung, Airline, Flughafen) keine vollständigen und konsistenten Informationen über die sich entwickelnde Gesamtsituation haben. Ferner fehlt bisher ein hinreichend genaues und vollständiges Berechnungsmodell, das in Form eines Prognosewerkzeuges quantitative Aussagen über die zur Verfügung stehende Flughafenkapazität (Schwerpunkt Bahnkapazität) zulässt.
Darüber hinaus sind heutige im taktischen Bereich angesiedelte
Arbeitsweisen nicht geeignet, um mit Engpasssituationen adäquat umzugehen.
Die fehlende Planung führt i.d.R. zu einer überproportionalen Verschlechterung der Gesamtsystemleistung bzw. einer nicht optimalen Ausnutzung der verbleibenden Systemkapazitäten in Engpasssituationen.
Als resultierende Folgen für die Verkehrsabwicklung können folgende Effekte beobachtet werden:
unverhältnismäßig starker Anstieg von Verspätungen bei Kapazitätsengpässen, zu starke Reduzierung des Steuerungswerts für den maximalen Verkehrszufluß aus Unkenntnis der zeitlichen Entwicklung z. B. eines wetterbedingten Kapazitätsengpasses,
nicht optimale Nutzung der verfügbaren Bahnkapazität für Starts und Landungen,
einseitige Begünstigung i.d.R. des landenden Verkehrs aufgrund fehlender Koordination zwischen an- und abfliegendem Verkehr.
Obwohl der Inbound-Verkehr (Landungen) und der Outbound- Verkehr (Starts) die Flughafenressource „Runway", d.h. die StarWLandebahnen gemeinsam nutzen, steht ein Kapazitätsmanager zur bestmöglichen Nutzung der knappen Bahnkapazität durch Starts und Landungen nicht zur Verfügung.
Die Erfindung stellt gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zur optimierten Nutzung der luftseitigen Kapazitäten eines Flughafens zur Verfügung, bei dem mit einer elektronischen Datenverarbeitungsanlage eine aktuelle Betriebskapazität des Flughafens und eine aktuelle Verkehrsnachfrage berechnet werden. Aus der aktuellen Betriebskapazität und der aktuellen Verkehrsnachfrage werden Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Ressourcen bestimmt und ausgegeben. Durch die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens in Form eines Softwareprogramms, das in der Folge als "CAPMAN" bezeichnet wird, ist eine Steuerung des Luftverkehrs am Flughafen dergestalt möglich, dass eine bestmögliche Nutzung der verfügbaren luftseitigen Flughafenkapazitäten (Best use of available capacity), eine Erschließung bisher ungenutzter Kapazitätsreserven (Unlock „hidden" capacity) und eine Erhöhung der Pünktlichkeit des Luftverkehrs bzw. eine Reduzierung von Verspätungen erreicht werden.
Zur automatischen Optimierung des Ai r-to-Air- Prozesses kann CAPMAN mit taktischen Verkehrssteuerungseinrichtungen der Flugsicherung (z.B. AMAN) und der Vorfeldkontrolle (z.B. DMAN) vernetzt werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird die aktuelle Betriebskapazität ständig berechnet aus flughafenspezifischen Infrastruktur-, Betriebs- und Wetter- Kennwerten sowie aus online-eingespeisten aktuellen Betriebs-, Wetter- und Wetterprognose-Daten. Die aktuelle Verkehrsnachfrage wird ständig berechnet aus online-eingespeisten Flugplandaten und Flugverlaufsdaten. Dabei werden eine voraussichtliche und eine kumulierte Verkehrsnachfrage, sowie ein Verhältnis in der kumulierten Verkehrsnachfrage zwischen ankommenden und abgehenden Flügen (Ratio der Nachfrage) berechnet. Aus der Betriebskapazitätsvorhersage sowie dem Verhältnis zwischen ankommenden und abgehenden Flügen wird eine Startkapazität und eine Landekapazität für jede StarWLandebahn in vorbestimmten Zeitintervallen bestimmt. Damit kommt es zu einer gemeinsamen Betrachtung der Start- und der Landekapazitäten und die Nutzung der luftseitigen Ressourcen kann optimiert werden.
Weitere vorteilhafte Ausführungsformen des Verfahrens sind in
Unteransprüchen enthalten und werden anhand der Bilder näher beschrieben.
Die Erfindung stellt auch ein Informationssystem gemäß Anspruch 15 und ein Steuerungssystem gemäß Anspruch 16 zur Verfügung.
Das Verfahren wird vorteilhafter Weise durch ein Softwareprogramm gemäß den Ansprüchen 17 bis 20 realisiert. Dabei umfasst das Softwareprogramm in der bevorzugten Ausführungsform vier Softwaremodule: ein erstes Softwaremodul (CMON) zur Berechnung einer aktuellen Betriebskapazität, ein zweites Softwaremodul (DMON) zur Berechnung einer aktuellen Verkehrsnachfrage, ein drittes Softwaremodul (CAPO) zur Berechnung einer optimalen Kapazitätsnutzung, und ein viertes Softwaremodul (PMON) zur Berechnung einer Pünktlichkeit, wobei das erste und das zweite Softwaremodul Schnittstellen zu externen Systemen aufweisen, über die sie aktuelle online-Daten empfangen; das erste und das zweite Softwaremodul gegenseitig Daten austauschen; und das erste und das zweite Softwaremodul Daten an das dritte Softwaremodul abgeben, das daraus Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Ressourcen berechnet und ausgibt. Das vierte Softwaremodul empfängt Daten von dem ersten und dem zweiten Softwaremodul und berechnet daraus eine erreichbare, eine prognostizierte und eine tatsächlich erreichte Pünktlichkeit und gibt diese aus. Durch die online-Vernetzung beispielsweise mit dem Deutschen Wetterdienst, den Flugsicherungssystemen und mit den bestehenden Flughafen- Informationssystemen hat das Softwareprogramm ständigen Zugriff auf die aktuellen Daten, die z.B. Wetteränderungen ebenso umfassen wie unvorhergesehene Flugverspätungen und kann bereits vorgreifend auf kommende Kapazitätsengpässe reagieren. Der Aufbau in voneinander unabhängigen Softwaremodulen mit definierten Schnittstellen nach außen und untereinander erlaubt eine einfachere Riege des Programms, eine leichtere mögliche Erweiterung und eine Anpassung an spezielle Gegebenheiten eines Flughafens.
Aus der folgenden Beschreibung mit Bezug auf die Zeichnungen werden weitere Vorteile und Ausführungsbeispiele deutlich werden.
Die Figuren zeigen:
- Figur 1 eine schematische Darstellung der Module des Softwareprogramms zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
- Figur 2 eine graphische Darstellung der erreichbaren Pünktlichkeit in Abhängigkeit von der Anzahl der Flugbewegungen pro Stunde;
- Figur 3 eine graphische Darstellung einer Pünktlichkeitsrate in Abhängigkeit von den Flugbewegungen pro Stunde und von der Kapazität und vom Wetter;
- Figur 4 eine graphische Darstellung der gemäß der Erfindung optimierten
Starts und Landungen am Beispiel des Frankfurter Flughafens über einen Zeitraum von 24 Stunden
- Figur 5 eine graphische Oberfläche eines erfindungsgemäßen Steuerungssystems
- Figur 6 eine graphische Oberfläche eines erfindungsgemäßen
Informationssystems
Als Flughafen wird in der gesamten Beschreibung beispielhaft der Großflughafen Frankfurt (FRA) angenommen. Das erfindungsgemäße Verfahren, realisiert durch das Softwareprogramm CAPMAN, das innerhalb eines Informationssystems oder eines Steuerungssystems abläuft, ordnet sich in die bestehende System landschaft eines Flughafens ein an der Schnittstelle zwischen den Flug-, Flughafen- und Wetterdaten einerseits und den taktischen Verkehrssteuerungseinrichtungen der Flugsicherung (z.B. AMAN) und der Vorfeldkontrolle (z.B. DMAN), bzw. an den Schnittstellen Luft - Start-/Landebahn und StarWLandebahn - Luft und zwar gemeinsam für den Inbound- und den Outbound-Verkehr.
Die technische Konzeption von CAPMAN erlaubt drei Nutzungsarten. Erstens eine Nutzung als Informationssystem zur Darstellung der ermittelten Verkehrsnachfrage, der Kapazitäten und Pünktlichkeiten auf einem Bildschirm.
Bei Abweichungen vom Sollzustand kann das Verkehrssteuerungspersonal auf der Basis gesicherter Erkenntnisse zielführende Gegenmaßnahmen einleiten.
Zweitens eine Nutzung als Steuerungssystem zur Optimierung der S/L-
Bahnnutzung und drittens eine Nutzung als Teil eines übergeordneten Verkehrssteuerungssystems (Flugsicherung/Flughafen) durch automatische
Weitergabe der CAPMAN-Ergebnisse an AMAN und DMAN zur Air-to-Air-
Prozessoptimierung.
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung des Softwareprogramms CAPMAN zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens mit seinen Modulen CMON, DMON, CAPO und PMON und dem Datenaustausch zwischen den einzelnen Modulen und die Schnittstellen nach außen. Dabei sind interne Schnittstellen durch einen einfachen Pfeil und Schnittstellen nach außen durch einen Doppelpfeil gezeigt. An der Eingangsschnittstelle 10 werden eingespeist: online-Betriebsdaten über z.B. Betriebsstörungen, StartVLandebahnen in Betrieb, online-Wetter- und Wetterprognosedaten, z. B. vom deutschen Wetterdienst DWD, online-Flugplan- und -Flugverlaufsdaten. An der Ausgangsschnittstelle 12 werden z.B. ausgegeben: Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Start-/Landebahnen, Startkapazität für jede Start-/Landebahn in vorbestimmten Zeitintervallen, Landekapazität für jede StarWLandebahn in vorbestimmten Zeitintervallen, Betriebskapazitätsvorhersage, aktuelle Verkehrsnachfrage, Verkehrsfluß, kumulierte Verkehrsnachfrage, erreichbare Pünktlichkeit, prognostizierte Pünktlichkeit und tatsächlich erreichte Pünktlichkeit.
Im weiteren werden die einzelnen Module getrennt beschrieben.
CMON-Modul
Das Softwaremodul CMON (Capacity Monitor) berechnet die aktuell betrieblich verfügbare Kapazität, die Betriebskapazität, und deren Prognose in Abhängigkeit aller kapazitätsrelevanten Einflussgrößen. Die Berechnung und Prognose der Betriebskapazität wird durch einen speziellen CMON- Berechnungsalgorithmus ermöglicht.
Die verfügbare Flughafen- und Air-Traffic-Control (ATC)-lnfrastruktur sowie das Wetter bestimmen ganz maßgeblich die Kapazität des Flughafens. Zur Berechnung und zur Prognose der Betriebskapazität benötigt CMON ständig aktuelle Daten über die „runways in use", d.h. die StarWLandebahn die in Betrieb sind, über Betriebsstörungen und über das Wetter sowie möglichst präzise Wetterprognosen.
Externe Datenquellen sind das Flughafen-Informationssystem, Flug- Sicherungssysteme und das Wetter-Informationssystem des Wetterdienstes. Zu diesen Systemen sind Daten-Schnittstellen zur online-Datenversorgung erforderlich.
Über eine CAPMAN-inteme Schnittstelle 14 zum Softwaremodul DMON werden von dort der aktuelle und prognostizierte Flugzeugmix zur Berechnung der Betriebskapazität bezogen, sowie das Ratio der kumulierten Verkehrsnachfrage zur Berechnung der Arrival-Kapazität und der Departure- Kapazität pro gleitender Stunde. Unter Flugzeugmix ist hierbei die Anzahl der sogenannten „Heavy-Flugzeuge" mit hohem Startgewicht (MTOW = Maximum Take-Off Weight) im Verhältnis zu den anderen Flugzeugen zu verstehen.
Wesentliche Berechnungsgrößen bei der Ermittlung der Betriebskapazität sind flughafenspezifische Kennwerte, deren Ermittlung sehr aufwendig ist. Sie werden zum Teil aus den Ergebnissen umfangreicher Flugbetriebs- und Wetterdatenauswertungen abgeleitet, zum Teil wurden spezielle Berechnungsalgorithmen entwickelt.
Zu den flughafenspezifischen Kennwerten gehören Betriebskennwerte,
Infrastruktur-Kennwerte und Wetterkennwerte, die alle als Eingabe über die Schnittstelle 16 in das Softwaremodul CMON eingegeben werden.
Der Betriebskennwert kennzeichnet den Betriebswert einer (unabhängigen) Bahn unter Berücksichtigung der flughafenspezifischen Randbedingungen wie z.B. typischer Flugzeugmix, reduzierte Staffelungsabstände und sonstige kapazitätswirksame Betriebsverfahren. Der Infrastruktur-Kennwert wird mit einem eigens zu seiner Bestimmung entwickelten CAPMAN-Infrastruktur-Algorithmus ermittelt. Dieser Berechnungsalgorithmus berücksichtigt die aktive Bahnkonfiguration Ai (runways in use), die betrieblichen Abhängigkeiten zwischen den Bahnen mit dem Kennwert ki sowie den Ausfall einer Bahn z.B. durch eine zu hohe Rückenwindkomponente und Betriebsstörungen, die durch diverse Kennwerte kB (z.B. für den Ausfall des Instrumenten-Landesystems ILS oder für den Betriebsrichtungswechsel) beschrieben sind.
Zur Prognose werden die jeweiligen aktiven Bahnen anhand der vorher- gesagten Windverhältnisse WD bestimmt.
I = f (Ai1 ki, kB, WD)
Die Betriebskapazität ist in hohem Maße wetterabhängig. Daher müssen zu ihrer Bestimmung alle kapazitätsrelevanten Wettereinflussfaktoren und deren quantitativer Einfluss auf die Betriebskapazität bekannt sein.
Umfangreiche Wetterdaten-Auswertungen bilden die Grundlage zur
Beschreibung der Wettereinflüsse auf die Betriebskapazität und führten zu dem Ergebnis, dass die Temperatur, Windrichtung, Windgeschwindigkeit, Sichtweite, Hauptwolkenuntergrenze, Niederschläge und deren Ausprägung, aber auch Wettererscheinungen wie z.B. Gewitter und Eisbildung bei ihrer Berechnung berücksichtigt werden müssen.
Für alle relevanten Wettereinflussfaktoren wurden Wetter-Kennwerte abgeleitet. Diese sind tabellarisch im System CAPMAN hinterlegt und werden durch die CAPMAN-Berechnungsalgorithmen entsprechend der aktuellen Wetterdaten bzw. Wetterprognosen abgerufen.
Die Betriebskapazität CB berechnet sich aus dem Infrastruktur-Kennwert I, dem Betriebskennwert B und einem Korrekturwert kc, der sich aus folgenden Kennwerten errechnet: dem Kennwert Temperatur kτ, dem Kennwert Wettererscheinung kx, dem Kennwert Wind kw , dem Kennwert Flugzeugmix kM und dem Kennwert Sicht ks . Die tabellarisch hinterlegten Kennwerte werden in Abhängigkeit von aktuellen Wetterdaten und Wetterprognosen zur Kapazitätsberechnung herangezogen. kc = f(kτ. kx,kW! kM, ks)
Die Berechnung der aktuellen Landekapazität CA ergibt sich durch Verwendung des aktuellen bzw. prognostizierten Demand-Ratio R (Verkehrsnachfrageverhältnis, d.h. Verhältnis Landungen zu Starts) nach folgender Formel.
)
Die Berechnung der aktuellen Startkapazität CD ergibt sich durch Verwendung des aktuellen bzw. prognostizierten Demand-Ratio R nach folgender Formel.
)
Die Betriebskapazität ist ein variables Maß für den Verkehrsdurchsatz des StarWLandebahnsystems pro Stunde bei definiertem, variablem Pünktlichkeitsniveau und unter Berücksichtigung variabler Betriebs- und Wetterbedingungen.
Die Betriebskapazitäts-Daten werden über CAPMAN-inteme Schnittstellen
18, 20, 22 an die Module DMON, PMON und CAPO zur Weiterverarbeitung weitergegeben. Ebenso können sie über eine externe Schnittstelle 24 von anderen Partnersystemen genutzt werden.
Über eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) wird die Betriebskapazität in Form von Flugbewegungen/Stunde, Landungen/Stunde und Starts/Stunde
(Mov/h, Arr/h, Dep/h) für den Nutzer sichtbar gemacht und über die Zeit als Band dargestellt. Die Bandbreite wird oben gekennzeichnet durch einen hinreichen häufig reproduzierbaren Maximalwert (Modalwert), der bei optimaler Start-
/Landebahnnutzung erzielbar ist, während die untere Begrenzung durch den im Durchschnitt erzielten Wert (Medianwert) bestimmt ist.
DMON-Modul
Das Softwaremodul DMON (Demand Monitor) berechnet eine voraussichtliche und eine kumulierte Verkehrsnachfrage, sowie ein Verhältnis in der kumulierten Verkehrsnachfrage zwischen ankommenden und abgehenden Flügen. Der Markt erzeugt grundsätzlich eine Verkehrsnachfrage, die durch den Flugplan dokumentiert wird und durch kapazitäts- und pünktlichkeitsrelevante Parameter wie Menge (Flüge pro Stunde), Verkehrsmix (Anteil „Heavy"- Flugzeuge) und Ratio (Verhältnis zwischen An- und Abflügen) gekennzeichnet ist.
Auf Grund von Flugverspätungen und -Verfrühungen, variablem Verkehrsmix und Ratio ist auch die Verkehrsnachfrage eine variable Größe, die ständig neu berechnet werden muss.
Langfristig im Voraus bestimmen die Flugplandaten STA (scheduled time of arrival) und STD (scheduled time of departure) die voraussichtliche Verkehrsnachfrage. Der Demand Monitor DMON erhält über die Schnittstelle 10, bzw eine Schnittstelle 26 online die Flugplandaten vom Flughafen- Informationssystem und berechnet die Verkehrsnachfrage (Demand) pro gleitender Stunde auf dieser Basis.
Wird eine geplante Flugbewegung konkret, wird die STA/STD durch die entsprechenden „Estimate"-Zeiten und „Actual"-Zeiten (Flugverlaufsdaten) ersetzt, die ebenfalls über die Schnittstelle 10 dem Modul DMON zur Verfügung stehen und die der Demand Monitor bei seiner Berechnung entsprechend berücksichtigt. Externe Datenquellen sind das Flughafen-Informationssystem, Flugsicherungssysteme und ggf. Airline-Systeme wie z.B. Sita-Meldungen. Zu diesen Systemen sind Daten-Schnittstellen zur online-Datenversorgung erforderlich.
Zur Berechnung eines "Overdemand" und der kumulierten Verkehrsnachfrage erhält DMON die aktuellen und prognostizierten Betriebskapazitäten für Bewegungen, Starts und Landungen von dem Modul CMON über die interne Datenschnittstelle 18.
Die Verkehrsnachfrage für Landungen (Initial Arrival Demand) berechnet sich durch Aufsummierung aller ST A/ETA-Zeiten innerhalb einer gleitenden Stunde.
Die Verkehrsnachfrage für Starts (Initial Departure Demand) berechnet sich durch Aufsummierung aller STD/ETD-Zeiten innerhalb einer gleitenden Stunde. Die Gesamtverkehrsnachfrage (Initial Gesamt Demand), kurz die Verkehrsnachfrage, ist die Summe aus Initial Arrival Demand und Initial Departure Demand innerhalb einer gleitenden Stunde.
Die kumulierte Verkehrsnachfrage Dk berechnet sich aus dem Initial Demand Di, der Betriebskapazität C8, dem Overdemand O3 für Arrivals und Od für Departures, dem Prognostizierten Flow Fp für die gleitende Stunde.
DMON übermittelt Ratio und Flugzeugmix der Verkehrsnachfrage und der kumulierten Verkehrsnachfrage über die CAPMAN-inteme Schnittstelle 14 an das Modul CMON zur Berechnung der Betriebskapazitäten für Bewegungen, Starts und Landungen und das Ratio der kumulierten Verkehrsnachfrage über die interne Schnittstelle 28 an das Softwaremodul CAPO.
Die kumulierte Verkehrsnachfrage wird ferner über eine Schnittstelle 32 zur Pünktlichkeitsberechnung an das Softwaremodul PMON übermittelt.
Über eine Mensch-Maschine-Schnittstelle 30, bzw. die Schnittstelle 12 wird die Verkehrsnachfrage und die kumulierte Verkehrsnachfrage in Form von Flugbewegungen/Stunde, Landungen/Stunde und Starts/Stunde (Mov/h, Arr/h, Dep/h) für den Nutzer sichtbar gemacht.
Darüber hinaus ermittelt DMON den tatsächlichen Verkehrsverlauf oder Flow der zurückliegenden Stunden und bringt ihn zur Anzeige.
PMON-Modul
Das Softwaremodul PMON (Punctuality Monitor) berechnet die erreichbare
(Zielpünktlichkeit), die prognostizierte und die tatsächlich erreichte Pünktlichkeit in
Abhängigkeit aller pünktlichkeitsrelevanter Einflussgrößen. Die Berechnung und Prognose der Pünktlichkeiten erfolgt durch einen speziellen PMON-
Berechnungsalgorithmus.
Über eine CAPMAN-inteme Schnittstelle 20 erhält das Modul PMON vom Modul CMON die aktuelle und prognostizierte Betriebskapazität für Starts, Landungen und Flugbewegungen zur Berechnung der Pünktlichkeit und Pünktlichkeitsprognose. Über eine CAPMAN-interne Schnittstelle 32 erhält das Modul PMON vom Modul DMON die aktuelle und prognostizierte kumulierte Verkehrsnachfrage für Starts, Landungen und Fiugbewegungen zur Berechnung der Pünktlichkeit und Pünktlichkeitsprognose.
Der PMON-Berechnungsalgorithmus greift ebenso wie der CMON-
Berechnungsalgorithmus auf die bereits weiter oben erläuterten flughafenspezifischen Kennwerte I, kM, ks, kw und kx zu, die alle als Eingabe über eine Schnittstelle 34 in das Softwaremodul PMON eingegeben werden.
Zusätzlich benötigt der PMON-Berechnungsalgorithmus noch eine flughafen- spezifische Referenz-Pünktlichkeit PR.
Die messbare Pünktlichkeit, bzw. die messbare Verspätung (Delay) ist nicht allein auf Kapazitätsengpässe zurückzuführen. Die messbare Verspätung setzt sich zusammen aus kapazitätsbedingten Verspätungen und Verspätungen, die auf beeinflussbare und auf nicht beeinflussbare Betriebsprozessstörungen zurückzuführen sind. Kapazitätsbedingte Verspätungen ergeben sich aus einem Kapazitätsdreieck aus Verkehrsnachfrage, Betriebskapazität und Verspätungen und unterliegen Faktoren wie Wetter, Verkehrsmix, Flugplandaten, Infrastruktur, Ressourcennutzung und dem Air-Traffic-Control-Verfahren. Zu den beeinflussbaren Betriebsprozessstörungen sind z.B. Einteisung, Personalengpässe und Verfrühungen zu zählen, während zu den nicht beeinflussbaren Betriebsprozessstörungen z. B. Technikprobleme, Systemausfälle und extern bedingte Verspätungen zu zählen sind.
Verspätungen aus Betriebsprozess-Störungen sind verspätungs-, aber nicht kapazitätsrelevant. Bei der Pünktlichkeitsprognose müssen die störungsbedingten Verspätungen gesondert berücksichtigt werden.
Eine spezielle Verspätungs-Untersuchung für den Flughafen Frankfurt hat ergeben, dass ca. 6% aller Flüge regelmäßig und nicht beeinflussbar verspätet sind, während die Verspätungsursachen weiterer 5% (mit einer Streuung von +/- 5%) aller Flüge beeinflussbar sind. Die ständige Präsenz störungsbedingter Verspätungen aber bedeutet, dass eine 100%-ige Pünktlichkeit auch dann nicht erreicht werden kann, wenn keinerlei kapazitätsbedingte Verspätungen vorliegen. Die maximal erzielbare Pünktlichkeit (maximale Zielpünktlichkeit) wird also erreicht, wenn neben den o.g. störungsbedingten Verspätungen keine zusätzlichen kapazitätsbedingten Verspätungen vorliegen. Die maximal erzielbare Pünktlichkeit an einem Flughafen geht als flughafenspezifische Referenzpünktlichkeit in den Algorithmus zur Berechnung der Pünktlichkeit im Modul PMON ein.
Die flughafenspezifische Referenzpünktlichkeit für das o.g. Beispiel des Flughafens Frankfurt beträgt demnach 89% (+/-5%).
Der Referenzpünktlichkeit liegt notwendigerweise ein Referenzszenario zu Grunde. Die wesentlichen kapazitäts- und pünktlichkeitsrelevanten Randbedingungen hierfür sind:
• Infrastruktur ist vollständig verfügbar
• Hauptbetriebsrichtung ist aktiv
• Heavy-Anteil < 25% • Temperatur > 25° Celsius
• Sicht > 10 km
• kein Wind
• kein Niederschlag
• trockene Oberfläche
Bei Abweichungen vom Referenzszenario muss zunächst die Zielpünktlichkeit für das aktuelle Szenario berechnet werden, um dann auf dieser Basis die Pünktlichkeitsprognose zu berechnen. Mit Verschlechterung des Wetters verringert sich nicht nur die Betriebskapazität, sondern auch die Zielpünktlichkeit.
Die Zielpünktlichkeit Pz berechnet sich aus dem Infrastruktur-Kennwert I, der Referenzpünktlichkeit PR, der Betriebskapazität CB und dem Korrekturwert
Wettererscheinung kx ,dem Korrekturwert Wind kw , dem Korrekturwert
Flugzeugmix kM und dem Korrekturwert Sicht ks. Die tabellarisch hinterlegten
Korrekturwerte werden in Abhängigkeit von aktuellen Wetterdaten und
Wetterprognosen zur Pünktlichkeitsberechnung herangezogen. Die Referenzpünktlichkeit PR wird unter Berücksichtigung der störungsbedingten
Unpünktlichkeiten ermittelt. Pz = f (I, PR, CB, kw, kx, kivi, ks)
Die Pünktlichkeit Pp errechnet sich nach einer modifizierten Tangens Hyperbolicus Funktion aus der kumulierten Verkehrsnachfrage Dκ, der Betriebskapazität CB und der Zielpünktlichkeit Pz.
Figur 2 veranschaulicht die Abhängigkeit der Pünktlichkeitsrate vom Verkehrsaufkommen, von der Kapazität und vom Wetter. Auf der x-Achse 36 sind die Flugbewegungen pro Stunde aufgetragen, während auf der y-Achse 38 die Pünktlichkeitsrate aufgetragen ist. Eine Kurve 40 zeigt die erreichbaren Pünktlichkeitsraten bei guten Wetterbedingungen, bei denen auf Sicht geflogen werden kann (VMC-condition). Eine Kurve 42 zeigt die erreichbaren Pünktlichkeitsraten bei eingeschränkten Sichtmöglichkeiten (MMC-condition), während eine Kurve 44 bei Schlechtwetter, wenn nach Instrumentenflugregeln geflogen werden muss, (IMC-condition) gilt. In Kurve 40 nimmt die erreichbare Pünktlichkeitsrate mit zunehmender Anzahl von Flugbewegungen leicht ab, bis ab ca. 87 Flugbewegungen pro Stunde die Pünktlichkeitsrate rapide abfällt. Bei Kurve 44 ist dieser starke Abfall bereits bei etwa 69 Flugbewegungen pro Stunde zu verzeichnen. Eine optimale Kapazitätsauslastung ist entlang einer Geraden 46 erreicht, die den Übergang vom schwach absinkenden Kurvenbereich zum stark abfallenden Zweig kennzeichnet.
Ziel-, Prognose- und erreichte Pünktlichkeit können von PMON an externe Partnersysteme über eine Schnittstelle 48 (Figur 1) übermittelt werden.
Figur 3 zeigt in einer ähnlichen Darstellung die Pünktlichkeitsrate in Abhängigkeit von den Flugbewegungen pro Stunde, von der Betriebskapazität und vom Wetter. Es ist wiederum die Pünktlichkeitsrate über den Flugbewegungen pro Stunde aufgetragen, allerdings ist der gezeigte Ausschnitt der Flugbewegungen pro Stunde größer, es zeigt sich, dass bei einer Zunahme der Bewegungen auf über 100 kein weiterer Abfall der Pünktlichkeit zu verzeichnen ist. Die Kurven 50, 52 und 54 sind wiederum für VMC, MMC und IMC Wetterbedingungen. Die Berechnung der Kurven erfolgt über eine modifizierte Tangens Hyperbolicus Funktion wie bereits weiter oben erläutert. Über eine Mensch-Maschine-Schnittstelle 48, bzw. die Schnittstelle 12 werden die Ziel-, Prognose- und erreichte Pünktlichkeit (Mov/h, Arr/h, Dep/h) für den Nutzer sichtbar gemacht.
CAPO-Modul
Das vorrangige Ziel des Softwaremoduls CAPO (Capacity Optimizer) ist die
Vorgabe einer optimalen StarWLandebahnnutzung im Sinne einer Empfehlung für das Betriebssteuerungspersonal.
Das Modul CAPO berechnet auf Grundlage der vom Modul CMON berechneten und prognostizierten Betriebskapazität die Start- und Landekapazitäten und deren Prognose für jedes 10-Minuten-lntervall und für jede einzelne Start- und Landebahn, eine optimale Staffelungsstrategie für anfliegende Flugzeuge und eine empfohlene Anflugrate. Eine häufig genutzte Staffelungsstrategie ist z.B. die abwechselnde Landung auf einer von zwei Landebahnen (staggered approach oder 1 :1), Das Modul CAPO kann davon abweichend aber z.B. auch eine Anflugstaffelungsstrategie von 2:1 (abwechselnd zwei Landungen auf einer ersten Bahn und dann eine Landung auf einer zweiten Landebahn) vorschlagen. Die Anflugrate ist u.a. abhängig vom Wetter und der Startnachfrage und wird als Vorgabe in taktische Verkehrssteuerungseinrichtungen der Flugsicherung (z.B. AMAN) eingegeben. Erfordert z.B. das Wetter oder die Startnachfrage einen erhöhten Staffelungsabstand zwischen den anfliegenden Maschinen, wird ein höherer Wert (z.B. 3,5 NM), bei guten Sichtbedingungen oder einer geringeren Startnachfrage ein niedrigerer Wert (z.B. 2,5 NM) angesetzt. Je geringer die eingestellte Anflugrate, desto größer der Anflug-Verkehrsfluss.
Aus externen Systemen oder durch Nutzereingabe über eine Schnittstelle 56, bzw. die Schnittstelle 10 erhält das Modul CAPO Informationen über aktuelle oder geplante Bahnsperrungen.
Vom Modul CMON wird die Betriebskapazität C5 über die Schnittstelle 22 und vom Modul DMON wird das Ratio der kumulierten Verkehrsnachfrage über die interne Schnittstelle 28 an das Modul CAPO übertragen.
Wesentliche Einflussfaktoren bei der Ermittlung der bestmöglichen Nutzung der verfügbaren Betriebskapazität sind die bereits weiter oben beschriebenen flughafenspezifische Kennwerte, die im wesentlichen aus den Ergebnissen umfangreicher Flugbetriebs- und Wetterdatenauswertungen abgeleitet wurden.
Kennwerte für die Optimierungsfunktion sind maximale Landekapazitäten pro
10 Minuten für jede Landebahn und maximale Startkapazitäten pro 10 Minuten für jede Startbahn für alle relevanten Wettersituationen (Berücksichtigung von
Mindest-Staffelungen, Landebahnbelegungszeiten etc.) zur Vermeidung von
Überlastsituationen auf einzelnen Runways.
Die maximale Betriebskapazität wird immer dann ausgeschöpft, wenn alle Teile des Start7Landebahnsystems bestmöglich genutzt werden. Der Start- /Landebahnnutzungsstrategie kommt somit eine hohe Bedeutung bei der Ausnutzung der verfügbaren Ressourcen zu.
Überlastbetrieb einer Bahn bei gleichzeitigem Unterlastbetrieb einer anderen Bahn führt zu unnötigen Verspätungen. Die besten Pünktlichkeitswerte sind erreichbar, wenn alle Bahnen möglichst gleichmäßig ausgelastet werden und die maximale Kapazität jeder einzelnen Bahn nicht überschritten wird.
Das Softwaremodul CAPO optimiert die Kapazitätsausnutzung des Start-
/Landebahnsystems mit einem Optimierungsalgorithmus, für den 10-Minuten-
Bausteine die Grundlage bilden. Mit ihrer Hilfe werden vordefinierte
Bahnnutzungsstrategien für alle relevanten Betriebszustände abgebildet und schwankenden Betriebskapazitäten berücksichtigt.
Das Bausteinverfahren ermöglicht die Überführung der vom Modul CMON prognostizierten Betriebskapazität (Bewegungen, Starts und Landungen) in Einzelbahn-Kapazitäten (Bewegungen, Starts und Landungen) unter Berücksichtigung eines pünktlichkeitsoptimierten Bahnnutzungskonzeptes, optimierter Anflug-Staffelungsstrategie und Anflugrate.
Es gibt zwei Arten von Bausteinen, Startbausteine (für Ratio <1) und Landebausteine (für Ratio >=1), für jeweils unterschiedliche Bewegungszahlen. Eine Ordnungszahl entspricht dem Kapazitätswert einer vollen Stunde, analog der Summe aus sechs gleichen Bausteinen.
In einem ersten Schritt werden für die 10 Minuten Abschnitte der nächsten 18
Stunden Bausteine zugewiesen. Dies erfolgt nach den folgenden beiden Kriterien: zum einen entscheidet das Ratio der gleitenden Stunde, ob es ein Start- bzw. Landebaustein ist und zweitens bestimmt der Wert der Betriebskapazität des 10 Minuten Intervalls aus dem CMON, welche Ordnungszahl der Baustein erhält. Bei der Zuweisung der Ordnungszahl wird ab dem ersten Kommawert aufgerundet.
An einem Beispiel würde dies bedeuten, dass bei einem von CMON ermittelten Kapazitätswert (für das Intervall von 10 Minuten) von 13,5 und einem Ratio der gleitenden Stunde von größer Eins, als Ergebnis ein Landebaustein mit der Ordnungszahl 84 (13,5 → 14*6=84) ermittelt werden würde.
Bei dieser Zuweisung ergeben sich wegen des Rundungsfehlers
Abweichungen zwischen den vom Modul CMON und den vom Modul CAPO ermittelten Werten. Dieser Fehler wird in einem ersten Optimierungsschritt minimiert, sobald ein vorher bestimmter, variabel einstellbarer Schwellwert überschritten wird. Bei Überschreitung des oberen Schwellwertes wird die Bewegungszahl um jeweils eine Bewegung pro 10 min Intervall vermindert, bei Unterschreitung erhöht.
Im zweiten Optimierungsschritt werden die Starts und Landungen bei gleich bleibender Bewegungszahl aneinander angeglichen (CMON/CAPO- Angleichung). Dazu werden bei Überschreitung eines Schwellwertes bei Starts oder Landungen entsprechend die Bausteine geändert. Bei zu vielen Starts oder zu wenigen Landungen wird, wenn an entsprechender Stelle vorher ein Startbaustein war, dieser durch einen Landebaustein mit derselben Ordnungszahl ersetzt. Sollte an dieser Stelle bereits ein Landebaustein stehen, dann wird ein so genannter Super-Landebaustein ausgewählt, der ein höheres Ratio besitzt als der Landebaustein. Umgekehrtes gilt bei zu wenigen Starts und zu vielen Landungen. Die Figur 4 illustriert einen derartigen Optimierungsprozess. Auf der x-Achse sind die 24 Stunden eines Tages abgebildet, während auf der y-Achse die Ordnungszahl für den jeweiligen Zeitraum dargestellt ist. Eine Linie 58 zeigt den ermittelten Kapazitätswert für einen 10 Minuten Landebaustein und eine Linie 60 den ermittelten Kapazitätswert für einen 10 Minuten Startbaustein. Eine Linie 62 zeigt die Addition dieser beiden Werte.
Die Anflug-Staffelungsstrategie ergibt sich aus der den Bausteinen zu Grunde gelegten Kapazitätsverteilung. Durch die Aneinanderreihung der Bausteine ergibt sich über den Tag eine an die verfügbare Kapazität und an die tatsächliche Verkehrsnachfrage angepasste, optimierte
Anfiugstaffeiungsstrategie. Durch die Zuordnung einer aus der Anflugkapazität abgeleiteten Anflugrate für jeden Baustein errechnet sich nach gleicher Systematik eine optimierte, über den Tag variable Anflugrate, u.a. unter Berücksichtigung der mittleren Anflug-Geschwindigkeit über Grund, des Flugzeugmixes und des Windes.
Alle verfügbaren Landekapazitäts-Slots pro Landebahn und alle verfügbaren Startkapazitäts-Slots pro Startbahn sowie die Anflugstaffelungsstrategie und Anflugrate können vom Modul CAPO über eine Schnittstelle 64, bzw. die Schnittstelle 12 (Figur 1) an externe Partnersysteme übermittelt werden, das erfindungsgemäße Verfahren funktioniert dann als Steuerungssystem.
In nachfolgender Tabelle sind beispielhaft für den Vormittag eines Verkehrstages die Ergebnisse der CAPO Optimierung für gleichmäßig hohes Verkehrsaufkommen und sich änderndem Ratio dargestellt.
Eine mögliche graphische Darstellung der vom Modul CAPO ermittelten Kapazitäten zeigt beispielhaft Figur 5. Für die drei StartVLandebahnen des Frankfurter Flughafens, d.h die Sϋdbahn, die Westbahn und die Nordbahn sind in Abhängigkeit von der Zeit, die links auf einer senkrechten Achse aufgetragen ist, die Anzahi der verfügbaren Slots in Form kleiner Quader dargestellt. Dabei kann durch Farbe unterschieden werden in Landekapazitäts-Slots und Startkapazitäts- Slots, während mit der Farbhelligkeit weitere Information übermittelt werden kann. Das Betriebssteuerungspersonal erhält also auf einen Blick erfassbar die Ergebnisse der Kapazitätsoptimierung pro Start-/Landebahn.
Bei der Verwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens in einem Informationssystem werden die Informationen über eine graphische Schnittstelle an einem Bildschirm dargestellt. Das CAPMAN-HMI (Human-Machine-Interface) kann aus mehreren, z.B. drei Bildschirmen bestehen, die gleichzeitig alle relevanten Informationen über den Gesamt-, Inbound- und Outboundverkehr anzeigen. In Figur 6 ist beispielhaft ein Bildschirm gezeigt, auf dem die Gesamt- Kapazität und die Pünktlichkeit wetterabhängig dargestellt sind.
Die Kapazitätsgraphik (oben) informiert mit einem Band 64 über die Kapazität und mit einer Linie 66 über die Verkehrsnachfrage. In einem Bereich 68 wird für den zurückliegenden Zeitraum der abgewickelte Flugverkehr (Flow) durch eine Linie 70 und der in der Vergangenheit prognostizierte Flow als gepunktete Linie 72 zur Qualitätskontrolle der Prognose angezeigt. Für die nächsten Stunden wird in einem Bereich 74 der prognostizierte Flow als durchgehende Linie 76 dargestellt.
Die Pünktlichkeitsgraphik (unten) in Figur 6 stellt das Pünktlichkeitsziel als Zielbereich durch parallele schwarze Linien 78 dar. Für den zurückliegenden Zeitraum 68 wird die tatsächlich erreichte Pünktlichkeit als durchgehende Linie 80 und die in der Vergangenheit prognostizierte Pünktlichkeit als gepunktete Linie 82 zur Qualitätskontrolle der Prognose angezeigt. Für die nächsten Stunden wird im Bereich 74 die prognostizierte Pünktlichkeit als durchgehende Linie 84 dargestellt.
Verlässt die prognostizierte Pünktlichkeit den Pünktlichkeitszielbereich (Warndreieck 86), wird eine Warnung ausgegeben und das Betriebssteuerungspersonal muss entscheiden, ob Verkehrssteuerungsmaßnahmen eingeleitet werden müssen. Im Eingabefeld rechts oben werden die Nutzer- und Systemeinstellungen eingegeben und angezeigt, das Anzeigefeld rechts unten ist ein Informationsfeld. Es kann z.B. Auskunft geben über das aktuelle und prognostizierte Wetter oder über den aktuellen und zurückliegenden Flow.
CAPMAN-HMI informiert damit das Betriebssteuerungspersonal über die aktuell verfügbare und in den nächsten Stunden zu erwartende luftseitige Kapazität (Betriebskapazität) in Abhängigkeit des aktuellen und prognostizierten Wetters.
Darüber hinaus gibt CAPMAN-HMI Informationen über die aktuelle und in den nächsten Stunden zu erwartende Verkehrsnachfrage (Demand) und über die aus dem Verhältnis von Kapazität und Demand resultierende voraussichtliche Pünktlichkeit des Luftverkehrs.
CAPMAN-HMI hat, entsprechend der Wetterprognose des DWD, einen Prognosehorizont von bis zu 18 Stunden. Es stellt somit ein Frühwarnsystem zur Erkennung von absehbaren Kapazitätsengpässen dar und gibt dem Betriebssteuerungspersonal die Möglichkeit, rechtzeitig zielführende Verkehrssteuerungsmaßnahmen einzuleiten.
Die durch CAPMAN gewonnene detaillierte Kenntnis der über der Zeitachse variablen Anflug- und Abflugkapazitäten für jede Bahn ermöglicht erst die optimale Ausnutzung der luftseitig verfügbaren Flughafenkapazitäten.
Durch Korrelation der Kapazitäten mit der Verkehrsnachfrage gibt CAPMAN
Auskunft über aktuelle und prognostizierte Pünktlichkeiten und erkennt so frühzeitig sich entwickelnde Kapazitätsengpässe. Bei Unterschreitung von definierten Pünktlichkeitsmindestwerten gibt CAPMAN rechtzeitig Hinweise auf notwendige und zielführende Verkehrssteuerungsmaßnahmen.
Bei Koppelung von CAPMAN mit Verkehrssteuerungssystemen wie AMAN und DMAN übergibt CAPMAN die Kapazitätsdaten und die operativen Steuerungsdaten an die Partnersysteme und ermöglicht diesen Systemen die automatisierte Verkehrsoptimierung im Start- und Landebahnsystem. CAPMAN bietet die Grundlage zur systemunterstützten Optimierung der Kapazitätsausnutzung und zur Verbesserung der Pünktlichkeit des Luftverkehrs am Flughafen, insbesondere bei reduzierter Kapazität z.B. infolge schlechten Wetters.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur optimierten Nutzung der luftseitigen Kapazitäten eines Flughafens, bei dem mit einer elektronischen Datenverarbeitungsanlage:
eine aktuelle Betriebskapazität des Flughafens berechnet wird;
- eine aktuelle Verkehrsnachfrage berechnet wird;
aus der aktuellen Betriebskapazität und der aktuellen Verkehrsnachfrage Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Ressourcen bestimmt und ausgegeben werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei - eine Betriebskapazitätsvorhersage für den Flughafen berechnet wird; eine voraussichtliche und eine kumulierte Verkehrsnachfrage, sowie ein Verhältnis in der kumulierten Verkehrsnachfrage zwischen ankommenden und abgehenden Flügen berechnet wird; und aus der Betriebskapazitätsvorhersage sowie dem Verhältnis zwischen ankommenden und abgehenden Flügen eine Startkapazität und eine Landekapazität für jede Start-/Landebahn in vorbestimmten Zeitintervallen bestimmt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem aus den berechneten Start- und Landekapazitäten für jede Start-/Landebahn eine optimale Start- /Landebahnnutzungsstrategie bestimmt und ausgegeben wird.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem aus den berechneten Start- und Landekapazitäten für jede Landebahn eine optimale Anflugstaffelungsstrategie und eine optimale Anflugrate ermittelt wird.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem die aktuelle Betriebskapazität berechnet wird aus flughafenspezifischen Infrastruktur-,
Betriebs- und Wetter-Kennwerten sowie aus online-eingespeisten aktuellen Betriebs-, Wetter- und Wetterprognose-Daten.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem der flughafenspezifische Infrastrukturkennwert über einen Algorithmus bestimmt wird, der eine aktive Start-/Landebahnkonfiguration, eine betriebliche Abhängigkeit zwischen einzelnen Start-/Landebahnen, den Ausfall einer StarWLandebahn und prognostizierte Windverhältnisse berücksichtigt.
7. Verfahren nach Anspruch 4, 5 oder 6, wobei die flughafenspezifischen Wetter-Kennwerte tabellarisch hinterlegt sind und entsprechend den aktuellen
Wetter-/Wetterprognosedaten abgerufen werden.
8. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die voraussichtliche Verkehrsnachfrage berechnet wird aus online-eingespeisten Flugplandaten und Flugverlaufsdaten.
9. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, in dem eine erreichbare, eine prognostizierte und eine tatsächlich erreichte Pünktlichkeit berechnet wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9 wobei die erreichbare Pünktlichkeit berechnet wird aus einer Referenzpünktlichkeit des Flughafens, aus flughafenspezifischen Infrastruktur-, Betriebs- und Wetter-Kennwerten und aus der aktuellen Betriebskapazität.
11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Referenzpünktlichkeit störungsbedingte Verspätungen berücksichtigt.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11 , wobei die prognostizierte Pünktlichkeit nach einer modifizierten Tangens Hyperbolicus Funktion aus der kumulierten Verkehrsnachfrage, der aktuellen Betriebskapazität und der erreichbaren Pünktlichkeit berechnet wird.
13. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei wenigstens eine der folgenden Angaben an eine graphische Benutzerschnittstelle ausgegeben wird:
Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Start- /Landebahnen;
Startkapazität für jede StarWLandebahn in vorbestimmten Zeitintervallen;
Landekapazität für jede StarWLandebahn in vorbestimmten Zeitintervallen; Betriebskapazitätsvorhersage; aktuelle Verkehrsnachfrage; Verkehrsfluß; kumulierte Verkehrsnachfrage; - erreichbare Pünktlichkeit; prognostizierte Pünktlichkeit; tatsächlich erreichte Pünktlichkeit Staffelungsstrategie Anflugrate.
14. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei wenigstens eine der folgenden Angaben an ein elektronisches Steuersystem übergeben wird:
Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Start- /Landebahnen;
Startkapazität für jede Start-/Landebahn in vorbestimmten Zeitintervallen; - Landekapazität für jede Start-/Landebahn in vorbestimmten
Zeitintervallen;
Betriebskapazitätsvorhersage; aktuelle Verkehrsnachfrage;
Verkehrsfluß; - kumulierte Verkehrsnachfrage; erreichbare Pünktlichkeit; prognostizierte Pünktlichkeit; tatsächlich erreichte Pünktlichkeit
Staffelungsstrategie - Anflugrate.
15. Informationssystem mit einer elektronischen Datenverarbeitungsanlage, die ein Softwareprogramm ausführt, mit dem wenigstens eine der folgenden Angaben mit dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14 berechnet wird, und mit einem Bildschirm, auf dem die berechnete Angabe dargestellt wird:
Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Start- /Landebahnen; - Startkapazität für jede StartVLandebahn in vorbestimmten Zeitintervallen;
Landekapazität für jede StartVLandebahn in vorbestimmten Zeitintervallen;
Betriebskapazitätsvorhersage; aktuelle Verkehrsnachfrage; - Verkehrsfluß; kumulierte Verkehrsnachfrage; erreichbare Pünktlichkeit; prognostizierte Pünktlichkeit; tatsächlich erreichte Pünktlichkeit - Staffelungsstrategie
Anflugrate.
16. Steuerungssystem zur Optimierung der StarWLandebahn-Nutzung eines Flughafens, das folgendes umfasst:
eine Einrichtung zur Berechnung der aktuellen Betriebskapazität des Flughafens;
eine Einrichtung zur Berechnung der aktuellen Verkehrsnachfrage;
eine Einrichtung zur Ausgabe von Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Start-/Landebahnen, die aus der aktuellen Betriebskapazität und der aktuellen Verkehrsnachfrage berechnet sind.
17. Softwareprogramm zum Ausführen des Verfahrens nach einem der
Ansprüche 1 bis 8 und Ansprüche 13 und 14, wenn auf einen der Ansprüche 1 bis 8 rückbezogen.
18. Softwareprogramm nach Anspruch 17, mit einem ersten Softwaremodul (CMON) zur Berechnung einer aktuellen Betriebskapazität, einem zweiten Softwaremodul (DMON) zur Berechnung einer aktuellen Verkehrsnachfrage, - einem dritten Softwaremodul (CAPO) zur Berechnung einer optimalen
Kapazitätsnutzung, wobei das erste und das zweite Softwaremodul Schnittstellen zu externen Systemen aufweisen, über die sie aktuelle online-Daten empfangen; das erste und das zweite Softwaremodul gegenseitig Daten austauschen; und das erste und das zweite Softwaremodul Daten an das dritte Softwaremodul abgeben, das daraus Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Ressourcen berechnet und ausgibt.
19. Softwareprogramm zum Ausführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 9 bis 12 und Ansprüche 13 und 14, wenn auf einen der Ansprüche 9 bis 12 rückbezogen.
20. Softwareprogramm nach Anspruch 19, mit einem ersten Softwaremodul (CMON) zur Berechnung einer aktuellen Betriebskapazität, einem zweiten Softwaremodul (DMON) zur Berechnung einer aktuellen Verkehrsnachfrage, einem dritten Softwaremodul (CAPO) zur Berechnung einer optimalen Kapazitätsnutzung, und einem vierten Softwaremodul (PMON) zur Berechnung einer Pünktlichkeit, wobei das erste und das zweite Softwaremodul Schnittstellen zu externen Systemen aufweisen, über die sie aktuelle online-Daten empfangen; das erste und das zweite Softwaremodul gegenseitig Daten austauschen; und das erste und das zweite Softwaremodul Daten an das dritte Softwaremodul abgeben, das daraus Angaben für eine optimierte Nutzung der vorhandenen Ressourcen berechnet und ausgibt, und das vierte Softwaremodul Daten von dem ersten und dem zweiten Softwaremodul empfängt und daraus eine erreichbare, eine prognostizierte und eine tatsächlich erreichte Pünktlichkeit berechnet und ausgibt.
EP07723513A 2006-03-24 2007-03-22 Verfahren, steuerungssystem und softwareprogramm zur ausführung des verfahrens zur optimierten nutzung der luftseitigen kapazitäten eine flughafens Ceased EP2005374A1 (de)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102006013722 2006-03-24
DE102007009005A DE102007009005A1 (de) 2006-03-24 2007-02-23 Verfahren, Steuerungssystem und Softwareprogramm zur Ausführung des Verfahrens zur optimierten Nutzung der luftseitigen Kapazitäten eines Flughafens
PCT/EP2007/002560 WO2007110194A1 (de) 2006-03-24 2007-03-22 Verfahren, steuerungssystem und softwareprogramm zur ausführung des verfahrens zur optimierten nutzung der luftseitigen kapazitäten eine flughafens

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP2005374A1 true EP2005374A1 (de) 2008-12-24

Family

ID=38169601

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP07723513A Ceased EP2005374A1 (de) 2006-03-24 2007-03-22 Verfahren, steuerungssystem und softwareprogramm zur ausführung des verfahrens zur optimierten nutzung der luftseitigen kapazitäten eine flughafens

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8121778B2 (de)
EP (1) EP2005374A1 (de)
AU (1) AU2007229687B2 (de)
DE (1) DE102007009005A1 (de)
WO (1) WO2007110194A1 (de)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9076327B1 (en) * 2001-09-07 2015-07-07 Rade Michael Baiada Method and system to predict airport capacity, landing direction, landing runway and runways available
DE102008008239A1 (de) * 2008-02-08 2009-08-13 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren zur aggregierten Analyse, Bewertung und Visualisierung der Auswirkungen von verknüpften Ressourcenplanungen bei der Verkehrssteuerung und Verkehrssteuerungsleitstand sowie zentraler Server und Client-Computer hierzu
CN104899443B (zh) * 2015-06-05 2018-03-06 陆化普 用于评估当前出行需求及预测未来出行需求的方法及系统
US10592749B2 (en) 2016-11-14 2020-03-17 General Electric Company Systems and methods for analyzing turns at an airport
US10997865B2 (en) * 2017-11-16 2021-05-04 The Boeing Company Airport congestion determination for effecting air navigation planning
US10834336B2 (en) 2018-01-29 2020-11-10 Ge Aviation Systems Llc Thermal imaging of aircraft
US12025768B2 (en) 2018-08-29 2024-07-02 The Weather Company, Llc Generation of weather analytical scenarios translating likely airport capacity impact from probabilistic weather forecast
US11367157B2 (en) * 2019-06-04 2022-06-21 The Boeing Company Aircraft dispatch reliability rate
US12033522B2 (en) * 2021-04-09 2024-07-09 The Boeing Company Controlling aerial vehicles to travel along air corridors based on trained air corridor models
US20240330801A1 (en) * 2023-03-27 2024-10-03 American Airlines, Inc. System and method for managing disruptions within a transportation system using delays and cancellations of travel legs

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5265023A (en) 1990-07-27 1993-11-23 Mitre Corporation Method for issuing adaptive ground delays to air traffic
JP2892336B2 (ja) * 1997-06-09 1999-05-17 運輸省船舶技術研究所長 滑走路予約システム
US6076067A (en) * 1997-11-05 2000-06-13 Sabre Inc. System and method for incorporating origination and destination effects into a vehicle assignment process
US6789011B2 (en) * 1999-04-16 2004-09-07 R. Michael Baiada Method and system for allocating aircraft arrival/departure slot times
US6463383B1 (en) * 1999-04-16 2002-10-08 R. Michael Baiada Method and system for aircraft flow management by airlines/aviation authorities
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
US6584400B2 (en) * 2001-04-09 2003-06-24 Louis J C Beardsworth Schedule activated management system for optimizing aircraft arrivals at congested airports
FR2837302A1 (fr) * 2002-03-13 2003-09-19 Thales Sa Procede de prediction d'evenements de trafic aerien, notamment pour une aide a la decision des compagnies aeriennes et des aeroports
DE102004050988A1 (de) 2004-10-20 2006-05-04 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Prätaktische Steuerungseinrichtung
US20060259232A1 (en) * 2005-05-12 2006-11-16 Huthoefer Virginia L System for monitoring vehicle and airplane traffic on airport runways
US8706388B2 (en) * 2008-12-05 2014-04-22 The Boeing Company Identifying restricted movement areas on electronic airport charts

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANONYMOUS: "Arrival Manager (AMAN) - SKYbrary Aviation Safety", 3 October 2014 (2014-10-03), XP055347348, Retrieved from the Internet <URL:http://www.skybrary.aero/index.php/Arrival_Manager_(AMAN)> [retrieved on 20170217] *
ANONYMOUS: "DMAN - Wikipedia", 6 April 2016 (2016-04-06), XP055347339, Retrieved from the Internet <URL:https://en.wikipedia.org/wiki/DMAN> [retrieved on 20170217] *
See also references of WO2007110194A1 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2007110194A1 (de) 2007-10-04
US8121778B2 (en) 2012-02-21
AU2007229687A1 (en) 2007-10-04
US20090171557A1 (en) 2009-07-02
AU2007229687B2 (en) 2012-09-13
DE102007009005A1 (de) 2007-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2007110194A1 (de) Verfahren, steuerungssystem und softwareprogramm zur ausführung des verfahrens zur optimierten nutzung der luftseitigen kapazitäten eine flughafens
DE102007015945A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung der Luftverkehrsabwicklung an einem Flughafen
DE60206785T2 (de) Verfahren und gerät zur verwaltung von flugzeugflüssen
EP1883873B1 (de) Verfahren zur koordination konkurrierender prozesse oder zur steuerung des transports von mobilen einheiten innerhalb eines netzwerkes
DE69703938T2 (de) Ressourcenzuordnung
DE69329119T2 (de) Vorhersageverfahren für strassenverkehrparameter
EP1298620B1 (de) System zum Steuern von Lichtsignalgebern an Kreuzungen
EP3056379B1 (de) Verfahren zur steuerung oder regelung einer betriebsvorrichtung
EP2186077A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur steuerung des verkehrsflusses
EP2202679A1 (de) Verfahren und System zur Nutzung erneuerbarer Energiequellen
DE102017213350A1 (de) Verfahren zur Vorhersage eines Schaltzeitpunktes einer Signalgruppe einer Signalanlage
DE102012111284A1 (de) System und Verfahren zur Steuerung des Betriebs einer Fluggesellschaft
EP1293948A2 (de) Verfahren und Anordnung zur Farhrplanoptimierung in Liniennetzen
DE19944310C2 (de) Verfahren und System zur Priorisierung des öffentlichen Personennahverkehrs
DE102009033600A1 (de) Lastabhängiges Routing in Materialflusssystemen
EP1805742B1 (de) Prätaktische steuerungseinrichtung
DE102016215767A1 (de) Vorhersage des Zuglaufs
DE19510343C2 (de) Verfahren zur sequentiellen Vorsteuerung eines Prozesses
WO2017054958A1 (de) Optimieren eines logistischen netzes
EP2120118A1 (de) Verfahren zum Betrieb einer verfahrenstechnischen Anlage
DE102008045861B4 (de) Flughafensteuerungseinrichtung und Verfahren zur Steuerung des Flugbetriebs auf einem Flughafen
DE102008008239A1 (de) Verfahren zur aggregierten Analyse, Bewertung und Visualisierung der Auswirkungen von verknüpften Ressourcenplanungen bei der Verkehrssteuerung und Verkehrssteuerungsleitstand sowie zentraler Server und Client-Computer hierzu
DE102018002916A1 (de) Verfahren, Vorrichtung und Computerprogrammprodukt zum Betrieb einer oder mehrerer Windenergieanlagen
DE10146209A1 (de) System zur Verkehrsbeeinflussung
DE10260783A1 (de) Verfahren und System zum Steuern einer Flotte von Fahrzeugen

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

17P Request for examination filed

Effective date: 20081022

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MT NL PL PT RO SE SI SK TR

RIN1 Information on inventor provided before grant (corrected)

Inventor name: BROZAT, RAIMUND

RIN1 Information on inventor provided before grant (corrected)

Inventor name: BROZAT, RAIMUND

RIN1 Information on inventor provided before grant (corrected)

Inventor name: BROZAT, RAIMUND

DAX Request for extension of the european patent (deleted)
17Q First examination report despatched

Effective date: 20160219

REG Reference to a national code

Ref country code: DE

Ref legal event code: R003

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION HAS BEEN REFUSED

18R Application refused

Effective date: 20170217