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Digitale Netzplanung in der Luftfahrt -

Mit modernen Optimierungsstrategien über

Grenzen hinaus denken

Stefan Schmid

Director, Aerospace & Defence

Berlin, 11.09.2018

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Einordung der Optimierungsdisziplinen

Non-parametric

methods

Parametric

methods

Combination of

both groups

Sizing &

par. shape

DOE &

RSMRobustness

Reliability

Geometric

parameter

MDO

Structural

topology

Structural

shape

Bead

Fluid

topology

SIMULIA Isight

SIMULIA

Tosca Structure

SIMULIA

Tosca Fluid

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Zweitgrösstes Softwareunternehmen in Europa

a ScientificcompanyCombining Science,

Technology and Art

for a sustainable

society

16,000passionate people• 124 nationalities / 179

sites

• One global R&D / 64 labs

• Game changing

3DEXPERIENCE

solutions

220,000 enterprise customers• 12 industries in 140

countries• 25 million users

12,600partners• Software, Technology

& Architecture

• Content & Online

Services

• Sales

• Consulting & System

Integrators

• Education

• Research

Long-termdriven• Majority shareholder

control

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3DEXPERIENCE ist die Plattform

… für alle Engineering Applikationen und deren Zusammenwirken für alle Industrieanwendungen

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Digital Transformation

Was bedeutet Industry 4.0 für die Luftfahrtindustrie

Atoms to Aircraft

Virtual Testing &

Certification

Model BasedEnterprise

Predictive Analytics

Value ChainIntegration

FutureFactory

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Konkret: Ressourcenplanung am Flughafen

Building, Runway

and TaxiwayMobile resourcesFixed resources

Limited space Increase in passengers Utilization Employee retention

Staff

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Softwarearchitektur

Time Logic

Flexible

Interface

Algorithms

Sequence

Planning

Propagator

Optimization

Assignment

PlanningLogistics

Metal &

Manufacturing

Workforce

Integration

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Der Passagier am Flughafen

Security Gate/Stand BoardingCheck-inDeparting

Baggage claim Immigration Gate/StandArriving Deplaning

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Planung in Silos



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=

Data Analytics

Behavior of passenger

No. of bags

Show up

profile

Connections

Flight scheduleNo. of passenger per flight

Business

Economy

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Wieviele Schalter?

How many desks do I need for this flight?

T-3 hours

Desks

T-30 min

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Messung gegen die KPI’s

T-3 hours

Desks

T-30 min

Max. wait time

20 m

FTE

4

Avg. wait time

15 m

Working hours

10 h

KPI Dashboard

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Bedarfsplanung

T-3 hours

Desks

T-30 min

Max. wait time

20 m

FTE

4

Avg. wait time

15 m

Working hours

7 h

KPI Dashboard

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Kosten gegen Servie-Level

T-3 hours

Desks

T-30 min

Max. wait time

10 m

FTE

6

Avg. wait time

7 m

Working hours

9 h

KPI Dashboard

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Der beste Mix

T-3 hours

Desks

T-30 min

Max. wait time

15 m

FTE

5

Avg. wait time

8 m

Working hours

8 h

KPI Dashboard

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Mithin integrierte Ressourcenplanung und Optimierung



Max. wait time

25 m

FTE

83

Avg. wait time

15 m

Working hours

367 h

Data KPIs Optimization

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Beispiel: Wo park das Flugzeug am besten?

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5C5A

5B 5D

Terminal 1

Terminal 2

8B8A

1 H, 20 PAX

1.5 H, 10 PAX

2 H, 5 PAX

3 H, 2 PAX

Connecting

passengers

?

?

?

?

Avg. process time

35 m

Spread

12m

Connection travel time

25 m

Towings

1

Contact stand

75 %

Contact stand

80 %

Connection travel time

22 m

Where to park?

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Den Gedanken ein Stück weiter getrieben…

Single European Sky

… hat Verbesserungen gebracht, ein Durchbruch ist es nicht

Free route airspace

“Free route airspace (FRA) allows airspace users to fly a preferred

trajectory between a defined entry and exit point, subject to air traffic

control, rather than fly existing airways.

FRA projects implemented since 2014 have saved airspace users an

estimated €500 million savings in fuel costs alone.”(Quelle: Air Transportation News)

… nur gemerkt hat man davon noch wenig

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Wie könnte hier optimierte Netzplanung helfen?

Machen wir uns auf

den Weg von

Hannover nach

München

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Am Anfang steht der Flugplan

Quelle:Luftsportverein Wertheim e.V. in Google

Die darin enthaltenen

Informationen sind für

den Flugweg und alle

damit verbundenen

Planungen nach dem Start

in aller Regel irrelevant.

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Dann kommt das Streckennetz

Quelle: Google

Im Streckenflug halten

sich die Flugzeuge häufig

an Luftstraßen. Es sind

strecken zwischen

Funkfeuern, die heute nur

noch eingeschränkte

Relevanz haben.

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Am Ziel angekommen

Quelle: Google Maps

Bereits beim Start war mit

99%-iger Wahrschein-

lichkeit klar, in welcher

Richtung in München

gelandet wird. Trotzdem

wurde der Green5

genommen, was bei

Ankunft in München

einen Umweg von ca.

50km bedeutet. Und das

bei einer Flugstrecke von

500km!

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Der kleine Unterschied am Anfang!

… defacto die selbe

Strecke

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… ankommen aus Toulouse

Quelle: Google Maps

Das Flugzeug kommt fast

schon in Landerichtung in

München an.

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… ankommen aus Toulouse

Quelle: Google Maps

Das macht dann

fassungslos: Anstatt das

Flugzeug rechtzeitig zum

Straight-Inn Approach

einzuplanen, sieht der

Streckencontroller seine

Route und der Fluglotse

in München seine

Vektorplatzrunde.

Ergebnis: Ein unnötiger

Rundflug über Südbayern

von fast 100km!

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… der Blick aufs Ganze

Quelle: Google Maps

Wenn der Flug von Start

bis Landung als Ganzes

gesehen würde...

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… zurück zur digitalen Netzplanung

Wenn man…

• Den Fluplan

• Das Streckennetz

• Den aktuellen Verkehr

• Die Wetterverhältnisse (= Windrichtung)

• Etc…

… in ein Netzwerkplanungswerkzeug einfließen lässt und nach

kürzestem Flugweg optimiert, dann wären die Beispiele oben

Geschichte.

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Andere machen das schon

Planung und Disposition von

Fluglotsen

Berücksichtigung von komplexen

Tarifabschlüssen

Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit

durch Berücksichtigung Ihrer

Wünsche

Planung und Disposition der

Chargen und Arbeitsstationen

Visualisierung von Konflikten mit

ausreichender Zeit zur

automatischen oder manuellen

Korrektur

Langfristige Kapazitätsplanung

von Piloten

Lösung des sehr komplexen

Planungswerks der

Pilotenumschulungen auf neue

Flugzeugtypen

(Musterberechtigungen)

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