天津濱海國際機場地勤服務部生產運行監測指標體系構建研究*

中國民航大學 王夢妃，田葉，尤倩，熊美涵，高佛英

一、研究背景

機場在我國復雜的航空運輸網絡中屬于節點位置，其主要功能是為貨物、旅客的運輸提供便利，可供飛機著陸與起飛。機場作為重要的交通設施，承擔著航空器的起飛與降落、安全相關檢查、客貨行郵的上下飛機、保障作業等工作，所以產生了非常多的生產運行數據，而單一的指標或數據是獨立的，無法綜合全面地看待機場的整體運行情況，因此需要建立綜合性的生產運行指標來全面地反映機場的生產運行狀態。

隨著天津濱海國際機場旅客吞吐量不斷增長、APU替代設施的啟用以及未來3期改擴建工程的完工，該機場地勤部的地面保障任務量、保障范圍、人員及設備規模都將達到前所未有的高度，管理者僅憑自身管理經驗和簡單的數據統計越來越難以及時、全面、準確地了解生產運行情況，不利于機場的短期目標的實現與長期戰略規劃的發展。而機場的地勤服務是依托航空公司、根據工作區域發展起來的行業，與機場和公司的發展相輔相成。本文分析天津濱海國際機場地勤服務部的服務對象（航班、旅客）狀態和運行資源狀態對地勤部運行狀態及服務質量的影響，采用科學方法，挖掘地勤部現有信息系統數據（車輛管理系統、ACDM、一體化管理平臺等），構建能夠及時、全面、準確反映地勤部運行狀態、安全狀態、核心資源情況的，完整的、可量化的、可比較的生產運行監測指標體系；以及根據生產運行數據，構建環節預警系統和環節監測系統。

二、天津濱海國際機場地勤服務部生產運行系統分析

機場地面服務主要分為航站區作業和外場作業。其中，航站區作業，即是為了確保旅客登/離機正常進行的相關服務以及和旅客登/離機有關的衍生服務，包含行李的檢查、處理、提取、售票與值機、旅客登記下機、中轉旅客服務、排載、治安管理、貨物送達等。外場作業則與飛機有關，主要分為四大類：停場服務、停機坪飛機服務、機上服務、停機坪設備服務。其中，停場服務有關飛機的停滯，包括監護、飛機引導、飛機發動、飛機的移動與牽引、安全措施等。停機坪飛機服務，是指對停留在停機坪上的飛機進行相關檢修維護的服務，包含飛機的故障檢修、加油、機輪和輪胎的檢查、地面動力供應、機艙的制冷/采暖、水源提供、常規維護等。機上服務包含清掃、餐食供應、機艙設備的輔助維護等。在一些機場也存在一部分機上服務外包給其他公司的情況。停機坪設備服務包含對機場特種車輛的管理、郵件和設備的裝卸等。機場地面服務全流程監控管理的意義是指對飛機、旅客在享受地面服務過程中的關鍵節點進行監控，從而實現跟蹤航班進程的目的，這利于機場快速統籌航班所需要的資源，快速高效解決突發情況和相關問題，從而完成高質量的航班保障。

三、天津濱海國際機場地勤服務部生產運行數據類別

天津濱海國際機場生產運行數據來自于機場運行的各個方面，運行流程復雜導致其數據類別多且范圍廣泛。從機場運行流程角度來看，數據主要來源于機場的五大流程：航空器流程、旅客流程、行李流程、貨郵流程、地面交通流程。從數據類別來看，機場運行數據包含（但不限于）：航班數據、旅客數據、行李數據、貨郵數據、運行環境數據、生產保障數據、運營資源數據、設施設備數據等。[1]我們從機場地勤服務部的生產運行流程出發，本文只考慮來自于地面交通流程的數據，從數據類別角度來看，本文考慮的機場地勤服務部運行數據包含（但不僅限于）：資源數據，基礎數據、航班數據、針對于地勤服務部的統計數據。本文的資源數據指的是在天津濱海國際機場內用于進行航班正常運行的保障體系涉及到的資源，重點考慮了地勤服務部車輛管理系統中特種車輛與特種設備，如牽引車、擺渡車、除冰車等。本文的基礎數據指的是與機場地勤服務部運行相關的基礎信息數據，如特種車輛的異常使用原因數據等。本文根據天津濱海國際機場地勤服務部的航班數據構建了生產運行監測系統，旨在通過航班的歷史信息、已經計劃好的航班信息、實時動態信息來對飛機起飛前的多個環節進行檢測，直觀地顯示出地勤服務部的運營情況；并且實現對于飛機起飛前的多個環節能夠按照實際的流程，實現實時跟蹤。本文中的統計數據是指采用選擇的統計方法對機場地勤服務部的部分生產運行數據進行匯總及處理后，根據統計結果來進行后續的評價指標設定以及安全指標評價，如地勤服務部的特種車輛異常使用率以及運行情況指標評價。且可以根據生產運行監測系統得到的統計數據評價航班異常起飛率、地面流程正常完成率、地面流程環節事故率，在實際投放使用后，根據正常完成率及事故率來加強對某些容易發生異常情況而導致飛機延誤的環節的預警以及應對措施。

四、評價指標體系的構建

（一）一級評價指標體系

天津濱海國際機場地勤服務部生產運行監測指標評價體系是天津濱海國際機場運行資源狀態和服務對象狀態真實運行情況的反映，通過分析天津濱海國際機場的服務對象狀態和運行資源狀態對地勤部運行狀態及服務質量的影響，結合地勤部現有信息系統數據，構建能夠及時、全面、準確反映地勤部運行狀態、安全狀態、核心資源情況的，完整的、可量化的、可比較的生產運行檢測指標體系。一級評價指標有運行數據和安全數據。運行數據具體指機場設施與設備的相關工作數據，最能直接反映機場的運行狀態。安全數據指涉及到機場建筑物、機場其他設施、航班提供的檢查維護等與安全有關的數據，能反映出機場環境安全和旅客、工作人員的人身安全狀態。

（二）二級評價指標體系

一級指標運行數據之下，有航班異常起飛率、地面流程正常完成度、地面流程環節事故率、特種車輛異常使用率多個二級評價指標。其中航班異常起飛率具體指一定時期內，航班異常起飛占總航班數的比率，反映航班的檢修情況以及相關流程的完成狀態。地面流程正常完成度具體指在一定時期內，地面流程正常完成占總航班數的比率，反映有關地面工作的完成情況。地面流程環節事故率具體指在一定時期內，地面流程出現事故占總航班數的比率，反映地面工作的完成狀態與相關處理能力。特種車輛異常使用率具體指在一定時期內，特種車輛出現異常導致影響使用的情況占總體比率，反映對特種車輛管理檢修工作的完成情況與完成狀態。而一級評價指標安全數據之下，本文研究兩個二級評價指標，有航班正常起飛率以及車輛運行情況。其中航班正常起飛率具體指航班在某一時期內，正常起飛占總體航班數的比率，反映有關部門的工作運行情況，同時也能間接反映旅客滿意度。車輛運行情況具體指機場有關車輛正常運行情況的反映，是航班正常起飛的重要保障之一。根據一級評價指標下設的二級評價指標來反映機場地勤服務部的生產運行狀態。

（三）評價指標特性分析

我國的民航運輸業正處于快速發展時期，客流與貨流大量涌入，由于設施和人員的限制，機場管理缺乏嚴謹與效率。針對于機場地勤部，管理者主要通過自身的管理經驗與對歷史數據的判斷來粗放式管理機場，而提高管理者的決策效率與準確率以及對機場進行精細化管理的一個方式就是構建多層級指標體系，構建能反映地勤部運行安全狀態、核心資源情況的生產運行監測指標體系。要對天津濱海國際機場建立運行狀態和安全狀態的評價指標體系，就必須對天津濱海國際機場的生產運行數據進行收集。本文收集到的數據存在著大量指標變量，而這些指標的量綱間存在著差異，其性質與數值的數量級間也存在一定差異，這一差異性使得各指標如果不經過量綱差異的處理，就不能進行綜合性分析，從而導致對綜合指標體系評價得不準確與不合理。

（四）評價方法研究

不同的評價方法有不同的特定使用情景及優缺點，需根據具體情況及目的等具體分析擇定。而以運籌學或者其他數學方法為基礎的綜合評價方法中，最常用的方法有主成分分析方法、聚類分析方法、層次分析方法、數據包絡分析方法以及模糊評價方法等，上述已經成熟的評價方法各自適用于不同的評價范圍。主成分分析方法的評價指標要求是效益性指標，在評價過程中需對相關的指標進行線性合成，再利用因子分析法對綜合指標進行解釋，這種方法存在一定程度上的信息丟失，不適用于精確的定量評價。聚類分析方法是根據評價目的的不同而把評價對象進行分類，因此評價結果具有不確定性。層次分析方法是通過主觀思想去構建應用于評價的判斷矩陣，該方法受限于工作量程度、主觀評價帶來的不確定性。數據包絡分析評價方法目的在于對于輸入和輸出的指標比率進行評價，結果是對評價對象效率的描述，因此該評價方法在評價指標屬性和數據量綱的選擇上不受限制。模糊綜合評價方法則適合應用于一些主觀指標的評價或者是定性指標的量化。

五、生產運行監測系統的構建

（一）相關開發技術

基于eclipse的可視化界面，形象直觀地顯出當前時間各航班的準備情況，并且做到超時預警。前臺采用Swing和AWT相關組件進行的GUI設計，后臺使用Mysql數據庫。后臺數據庫內信息需要從機場的內部系統中獲取并篩選各個階段的當前準備信息，從而構建本系統所需的數據庫。在前臺將數據庫內的信息通過正則化匹配翻譯當前狀態，再使用Swing等模塊組件完成可視化輸出。

（二）系統架構

本系統主要由兩部分組成，將傳入的數據進行正則化匹配以獲取當前的航班信息，并將當前情況以圖形化界面顯示。

（三）系統模塊介紹

1.顯示航班準備信息模塊

在此模塊中，需要完成多個航班的信息同時輸入更改和輸出，需要用到多線程并發執行，將更改和輸出互不打擾，并且對于每個航班動態關聯進行更新。

2.超時預警模塊

此模塊的主要功能為計時與超時預警，依然使用Swing組件內Timer包中內容單獨一個線程記錄當前航班的準備情況，并且將完成的具體時間寫入后臺數據庫，以方便后期的研究與改進。實現時間的動態更新的同時，對于即將未在規定時間內完成該項目的航班，發出預警信號到輸出屏中。

六、實證分析—以利用主成分分析法評價地勤服務部車輛管理系統數據相關指標為例

地勤部車輛業務的數據在一定程度上存在重復指標，指標之間具有相關性。為降低分析問題的復雜性，簡化地勤部車輛業務的數據結構，盡可能保持原有數據的完整，故選用主成分分析法進行分析，將較多的指標進行線性變換，從而建立較少的綜合指標，使地勤部車輛業務的數據兩兩不相關，以達到降維的目的。

設第一主成分為Z1，為使其包含更多有效數據，需令Z1的方差達到最大。當第一主成分數據覆蓋率不足時，則取方差第二大的主成分為第二主成分，第一主成分與第二主成分互不相關，以此可推出第三至第P主成分。

（一）數據篩選

文章選取天津濱海國際機場地勤服務部車輛管理系統中車型運行情況統計分析中的數據為分析對象，數據來源于天津濱海國際機場地勤服務部內部數據庫。

（二）指標選擇

車輛運行情況主要包括車型數量、保養次數、維修次數、行駛時長、行駛里程和故障數量，因此主要以上述六個指標為分析指標。

（三）主成分分析過程及結論

文章首先對數據進行標準化處理，以消除變量間的量綱關系,從而使數據具有可比性。

由各主成分分析結果可知，前2個因子的累計貢獻率為89.129%＞85%，即說明前2個主成分因子對評價天津濱海國際機場地勤服務部車輛運行情況的解釋能力達到89.129%。因此分析車輛運行情況可利用前2個主成分因子替代，見表1-2。

表1 各主成分分析結果

表2 各指標相關系數

根據SPSS數據處理軟件得出的主成分因子得分結果進行主成分得分計算，可得到各主成分得分。相繼對數據進行歸一化處理，得出六個指標的主成分綜合得分，如表3所示。

表3 主成分綜合得分

從結果中可以得出地勤服務部的各類車輛運行情況，其中看出，氣源車、空調車以及叉車運行狀況有待改善；工程車、客梯車以及擺渡車運行狀況較好。