中国・上海虹橋国際空港（SHA）は、航空会社や空港向けに様々なソリューションを提供しているADB SAFEGATE社が提供する革新的なAIと機械学習ソリューションを活用して、航空機の到着予定時刻（ETA）をより正確に予測し、エプロン管理業務と旅客サービスを改善するという。
航空機の到着時刻を予測し、事前のゲート割り当てを効率化
SHAにすでに導入されている空港運用データベース／リソース管理システム（AODB/RMS）を強化するとともに、高度なAIおよび機械学習技術によってデータ分析を行い、新たな予測モデルを構築し、航空機のETAを計算してゲートを事前に割り当てるのに活用するとのこと。
この技術により、不合理なゲート調整業務を減らし、ボーディングブリッジの利用率を向上させ、航空機同士のバッティングなど、全体的なセキュリティリスクを低減できるという。
エプロン管理の非効率さが空港全体の収益を抑制
これまでSHAは、運航便数の増加やエプロンの混雑によって、安全性を保ちながら旅客サービスを向上させるなど運営上の様々な課題に直面していたことやリソースが限られているため、新規路線の就航に対応できる可能性は低く、運営コスト増と空港収入の抑制の原因となっていたとのこと。
到着便の75%が予定着陸時刻の30分以内に着陸し、ゲート変更の頻度も従来から25%削減
SHAのITCセクションマネージャーであるWang Zhi氏は「ADB SAFEGATE社のAI予測アルゴリズムを導入したことで、フライトの75％が予定着陸時刻の30分以内に着陸するようになりました。この精度の向上は、ゲートの事前割り当てに有効で、ゲート変更となるケースを従来から25％削減できました。これにより、航空機同士のバッティングによるセキュリティリスクが減少し、より多くの旅客がバスを待つことなくボーディングブリッジを利用できるようになりました。」と話す。
ADB SAFEGATEチャイナのバイスプレジデントであるPeng Guan氏は「SHAに15年以上もサービスを提供している企業として、私たちはSHAにおける運用上の課題を理解しています。私たちは、高度なデータ分析を通じて地上業務の効率を評価する仕組みを構築し、ゲート管理を改善しました。デジタル技術は空港の運営効率を最適化する上で重要な役割を担っており、今後も地域のお客様と長期的なパートナーシップを築きながら、変革をサポートしていきたいと考えています。」と述べている。
ADB SAFEGATE Press Release
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