ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Katedra letecké dopravy Semestrální práce: Předmět: Vybrané statistické metody Vyučující: Mgr. Šárka Voráčová, Ph.D. Simulace odbavení cestujících na fiktivním letišti Jiří Mošnička Skupina: 1-87, 2011
1. Úvod do tématu Pro svou semestrální práci jsem si zvolil simulaci letištního odbavovacího procesu, kterým musí projít každý cestující před nástupem do letadla. V nedávné době jsem při letu přes nejmenované letiště zažil nepříjemnou situaci, která nastala po zavedení systému selfcheck-in. Po zprovoznění třech těchto počítačových terminálů došlo k situaci, kdy se většina lidí potřebujících odbavení hromadila ve frontě kolem nich a na check-in přepážkách, kterých bylo pro dané odbavení otevřeno 10, byli vytíženi tři až čtyři check-in agenti. Pokud někdo přišel k volné přepážce a chtěl se odbavit, byl odmítnut a poslán zpět s tím, že nejdříve musí provést selfcheck-in a až poté se může vrátit zpět na přepážku a odbavit si zavazadla. Vzhledem k tomu, že většina cestujících si nevěděla s elektronickým odbavením rady, stál u terminálů zaměstnanec, který jednotlivým cestujícím pomáhal, čímž se značně prodloužila doba, kterou ve frontě na terminál cestující strávil. Je jasné, že do budoucna se jedná o krok správným směrem a může některým cestujícím značně urychlit odbavení, zvláště těm co cestují pouze s příručním zavazadlem a nepotřebují tak vůbec k přepážce pro odbavení kufrů. Toho se ovšem docílí až tehdy, kdy si cestující zvyknou na elektronické odbavení a budou ho umět rychle bez pomoci ovládat. Co Pro firmu zajišťující odbavení cestujících je ovšem neméně důležitý fakt, že tyto terminály mohou značně snížit náklady na tento proces potřebné a to v momentě, kdy dojde k optimalizaci počtu terminálů a počtu otevřených přepážek a tím k optimalizaci počtu placených zaměstnanců. Cílem mojí práce je určit potřebný počet terminálů a otevřených přepážek na fiktivním letišti tak, aby během určeného času došlo k odbavení všech cestujících (daného počtu), kteří potřebují odletět. Pokud by docházelo k odbavení všech cestujících za dobu kratší než požadovanou, je systém zbytečně předimenzovaný a náklady na jeho provoz tudíž vyšší. Ideálního stavu je možno docílit vícero kombinacemi počtu terminálů a přepážek. Cílem ovšem je určit nejnižší počet potřebných otevřených přepážek a k tomu potřebný počet terminálů tak, aby se využil potenciál snížení nákladů a zároveň se zachoval počet odbavených cestujících.
2. Popis navrženého systému po jednotlivých sekcích Simulační model začíná vstupem do odbavovací haly letiště (viz obrázek 1), kde je pro simulaci zvoleno 400 cestujících, které by fiktivní letiště potřebovalo odbavit ideálně během 240 minut. Jako první zamíří cestující na terminály self check-in. V původním návrhu se skládá ze třech samoobslužných počítačů. Doba cestujícího u terminálu je dána exponenciálním rozdělením s parametrem l= 2-3 (pro potřeby simulace bráno jako 2 až 3 minuty). Podle Kendallovi klasifikace je zařazení systému M/M/3/400. Od self check-inu přechází cestující přes frontu k check-in přepážkám, kde zaměstnanec odbavovací společnosti zkontroluje dokumenty a odbaví cestujícím kufry. V některých případech je cestující poslán zpět na self check-in, například pokud udělal chybu u odbavovacího terminálu. Pokud cestující nemá zavazadla k odbavení, může pokračovat přímo do fronty na kontrolu dokumentů. Odtud může být navrácen zpět na check-in přepážky, například z důvodů nadměrné velikosti příručních zavazadel která jsou potřeba odbavit do zavazadlového prostoru letadla. Doba strávená u check-in přepážky je dána exponenciálním rozdělením s parametrem l= 2-4 minuty a kendallova klasifikace je M/M/10/400. Obrázek 1
Obrázek 2 Následně prochází cestující přepážkami na kontrolu dokumentů, kde se zároveň od sebe oddělují cestující letící do Schengenského prostoru od cestujících letících do Non- Schengenských destinací. Odtud pokračují k daným gejtům, kde prochází bezpečnostní kontrolou. Pokud je při průchodu rámem detekována přítomnost kovového předmětu je cestující vrácen zpět pro opětovnou kontrolu a to někdy i vícekrát. Jako poslední je kontrola palubních vstupenek a celá simulace je zakončena nástupem do letadel. Doba odbavení v jednotlivých částech gejtů je v simulaci brána jako kratší než jednu minutu a proto jsou přechody v těchto částech nastaveny jako Immediate. Popis jednotlivých bloků dle Kendallova rozdělení je: Kontrola dokumentů Schengenský prostor M/M/4/400
Kontrola dokumentů Non-Schengen M/M/2/400 Gate A M/D/3/400 Gate B M/D/2/400 Frontový režim celé simulace se dá považovat za SJF (shortest job first), protože nezáleží na pořadí, v jakém do procesu cestující vstoupí, ale na době kterou mu celé odbavení bude trvat. Cestující, kteří přišli později mohou předběhnout ty, kteří se zpozdili například navrácením na terminál self check-in z důvodů nesprávného odbavení, nebo ty kteří ztratili čas opakovanou kontrolou na rámových detektorech kovů. Naopak ti bez zavazadel k odbavení mohou některé cestující předběhnout. Samozřejmě záleží také na čase stráveném u jednotlivých přepážek. Vzhledem k tomu, že všichni cestující se potřebují dostat do letadel, jedná se o systém beze ztrát. Celkový model je samozřejmě pro účely simulace značně zjednodušen oproti reálnému provozu na letištích a z hlediska optimalizace se soustředí pouze na první dva bloky check-in odbavení. 3. Popis řešení problému Provedl jsem tři optimalizace původního modelu, které spočívaly ve změně počtu otevřených self check-in terminálů a check-in přepážek a to takto: Původní návrh: 3 x self check-in a 10 x check-in přepážka Optimalizace 1: 4 x self check-in a 4 x check-in přepážka (Obrázek 3) Optimalizace 2: 4 x self check-in a 7 x check-in přepážka (Obrázek 4) Optimalizace 3: 5 x self check-in a 5 x check-in přepážka (Obrázek 5) (viz obrázky na další straně) U každé varianty jsem provedl 30 simulací. Dosažené výsledky jsou obsažené v tabulce 3.1 tabulka získaných hodnot na straně 7.
Obrázek 3 Obrázek 4 Obrázek 5
3.1. Tabulka hodnot získaných simulacemi: Číslo simulace Původní návrh Optimalizace 1. Optimalizace 2. Optimalizace 3. Čas potřebný k odbavení (min) Čas potřebný k odbavení (min) Čas potřebný k odbavení (min) Čas potřebný k odbavení (min) 1 326 272 228 228 2 328 269 230 232 3 339 274 225 236 4 327 282 230 229 5 331 273 231 235 6 316 265 229 223 7 333 257 238 242 8 319 268 229 232 9 311 269 231 233 10 318 273 226 237 11 327 271 233 227 12 318 268 240 231 13 314 265 236 238 14 332 264 233 230 15 310 262 245 234 16 321 262 227 233 17 330 265 233 240 18 326 270 230 229 19 317 262 234 231 20 336 267 234 240 21 316 265 235 237 22 324 271 228 230 23 317 271 227 229 24 326 264 231 241 25 312 267 238 229 26 320 266 229 241 27 336 270 234 236 28 326 270 229 232 29 326 277 230 236 30 319 267 243 229
3.2. Graf dosažených časů doby odbavení: 400 350 300 Doba odbavení (min) 250 200 150 Původní návrh Optimalizace 1 Optimalizace 2 Optimalizace 3 100 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Počet cyklů
4. Statistické výpočty Původní návrh Charakteristika polohy dat Aritmetický průměr doby odbavení 323,3666667 Modus 326 Medián 325 Charakteristika variability Rozptyl 58,89888889 Směrodatná odchylka 7,674561153 Variační koeficient 0,023733309 Variační rozptyl 29 0,35 Histogram relativní četnosti - Původní stav 0,3 y = -0,0405x 2 + 0,2195x -0,0133 0,25 0,2 0,15 Relativní četnost 0,1 0,05 0 310-315 316-321 322-327 328-333 334-339
Optimalizace 1 Charakteristika polohy dat Aritmetický průměr doby odbavení 268,2 Modus 265 Medián 268 Charakteristika variability Rozptyl 24,0933333 Směrodatná odchylka 4,90849604 Variační koeficient 0,01830163 Variační rozptyl 25 T-Test (porovnání vůči původní variantě) 4,0204E-26 0,5 Histogram relativní četnosti - Otimalizace 1 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 y = -0,0833x 2 + 0,49x -0,3533 Relativní četnost 0,15 0,1 0,05 0 257-261 262-226 267-271 272-276 277-282
Optimalizace 2 Charakteristika polohy dat Aritmetický průměr doby odbavení 232,2 Modus 230 Medián 231 Charakteristika variability Rozptyl 22,89333333 Směrodatná odchylka 4,784697831 Variační koeficient 0,020605934 Variační rozptyl 20 T-Test (porovnání vůči původní variantě) 1,31198E-29 0,4 Histogram relativní četnosti - Otlimalizace 2 0,35 0,3 y = -0,0238x 2 + 0,0962x + 0,1733 0,25 0,2 0,15 Relativní četnost 0,1 0,05 0 225-228 229-232 233-235 236-239 240-245
Optimalizace 3 Charakteristika polohy dat Aritmetický průměr doby odbavení 233,333333 Modus 229 Medián 232,5 Charakteristika variability Rozptyl 22,0888889 Směrodatná odchylka 4,6998818 Variační koeficient 0,02014235 Variační rozptyl 19 T-Test (porovnání vůči původní variantě) 9,5125E-33 0,35 Histogram relativní četnosti - Optimalizace 3 0,3 y = -0,0405x 2 + 0,2729x -0,1733 0,25 0,2 0,15 Relativní četnost 0,1 0,05 0 223-226 227-230 231-234 235-238 239-242
5. Závěr Pomocí jednostranného rozložení párovaného T-testu, který nám vrací pravděpodobnost odpovídající Studentovu rozdělení, jsem zjistili že u třetí varianty je dosaženo nejlepší optimalizace (čím menší hodnota tím lepší). Závěrem je možné říci, že požadované doby odbavení jsem dosáhl ve dvou konfiguracích: 4 self check-iny a 7 check-in přepážek v optimalizaci 2 5 self check-in terminálů a 5 check-in přepážek v optimalizaci 3. Pro provozovatele odbavovacích služeb je samozřejmě výhodnější druhá varianta, protože jednorázové pořizovací náklady na počítačové terminály jsou výhledově do budoucna levnější než náklady na zaměstnance na přepážce.
Příloha: Celkový pohled na simulační model