кейс
Как BI-инструменты помогают авиации: 4 сценария использования данных.
Кейс Xiamen Airlines и FineBI
Это вторая часть кейса внедрения FineBI и FineReport в авиакомпании Xiamen. В этой статье мы рассмотрим 4 основных сценария использования BI-инструментов в авиации. В первой части мы узнали об авиакомпании и ее особенностях, проблемах с которыми она столкнулась. Рассмотрели решения, которые были внедрены и узнали, как компания подключается к данным, контролирует их качество и внедряет BI.
В авиации существует множество факторов и ограничений, связанных с летной эксплуатацией, такие как: человеческий фактор; воздушные суда и их передвижения; аэропорты; погодные условия и прочее. Для функционирования авиакомпании важное значение имеет:
В прошлом, Xiamen Airlines использовала различные платформы для сбора, обработки и анализа различных видов данных. Благодаря использованию FineReport и FineBI различные виды анализа были централизованы, а аварийные сигналы стали своевременно передаваться лицам, принимающим решения.
Цель: максимальное использование данных для обеспечения устойчивого роста компании.
Решение: рассмотрим 4 типичных сценария
- в полной мере собирать, анализировать и применять данные в сложной операционной среде в условиях ограничений,
- своевременно докладывать лицам принимающим решения о проблемах и прогнозах, выявленных в процессе анализа,
- оперативно принимать верные решения для обеспечения безопасности и эффективности полетов, стабильного роста доходов компании, баланса между безопасностью и эффективностью.
В прошлом, Xiamen Airlines использовала различные платформы для сбора, обработки и анализа различных видов данных. Благодаря использованию FineReport и FineBI различные виды анализа были централизованы, а аварийные сигналы стали своевременно передаваться лицам, принимающим решения.
Цель: максимальное использование данных для обеспечения устойчивого роста компании.
Решение: рассмотрим 4 типичных сценария
Сценарий 1: Анализ процесса летной эксплуатации
1. Проблемы и потребности бизнеса:
Гражданская авиация всегда стремилась к тому, чтобы в полной мере использовать большие объемы накопленных данных для поиска возможностей сэкономить топливо при условии обеспечения безопасности полетов.
Xiamen Airlines существует уже более 30 лет и накопила большой объем операционных данных из различных систем, но не использовала инструменты для статистического анализа и обеспечения поддержки принятия оперативных решений в режиме реального времени.
В области анализа данных существовали следующие болевые точки:
Xiamen Airlines существует уже более 30 лет и накопила большой объем операционных данных из различных систем, но не использовала инструменты для статистического анализа и обеспечения поддержки принятия оперативных решений в режиме реального времени.
В области анализа данных существовали следующие болевые точки:
- В процессе анализа в большей степени использовались данные управления и производительности и практически не анализировались данные из отдела поддержки и эксплуатации.
- Практика анализа данных была не распространена внутри компании. Большинство программ были написаны разработчиками и операционные сотрудники не могли оперативно менять систему или подстраивать ее для своих задач.
- Неудобный интерфейс. Для всех групп пользователей существовал единый интерфейс программы.
- Отсутствие оценки качества данных.
2. Решение
(1) Создание и функционирование больших данных
Создание и эксплуатация платформы big data для интеграции 12 хранилищ данных, в частности полетной эксплуатации, планов полета, информации о персонале, QAR, ACARS, данные о ценах на нефть, данные о затратах, метеорологические данные, разведывательные данные, информация о самолете и др. Создание 360-градусного “обзора полета”, охватывающего траекторию, объем, расход топлива и другую информацию необходимую для анализа.
Создание и эксплуатация платформы big data для интеграции 12 хранилищ данных, в частности полетной эксплуатации, планов полета, информации о персонале, QAR, ACARS, данные о ценах на нефть, данные о затратах, метеорологические данные, разведывательные данные, информация о самолете и др. Создание 360-градусного “обзора полета”, охватывающего траекторию, объем, расход топлива и другую информацию необходимую для анализа.
(2) Создание системы анализа всего процесса летной эксплуатации
Созданная в FineBI и FineReport система анализа позволила:
- мониторить весь процесс использования топлива в полете,
- уточнять и анализировать расход топлива на каждом этапе полета,
- использовать потенциальные возможности для экономии топлива,
- рассчитывать эффект экономии топлива,
- а также обеспечивать поддержку точных данных для энергосбережения и сокращения выбросов.
(3) Уточненные аналитические измерения и показатели
Для достижения контроля расхода и экономии топлива были разработаны операционные показатели, которые позволили проводить, анализ общей ситуации с экономией топлива в компании, отслеживать тенденции изменения основных показателей расхода топлива, в частности почасовое потребление топлива и потребление топлива на отрезке маршрута, а также подсчитывать профили экономии топлива и понимать эффекты такой экономии.
Для достижения контроля расхода и экономии топлива были разработаны операционные показатели, которые позволили проводить, анализ общей ситуации с экономией топлива в компании, отслеживать тенденции изменения основных показателей расхода топлива, в частности почасовое потребление топлива и потребление топлива на отрезке маршрута, а также подсчитывать профили экономии топлива и понимать эффекты такой экономии.
Анализ использования мер по экономии топлива на всех этапах летной эксплуатации, позволил определить потенциальные возможности для экономии и оптимизировать план полетов.
Благодаря анализу траектории полетов, изучению отклонений от маршрутов и тщательному анализу процедур захода и выхода из аэропорта удалось создать систему, которая:
1) Этап ожидания трапа и вождения самолета
Посредством анализа различных аэропортов оценивается распределение использования источника питания, установленного на трапе, между различными положениями трапа. Проводится анализ аэропортов с низким уровнем доступа к трапу, поиск проблем и подготовка предложений по комплексному повышению коэффициента использования источника питания трапа.
Благодаря анализу траектории полетов, изучению отклонений от маршрутов и тщательному анализу процедур захода и выхода из аэропорта удалось создать систему, которая:
- своевременно находит оптимальную траекторию полета,
- рекомендует необходимую высоту,
- находит наилучшую процедуру захода и выхода пассажиров из самолета.
1) Этап ожидания трапа и вождения самолета
Посредством анализа различных аэропортов оценивается распределение использования источника питания, установленного на трапе, между различными положениями трапа. Проводится анализ аэропортов с низким уровнем доступа к трапу, поиск проблем и подготовка предложений по комплексному повышению коэффициента использования источника питания трапа.
Проводится подсчет количества рейсов, совершаемых по линии руления на стоянке рядом с аэропортом, и сравнивается с эксплуатационными данными: время до разгона, расход топлива до разгона.
2) Этап выруливания
Анализ времени взлета и посадки в различных аэропортах. Этот анализ позволил принимать наилучшие решения по заправке самолетов. Избежать риска задержек рейсов вызванных длительностью посадки.
Анализ времени взлета и посадки в различных аэропортах. Этот анализ позволил принимать наилучшие решения по заправке самолетов. Избежать риска задержек рейсов вызванных длительностью посадки.
Анализ количества рейсов и аэропортов, где разные пилоты используют укороченные ВПП для взлета. Поощрение пилотов в использовании преимущественно сокращенных ВПП для взлета в условиях соблюдения требований безопасности и эксплуатационных ограничений для экономии энергии и сокращения выбросов.
3) Этап набора высоты
Анализ использования снижения тяги для различных аэропортов, самолетов и двигателей. Поиск новых возможностей и улучшений.
Анализ использования снижения тяги для различных аэропортов, самолетов и двигателей. Поиск новых возможностей и улучшений.
4) Этап крейсерского полета
Анализ планируемой и фактической высоты, расхода топлива и других факторов. Анализ причин, по которым необходимо увеличивать или уменьшать как летное время, так и расход топлива.
Анализ планируемой и фактической высоты, расхода топлива и других факторов. Анализ причин, по которым необходимо увеличивать или уменьшать как летное время, так и расход топлива.
С помощью автоматического отбора беспосадочных рейсов производится подсчет их количества, расчет расстояния полета и экономии топлива и поиск потенциальных беспосадочных сегментов.
Оптимизация индекса стоимости оказывает прямое влияние на временные затраты и затраты на топливо, также существует много возможностей для снижения прямых эксплуатационных расходов.
5) Этап прилета/вылета в аэропорт
Анализ процедур прилета, вылета и сравнение времени потребления топлива между различными аэропортами, а также оптимизация маршрутов прилета и вылета в целях экономии топлива.
Анализ процедур прилета, вылета и сравнение времени потребления топлива между различными аэропортами, а также оптимизация маршрутов прилета и вылета в целях экономии топлива.
6) Комплексный анализ маршрутов
Комплексный анализ маршрутов осуществляется путем настройки параметров объема расхода топлива, выбора даты маршрута и др. для автоматического расчета маршрута, соответствующего условиям, а также последующий анализ причин инцидентов на маршруте для принятия решений и внесения предложений.
Благодаря вышеуказанным исследованиям компания эффективно сократила большое количество затрат на топливо.
Комплексный анализ маршрутов осуществляется путем настройки параметров объема расхода топлива, выбора даты маршрута и др. для автоматического расчета маршрута, соответствующего условиям, а также последующий анализ причин инцидентов на маршруте для принятия решений и внесения предложений.
Благодаря вышеуказанным исследованиям компания эффективно сократила большое количество затрат на топливо.
(4) Создание платформы визуализации энергосбережения и сокращения выбросов
Для облегчения мониторинга показателей в режиме реального времени, компания визуализировала ключевые данные.
Для облегчения мониторинга показателей в режиме реального времени, компания визуализировала ключевые данные.
3. Результаты
Благодаря точному контролю количества используемого топлива в 2022 году было достигнуто сокращение потребления топлива на , 4,8% по сравнению с 2021 годом. Проект позволит экономить 2040 тонн топлива в год, сократить выбросы углекислого газа примерно на 6430 тонн и сэкономить 10 миллионов юаней на топливные расходы. (Примечания: в качестве основы использовались данные 231300 рейсов за 2021 год.)
За счет оптимизации направления маршрута, процедур прилета/вылета в аэропорт, высоты полета и др. совокупный расход топлива в 2022 году снизился на 1,4% по сравнению с 2021 годом.
Данный проект позволяет экономить 19670 тонн топлива в год, сокращает выбросы углекислого газа на 61960 тонн, и сокращение топливных расходов составило примерно 98,4 миллиона юаней
За счет оптимизации направления маршрута, процедур прилета/вылета в аэропорт, высоты полета и др. совокупный расход топлива в 2022 году снизился на 1,4% по сравнению с 2021 годом.
Данный проект позволяет экономить 19670 тонн топлива в год, сокращает выбросы углекислого газа на 61960 тонн, и сокращение топливных расходов составило примерно 98,4 миллиона юаней
Сценарий 2: Анализ эффективности полетов
1. Проблемы и потребности бизнеса:
Основным субъектом обеспечивающим безопасность авиации является пилот. Пилоты в свою очередь обеспечивают безопасность опираясь на свои знания регламентов, постоянное обучение и работу над ошибками. Часто, то, каким образом проводится работа над ошибками зависит от инициативности, самоконтроля и мотивации пилотов. Компания проводит целенаправленное обучение для улучшения навыков и обеспечения безопасности при эксплуатации.
2. Решение
Для начинающих пилотов используется персонализированное обучение на основе данных. Для этого выбираются пять измеренных значений с высокой достоверностью и проверенные данные для оценки маневренности пилота. Вместе с данными о небезопасных инцидентах выбирается необходимое дополнительное обучение.. Для пилотов с невысокой квалификацией, но с высокими показателями управления самолетом, данные используются для отбора пилотов в конкретную категорию и для улучшения летных навыков в плохую погоду.
3. Ценность сценария:
Ценность первого случая заключается в обучении пилотов самостоятельно управлять воздушным судном, находить недостатки и проводить целенаправленную подготовку для улучшения своих способностей и обеспечения безопасности. Второго - содействие программе подготовки пилотов выявить пилотов с выдающимися навыками, улучшить летные возможности и обеспечить эксплуатацию самолета. Использование данных таким образом способствует обучению и безопасности.
Сценарий 3: Платформа по профилактике и борьбе с эпидемиями
1. Проблемы и потребности бизнеса:
Авиация является важным международным транспортным каналом. С момента начала пандемии авиакомпания Xiamen Airlines настояла на непрерывности международных рейсов. В то же время она активно выполняла задачи по эвакуации китайских граждан, оказанию помощи и организации чартерных рейсов в интересах правительства, предприятий и учреждений. На данный момент совершаются рейсы в 48 стран и 98 городов, из которых после пандемии было открыто почти 40 новых зарубежных пунктов назначения, включая Ирак, Афганистан, Африканский континент. Из-за тесных контактов с внешним миром нагрузка по профилактике пандемии и контроль за ней была огромна, поэтому необходимо было срочно предложить единый мониторинг ситуации с пандемией как в стране, так и за рубежом в режиме реального времени. Также было необходимо оперативно отслеживать динамику заболеваемости среди персонала и статус полетов.
2. Решение
Руководствуясь различными нормативными документами Государственного совета, Управления гражданской авиации и местных органов власти, авиакомпания Xiamen Airlines стала первой в области профилактики пандемии и борьбы с ней. В ходе фактической эксплуатации компания сформулировала и улучшила план внедрения замкнутого цикла международных (региональных) рейсов, план работы для наземных операций и др.
3. Ценность сценария:
Благодаря мониторингу данных по всей цепочке профилактических мероприятий и борьбы с пандемией была повышена эффективность дезинфекции и снижены затраты на персонал. В условиях работы по многим направлениям - Сямынь, являясь третьим по величине пунктом пропуска для въезда из-за границы, имеет показатель завоза больных ковидом на 50% ниже, чем в среднем по стране. В то же время на Национальной конференции по борьбе с эпидемией, авиакомпания Xiamen Airlines получила две высшие награды за свой вклад.
Сценарий 4: Оптимизация и управление корпоративными процессами
Дашборд эффективности на уровне компании
Дашборд эффективности на уровне подразделения
Анализ процессов
Проблемы и потребности бизнеса:
Преимущества и недостатки процесса напрямую связаны с эффективностью функционирования предприятия и управления им, что, в свою очередь, влияет на его конечную стоимость. Рациональные процессы отличают успешные компании от конкурентов и создают огромные экономические выгоды для первых. Не рациональные процессы увеличивают скрытые управленческие издержки предприятия, незаметно нанося ущерб конкурентному преимуществу компании.
Решение
Существует четыре типа людей, которые больше всего заботятся об эффективности процессов: руководители компаний, руководители подразделений, подразделения по оптимизации процессов и пользователи процессов. Исходя из этого они разделены на 4 группы:
(1) Эффективность на уровне компании: учет общего объема задач, сравнение и концентрация внимания на изменениях тенденций
1
С точки зрения общего объема задач показатели KPI акцентируют внимание на динамических изменениях;
2
С точки зрения структуры - 57 шаблонных процессов объединены в 9 категорий в соответствии с характером операций. Это помогает проводить структурный анализ;
3
С точки зрения тенденций анализируются изменения во внешней среде и привлекают внимание на общие тенденции развития компании.
(2) Сточки зрения административного регулирования проводятся сравнение и поиск недостатков, разрабатываются регламенты и правила.
1
Сравнение показателей KPI между подразделениями, введение показателей ранжирования эффективности и анализ среднего уровня эффективности компании;
2
Анализ эффективности сотрудников помогает определить исключительных сотрудников, оптимизировать и мотивировать персонал;
3
С точки зрения тенденций проводится анализ количества ежегодных, ежемесячных и еженедельных операций, для получения справочных данных о рабочих привычках и условиях работы в рабочее время;
4
С точки зрения структуры компании анализируются процессы и ситуации требующие большого количества времени. Определяются причины таких ситуаций и предоставляются данные для их решения.
(3) С точки зрения оптимизации процесса проводится поиск общих свойств, рассматриваются слабые места и проводится поиск вариантов для оптимизации.
1
Поиск отклонений: проводится анализ точечной диаграммы распределения категорий и конкретных примеров объектов отклонения;
2
Вспомогательная корректировка: проводится целевой анализ количества операций, участников, фактического количества операций в процессе и ранжирования продолжительности процесса, указываются слабые звенья, представляются портреты слабых процессов. Путем наглядного сравнения с другими типами процессов это помогает в выявлении проблем процесса и постоянной оптимизации.
3
С точки зрения использования процесса выделяются привычки, требующие большого количества времени, проводится их проверка, оказывается содействие в рациональном планировании, указываются наиболее трудоемкие задачи создаются различные шаблоны процессов и пользователям предоставляются визуальные основания для предварительного планирования.
Ценность сценария
Ориентированный на потребности пользователей, он ориентирован на три типа людей с различными требованиями к эффективности процессов, а именно на руководителей, оптимизаторов процессов и пользователей процессов. Разработаны доски канбан с четырех точек зрения управления компанией, подразделением, оптимизации и использования процессов. Доски канбан используются для мониторинга эффективности процесса управления компанией и обеспечения поддержки данных для общего повышения эффективности работы. После оптимизации процесса и его использования общая эффективность компании в 2022 году увеличилась на 6% по сравнению с 2021 годом, а избыточные процессы сократились на 23 пункта. Это помогает компании продолжать органично и эффективно расти и развиваться.
Заключение
В настоящее время гражданская авиация переживает исторический и сложный момент. Эпидемия новой коронавирусной инфекции, риски в сфере безопасности, региональные конфликты и т.д. — все это оказывает негативное влияние на гражданскую авиацию. Поэтому Xiamen было необходимо срочно осознать ценность данных и начать их использовать для принятия решений.
FineBI — это мощный инструмент для анализа ценности данных и повышения их производительности. С момента внедрения FineBI в 2021 году авиакомпанией Xiamen Airlines, инструмент начали использовать в области полетов и эксплуатации, маркетинге и финансах, авиационном обслуживании, HR и других подразделениях. Это побудило операционный персонал и ИТ-специалистов нарушить устаревшие организационные и рабочие ритуалы, способствовать интеграции инструмента, что привело к созданию пространства для инноваций. Благодаря развитию культуры обработки данных, Xiamen Airlines сформировала атмосферу управления данными , а также сформировала экосистему совместных инноваций в цифровой индустрии “совместного строительства, обмена информацией и взаимовыгодного сотрудничества”.
Xiamen Airlines продолжит фокусироваться на видении и целях применения управления данными BI, изучать ценность большего числа бизнес-сценариев, а также изучать и применять на практике корпоративные приложения для обработки данных. Вступив на путь цифровой трансформации Xiamen Airlines с высоко поднятой головой в духе новаторства и предприимчивости, вносит свой вклад в развитие гражданской авиации.
FineBI — это мощный инструмент для анализа ценности данных и повышения их производительности. С момента внедрения FineBI в 2021 году авиакомпанией Xiamen Airlines, инструмент начали использовать в области полетов и эксплуатации, маркетинге и финансах, авиационном обслуживании, HR и других подразделениях. Это побудило операционный персонал и ИТ-специалистов нарушить устаревшие организационные и рабочие ритуалы, способствовать интеграции инструмента, что привело к созданию пространства для инноваций. Благодаря развитию культуры обработки данных, Xiamen Airlines сформировала атмосферу управления данными , а также сформировала экосистему совместных инноваций в цифровой индустрии “совместного строительства, обмена информацией и взаимовыгодного сотрудничества”.
Xiamen Airlines продолжит фокусироваться на видении и целях применения управления данными BI, изучать ценность большего числа бизнес-сценариев, а также изучать и применять на практике корпоративные приложения для обработки данных. Вступив на путь цифровой трансформации Xiamen Airlines с высоко поднятой головой в духе новаторства и предприимчивости, вносит свой вклад в развитие гражданской авиации.