應用物聯網技術　打造智能機場

近十年來，香港國際機場一直是全球最繁忙的機場之一，其交通流量更是逐年遞增。雖然香港國際機場的運作效率已經相當高，但仍可找到改善的空間，因為在這樣一個偌大系統中那怕是任何一個細節，也有可能觸發蝴蝶效應影響整體效率，結合起來便有可能窒礙貨流量和影響旅客體驗。

有見及此，香港機場管理局（機管局）收集了大量數據以協助管理人員更妥善地管理機場內各項運作，特別是飛行區的部分。然而，在AS2面世之前，根本沒有任何實用的工具能夠深入分析和解讀這些數據，因此未難充分發揮其功用。

（由左至右）中大商學院網際物流研究中心主任兼決策科學與管理經濟學系教授張惠民、啟悟有限公司首席架構師梁振業博士（資訊科技系統管理哲學博士2014）及香港機場管理局機場運行副總監 ─ 運作及服務姚兆聰於2019年度香港資訊及通訊科技獎頒獎典禮上攜手領取香港資訊及通訊科技奬項。

AS2是中大商學院亞洲供應鏈及物流研究所旗下網際物流研究中心（CCL）所提供的解決方案。該中心與啟悟有限公司攜手研發了這個雲端導向的先進深層科技（deep-tech）系統，先後於2019年四月奪得2019年度香港資訊及通訊科技獎的「智慧出行大獎」及智慧出行（智慧物流）獎金獎，並於同年十月獲WITSA頒發「2019年環球資訊及通訊科技卓越成就獎」—「公共 / 私營合作夥伴奬」。

AS2是甚麼？

AS2是「物聯網強化飛行區管理系統」的英文縮寫，方案全名是「IoT-Augmented Airfield Service System」。簡單來說，所有追蹤目標裝置都獲分配一個數碼標識編號，可以利用配備藍牙、RFID 無線射頻辨識和GPS全球定位系統的裝置，隨時在網絡上追蹤它們的實時位置和動向。顧名思義，上述目標裝置收集到的資料都會儲存到雲端服務系統，提供描述性及以AI為基礎的預測性分析，用以提升機場飛行區即時運作的透明度和服務效率。

張惠民教授表示，機管局及CCL均認同要把這大量沒有劃一格式的非結構化大數據加以整理，並付諸應用到提升機場營運效率之上。這些數據包括追蹤目標裝置和機場設備的時間標記和地理坐標，還有機場營運數據。

張教授指出：「機管局早已收集了這些數據，但尚未研究出結構化的方式來加以運用。我們察覺到這些數據不僅數量極之龐大而且十分零碎，無法馬上有效運用。」

舉例說，即使得知某些設備的數碼坐標，但這些設備的運作實況究竟如何？張教授指出：「我們無法單憑查看這些數據便能洞悉各個設備的運作狀況。因此，我們認為應該尋找新方法，以便妥善整理和分析這些數據來提供有用的資訊，所以問題的關鍵是：我們如何通過篩選相關數據作進一步分析，並將其轉化為AI？」

張教授表示，機管局擁有這些數據但欠缺合適工具，而中大則擁有所需的工具但苦無實況數據，因此雙方一拍即合。

張教授解釋：「我們在AS2原型中運用收集到的大數據並將其篩選處理，並以圖像化的方式呈現出現，讓我們可以從中了解機場的實時運作狀況，並分析營運效率是否達到機場的預定目標。」

收集準確且有意義的數據

張教授的團隊成員包括於2018年創辦啟悟有限公司的梁振業博士（資訊科技系統管理哲學博士2014），他們嘗試分析機場的大數據時，發現了一些「意想不到」的結果。

梁博士於2014-15年度獲中大頒發研究生學術成果獎，曾擔任中大商學院決策科學與管理經濟學系研究助理教授，並投入到AS2的研發工作。他的公司專門把學術和科學研究成果商業化，並且引進巿場。

他所指「意想不到」的結果，包括人手和機器所收集的數據在質量和實用性方面出現了極大偏差。

團隊發現人手收集的數據出現了無可避免的偏差和錯誤。比方說，若某工作的目標完成時間是二十分鐘，那麼數據收集人員或會把差不多所有數字記錄為二十分鐘之內，嘗試以此方法人為地實現管理層的目標。相比之下，GPS和RFID感應器等機動設備可及時收集到較精準的數據。

張教授觀察到：「整個流程的客觀性也因此大大提升，而事實上，我們必須要有客觀且精確的數據，才可以作出合適和有意義的預測。」

在整理好收集數據的最理想方式之後，團隊着手對數據收集和AI系統本身進行微調以提高準確性。

啟悟有限公司首席架構師梁振業博士表示：「AS2是大學、業界和科技企業攜手合作的成果。AS2充分展現協同效應，成功創造出獨一無二且具開創性的解決方案，以協助機管局持續提升行李運送效率和整體的準時表現。」

「網際物流研究中心以尖端的研究成果來克服業界面對的現實問題；而啟悟則運用物聯網、大數據和AI等各方面的深層科技來實現了這個概念性構想，並且為機管局解決問題。我們攜手合作的成果獲得業界認可和嘉許，成功奪得香港資訊及通訊科技獎，實在令人鼓舞，期望雙方日後繼續加強合作，共同創新。」

AS2提供多元的管理控制面板以暢順處理航班流轉。

實時追蹤運作狀況

AS2讓機場管理人員可以分析各方面運作是否準時進行，以及在出現事故時找出延誤原因，還有其他更多功能。

打個比方，行李拖車之類的車輛會裝上自動化設備，用於檢查這些拖車何時抵達閘口。假設飛機已經停在閘口，但行李拖車尚未到達，即表示行李運送人員的效率不足，很可能會達不到運作目標。這類事件會被記錄為大數據的一部分，日後作進一步分析。

張教授解釋：「過往，若果行李拖車已經出發往飛行區，管理層便無法得知其狀況。但AS2擁有自動化預警系統，萬一發生意外、延誤或超速事故，值班經理會立刻收到通知。」

事故發生後，實時收集到的數據有助全面檢討情況來協助進行事故調查。張教授表示，以往工頭、值班經理和外判商往往各執一詞，每人的說法都不一樣，極難查明事故的真正原因。現在的方式實在理想得多。

這個系統最令人雀躍的功能，是能夠以電腦動畫技術重現整個事故經過。

「由於我們每分鐘都在實時收集數據，因此能夠利用動畫來重組事故發生的始末。」

在AS2的幫助下，機場管理層能夠有效率地監督屬下員工甚至外判商的工作情況，而這是該項目的主要使命。

使用者可透過AS2提供的地圖服務了解停機坪上所有航班和設備的狀況。

善用數據

除了調查事故，AS2還可以用於改善飛機維護、修理、清潔等不同工序。

張教授表示：「很多人從事這些運作流程。他們和管理人員都希望精益求精，做得更好，更有效的數據分析無疑有助改善其工作。」

另一方面，提高飛行區運作效率亦有助舒緩目前機場擁擠的問題。

此外，收集實時數據並加以善用，亦有助機場旅客獲得更佳服務。例如，雖然機場有很多行李手推車，但有時一些真正有需要的旅客卻總是一輛也找不到。

在這個情況下，AS2能夠檢測哪裏有手推車，數目有多少，以及它們在機場內不同區域的分布位置。利用這些數據，結合航班抵達的資訊，機場經理便可以及時在指定的行李輸送帶區域安排合適數量的手推車以滿足旅客需要。

機管局於2018年春季開始試行AS2的原型，現時已進入部署的次階段。張教授表示：「我們將繼續逐年提升系統和擴展其應用範圍。」

張教授指出，機場量度運作績效的多個指標已錄得改善。例如航機流轉時間，即是航機抵埗至再次起飛之間的所有流程（特別是抵港航班的行李處理）已達到了機管局表現目標的90%。

他補充：「當然，AS2不可以盡攬所有功勞，事實上機場效率改善還有其他因素。但考慮到我們的機場這樣繁忙，那管只是微末的改進，都可以產生正面的連鎖效應。」

張教授總結指：「香港國際機場的飛行區極之擁擠，因此高效率是暢順運作的關鍵。這亦可鞏固香港作為全球其中一個最重要運輸樞紐的地位，同時可讓機場旅客獲得更佳的體驗。」

撰文：華路
部分相片由香港機場管理局提供。