应用物联网技术　打造智能机场

近十年来，香港国际机场一直是全球最繁忙的机场之一，其交通流量更是逐年递增。虽然香港国际机场的运作效率已经相当高，但仍可找到改善的空间，因为在这样一个偌大系统中那怕是任何一个细节，也有可能触发蝴蝶效应影响整体效率，结合起来便有可能窒碍货流量和影响旅客体验。

有见及此，香港机场管理局（机管局）收集了大量数据以协助管理人员更妥善地管理机场内各项运作，特别是飞行区的部分。然而，在AS2面世之前，根本没有任何实用的工具能够深入分析和解读这些数据，因此未难充分发挥其功用。

（由左至右）中大商学院网际物流研究中心主任兼决策科学与管理经济学系教授张惠民、启悟有限公司首席架构师梁振业博士（信息科技系统管理哲学博士2014）及香港机场管理局机场运行副总监 ─ 运作及服务姚兆聪于2019年度香港信息及通讯科技奖颁奖典礼上携手领取香港信息及通讯科技奬项。

AS2是中大商学院亚洲供应链及物流研究所旗下网际物流研究中心（CCL）所提供的解决方案。该中心与启悟有限公司携手研发了这个云端导向的先进深层科技（deep-tech）系统，先后于2019年四月夺得2019年度香港资讯及通讯科技奖的 “智慧出行大奖” 及智慧出行（智慧物流）奖金奖，并于同年十月获WITSA颁发 “2019年环球资讯及通讯科技卓越成就奖」— “公共 / 私营合作伙伴奬”。

AS2是甚么？

AS2是 “物联网强化飞行区管理系统” 的英文缩写，方案全名是 “IoT-Augmented Airfield Service System”。简单来说，所有追踪目标装置都获分配一个数码标识编号，可以利用配备蓝牙、RFID 无线射频辨识和GPS全球定位系统的装置，随时在网络上追踪它们的实时位置和动向。顾名思义，上述目标装置收集到的数据都会储存到云端服务系统，提供描述性及以AI为基础的预测性分析，用以提升机场飞行区实时运作的透明度和服务效率。

张惠民教授表示，机管局及CCL均认同要把这大量没有划一格式的非结构化大数据加以整理，并付诸应用到提升机场运营效率之上。这些数据包括追踪目标装置和机场设备的时间标记和地理坐标，还有机场运营数据。

张教授指出：“机管局早已收集了这些数据，但尚未研究出结构化的方式来加以运用。我们察觉到这些数据不仅数量极之庞大而且十分零碎，无法马上有效运用。”

举例说，即使得知某些设备的数码坐标，但这些设备的运作实况究竟如何？张教授指出：“我们无法单凭查看这些数据便能洞悉各个设备的运作状况。因此，我们认为应该寻找新方法，以便妥善整理和分析这些数据来提供有用的信息，所以问题的关键是：我们如何通过筛选相关数据作进一步分析，并将其转化为AI？”

张教授表示，机管局拥有这些数据但欠缺合适工具，而中大则拥有所需的工具但苦无实况数据，因此双方一拍即合。

张教授解释：“我们在AS2原型中运用收集到的大数据并将其筛选处理，并以图像化的方式呈现出现，让我们可以从中了解机场的实时运作状况，并分析运营效率是否达到机场的预定目标。”

收集准确且有意义的数据

张教授的团队成员包括于2018年创办启悟有限公司的梁振业博士（信息科技系统管理哲学博士2014），他们尝试分析机场的大数据时，发现了一些 “意想不到” 的结果。

梁博士于2014-15年度获中大颁发研究生学术成果奖，曾担任中大商学院决策科学与管理经济学系研究助理教授，并投入到AS2的研发工作。他的公司专门把学术和科学研究成果商业化，并且引进巿场。

他所指 “意想不到” 的结果，包括人手和机器所收集的数据在质量和实用性方面出现了极大偏差。

团队发现人手收集的数据出现了无可避免的偏差和错误。比方说，若某工作的目标完成时间是二十分钟，那么数据收集人员或会把差不多所有数字记录为二十分钟之内，尝试以此方法人为地实现管理层的目标。相比之下，GPS和RFID传感器等机动设备可及时收集到较精准的数据。

张教授观察到：“整个流程的客观性也因此大大提升，而事实上，我们必须要有客观且精确的数据，才可以作出合适和有意义的预测。”

在整理好收集数据的最理想方式之后，团队着手对数据收集和AI系统本身进行微调以提高准确性。

启悟有限公司首席架构师梁振业博士表示：“AS2是大学、业界和科技企业携手合作的成果。AS2充分展现协同效应，成功创造出独一无二且具开创性的解决方案，以协助机管局持续提升行李运送效率和整体的准时表现。”

“网际物流研究中心以尖端的研究成果来克服业界面对的现实问题；而启悟则运用物联网、大数据和AI等各方面的深层科技来实现了这个概念性构想，并且为机管局解决问题。我们携手合作的成果获得业界认可和嘉许，成功夺得香港资讯及通讯科技奖，实在令人鼓舞，期望双方日后继续加强合作，共同创新。”

AS2提供多元的管理控制面板以畅顺处理航班流转。

实时追踪运作状况

AS2让机场管理人员可以分析各方面运作是否准时进行，以及在出现事故时找出延误原因，还有其他更多功能。

打个比方，行李拖车之类的车辆会装上自动化设备，用于检查这些拖车何时抵达闸口。假设飞机已经停在闸口，但行李拖车尚未到达，即表示行李运送人员的效率不足，很可能会达不到运作目标。这类事件会被记录为大数据的一部分，日后作进一步分析。

张教授解释：“过往，若果行李拖车已经出发往飞行区，管理层便无法得知其状况。但AS2拥有自动化预警系统，万一发生意外、延误或超速事故，值班经理会立刻收到通知。”

事故发生后，实时收集到的数据有助全面检讨情况来协助进行事故调查。张教授表示，以往工头、值班经理和外判商往往各执一词，每人的说法都不一样，极难查明事故的真正原因。现在的方式实在理想得多。

这个系统最令人雀跃的功能，是能够以电脑动画技术重现整个事故经过。

“由于我们每分钟都在实时收集数据，因此能够利用动画来重组事故发生的始末。”

在AS2的帮助下，机场管理层能够有效率地监督属下员工甚至外判商的工作情况，而这是该项目的主要使命。

使用者可透过AS2提供的地图服务了解停机坪上所有航班和设备的状况。

善用数据

除了调查事故，AS2还可以用于改善飞机维护、修理、清洁等不同工序。

张教授表示：“很多人从事这些运作流程。他们和管理人员都希望精益求精，做得更好，更有效的数据分析无疑有助改善其工作。”

另一方面，提高飞行区运作效率亦有助舒缓目前机场拥挤的问题。

此外，收集实时数据并加以善用，亦有助机场旅客获得更佳服务。例如，虽然机场有很多行李手推车，但有时一些真正有需要的旅客却总是一辆也找不到。

在这个情况下，AS2能够检测哪里有手推车，数目有多少，以及它们在机场内不同区域的分布位置。利用这些数据，结合航班抵达的信息，机场经理便可以及时在指定的行李输送带区域安排合适数量的手推车以满足旅客需要。

机管局于2018年春季开始试行AS2的原型，现时已进入部署的次阶段。张教授表示：“我们将继续逐年提升系统和扩展其应用范围。”

张教授指出，机场量度运作绩效的多个指标已录得改善。例如航班流转时间，即是航机抵埗至再次起飞之间的所有流程（特别是抵港航班的行李处理）已达到了机管局表现目标的90%。

他补充：“当然，AS2不可以尽揽所有功劳，事实上机场效率改善还有其他因素。但考虑到我们的机场这样繁忙，那管只是微末的改进，都可以产生正面的连锁效应。”

张教授总结指：“香港国际机场的飞行区极之拥挤，因此高效率是畅顺运作的关键。这亦可巩固香港作为全球其中一个最重要运输枢纽的地位，同时可让机场旅客获得更佳的体验。”

撰文：华路
部分相片由香港机场管理局提供。