Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2021.107.5.001

Скачать PDF ( ) Страницы: 6-9 Выпуск: № 5 (107) Часть 1 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Кротова Е. Л. BIG DATA В АВИАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ: ВАРИАНТЫ ПРИМЕНЕНИЯ / Е. Л. Кротова, Р. А. Андреев, П. А. Андреева // Международный научно-исследовательский журнал. — 2021. — № 5 (107) Часть 1. — С. 6—9. — URL: https://research-journal.org/physics-mathematics/big-data-v-aviacionnoj-otrasli-varianty-primeneniya/ (дата обращения: 13.06.2021. ). doi: 10.23670/IRJ.2021.107.5.001
Кротова Е. Л. BIG DATA В АВИАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ: ВАРИАНТЫ ПРИМЕНЕНИЯ / Е. Л. Кротова, Р. А. Андреев, П. А. Андреева // Международный научно-исследовательский журнал. — 2021. — № 5 (107) Часть 1. — С. 6—9. doi: 10.23670/IRJ.2021.107.5.001

Импортировать


BIG DATA В АВИАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ: ВАРИАНТЫ ПРИМЕНЕНИЯ

BIG DATA В АВИАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ: ВАРИАНТЫ ПРИМЕНЕНИЯ

Обзорная статья

Кротова Е.Л.1, Андреев Р.А.2, Андреева П.А.3, *

1 ORCID: 0000-0001-5941-0504;

2 ORCID: 0000-0001-8875-2802;

3 ORCID: 0000-0001-9211-2322;

1, 2, 3 Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

* Корреспондирующий автор (feofilovap[at]gmail.com)

Аннотация

В настоящее время авиационная отрасль сталкивается с серьезными проблемами, связанными с безопасностью и производительностью. Ожидается, что эти проблемы могут быть решены с помощью применения технологий big data. В данной статье основное внимание уделяется влиянию применения технологий big data на авиационную отрасль, а также описывается возможность разработки авиационной информационной платформы big data. В статье анализируется взаимосвязь между применением технологий big data и развитием интеллектуальной авиационной отрасли. Кроме того, в статье рассматриваются основные идеи и область разработки авиационной информационной платформы big data. Исследование показывает, что применение технологий big data играет очень важную роль в развитии интеллектуальной авиационной отрасли, обеспечение авиационной безопасности может быть улучшено, а производительность воздушных судов значительно увеличена за счет разработки авиационной информационной платформы big data. В данной статье представлены подходы к планированию и реализации разработки авиационной информационной платформы big data, созданию глобального механизма сотрудничества в области применения технологий big data в авиации и развитии авиационных технологий big data.

Ключевые слова: big data, авиационная отрасль, гражданская авиация, обеспечение авиационной безопасности.

BIG DATA IN THE AVIATION INDUSTRY: CASES OF APPLICATION

Review article

Krotova E.L.1, Andreev R.A.2, Andreeva P.A.3, *

1 ORCID: 0000-0001-5941-0504;

2 ORCID: 0000-0001-8875-2802;

3 ORCID: 0000-0001-9211-2322;

1, 2, 3 Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russia

* Corresponding author (feofilovap[at]gmail.com)

Abstract

Aviation industry currently faces significant safety and performance challenges. It is expected that these problems can be solved using big data technologies. This article focuses on the impact of big data technologies on aviation industry and describes the possibility of developing aviation big data information platform. Firstly, this article analyzes the relationship between big data technologies and the development of intellectual aviation industry. In addition, this article considers the main ideas and the area of development of aviation big data information platform and its systems. The study shows that big data technologies plays a very important role in the development of intellectual aviation industry, aviation safety can be improved, and aircraft performance can be significantly increased through the development of aviation big data information platform. This article presents approaches to the planning and implementation of the development of aviation big data information platform, the creation of global big data cooperation mechanism and the development of big data technologies in aviation industry.

Keywords: big data, aviation industry, civil aviation, aviation safety providing.

Современная авиационная отрасль сталкивается с двумя серьезными проблемами – проблемами безопасности [1], [2] и производительности [3]. В отличие от других транспортных отраслей, любые авиационные аварии приводят к значительной потере персонала и имущества. В частности, безопасность воздушного движения зависит не только от его собственного технического и эксплуатационного уровня, но и от внешней среды, особенно от суровых погодных условий. Около 45% аварий вызваны плохими погодными условиями в соответствии с расследованиями авиационных происшествий. Поэтому факторы, влияющие на безопасность авиационной отрасли, очень сложны.

Авиационная безопасность определяется техническими показателями аэрокосмической продукции, метеорологической средой [4] и управлением авиацией. Технические характеристики воздушных судов включают в себя многие области, такие как проектирование, производство, эксплуатация и техническое обслуживание, и это является основой для обеспечения авиационной безопасности. С момента создания первого воздушного судна их производительность постоянно увеличивается, в значительной степени обеспечивая авиационную безопасность. Тем не менее на данном этапе развития технологий всё еще случаются аварии из-за механических неисправностей. Поэтому дальнейшее совершенствование технических характеристик воздушных судов по-прежнему остается одной из важных технических проблем, которые необходимо решить в будущем авиационной отрасли.

Метеорологическая среда тесно связана с авиационной безопасностью. Почти половина всех происшествий происходит в плохих погодных условиях. Хотя люди не могут контролировать метеорологическую среду, научные метеорологические прогнозы могут эффективно уменьшить возникновение авиационных происшествий. Прогнозы метеорологических полетных условий (МПУ) требуют наличия специализированных авиационных метеорологических центров. Для международных рейсов соответствующие страны и учреждения также обязаны обмениваться прогнозами метеорологических полетных условий. Поэтому одной из важных мер по повышению безопасности является то, как точно будет прогнозироваться аэронавигационная метеорологическая среда, и как будет работать обмен глобальными МПУ.

Ожидается, что вышеуказанные проблемы будут решаться лучше с применением технологий big data (далее – BD) [5] и искусственного интеллекта, так как технологии BD могут предоставлять многомерную, точную информацию в режиме реального времени. Таким образом, технологии BD будут эффективно улучшать технические характеристики и условия эксплуатации воздушных судов, помогут избегать различных неблагоприятных внешних погодных условий и уменьшать количество ошибок, связанных с человеческим фактором для того, чтобы повысить авиационную безопасность.

Еще одной серьезной проблемой является повышение эффективности авиационной отрасли. Высокие затраты всегда были ключевым фактором, сдерживающим развитие авиационной отрасли. В то же время имеются большие возможности для повышения производительности во всех аспектах, включая эксплуатацию и управление воздушными суднами. Во-вторых, авиационная отрасль сталкивается с конкуренцией со стороны других транспортных отраслей. Например, китайская индустрия гражданской авиации сталкивается с конкурентным давлением со стороны высокоскоростных железных дорог [6] и конкурентное давление также возрастает по мере того, как растет скорость высокоскоростных железных дорог. Таким образом, для повышения конкурентоспособности авиационной отрасли необходимо повысить эффективность работы и управления авиационной отраслью.

Авиационная отрасль имеет три характеристики: высокие риски [7], высокие затраты и сложность управления, и они совместно влияют на эффективность авиационной отрасли. Высокие риски авиационной отрасли проявляются в катастрофических последствиях в случае авиационного происшествия. Каждое такое событие наносит огромный экономический и имущественный ущерб авиакомпаниям. Поэтому необходимо в первую очередь начать с сокращения авиационных происшествий (особенно крупных авиационных происшествий) для улучшения продуктивности авиационной отрасли.

Авиационная отрасль является крайне дорогостоящей. В дополнение к огромной стоимости самого воздушного судна, расходы на топливо и техническое обслуживание воздушных судов также очень высоки. Многие авиакомпании обанкротились из-за чрезмерных расходов на топливо и техническое обслуживание. Поэтому, как сэкономить топливо и эксплуатационные расходы на воздушные суда, напрямую связано с эксплуатационными показателями авиакомпании.

Деятельность авиационной отрасли включает в себя полеты воздушных судов, содержание аэропортов, воздушное сообщение и обслуживание клиентов, и, таким образом, весь процесс координации и управления является крайне сложным. Если управление каждым из этих аспектов не будет выполняться должным образом, это не только значительно увеличит эксплуатационные расходы авиационной отрасли, но и, возможно, приведет к серьезным авиационным авариям. Поэтому, вопрос, как улучшить управленческие показатели авиационной отрасли, всегда был одной из важных проблем, которые авиакомпании пытаются решить.

Авиационная отрасль уже давно пытается решить вышеперечисленные проблемы, но не всегда это получается успешно. Данный вопрос требует кардинального изменения традиционного режима управления. BD и их возможности по обработке поступающей информации помогут эффективно справиться с поставленной задачей. BD могут не только предоставить достаточную информацию для авиационных операций, но и, что более важно, они помогут достичь синхронизации и взаимосвязи между всеми аспектами, связанными с авиационным управлением и безопасностью, что значительно повышает производительность авиационной отрасли.

В данной статье основное внимание уделяется изучению влияния BD на авиационную отрасль. Влияние BD на авиационную отрасль многогранно. В целом BD в основном разделена на два аспекта: технологии и управление. С технической точки зрения BD не только повлияют на конструкцию и повышение производительности воздушных судов, но и будут играть важную роль в мониторинге эксплуатации воздушных судов, профилактической диагностике неисправностей и техническом обслуживании. Управление авиационной отраслью напрямую влияет на показатели работы авиационной отрасли. BD будут играть большую роль во многих областях, таких как планирование маршрутов и управление воздушным движением, условиями полета, безопасностью и авиационным бизнесом.

Исследование показывает [8], что BD играют очень важную роль в развитии интеллектуальной авиационной отрасли. За счет строительства авиационной информационной платформы BD, а также использования многослойных методов анализа корреляции сети, безопасность и производительность воздушных судов могут быть значительно улучшены.

Авиационная информационная платформа BD включает в себя две основные подсистемы: BD авиационной отрасли и BD управления авиацией (см. рисунок 1).

04-06-2021 12-15-18

Рис. 1 – Состав авиационной информационной платформы BD

 

BD авиационной отрасли необходима для записи и отображения основных условий проектирования воздушных судов для обеспечения безопасности полетов и повышения их производительности, а также для анализа условий эксплуатации воздушных судов, диагностики неисправностей и технического обслуживания. Например, использование «digit twins» – виртуальные реплики физических активов, способные демонстрировать инженерам на земле работу двигателя, в то время как самолёт находится в воздухе. Чтобы сделать это возможным, инженеры устанавливают на этапе проектирования и производства двигателя тысячи точек сбора данных. Затем они используются для создания цифровой модели, которая отслеживает и контролирует двигатель в режиме реального времени, обеспечивая необходимую информацию на протяжении всего его жизненного цикла, например, температуру, давление и расход воздуха [9].

BD управления авиацией в первую очередь фиксирует и отражает состояние аэронавигационных операций и эксплуатационных характеристик, что помогает обеспечить безопасность воздушного движения и оптимизировать эксплуатационные характеристики воздушных судов. BD организации полетов в основном записывает и отражает основные состояния планирования маршрутов и управления воздушным движением, условиями полета и безопасностью. Роль BD в планировании маршрутов и управлении воздушным движением будет также становиться все более заметной в связи с увеличением числа аэрокосмических транспортных средств и все более ограниченными ресурсами воздушных маршрутов. BD управления авиационным бизнесом включает управление воздушной логистикой и управление обслуживанием, например, на базе платформы Alteryx Designer. С использованием технологий BD и данной платформы, у авиакомпании Southwest Airlines получилось снизить расходы на топливо [10]. Авиационная логистическая отрасль становится всё более сложной с развитием гражданской авиации. Поэтому вопрос о том, как обеспечить безопасность и улучшить эксплуатационные показатели, является практической темой, которая создает проблемы у авиационных компаний. Авиационные операции и управление обслуживанием связаны с основными бизнес-вопросами, это напрямую определяет прибыльность компаний воздушного транспорта из-за высокой стоимости авиаперевозок и сложности операционных и сервисных процессов. В этой области интеллектуальное управление и операции, основанные на BD, имеют значительные преимущества. Поэтому BD управления авиационным бизнесом играет важную роль во всей авиационной информационной платформе BD.

BD произведут революцию в развитии авиационной отрасли. Они будут играть большую роль в проектировании и повышении производительности воздушных судов, эксплуатации воздушных судов, техническом обслуживании [11], планировании маршрутов [12], а также в управлении воздушным движением, условиями полета, безопасностью, аэропортами, экипажем, воздушной логистикой, авиационными операциями и обслуживанием. Авиационной отрасли необходимо принять меры для ускорения внедрения технологий BD в авиационные системы. Но, важно понимать, что любое внедрение новых технологий – это определенные риски, а также финансовые затраты. Авиакомпании и производители авиационной техники должны прийти к консенсусу, что BD – следующий этап развития авиационной отрасли и поэтапно интегрировать технологии в процессы планирования, управления бизнесом и логистики.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

Список литературы / References

  1. Gillen D. Aviation security: Costing, pricing, finance and performance / D. Gillen, W.G. Morrison // Journal of Air Transport Management, 2015, 48, pp. 1-12. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2014.12.005.
  2. Roberts D. Aviation Security and the Challenges the Industry Faces Providing Safe and Secure Transportation / D. Roberts // DigitalCommons Kennesaw State University, 2016 [Electronic resource] URL: https://clck.ru/UgC4W (accessed: 16.01.2021)
  3. GudmundssonV. Management emphasis and performance in the airline industry: an exploratory multilevel analysis / S.V. Gudmundsson // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2004, 40 (6), pp. 443-463. DOI: 10.1016/j.tre.2004.08.004.
  4. Gultepe I. Aviation Meteorology: Observations and Models. Introduction / I. Gultepe, W.F. Feltz // Pure and Applied Geophysics, 2019, 176, pp. 1863-1867. DOI:10.1007/s00024-019-02188-2.
  5. Gomathy C.K. The Impact of Big Data on Aviation / C.K. Gomathy, A.V. Sripadh Kaustthub, K. Banuprakash // National Conference on «Innovative Research on Robotics, Circuits & Technology» (IRCT’18). [Electronic resource] URL: https://www.researchgate.net/publication/335464492_THE_IMPACT_OF_BIG_DATA_ON_AVIATION (accessed: 09.01.2021)
  6. Yang H. Comparing China’s urban systems in high-speed railway and airline networks / H. Yang, F. Dobruszkes, J. Wang et al. // Journal of Transport Geography, 2018, 68, pp. 233-244. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2018.03.015.
  7. The top 10 risks the aviation industry is facing [Electronic resource] URL: https://blog.satair.com/ten-risk-in-aviation-industry (accessed: 17.01.2021)
  8. Chung S.-H. Data science and analytics in aviation / S.-H. Chung, H.-L. Ma, M. Hansen et al. // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2020, 134. DOI: 10.1016/j.tre.2020.101837.
  9. Digital twins for commercial aviation – how mros can reap the rewards [Electronic resource] URL: https://blog.ifs.com/2019/04/digital-twins-commercial-aviation (accessed: 19.04.2021)
  10. Reducing Fuel Expenses at Southwest Airlines [Electronic resource] URL: https://community.alteryx.com/t5/Alteryx-Use-Cases/Reducing-Fuel-Expenses-at-Southwest-Airlines/ta-p/182867 (accessed: 19.04.2021)
  11. Big data in aircraft maintenance [Electronic resource] URL: https://www.exsyn.com/blog/big-data-in-aircraft-maintenance (accessed: 21.01.2021)
  12. Chen Y. Big Data Platform of Air Traffic Management / Y. Chen, L. Zhou, J. Yang et al. // IEEE International Conference on Civil Aviation Safety and Information Technology (ICCASIT), Kunming, China, 2019, pp. 137-141. DOI: 10.1109/ICCASIT48058.2019.8973192.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.