概要
GSS Inc.はカナダのエンジニアリング会社であり、主要なインフラストラクチャおよび変換プロジェクトのコンテキストでのシミュレーションと最適化に重点を置いた戦略的および技術的なコンサルティングサービスを提供しています。GSSは、医療、空港、輸送、物流、製造など、さまざまな業界のクライアントを支援します。世界中の顧客リストには、ジョンソン・エンド・ジョンソン、ボンバルディア、ABB、ニコン、カナダ政府機関が含まれます。
モントリオール国際空港は、カナダで3番目に混雑する空港であり、接続の面で重要な空港の1つです。そこでは、34の航空会社が148の直行便を運航していますが、そのほとんどが国際線です。モントリオール国際空港は12年以上GSSの顧客であったため、最近の旅客輸送量の大幅な増加により、GSSの支援でアーリーバッグストレージ（EBS）の設計を依頼しました。
問題点
過去5年間で、モントリオール空港の乗客数は32％増加し、平均年率4％以上でさらに成長すると予想されています。その結果、空港はすべてのサポートサービスの能力を拡大および拡張するために、多くのインフラストラクチャプロジェクトを立ち上げました。手荷物処理システム（BHS）にも適用されます。
BHSには、乗客の荷物を飛行機へ送るいくつかの段階が含まれています。最初に、乗客はチェックインまたはドロップオフポイントで荷物を預けます。次に、荷物はコンベヤーを介して爆発物探知システム（EDS）に流れ、その後、出発地までの間荷物が保管される一連のピアと回転台に送られます。最終段階では、特殊小型車（ULD）が荷物を飛行機に移動します。
モントリオール空港でのそのシステムの能力は、ピアと回転台の数が制限されていました。同時に、需要には一定の変動があり、一部の期間では、空港の手荷物処理システム（BHS）が取り扱える荷物量がその能力を超過しました。これらの期間中、あまりにも多くの飛行機が出発し、さらに多くの要因があったため、手荷物処理スケジュールを変更できませんでした。
この問題は、システムを構築するコンベア、ピア、回転台を増やして手荷物処理システム（BHS）の容量を増やすことで解決できます。しかし、短期間で、それを行うことはできないので、現時点で、問題に効果的な解決策が必要でした。一方、空港管理者は、早期バッグ保管（EBS）の実装を決定し、それに大きな投資を計画していました。EBSは、空港に早く到着する乗客の荷物を、搭乗時間まで保管できる集中型の自動ストレージです。そのため、GSSアドバイザーと協力しているマネージャーは、ピーク時間中により多くのフライトに対応できるため、EBSがピークカットにも役立ち、ピアの割り当てを削減できると考えました。
シミュレーションの目的は、最適な早期バッグ保管（EBS）構成とフライトリストを特定して、運用上の要求を次の運用原則に適合させることでした。
- インフラストラクチャの節約
- 運用への影響を最小限に抑える
- サービスレベルを維持する
- EBSサイズを最適化する
解決策
このプロジェクトは、空港計画を支援する手荷物処理スケジュールを作成しました。各フライトに割り当てるピアと時間、出発スケジュールに応じてEBSに保管する手荷物、 手荷物の量、および手荷物処理システムの運用上の制約等が含まれます。これは何千ものエージェントと要因を伴う多基準最適化問題であったため、エンジニアはデジタルツインを作成することにしました。
当初、GSSスペシャリストは、関連する空港部門、航空会社、およびその他の関係者との共同作業を組織し、ニーズを理解し、Lean designベースのソリューションを提供しました。自動化されたインフラストラクチャが構築されている間、最初の2年間は手動のEBS（従業員がバッグを扱う）を実装し、その後は完全に自動化されたストレージを実装することが決定されました。
モデル開発には3つのフェーズがありました：
- フライトごとの荷物到着履歴プロファイルの分析に基づいて、手荷物処理システム（BHS）の予想荷物フローを推定するシミュレーションモデルが開発されました。このモデルは、フライト割り当ての最適な組み合わせを見つけるためにも使用され、ピークカット候補フライトを選択します。フライトリストのさまざまなシナリオが生成され、EBSでテストされ、容量と技術的な制約を考慮して最適な構成が選択されます。
- 自動ソリューションの構築には約2年かかるため、手動のEBS（空港スタッフが荷物を管理してカートに入れる）である一時的なソリューションが実装されます。2番目のモデリングフェーズは、自動化されたインフラストラクチャではなく一時的なカートに荷物を保管する、ロジスティクスと操作上の制約を含むこの手動操作のシミュレーションです。このモデルは、同じフライトリストを入力として使用し、空港管理者が最適な人員配置を定義し、必要に応じて特定のレベルの制限をフライトリストに追加できるようにします。
- 現在、完全に自動化されたEBSのシミュレーションと、既存の自動化されたBHSとの統合が開発されています。このようにして、エンジニアは完全な手荷物処理システムのデジタルツインを構築しようとしています。
GSSは、このプロジェクトの複雑なモデリングを容易にするため、AnyLogicを選択しました。AnyLogicにより、エンジニアは、プロセスモデリングとマテリアルハンドリングライブラリの両方を使用でき、すべてのコンベア、ピア、回転台のモデリングが大幅に簡単になりました。AnyLogicの柔軟性により、高レベルと低レベルの意思決定を1つのモデルに組み合わせることができました。このソフトウェアにより、エンジニアはデータベース、Excelファイル、外部ライブラリ、スクリプトを統合して、荷物到着プロファイルをモデルに簡単に組み込むことができました。また、AnyLogicは、プロセスの自動化と、複数の影響要因とKPIを持つ最適化コンテキストで多くの仮説シナリオを実行する機能を提供しました。
結果
その結果、モントリオール国際空港は、空港がより良い意思決定を下し、インフラストラクチャプロジェクトに不可欠な主要な利害関係者に快適な解決策を提供できる意思決定支援シミュレーションツールを装備することができ、この多段階アプローチを使用して、空港はサービスレベルを維持し、増加した需要に対応することができました。
コスト削減について言えば、10のピアを備えた追加のソーターを構築する方が費用がかかります。プロジェクト関連の節約は、需要の増加によりモントリオール空港が開始した他の重要なインフラストラクチャプロジェクトに投資できるようになりました。
さらに、モデルの助けを借りて開発されたEBSの決定により、空港は多数のコストを削減することができました。具体的には、次のことが可能になりました：
- 費用のかかる運用緊急事態計画を排除
- 安全性リスクを軽減
- リソースをより有効に使用
- 追加時間を短縮
The AnyLogic Conferenceでこの事例研究を紹介しているAlvaro Gilのビデオを見るか、プレゼンテーションをダウンロードしてください。
