개요
몬트리올 국제공항(Montreal International Airport)은 북미에서 가장 중요한 공항 중 하나입니다. 총 승객수 기준으로는 11위에 랭크되어 있습니다. 2019년에는 2,030만 명의 승객(2014-2019년 대비 38% 증가)이 이 공항을 이용하여 148개의 직항 목적지로 이동했으며 그중 89개는 국제선이었습니다.
그러나 2020년부터 세계적인 팬데믹이 몬트리올 국제공항을 비롯한 전 세계의 공항과 여행에 큰 영향을 미쳤습니다. 이제 팬데믹이 가라앉기 시작하면서 몬트리올 국제공항은 교통량을 늘리기 시작했으며, 앞으로 몇 년 안에 성장률이 4% 이상의 정상 수준으로 돌아올 수 있기를 바라고 있습니다. 이에 따라 공항, 항공우주 및 에너지, 건강 및 생명 과학, 공급망에 중점을 두고 캐나다와 미국 전역에서 활동하는 캐나다 기반의 컨설팅 회사 GSS는 공항의 미래를 최적화하기 위해 스마트 수하물 처리 시스템(BHS)을 모델링하는 임무를 맡았습니다.
문제
승객이 수하물을 가지고 공항에 도착하면 공항은 체크인 시 승객으로부터 받은 수하물을 항공기 화물실에 싣고 최종 목적지로 옮길 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 수하물 처리 시스템이 필요합니다.
BHS는 모두 함께 작동하는 컨베이어, 선별 장비, 자동화 구성 요소 및 스테이션의 조합입니다. BHS는 진입 지점에서 여러 목적지의 수취대로 가방을 운반하고 처리합니다.
그것은 수천 개의 상호 연결된 요소가 있는 폐쇄형 복합 시스템입니다. 복잡성은 요인의 조합으로 인해 발생합니다. 첫째, 빈 트레이와 적재된 트레이는 벨트 컨베이어의 가방과 함께 컨베이어에서 순환합니다. 그런 다음 트레이에 백을 싣고 내리기 위해 동기화해야 합니다. 둘째, 여러 개의 입구와 출구가 있습니다. 마지막으로 높은 처리 용량과 많은 변동성이 있습니다. 이러한 변동성은 스테이션에 있는 가방의 처리 시간과 같이 시스템 내부에서 발생하거나 시스템으로 향하는 가방의 입력 흐름과 같이 시스템 외부에서 발생할 수 있습니다.
BHS의 과제에는 운영 현실과 비즈니스가 포함됩니다. 예를 들어, 운영 문제에는 하루 중 여러 다른 시간대에 항공편 출발이 몰리는 피크 관련 문제가 포함될 수 있습니다. 비즈니스 문제에는 검사 및 취급 장비가 최대한 활용되지 않음으로 인해 발생할 수 있는 실제 수용력 문제뿐만 아니라 피크 시간에 영향을 미치는 항공편 지연 및 카운터의 고객 서비스가 포함될 수 있습니다.
해결책
전통적으로 BHS는 결정을 관리하는 한 구획의 트레이 수 및 가방 수와 같은 지역 변수를 사용합니다. 하이 레벨 컨트롤(HLC)은 시스템 사고를 사용하여 여러 조건을 기반으로 사전 예방적이고 동적인 결정을 내립니다. 여기에는 새로운 수요 정보를 기반으로 트레이의 새로운 목적지, 주차 구역의 트레이 가용성 변경 및 축소된 서비스 모드와 같은 요소가 포함될 수 있습니다.
GSS는 강력한 논리를 설계하고, 설계 프로세스에 간결하고 민첩한 원칙을 통합하여 이 논리를 단순화하기 위해 수천 개의 가상 시나리오를 테스트했습니다. 다중 기준 최적화 알고리즘과 결합된 다중 시나리오 분석은 통합된 규칙 세트로 이어졌습니다. 이러한 규칙은 시간이 지남에 따라 예상대로 발전할 수 있으며, 계절의 변화 및 직원 파업 발생과 같은 예기치 않은 사건을 예로 들 수 있습니다. 이것은 매우 복잡한 시스템이기 때문에, 모델링과 시뮬레이션이 HLC 시스템에서 해결책을 탐색하는 핵심적이고 기본적인 도구가 될 수 있습니다.
애니로직이 이 시뮬레이션을 실행하는데 선택된 이유는 이 HLC 시스템에 동적인 구조와 매우 유연한 소프트웨어가 필요했기 때문입니다. 시뮬레이션 실행 시간 동안 수백만 건의 의사 결정이 내려져야 했으며, 이러한 의사 결정들은 행위자 기반접근 방식으로 관리되어야 했습니다. 유연성, 강력한 시스템 및 행위자 기반 접근 방식을 결합한 애니로직이 최선의 선택이었습니다.
운영 현실을 정확하게 반영하기 위해 GSS는 BHS 라이브러리 구성 요소를 설계하고 이를 애니로직 프로세스 모델링 라이브러리 및 애니로직 자재 취급 라이브러리의 요소와 함께 사용하여 시뮬레이션을 수행했습니다. TXT 파일, CSV, 엑셀 및 데이터베이스와 같은 외부 데이터 소스와의 통합은 애니로직을 선택할 때 부수적으로 매우 중요한 기준이었습니다.
결과
GSS는 공항을 위한 유연한 구조를 갖춘 안정적이고 발전된 시뮬레이션 플랫폼의 개발과 함께 하이 레벨 컨트롤 전략을 성공적으로 구현했습니다. 그 결과 BHS는 1,000개 이상의 컨베이어와 100개 이상의 결정 지점으로 모델링되어 매일 280만 건 이상의 결정을 내리고 있습니다.
시뮬레이션 플랫폼은 다음과 같은 부수적 가치를 제공합니다:
- 운영 및 계획을 위한 신속한 의사 결정 도구로 사용
- 병목 현상 문제의 식별 및 커뮤니케이션 지원
- 기반 시설 성장 결정 지원 (예: 회선, 장비 추가 등)
- 공항과 항공사의 서비스 수준을 높여 승객 만족도를 높임
- 비상 계획에 사용
- 효율성 향상 입증 가능
개발 및 모든 이해 관계자와의 장기적인 협력의 결과로, 목표 실제 수용력에 일관되게 도달했습니다. 공항은 이제 복구 단계를 처리하고 지속적인 성장으로 돌아갈 수 있는 위치에 있습니다. 향후 디지털 트윈은 운영에 대한 실시간 지원을 위해 통합될 것입니다. 이 경우 디지털 트윈은 시뮬레이터와 BHS 간의 양방향 유체 통신을 나타냅니다.
이 사례 연구는 2021 애니로직 컨퍼런스에서 GSS 예측 기술 사업부의 Alvaro Gil과 Othmane Dayi 박사가 발표했습니다.
슬라이드는 PDF로 제공됩니다.
