개요
GSS Inc.는 주요 인프라 및 변환 프로젝트 맥락에서 시뮬레이션과 최적화에 중점을 두고 전략 및 기술 컨설팅 서비스를 제공하는 캐나다의 엔지니어링 기업이다. GSS는 의료, 공항, 교통, 물류, 제조를 포함한 다양한 산업 분야의 고객들을 돕는다. 우리의 전 세계 고객 목록에는 캐나다 정부 기관뿐만 아니라 존슨 & 존슨, 봄바디어, ABB, 니콘도 포함된다.
몬트리올 국제공항은 캐나다에서 세 번째로 붐비는 공항으로 북미에서 가장 중요한 공항 중 하나이다. 그곳에는 34개 항공사가 148개 직항로로 운항하고 있으며, 대부분이 국제선이다. 몬트리올 국제 공항은 12년 이상 GSS 고객으로서 최근 여객 트래픽이 크게 증가함에 따라 GSS에 얼리 백 보관소(EBS) 설계에 대한 지원을 요청했다.
문제
최근 5년간 몬트리올 공항의 여객 트래픽은 32% 증가했으며 연평균 4% 이상의 속도로 더욱 증가할 것으로 예상된다. 이로 인해 공항은 모든 지원 서비스에서 공항의 용량을 확장하고 확장하기 위해 많은 인프라 프로젝트를 착수하게 되었다. 수하물 취급 시스템(BHS)에도 적용된다.
BHS는 승객에서 평원으로 가는 여러 단계의 수하물 흐름을 포함한다. 처음에, 승객들은 체크인이나 하차 지점에 짐을 맡긴다. 그리고 나서, 수화물은 컨베이어를 통해 폭발적 탐정 시스템(EDS)으로 흘러가는데, 아웃피드로 보내지는데, 아웃피드는 기본적으로 비행이 시작될 때까지 가방들이 보관되는 동료들과 회전목마들의 연속이다. 마지막 단계에서 특수 소형차(ULD)는 짐을 비행기로 옮긴다.
몬트리올 공항의 그 시스템의 수용력은 고정된 동료 수와 회전목마 때문에 제한되었다. 동시에, 수요는 일정한 변동이 있었고, 어떤 기간에는 공항의 BHS가 관리할 수 있는 것보다 높았다. 이 기간 동안 너무 많은 평야가 출발했고 공항에 의존하지 않는 등 여러 요인이 있어 일정을 변경할 수 없었다.
이 문제는 더 많은 컨베이어, 동료, 회전목마 등으로 BHS의 용량을 증가시킴으로써 해결될 수 있다. 그러나 단기간에 할 수 있는 것은 아니었지만, 그 문제는 바로 그 순간에 효과적인 해결책이 필요했다. 한편, 공항 경영진은 조기 가방 보관소(EBS)를 실시하기로 결정하고, 이에 대한 큰 투자를 계획하고 있었다. EBS는 공항에 일찍 오는 승객들의 짐을 특정 항공편을 위해 부두가 개방되는 순간까지 위치시킬 수 있는 중앙집중식 자동창고다. 따라서, 경영자들은 GSS 자문위원들과 협력하여 EBS가 피크 면도에도 도움을 줄 수 있고 피크 타임에 더 많은 비행을 수용할 수 있도록 교각의 할당 기간을 줄일 수 있다는 생각을 하게 되었다.
시뮬레이션의 목적은 다음과 같은 운영 원리로 운용 수요에 맞는 최적의 EBS 구성과 비행 리스트를 식별하는 것이었다.
- 인프라 절감 효과를 창출하기 위해
- 운영에 미치는 영향을 최소화하기 위해
- 서비스 수준을 유지하기 위해
- EBS 크기를 최적화한다.
해결책
공항 수하물 처리 시스템의 시스템 보기
이 프로젝트의 도입부에서, 모델은 공항 계획 리더가 모든 수하물 처리 일정을 개발하는데 도움을 주었다: 각 항공편에 어떤 부두와 시간을 할당해야 하는지, 출발 일정, 수하물 양, 수하물 처리 시스템 운영 제약에 따라 EBS에 어떤 짐을 보관해야 하는지..이것은 수천의 에이전트와 요인들이 있는 다중 기준 최적화 문제였기 때문에, 기술자들은 디지털 트윈을 만들기로 결정했다.
초기에, GSS 전문가는 관련 공항 부서, 항공사 및 기타 관련 당사자들과 협력하여 이들의 요구를 이해하고 린 디자인 기반의 적용 가능한 솔루션을 제공하도록 구성했다. 자동화 인프라 구축 시 처음 2년간 매뉴얼 EBS(직원이 가방을 취급하는 곳)와 이후 완전 자동화 스토리지를 구현하기로 했다.
모델 개발의 세 가지 단계가 있었다.
- 비행당 과거 가방 도착 프로필을 분석하여 BHS의 예상 가방 흐름을 추정하는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이 모델은 또한 항공편 할당의 가장 좋은 조합을 찾는 데 사용되며 피크 셰이빙을 위한 후보 항공편을 선택했다. 다양한 비행 목록 시나리오가 생성되고 EBS와 함께 시험되어 용량과 기술적 제약조건이 주어진 최적의 구성을 선택한다.
- 자동화된 솔루션을 구축하는 데 약 2년이 소요되므로, 수동 EBS(공항 직원이 가방을 관리하여 카트에 담는 것)인 임시 솔루션을 실시한다. 두 번째 모델링 단계는 물류 및 운영 제약을 포함한 이러한 수동 작업을 시뮬레이션한 것으로, 봉투를 자동화된 인프라가 아닌 임시 카트에 보관한다. 이 모델은 동일한 비행 리스트를 입력하는 것으로 사용하며, 공항 관리자가 최상의 인원 할당을 정의하고 필요한 경우 비행 리스트에 특정 수준의 제한을 추가할 수 있다.
- 이제 완전 자동화된 EBS의 시뮬레이션과 기존의 자동화된 BHS와의 통합이 개발되고 있다. 이 방법으로 엔지니어들은 완전한 수하물 처리 시스템의 디지털 트윈을 구축할 것이다.
GSS는 시뮬레이션 다중 기준 최적화를 위한 플랫폼으로 AnyLogic을 선택했는데, 이 소프트웨어는 복잡한 모델링을 단순화하기 때문이다. AnyLogic은 엔지니어가 프로세스 모델링과 자재 처리 라이브러리를 모두 사용할 수 있도록 하여 모든 컨베이어, 동료 및 캐러셀을 훨씬 쉽게 모델링할 수 있도록 했다. AnyLogic의 유연성 덕분에 높은 수준의 의사 결정과 낮은 수준의 의사 결정을 하나의 모델로 결합할 수 있었다. 이 소프트웨어는 엔지니어가 데이터베이스, 엑셀 파일 및 외부 라이브러리, 특히 가방 도착 프로필을 모델에 쉽게 통합하기 위해 R로 작성된 스크립트 일부를 통합할 수 있도록 했다. AnyLogic은 또한 여러 영향 요인과 KPI를 가진 최적화 컨텍스트에서 많은 What-If 시나리오를 실행할 수 있는 프로세스 자동화 및 속도 가능성을 제공했다.
결과
그 결과, 몬트리올 국제 공항은 공항이 더 나은 결정을 내리고 주요 이해당사자들을 위한 편안한 해결책을 마련할 수 있도록 하는 의사결정 지원 시뮬레이션 도구를 자체적으로 갖추게 되었으며, 이것은 그러한 인프라 프로젝트에 매우 중요하다. 이 다단계 접근법을 이용하여 공항은 서비스 수준을 유지하고 증가된 수요를 충족시킬 수 있었다.
비용 절감에 대해 말하자면, 10개의 교각으로 추가적인 정렬기를 만드는 것이 더 비쌀 것이다. 프로젝트 관련 절감액은 이제 몬트리올 공항이 수요 증가로 시작한 다른 중요한 인프라 프로젝트에 투자될 수 있다.
게다가, 모델의 도움으로 개발된 EBS 결정은 공항이 품질 저하의 수많은 비용을 피할 수 있게 했다. 좀 더 구체적으로, 다음과 같은 것이 가능해졌다.
- 비용이 많이 드는 운영 비상 계획 제거
- 안전 위험 감소
- 자원을 더 잘 활용한다
- 추가 시간 단축.
AnyLogic Conference에서 이 사례 연구를 발표하는 Alvaro Gil의 비디오를 보거나 프레젠테이션을 다운로드하십시오.
