□本報記者 錢擘 通訊員 全艷

　　“作為民航從業者，我們是不是有著這樣的‘常識’：大飛機飛得更遠，兩點間的大圓航線更經濟。但事實上，空客A321飛機比空客A320的機身大出一截，但由於同樣的油箱尺寸，空客A321卻高出許多的小時油耗，讓空客A321的航程較之空客A320飛得距離近了許多，就好比同樣45升油，POLO能開出的距離比輝騰要遠得多；兩點間大圓航線最短，但如果再考慮在地球上的風帶分佈，有時候繞遠路飛行反而更省時間……”11月28日，在東航的運作節創項目解析大會現場，來自這家企業運控中心飛行性能部的工程師徐文利用一連串比喻，細細説明他所在的東航“大數據改變運作節油”項目團隊，是如何為企業節省下每年6億元燃油費用的。事實上，東航通過科技創新，在運作控制中利用大數據産生的效益，正在從節省航油向企業的更多領域發展。

　　感測器告訴你

　　節油不用“憑感覺”

　　對東航這樣規模位居全球前10，擁有約500架飛機的大型航空公司來説，航空燃油開支是影響企業效益的關鍵因素之一；東航近年來的全年燃油費用約在300億元，佔企業總費用約四成。由於開支龐大，所以多年來，從制度要求到對飛行員的激勵辦法，企業素來重視這一問題。

　　在很長時間裏，節油在相當程度上是一件憑感覺、靠經驗的事兒，某段航線、某種天氣、某個機型，飛行員通常總是按照自己所積累的飛行經驗，且個人認為能夠經濟省油的方式完成航班飛行任務的。但東航希望節油的途徑不止於此：隨著今天航空工業技術、電腦技術的發展，現代民航企業應該設法探索更精確的模式，因為每一架飛機、每一個航班的油耗背後，都可以分解為成百上千條的數據，包括飛行員在航線全程每一分鐘裏的操作，包括每時每刻面對不同氣象條件時的反應……將這些數據收集、整理、分析，最後利用於節約航油，在技術進步日新月異的當下，已經完全有可能會實現。

　　於是，從2010年開始，東航在運控中心組建了“大數據改變運作節油”項目團隊，著手建設“直接運作成本管理系統”（DOC），開展依託大數據的節油創新探索工作。

　　把飛行從籠統的感覺分解為可以説明問題的數據，這個概念提出來了，但接下來的問題是，數據到底是從哪兒分解出來的呢？東航大數據項目團隊把眼光投向了飛機上眾多的感測器——它們無時無刻不在記錄著包括機組人員的操作、飛機飛行的姿態、油耗、起降、滑行、所經過空域的氣象條件等一系列資訊。這些感測器原來的職責是記錄資訊，保證飛行安全，一旦發生任何涉及飛行安全的問題，其中的數據就會被立即調用，而除此之外，通常3個月~6個月，此前龐大而詳盡的數據便會被清空，以騰出存儲空間。

　　大數據項目團隊，則是要把這些數據下載下來，結合飛機機型、航班的油耗進行對比，然後分析，找出其中的相關性。由此，大數據便能拿出最可靠，也最具參考價值的標準讓飛行員“因材施教”地去做，最大限度地實現高效節油。

　　善用感測器裏的數字，代替籠統的憑感覺，這樣的創新終於從點滴細節裏給東航“摳”出了真金白銀。

　　效益與安全的平衡

　　由數據做“法官”

　　在整個民航業，對於那些載量有限制的航班，載量預估一直都是一把“雙刃劍”——行銷部門當然希望把載量估得越高越好，以便有儘量多的艙位開放銷售，為企業增加銷售收入；而服務部門則自然而然地會希望載量預估做到謹慎、更謹慎，以避免臨時出現的安全因素導致載量受限、減客減貨，同時也縮短了旅客的滯留時間和減少退改簽次數。

　　在很長的時間裏，對航空公司來説，安全和效益似乎永遠是一對矛盾體。雖然民航人知道，一定有一個精確的平衡點，恰好能在保障安全的前提下，為旅客和貨運提供盡可能多的運輸服務，但如何儘量接近這個完美的平衡點，卻並非易事。

　　東航大數據團隊在對“直接運作成本管理系統”（DOC）的探索中，逐漸發現，收集應用大數據不僅僅可以讓節油工作避免找感覺、憑經驗，在載量預估工作中，要尋求安全與效益的平衡，同樣也能用這招；請大數據來給二者當一位公正、科學的“法官”。

　　天氣是影響載量重要的安全因素之一，而在利用大數據節油的管理中，日復一日積累的氣象數據本就扮演著重要角色。做載量預估，只要請它們再次登場，便可以通過大數據分析，較為準確地預計出某一季節影響飛行的主要氣象資訊數值，以及未來幾天內的天氣情況。

　　除此之外，對於航空貨運來説，旅客數量、旅客攜帶的行李量，同樣直接關係著行銷部門有多少運量可供銷售。而這同樣是大數據可以大顯身手的地方——長期積累的資訊，讓大數據能告訴行銷部門，某一季節、某一時期的旅客，行李數量大約會保持在怎樣的水準；在將要搭乘航班的旅客中，大包行李的旅客與行裝輕便的商務旅客預計是怎樣的比例，他們除行李之外能給貨運留出多少空間。

　　由大數據提供的這些資訊支援，一方面可通過長期預測，在最大程度上保證銷售週期較長的客票銷售，避免不必要的限售；另一方面，可以依託其強大的分析能力，對48小時、24小時後的航班可用貨運載量作出精準的短期預測，而這樣的時間點，正是民航企業行銷部門在進行貨運銷售時，最關鍵、最需要回應顧客需求的節點。

　　在東航的上海—舊金山冬季航線上，大數據就是通過強大的收集、分析能力，取代了傳統的氣象資訊外包服務商所提供的數據，為企業緩解了運力壓力。因為按照氣象資訊服務商的預報，這條航線冬季當量風速大約為60節，所以執飛的空客A330飛機必須限載，只允許銷售約140個座位。而隨著大數據採集，東航大數據項目團隊給出了不一樣的數字：冬季上海—舊金山航線上的當量風速實際上保持在40多節。有了這個準確數值，2012年以後，空客A330飛機在這條航線上每個冬季航班可以增加4噸載量，相當於行銷部門能夠多銷售70個~80個座位，大大緩解了每逢冬季載量不足的問題。

　　大企業善用大數據

　　撬動管理效益杠桿

　　2010年以來，東航運控中心的大數據團隊已經收集了大約3T的數據。數據變“大”了，大數據的分析、應用技術日漸成熟了，以往傳統管理中容易被忽視的一個個細節，就得以整理、凸顯出來，用來推動管理進步。而在像東航這樣的大型民航企業中，由於杠桿效應的作用，任何一點細節上的改進，都有望轉化成相當可觀的經濟效益。

　　2012年，東航啟動了M44號報文項目。過去，東航在計算飛行時間時，通常是根據機組填報的推出時間而定；但按照民航法規的相關條文，更準確的機組飛行時間實際應該是從飛機依靠自身動力滑行開始計算的，而這個比推出時間普遍要遲3分鐘~5分鐘；有了大數據的應用，企業就可以根據數據自動生成報文，得到最準確的時間。

　　隨著M44號報文項目的開展，東航實現了平均為一個航班縮短3分鐘的機組飛行時間。3分鐘本身似乎毫不顯眼，但大數據團隊著手推動之初，設想的便不是它在一時一地一個航班上發揮的作用，而是隨著杠桿效應，在整個東航範圍內，將會撬動的變化。

　　兩年以後，這個項目在東航的使用率達到了50%。對於企業而言，一次次的“3分鐘”之和，相當於一年可以縮短17000套機組小時；如果按照每套機組每年150萬元的費用計算，僅僅這個“3分鐘”，就合計為東航節省每年2550萬元的成本。

　　類似的情形並非孤例。在對一位節油工作素來出色的機長進行分析時，大數據團隊發現，這位機長在降落時採用的速度，比一般習慣做法要略快一些，而通過他的操作，在這一速度下降落並不會增加油耗、影響飛行品質和安全，反而會每次縮短大約1分鐘的降落時間。團隊成員意識到，雖然一次降落縮短的時間有限，但如果得到推廣，那麼對整個企業將意味著縮短了相當規模的機組飛行時間，人員安排、機組調度都會因此受益。於是，他們將採集分析後的操作方式向其他飛行員推薦；僅去年，東航因這一方式推廣而節約出的機組飛行時間就達到5000小時。

　　大數據在對機組提出更規範、嚴格標準的同時，也在默默地為他們營造更合理的考核激勵機制環境。

　　機組節油工作取得的成效，與飛行員的收入息息相關。有了大數據的支撐，成效的評定得以更加公平和科學，因為不僅每一個機型，甚至每一架飛機背後的數據，都在大數據團隊的直接運作成本管理系統中得到分析、展現。即使同一機型，不同飛機因為使用時間、以往飛行維護情況的不同，必然會有些許差異産生，從而影響油耗。哪一架飛機相對更適合飛長航線，又有哪一架飛機到了需要清洗髮動機的時間，大數據都能及時、準確地作出提醒。對機組而言，大數據的整理、分析、應用，對自己既意味著多了一位嚴格的督導者，也意味著多了一位利益的保障者、關心者。

　　而對企業來説，通過大數據既為員工建立起更加公平和科學的考核評價體系，更意味著在另一個維度上，帶來雖然見效未必那麼直接，卻無疑會産生長遠積極影響的管理收益。