機管局AI物聯網 減少行李延誤機會
為提升機場的行李運送效率，機管局斥資五百萬元與初創公司合作，去年十月開始試行「物聯網強化飛行區管理系統」，運用機場過往兩年的數據，通過人工智能技術將數據轉化為具體預測，當發現有可能出現航班延誤，系統會通知地勤服務供應商，調配人手及資源，減少行李延誤機會，並計劃今年中優化系統，令系統準確度提升至九成。
機管局亦正研究改善行李等候屏幕發送的訊息，將顯示行李拖車到達的預計時間，讓旅客不用呆等行李，預料研究需時一年。
機管局機場運行副總監（運作及服務）姚兆聰表示，機場以往需要依靠人手收集地勤服務供應商匯報的數據，以及憑著機場人員自身的經驗去判斷飛機的行李運送出現延誤的機會率，再調配資源，唯以往缺乏客觀的數據去作準確預測，故局方與香港中文大學亞洲供應鏈及物流研究所網際物流研究中心，以及啓悟有限公司於二○一六年開始研發「物聯網強化飛行區管理系統」，並於去年十月開始試行，以提升行李運送效率。
預警提示 有效調配人手
有份負責研發的啓悟有限公司首席架構師梁振業表示，系統會自動收集機場的數據，如航班到埗時間表、行李拖車到達停機位的時間等，而機場禁區內的車輛亦安裝全球定位系統，當系統收集全球定位系統的數據，可了解車輛的實時位置，配合停機坪道路實時交通情況，之後系統通過人工智能技術將數據轉化為具體預測，可計算行李能否在服務指標的時間內送到行李運送帶。
若系統會分析後發現行李處理過程有可能出現延誤，系統會隨之發出預警提示，讓地勤服務供應上盡快及更有效地調配人手及資源，加快行李處理，避免發生延誤。梁振業指，系統具有多重優點，可提供地圖服務以了解停機坪上所有航班和設備的狀況，亦將收集的數據圖像化，讓地勤服務供應商可更易掌握。
他指，系統第一階段集中監測及提升行李運送效率，配合人工智能技術及運送車輛的全球定位服務，系統的準確預測率可達八成，下一階段將優化系統，並預計於今年年中開展，系統將連接停機坪內的所有閉路電視，覆蓋航機續航的整個運作過程，如飛機加油、航空膳食及清潔等，系統的準確預測率可高達九成。
機管局亦透露，正研究改善行李等候屏幕發送的信息，將顯示拖車到達行李帶的預計到達時間，預料研究需時一年。
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