机管局AI物联网 减少行李延误机会

为提升机场的行李运送效率，机管局斥资五百万元与初创公司合作，去年十月开始试行“物联网强化飞行区管理系统”，运用机场过往两年的数据，通过人工智能技术将数据转化为具体预测，当发现有可能出现航班延误，系统会通知地勤服务供应商，调配人手及资源，减少行李延误机会，并计划今年中优化系统，令系统准确度提升至九成。
机管局亦正研究改善行李等候屏幕发送的讯息，将显示行李拖车到达的预计时间，让旅客不用呆等行李，预料研究需时一年。
机管局机场运行副总监（运作及服务）姚兆聪表示，机场以往需要依靠人手收集地勤服务供应商汇报的数据，以及凭著机场人员自身的经验去判断飞机的行李运送出现延误的机会率，再调配资源，唯以往缺乏客观的数据去作准确预测，故局方与香港中文大学亚洲供应链及物流研究所网际物流研究中心，以及启悟有限公司于二○一六年开始研发“物联网强化飞行区管理系统”，并于去年十月开始试行，以提升行李运送效率。
预警提示 有效调配人手
有份负责研发的启悟有限公司首席架构师梁振业表示，系统会自动收集机场的数据，如航班到埗时间表、行李拖车到达停机位的时间等，而机场禁区内的车辆亦安装全球定位系统，当系统收集全球定位系统的数据，可了解车辆的实时位置，配合停机坪道路实时交通情况，之后系统通过人工智能技术将数据转化为具体预测，可计算行李能否在服务指标的时间内送到行李运送带。
若系统会分析后发现行李处理过程有可能出现延误，系统会随之发出预警提示，让地勤服务供应上尽快及更有效地调配人手及资源，加快行李处理，避免发生延误。梁振业指，系统具有多重优点，可提供地图服务以了解停机坪上所有航班和设备的状况，亦将收集的数据图像化，让地勤服务供应商可更易掌握。
他指，系统第一阶段集中监测及提升行李运送效率，配合人工智能技术及运送车辆的全球定位服务，系统的准确预测率可达八成，下一阶段将优化系统，并预计于今年年中开展，系统将连接停机坪内的所有闭路电视，覆蓋航机续航的整个运作过程，如飞机加油、航空膳食及清洁等，系统的准确预测率可高达九成。
机管局亦透露，正研究改善行李等候屏幕发送的信息，将显示拖车到达行李带的预计到达时间，预料研究需时一年。