Добрый день, я наткнулся на интересное исследование, которое проходило в Мюнхенском аэропорту, хотел бы поделиться им с вами, продолжая рассказывать о нестандартных способах применения Process Mining.
Turnaround — это весь цикл обслуживания борта между рейсами: от постановки на стоянку после прилёта до готовности к вылету и отстыковки. Он включает всё: прилёт, высадку, уборку, заправку, загрузку, посадку и отстыковку. На бумаге этапы выглядят линейно, но в реальности в каждом шаге участвуют разные стороны — авиакомпания, наземное обслуживание, аэропорт, диспетчеры.
У каждого — своя зона ответственности, свои KPI и свои причины сдвигать сроки. В таких процессах сложно быстро понять, где именно возникла задержка.Поэтому разумно в сложной и ветвистой среде использовать Process Mining. В такой среде процессная аналитика играет роль «объективной камеры». Process Mining — это подход, который по цифровым следам в ИТ-системах помогает восстановить, как процесс реально выполняется, и где возникают отклонения, зацикливания и «узкие места».
Логика исследования
Аэропорт — узел, от которого зависит устойчивость всей цепочки перевозок: сбои в turnaround мгновенно «разъезжаются» по расписанию. Поэтому вместо абстрактных оценок эффективности авторы опираются на событийные отметки A-CDM (Airport Collaborative Decision Making) — контур совместного принятия решений, где фиксируются ключевые временные метки и события. Так процесс можно увидеть таким, каким он выполняется фактически, а не как он «должен» выполняться по регламентам.
Для сравнения взяли два периода — сентябрь 2019 и сентябрь 2021: допандемийный режим и более «разряженную» операционную среду. На этом фоне появляется важное наблюдение: пандемия действительно снизила уровень задержек, но качество TOBT (Target Off-Block Time) — целевое время отстыковки: момент, когда самолёт должен быть готов к запуску/выталкиванию (двери закрыты, трап убран, техника на месте, можно начинать pushback по разрешению вышки) не улучшилось устойчиво. Одна «разгрузка» системы не делает планирование точнее — над согласованностью действий и качеством данных всё равно нужно работать.
Почему TOBT — ключевая точка
Если процесс управляется через точки согласования, то именно по ним его и нужно «вскрывать». В A-CDM одной из таких точек является TOBT. Это важная отметка: она отражает готовность борта со стороны оператора/хендлинга и влияет на дальнейшее планирование ресурсов и слотов.
Эффект 1. Прозрачность вместо догадок
Вместо обсуждений «кажется, проблема в хендлинге» или «виновата авиакомпания» авторы восстанавливают фактическую картину процесса по логам. Первый эффект — рост прозрачности turnaround: становится видно, как процесс реально идёт, где он ветвится, где возникают возвраты и где накапливаются ожидания.
Эффект 2. Сопоставимость участников
Когда процесс становится видимым, его можно сравнивать. Анализ позволяет увидеть различия в результативности между участниками — в том числе между провайдерами наземного обслуживания и авиакомпаниями. Вместо спорных интерпретаций появляются сопоставимые паттерны выполнения и повторяющиеся сценарии отклонений.
Эффект 3. Проблемы данных как источник управленческих сбоев
В сложных межорганизационных контурах качество данных часто воспринимают как «техническую мелочь» — пока не становится ясно, что из-за неё разваливается управляемость. Отдельно важно подчеркнуть: Process Mining помогает обнаружить проблемы качества данных в реализованной A-CDM-схеме. Иногда процесс невозможно улучшить, пока не приведено в порядок то, чем его измеряют и по чему им управляют.
Вывод
В этом кейсе Process Mining работает не как «ещё одна аналитика», а как способ синхронизировать реальность. Он подсвечивает фактический ход turnaround, позволяет сравнить участников и показывает, где проблемы лежат не только в исполнении, но и в данных A-CDM. А поскольку A-CDM широко используется в Европе. В России этот подход тоже постепенно становится стандартом: например, Внуково сообщало о тестировании процессов совместного принятия решений A-CDM, а Пулково и Внуково — о сотрудничестве по созданию единой информационной основы для A-CDM. Этот подход выглядит переносимым: если у аэропорта уже есть событийные отметки, разбор процесса можно начинать без долгого «строительства идеальной витрины данных».
