P R A C E N A U K O W E - P O L I T E C H N I K A W A R S Z A W S K A . T R A N S P O R T
ISSN: 1230-9265 vol. 129
DOI: 10.5604/01.3001.0014.4247 2020
Article citation information:
Szymczak, R. (2020). Review of research methods for evaluating passenger level of service at airports, WUT Journal of Transportation Engineering, 128, 81–99, ISSN: 1230-9265, DOI: 10.5604/01.3001.0014.4247 *Corresponding author
E-mail address: robert.szymczak@arup.com, robert.szymczak@wt.pw.edu.pl (R. Szymczak) ORCID: 0000-0002-8657-0412 (R. Szymczak)
Received 7 May 2020, Revised 19 August 2020, Accepted 28 September 2020, Available online 1 October 2020
Review of research methods for evaluating
passenger level of service at airports
Robert Szymczak
* 1, 21 Warsaw University of Technology, Faculty of Transport, 2 Arup Polska
Abstract. The passenger level of service is a qualitative measure used to relate the quality
of passenger services provided by the airport. We may perceive the level of service in corre-lation with both quantified and unquantified service characteristics. The global IATA Level of Service (LoS) standards are based on the maximum queuing time and space required per pas-senger for various terminal sub-systems. The provided level of service by the airport influences passenger experience and therefore is an essential factor of airport attractiveness for airlines. The level of service is correlated with terminal facilities size, so it is necessary to consider when designing new airports. A decrease of the LoS below acceptable standard triggers ope-rational and physical improvements of existing processes. Moreover, defining the target level of service is necessary to determine terminal capacity and set coordination parameters. This paper discusses the importance of the level of service at airport passenger terminals and pre-sents methods for LoS assessment. Advantages and disadvantages were identified for each method: manual observation, automatic detection, calculation, and simulation. The paper inc-ludes recommendations for evaluating the level of service during the airport planning and ope-rations phase.
Keywords: airport, passenger terminal, IATA, Level of Service, research methods
1. Wprowadzenie
Na etapie projektowania, a następnie eksploatacji infrastruktury terminalowej portów lot-niczych, zachodzi potrzeba określania zapewnianego poziomu obsługi pasażerów. Jest to przede wszystkim niezbędne do prawidłowego wyznaczenia przepustowości/pojemności stref procesowych wewnątrz terminala pasażerskiego i co z tym powiązane – ich rozmiarów oraz parametrów koordynacyjnych terminala [16]. Celem artykułu jest omówienie istotności poziomu obsługi pasażerów na lotnisku oraz przedstawienie metod badawczych pozwalają-cych na jego wyznaczanie i monitorowanie na podstawie kryteriów wymiernych (np. czas oczekiwania w kolejce). Autor artykułu opiera się na doświadczeniach zebranych podczas
swojej pracy zawodowej z zakresu projektowania lotnisk oraz na literaturze naukowej i bran-żowej. Z obserwacji autora wynika, że tematyka monitorowania poziomu obsługi pasażerów wciąż rozwija się w branży lotniczej, szczególnie w zakresie automatyzacji. Mimo tego, w analizach przepustowości lotnisk, często marginalizowany jest aspekt poziomu obsługi pa-sażera, co jak wykazano w artykule, może prowadzić do bardzo nieprecyzyjnego oszacowa-nia możliwości obsługowych portu lotniczego.
Na poziom obsługi pasażerów mają bezpośrednio wpływ powierzchnia przypadająca na jednego pasażera, ale także maksymalny czas jaki pasażerowie spędzają w kolejce [16]. To przekłada się na zapotrzebowanie na infrastrukturę. Im wyższy poziom obsługi ma być zapewniony, tym więcej potrzeba infrastruktury do obsługi podróżnych. Utrzymywanie po-ziomu obsługi na wysokim, ale jednocześnie racjonalnym poziomie jest szczególnie istotne w sytuacji, gdy rynek lotniczy jest bardzo konkurencyjny. Oferta połączeń lotniczych jest coraz bogatsza i tym samym podróżni decydując się na kupno biletu lotniczego mają zazwy-czaj wybór lotniska, z którego skorzystają, czy to w trakcie przesiadki, czy jako lotniska docelowego, gdy cel podróży obsługuje więcej niż jeden port lotniczy [28]. Naturalnie pa-sażerowie preferują lotniska, które są komfortowe i oferują sprawną obsługę. Zatłoczone porty lotnicze, z nadmiernie długimi kolejkami, szybko tracą na renomie i przegrywają z konkurencją o nowe połączenia. Przewoźnikom lotniczym z reguły zależy by lotnisko za-pewniało wysoki poziom obsługi, gdyż wpływa to na ocenę przez pasażera całej podróży i w efekcie końcowym jest kojarzone z linią lotniczą. Dla przewoźników lotniczych o mo-delu hubowym bardzo ważny jest także minimalny czas przesiadki na lotnisku. To wiąże się z czasem straconym przez pasażerów w kolejkach do punktów procesowych. Im krótszy czas przesiadki, tym większe możliwości transferowe może zaoferować linia lotnicza swoim pasażerom.
Poziom obsługi pasażerów nabrał jeszcze bardziej na znaczeniu podczas pandemii COVID-19, kiedy to wprowadzono zasadę dystansowania fizycznego, m.in. między pasaże-rami w portach lotniczych. Dystans fizyczny można przełożyć na odpowiednio wysoki po-ziom obsługi pasażerów w sferze przestrzennej. W celu wznowienia ruchu lotniczego, po etapie zawieszenia przez pandemię, porty lotnicze i ich zarządzający będą musieli dostoso-wać strefy kolejkowania w terminalach oraz rozkłady lotów, tak, aby zapewnić odpowiedni poziom obsługi pasażerów i tym samym bezpieczeństwo podróżnych.
2. Poziom obsługi pasażerów
Poziom obsługi w porcie lotniczym jest miarą jakościową usług świadczonych pasażerom przez lotnisko. W praktyce jest często subiektywnym odczuciem, które dla każdego pasażera ma inną skalę i znaczenie [12]. Przykładowo, granica między komfortową a zatłoczoną prze-strzenią jest rozmyta i jednocześnie różna dla każdego podróżnego. Również to co jest uzna-wane za czynniki wpływające na poziom obsługi będzie dla każdego inne. Różnice takie są wyraźne między różnymi nacjami pasażerów [26]. Dla niektórych porty lotnicze oferujące bezpłatny dostęp do wodny pitnej będą oferowały wyższy poziom obsługi niż te, które tego nie robią. Innym podróżnym może to być zupełnie obojętne, ale za to na postrzegany poziom obsługi będzie wpływać dystans do przejścia wewnątrz terminala, albo język, w którym są oznaczenia na lotnisku i w którym porozumiewa się obsługa. Z tego powodu pasażer może przy kupnie biletu wybrać na przesiadkę port lotniczy, w którym porozumie się swoim ojczystym języku i nie będzie miał dużych odległości do przejścia.
Jak wykazano, poziom obsługi pasażerów w porcie lotniczym jest trudny do ustandary-zowania. Można go rozpatrywać w następujących kategoriach [9, 14, 16]:
kryteriów wymiernych – wyrażonych liczbowo, np. czas spędzony przez pasażera w ko-lejce, czy powierzchnia przypadająca na jednego pasażera,
kryteriów niewymiernych – będących głównie subiektywnym odczuciem. Przykładowo: intuicyjność znajdywania drogi wewnątrz terminala, funkcjonalność systemu informacji pasażerskiej.
Próby ustandaryzowania poziomu obsługi pasażerów w portach lotniczych były podej-mowane już w latach 70’ XX wieku przez Transport Canada [16]. Stwierdzono wtedy, że termin pojemność (ang. capacity), powszechnie nazywany w języku polskim przepustowo-ścią, definiowany w odniesieniu do pasażerów tylko poprzez maksymalny przepływ pasaże-rów w jednostce czasu jest niekompletny i nie powinien być rozpatrywany w oderwaniu od warunków w jakich odbywa się obsługa. W 1977 roku Transport Canada po raz pierwszy użył określenia „Level of Service” (pol. poziom obsługi) w publikacji [34]. Dokument ten zawiera zalecane zakresy przestrzeni przypadającej na jednego pasażera w poszczególnych strefach lotniska. Zostało to sformułowane na podstawie analizy danych zebranych z lotnisk w Kanadzie. W 1981 roku, po 3 latach badań, instytucja AACC (Airport Associations Coor-dinating Council), czyli prekursor IATA (International Air Transport Association) oraz ACI (Airports Council International) opublikowała w formie tabelarycznej klasy obsługi pasaże-rów w portach lotniczych dla poszczególnych stref procesowych, wraz z zalecanymi warto-ściami. Tabela ta w późniejszym czasie została zaaplikowana do podręcznika projektowania lotnisk – ADRM (Airport Development Reference Manual), wydawanego przez IATA. Tym samym stała się międzynarodowym standardem tak zwanego Level of Service (LoS), czyli poziomu obsługi pasażerów według IATA [6].
2.1. Standardy IATA
IATA w ramach podręcznika Airport Development Reference Manual publikuje ustan-daryzowane klasy poziomów obsługi pasażerów w porcie lotniczym. ADRM to najważniej-sze branżowe opracowanie przeznaczone dla pracowników oraz projektantów lotnisk, prze-woźników lotniczych oraz innych podmiotów zajmujących się rozbudową istniejących lub planowaniem zupełnie nowych portów lotniczych. ADRM zawiera zbiór wiedzy eksperc-kiej, przepisów lotniczych oraz najlepszych praktyk z lotnisk z całego świata, dotyczących planów generalnych, analiz przepustowości, układów funkcjonalnych terminali, zagadnień środowiskowych itp. [16]. Podręcznik ADRM jest systematycznie uaktualniany. Od 2019 roku obowiązuje 11 edycja tego dokumentu.
IATA porusza problematykę poziomu obsługi pasażerów w porcie lotniczym w kontek-ście przepustowości infrastruktury terminalowej. Zgodnie z ADRM termin pojemność/prze-pustowość (ang. capacity) odnosi się do pomiarów ilościowych zadań realizowanych przez infrastrukturę procesową, zapewniającą stabilną obsługę potoku ruchu w określonym czasie i w określonych warunkach [16]. Innymi słowy, pojemność/ przepustowość to miara prze-pływu (ang. throughput) lub wydajności systemu w odniesieniu do deklarowanego poziomu obsługi.
Poziom obsługi jest wyrażany przez IATA w przestrzeni przypadającej na 1 pasażera oraz maksymalnym czasie oczekiwania, a w niektórych przypadkach także w proporcjach po-dróżnych siedzących do stojących. Poziomy obsługi są różne dla poszczególnych stref pro-cesowych zwanych inaczej podsystemami terminalowymi:
hali odlotów, strefy check-in,
kontroli bezpieczeństwa, kontroli dokumentów, poczekalni odlotowych, hali odbioru bagażu, hali przylotów,
saloników biznesowych.
Oprócz podziału na strefy procesowe, poziom obsługi jest rozróżniany ze względu na klasę podróży pasażerów. Standardy IATA są oddzielne dla klasy ekonomicznej oraz klasy biznes i pierwszej. W wersji 9 ADRM, która została wydana w 2004 roku, IATA definiuje poziom obsługi również dla pieszych ciągów komunikacyjnych, poprzez średnią prędkość poruszania się pasażerów oraz powierzchnię przypadającą na jednego pasażera.
Tabela 1. Standardy poziomu obsługi pasażerów IATA
Standard poziomu obsługi
Powierzchnia Czas
ADRM 9 ADRM 10/11
A Powyżej
optimum Nadmiar lub pusta przestrzeń
Czas spędzony w kolejce bardzo krótki lub brak kolejki
B
C Optimum Odpowiednia przestrzeń do komfortowej obsługi
Akceptowalny czas oczekiwania w kolejce
D
Poniżej optimum Przestrzeń zatłoczona i nie-komfortowa
Nieakceptowalnie długi czas oczekiwania w kolejce E F - (Załamanie systemu) Przestrzeń niewystarczająca do pomieszczenia napływają-cych pasażerów Czas w kolejce ekstremalnie długi, pasażer bez
perspektywy obsługi
(źródło: opracowanie własne na podstawie [15, 16])
Dla każdego podsystemu terminalowego, IATA wskazuje zalecane zakresy wartości pa-rametrów wpływających na poziom obsługi (powierzchni na pasażera, maksymalnego czasu oczekiwania w kolejce lub innych parametrów). Zestaw tych wartości nazywany jest od wer-sji 10 ADRM standardem obsługi optimum. W ADRM 9 poziom obsługi pasażerów dzieli się na 6 standardów oznaczonych literami od A do F, przy czym A to standard odpowiada-jący luksusowi, C zalecanemu standardowi optimum, a F załamaniu systemu. Od ADRM 10 standardy A i B zostały nazwane jako standard powyżej optimum, a D i E jako standard poniżej optimum. Tabela 1 przedstawia podział na poszczególne standardy obsługi IATA w ADRM 9 i 10/11 oraz ich krótkie opisy.
Tabela 2 przedstawia dla poszczególnych podsystemów terminalowych wartości parame-trów powierzchni przypadającej na pasażera w kolejce oraz maksymalnego czasu oczekiwa-nia w kolejce, w podziale na standardy obsługi pasażerów klasy ekonomicznej.
Tabela 3 przedstawia standardy IATA poziomu obsługi pasażerów pod względem para-metru proporcji pasażerów siedzących do stojących. Pozwala ona na oszacowanie wymaga-nej liczby siedzeń w strefach oczekiwania.
Poziomy obsługi pasażerów klasy biznes oraz pierwszej wyglądają podobnie jak dla klasy ekonomicznej (tab. 2), przy czym w standardzie optimum czasy oczekiwania w kolejce w poszczególnych strefach terminalowych zawierają się w większości przypadków w prze-dziale od 0 do 3 minut.
Tabela 2. Standardy IATA poziomu obsługi pasażerów klasy ekonomicznej dla poszcze-gólnych podsystemów terminalowych
Podsystem terminalowy Standard powierzchni strefy oczekiwania [m2/pasażer] Standard maksymal-nego czasu oczekiwania
w kolejce [min] A B C D E A B C D E Po wy że j o p tim u m Op tim u m Po niżej o p tim u m Po wy że j o p tim u m Op tim u m Po niżej o p tim u m Hala odlotów >2,3 2,0-2,3 <2,0 Check-in Self check-in >1,8 1,3-1,8 <1,3 <1 1-2 >2 Bag drop >1,8 1,3-1,8 <1,3 <1 1-5 >5 Check-in tradycyjny >1,8 1,3-1,8 <1,3 <10 10-20 >20 Kontrola bezpieczeństwa >1,2 1,0-1,2 <1,0 <5 5-10 >10 Kontrola doku-mentów Bramki ABC >1,2 1,0-1,2 <1,0 <1 1-5 >5 St. tradycyjne >1,2 1,0-1,2 <1,0 <5 5-10 >10 Poczekalnie odlo-towe Siedzący >2,2 1,8-2,2 <1,8 Stojący >1,5 1,2-1,5 <1,2 Hala odbioru
ba-gażu Samolot wąsko-kadłubowy
>1,7 1,5-1,7 <1,5 0-15 >15 Samolot szeroko-kadłubowy >1,7 1,5-1,7 <1,5 0-25 >25 Hala przylotów >2,3 2,0-2,3 <2,0
Salony business lounge 4,0
(źródło: [16])
Tabela 3. Standardy IATA poziomu obsługi pasażerów w strefach z miejscami siedzącymi Podsystem terminalowy Standard proporcji pasażerów siedzących do stojących
[% pasażerów siedzących]
A B C D E
Powyżej optimum Optimum Poniżej optimum
Poczekalnie odlotowe >70% 50%-70% <50% Hala odlotów/przylotów >20% 15%-20% <15%
(źródło: [16])
Należy zauważyć, że standard optimum jest zazwyczaj określony zakresem wartości. Jest to podyktowane dużą różnorodnością portów lotniczych oraz profili pasażerów. Przy-kładowo na lotniskach obsługujących głównie krótkodystansowy ruch krajowy niewielu pa-sażerów będzie posiadać dużą liczbę bagaży i w związku z tym powierzchnia przypadająca na pasażera w kolejce może być zmniejszona przy utrzymaniu racjonalnego poziomu kom-fortu. Z drugiej strony na lotniskach obsługujących głównie loty międzykontynentalne lub na lotniskach w Afryce, gdzie pasażerowie często mają po kilka sztuk bagażu, uzasadnione jest zwiększenie powierzchni przypadającej na jednego pasażera [1]. Nie istnieje zatem jedna wartość optimum poziomu obsługi pasażerów dla wszystkich przypadków, niemniej standardy IATA pozwalają na przyrównanie się do średniej światowej i są zazwyczaj punk-tem wyjścia do oceny na ile dobrze infrastruktura terminalowa spełnia swoją rolę oraz jaka jest jakość produktu lotniskowego oferowanego pasażerom. Pozwalają także na przybliżone oszacowanie zapotrzebowania na infrastrukturę w perspektywie kilku lat, na podstawie pro-gnozowanych przepływów pasażerskich.
2.2. Wpływ poziomu obsługi na zapotrzebowanie na infrastrukturę
Poziom obsługi pasażerów w danym podsystemie terminalowym (np. strefie kontroli bez-pieczeństwa) jest najczęściej różny w przeciągu doby. W okresach pozaszczytowych będzie on zwykle wyższy niż w czasie największego napływu pasażerów. Strefy obsługi pasażerów na lotnisku projektuje się z myślą o godzinach szczytowych, gdyż to one wyznaczają zapo-trzebowanie na infrastrukturę. W tym kontekście poziom obsługi pasażerów w godzinie szczytowej powinien być poddany szczególnej analizie. Choć zaleca się by utrzymywać po-ziom obsługi nie gorszy niż optimum przez całą dobę, to najczęściej akceptowalny jest krót-kotrwały, nieznaczny spadek poziomu obsługi w godzinie szczytowej. Uzasadnia to fakt, że rozbudowa infrastruktury do obsługi szczytu w wysokim standardzie jest zazwyczaj bar-dzo kosztowna. Ze względu na trudność utrzymania standardu obsługi optimum jednocze-śnie dla parametrów powierzchni i czasu, stworzono macierz oceny poziomu obsługi pod-systemu terminalowego (rys. 1). Do analizy należy wziąć najniższy zapewniany w ciągu doby szczytowej standard poziomu obsługi w kontekście parametrów powierzchni przypa-dającej na pasażera oraz maksymalnego czasu oczekiwania w kolejce do obsługi.
Jak wynika z macierzy zamieszczonej na rysunku 1, IATA uznaje podsystem termina-lowy za prawidłowo funkcjonujący w przypadku gdy jeden z parametrów, powierzchni przy-padającej na pasażera lub maksymalnego czasu oczekiwania, zawiera się w przedziale opti-mum, a drugi parametr jest powyżej optimum lub również w optimum.
Rys. 1. Macierz oceny poziomu obsługi IATA dla podsystemu terminalowego (źródło: [16]) W przypadku, gdy oba parametry są przez całą dobę powyżej optimum należy uznać, że strefa procesowa jest przewymiarowana. Może to być przyjęte za normalne przez pewien czas od momentu budowy nowej infrastruktury, zanim potoki pasażerskie osiągną progno-zowane wartości. Gdy jeden z parametrów jest poniżej optimum, IATA zaleca rozważenie usprawnień w podsystemie terminalowym. Mogą to być usprawnienia natury operacyjnej, takie jak zwiększenie obsady personelu lub skrócenie czasu procesowania jednego pasażera, bądź natury fizycznej jak np. rearanżacja strefy kolejkowania czy dobudowa stanowisk obsługi. Gdy oba parametry poziomu obsługi są poniżej optimum infrastruktura jest niewy-dolna i należy ją przebudować.
Strefy obsługi bywają czasami przewymiarowane w sposób umyślny, co występuje w przypadku lotnisk w rejonie Zatoki Perskiej, które chcą przyciągnąć pasażerów standar-dem obsługi wyższym od zalecanego IATA optimum. Liczba stanowisk obsługi oraz po-wierzchnia przypadająca na jednego pasażera jest wtedy na tyle duża, że nawet pasażerowie
klasy ekonomicznej mogą być obsługiwani w godzinach szczytowych w standardzie IATA A - znacznie powyżej optimum.
Poziom obsługi pasażerów wyrażony w maksymalnym czasie spędzonym przez pasaże-rów w kolejce oraz powierzchni przypadającej na jednego pasażera oczekującego na obsługę jest reakcją systemu na napływ pasażerów i najczęściej pełni kluczową rolę przy podejmo-waniu decyzji o rozbudowie infrastruktury. Ten sam napływ pasażerów może być obsłużony w różnym standardzie, przy różnej liczbie stanowisk procesowania oraz na różnej po-wierzchni.
Zapotrzebowanie na infrastrukturę terminalową rośnie wraz z rozwojem ruchu lotniczego i przepływów pasażerskich w godzinach szczytowych. Stanowi to duże wyzwanie szczegól-nie w portach lotniczych o charakterze transferowym, gdyż rozbudowę infrastruktury wy-muszają krótkotrwałe szczytowe przepływy pasażerów (w trakcie fal transferowych), pod-czas gdy przez pozostałą część dnia infrastruktura jest wykorzystana w znikomym stopniu. Zazwyczaj w przypadku braku inwestycji, standard poziomu obsługi pasażerów spada w kolejnych sezonach, wraz ze wzrostem napływu pasażerów w godzinie szczytowej i w końcu znajduje się poniżej optimum. Jest to sygnał do rozbudowy infrastruktury, która powinna być zaplanowana z wyprzedzeniem, tak by uniknąć sytuacji obniżenia poziomu obsługi do standardu E lub nawet F [12]. Warto pamiętać, że poza zapewnieniem samej infrastruktury do utrzymania standardów obsługi konieczne jest obsadzenie stanowisk per-sonelem. To właśnie brak odpowiednich zasobów ludzkich może spowodować, że nawet w godzinach o małym napływie pasażerów wystąpią długie kolejki i dlatego poziom obsługi spadnie poniżej standardu optimum.
Inwestycja w infrastrukturę powinna być zrealizowana w taki sposób, by po jej oddaniu poziom obsługi w godzinie szczytowej nieco przewyższał standard optimum. Opisany typowy przyrost infrastruktury obrazuje rysunek 2, na przykładzie strefy kontroli dokumen-tów na przylotach, przy założonym czasie procesowania pasażerów wynoszącym 36 sekund (co oznacza, że w ciągu godziny jedno stanowisko kontroli dokumentów obsługuje 100 pa-sażerów). Z rysunku 2 wynika, że zakres standardu IATA optimum jest stosunkowo wąski, dlatego inwestycje w infrastrukturę należy wykonywać wielokrotnie, co pewien wzrost na-pływu pasażerów w godzinie szczytowej.
Rys. 2. Wykres wpływu maksymalnego czasu oczekiwania w kolejce na zapotrzebowanie na stanowiska kontroli dokumentów na przylotach w zależności od napływu pasażerów
Poziom obsługi pasażerów ma znaczny wpływ na rozmiary infrastruktury. Przykładowo dla godziny szczytowej w której napływa 3000 pasażerów do kontroli dokumentów, przy bardzo wysokim standardzie obsługi A (MQT wynoszącym 1 min) zapotrzebowanie na infrastrukturę jest o około 30% większe niż dla standardu optimum. W przypadku bardzo niskiego standardu obsługi rzędu E lub nawet F (MQT równe 30 min) zapotrzebowanie na infrastrukturę jest o 45% niższe niż dla standardu optimum. Tym samym bardzo istotne jest określanie wraz z przepustowością strefy procesowej jej deklarowanego standardu poziomu obsługi oraz późniejsze ciągłe badanie zapewnianego poziomu obsługi pasażerów w ciągu doby. Ta sama infrastruktura może obsłużyć godzinowy napływ pasażerów rzędu 1500 osób w standardzie A, jak i napływ pasażerów wynoszący 3000 osób w standardzie E/F. Koordy-nowany port lotniczy przy deklarowaniu parametrów koordynacyjnych zawsze musi brać pod uwagę standard obsługi pasażerów i starać się go utrzymywać przez cały sezon.
2.3. Rodzaje analiz poziomu obsługi pasażerów
Analiza poziomu obsługi pasażerów na lotnisku może być dokonywana zarówno w czasie rzeczywistym, dla realizowanych procesów obsługi (ocena operacyjna), jak i w formie pro-gnostycznej - krótko lub długoterminowej [3], [13], [16]. Operacyjna ocena poziomu obsługi pasażerów w porcie lotniczym dokonywana jest przede wszystkim w okresach największych przepływów pasażerskich. Pozwala ona na określenie jak port lotniczy radzi sobie z obsługą podczas najbardziej wymagających dni w roku pod względem ruchu lotniczego i czy poziom obsługi pasażerów nie spada w tym czasie poniżej akceptowalnych standardów. Operacyjna ocena poziomu obsługi pasażerów może być też prowadzona w trybie ciągłym, w celu mo-nitorowania i optymalizacji procesów obsługi, co pozwala m.in. na dynamiczne zarządzanie obsadą personelu w celu utrzymania pożądanego poziomu obsługi.
Prognostyczna ocena poziomu obsługi pasażerów przeprowadzana jest na podstawie przyszłych rozkładów lotów, prognoz rozwoju ruchu lotniczego i np. rozmów z przewoźni-kami lotniczymi. Wyprzedzenie takich analiz może być różne, począwszy od kilku dni, po-przez jeden sezon rozkładowy, skończywszy na kilkudziesięcioletnim horyzoncie czaso-wym, wynikającym z zakresu planu generalnego. Analizy długoterminowe pozwalają okre-ślić w jakim standardzie obecna infrastruktura może obsłużyć prognozowany ruch pasażer-ski. Jeżeli analizy wykazują, że zapewniany standard obsługi będzie zbyt niski, stanowi to podstawę do podjęcia decyzji inwestycyjnych. Analizy długoterminowe poziomu obsługi pasażerów są najczęściej integralnym elementem kompleksowych analiz przepustowości i zapotrzebowania na infrastrukturę. Powinny być każdorazowo przeprowadzane przy pro-jektowaniu nowych lotnisk lub rozbudowie istniejących.
3. Metody badawcze poziomu obsługi
3.1. Przegląd literatury
Dobór metod badawczych stosowanych do określania poziomu obsługi jest przede wszystkim zależny od rodzaju wykonywanej analizy.
Powszechnie stosowane metody określania poziomu obsługi pasażerów opartego na kry-teriach wymiernych, dzielą się na cztery grupy [1, 16]:
metody detekcyjne (Rozdział 3.3), metody kalkulacyjne (Rozdział 0), metody symulacyjne (Rozdział 3.5).
Metody obserwacyjne wykorzystywane są od dziesiątków lat do analiz operacyjnych [1, 16], i mimo upływu czasu, w dalszym ciągu cieszą się uznaniem wśród lotnisk na świecie [20]. Stosowane są przede wszystkim do oceny sytuacji operacyjnej w godzinach szczyto-wych przepływów pasażerów i mogą stanowić podstawę m.in. optymalizacji obsady perso-nelu lub układu przestrzennego punktu procesowego. W literaturze naukowej wyniki analiz metodami obserwacyjnymi służą najczęściej jako element kalibracji bardziej złożonych mo-deli kalkulacyjnych i symulacyjnych [29, 31, 33].
Aktualnie zarządzający lotniskami cywilnymi coraz częściej decydują się na ciągłe moni-torowanie rzeczywistego poziom obsługi pasażerów przy wykorzystaniu automatycznych systemów detekcyjnych, uzyskując tym samym pełny obraz sytuacji operacyjnej na prze-strzeni roku. Przykładem jest Port Lotniczy Katowice-Pyrzowice, który w 2018 roku wpro-wadził system MovStat składający się z kamer, umieszczonych w strefie kontroli bezpie-czeństwa terminalu B [30]. System na bieżąco informuje m.in. o średnim czasie obsługi pa-sażerów, liczbie obsłużonych papa-sażerów, średniej długości kolejki i liczbie osób oczekują-cych na lot w konkretnej kolejce [30]. Podobne rozwiązania stosują m.in. porty lotnicze w Dubaju [5] i Budapeszcie [10]. Dane z systemów detekcyjnych są często analizowane przy wykorzystaniu m.in. sztucznej inteligencji i wykorzystywane do prognozowania przyszłej sytuacji, co jest obecnie popularnym tematem w literaturze naukowej [23, 25] i branżowej [5, 32, 35].
Metody kalkulacyjne są głównie wykorzystywane do analiz prognostycznych na potrzeby planów generalnych i innych dokumentów strategicznych. Metodyka tych analiz opiera się przede wszystkim na podręczniku projektowania lotnisk IATA Airport Development Refe-rence Manual [16, 27], najlepszych praktykach [6, 34] i teorii masowej obsługi [21]. Obecne trendy analiz prognostycznych wskazują na powszechne stosowanie metod symulacyjnych. Jednym z rozwiązań jest tworzenie autorskich programów komputerowych, przy których budowie wykorzystywana jest teoria masowej obsługi [17, 19], biomechanika [31] czy lo-gika rozmyta [18]. Najczęściej jednak przy tworzeniu modeli symulacyjnych wykorzysty-wane są komercyjne narzędzia i pakiety takie jak MassMotion [2, 24], CAST Terminal [3, 23], Simio [2], PTV Viswalk [36], MATLAB [1]. Narzędzia symulacyjne pozwalają na uzy-skanie większej dokładności wyników niż metody kalkulacyjne, jednakże zazwyczaj wyma-gają bardziej szczegółowych danych wejściowych oraz przeprowadzenia procesu kalibracji.
W kolejnych rozdziałach opisano szczegółowo cztery wyżej wymienione metody pozwa-lające na ocenę poziomu obsługi pasażerów w oparciu o kryteria wymierne (np. maksymalny czas oczekiwania w kolejce, powierzchnia przypadająca na pasażera). W przypadku oceny poziomu obsługi pasażerów w oparciu o kryteria niewymierne (poza zakresem tego arty-kułu) stosuje się przede wszystkim badania satysfakcji wykonywane metodą ankietową w formie tradycyjnej [7] lub elektronicznej [11].
3.2. Metody obserwacyjne
Metody obserwacyjne są sposobem określania poziomu obsługi pasażerów w czasie rze-czywistym. Pozwalają na łatwe i jednocześnie szybkie zaobserwowanie słabych punktów systemu. Z tego powodu są wykorzystywane do operacyjnej oceny poziomu obsługi
pasażerów. Metody te stanowią często podstawę do dalszych analiz kalkulacyjnych lub sy-mulacyjnych. Do ich zastosowania wymagany jest obserwator wykonujący pomiary na miej-scu obsługi pasażerów lub ewentualnie zdalnie, na podstawie obrazu z kamer.
Metody obserwacyjne opierają się na pomiarach kluczowych parametrów wpływających na poziom obsługi pasażerów [1], a następnie ich porównaniu ze standardami (np. IATA): czasu spędzonego przez pasażerów w kolejce,
liczby osób oczekujących na danej powierzchni, liczby wolnych miejsc siedzących,
liczby wolnych wózków bagażowych,
czasu oczekiwania na dostarczenie pierwszego i ostatniego bagażu.
Zbiór najlepszych praktyk pomiarowych z tego zakresu opublikował ACI (Airports Council International) [4]. Dla poszczególnych podsystemów terminalowych przygotowana jest procedura pomiarowa oraz opublikowana zalecana liczba powtórzeń i czas wykonywa-nia pomiarów.
Rys. 3 przedstawia przykładową metodę obserwacyjną ACI wykorzystywaną do badania poziomu obsługi pasażerów w strefach ze wspólną kolejką (np. check-in, kontrola bezpie-czeństwa, kontrola dokumentów). Dla takich stref zalecane jest wykonanie przynajmniej 100 powtórzeń pomiarów w godzinach szczytowych przepływów pasażerskich. Maksymalny za-rejestrowany czas oczekiwania w kolejce jest bezpośrednio używany do określenia klasy standardu obsługi. Najmniejsza powierzchnia przypadająca na pasażera może być wyzna-czona poprzez podzielenie powierzchni strefy kolejkowania przez maksymalną pomierzoną liczbę osób w kolejce i w następnym kroku również użyta do wyznaczenia standardu ob-sługi.
Rys. 3. Przykładowa metoda obserwacyjna do badania poziomu obsługi pasażerów we wspólnej kolejce do wielu punktów procesowych (wersja uproszczona) (źródło: [1]) W przypadku, gdy pomierzone poziomy obsługi pasażerów są niezadowalające, należy zarekomendować zwiększenie obsady personelu (tylko w przypadku gdy podczas pomiarów nie były wykorzystywane wszystkie stanowiska), rozbudowę lub rekonfigurację infrastruk-tury lub operacyjne ograniczenie napływu pasażerów w godzinie szczytowej (poprzez usta-nowienie niższych parametrów koordynacyjnych).
Poza wykonywaniem pomiarów zgodnie z procedurami, wskazane jest uważne obserwo-wanie przebiegu obsługi i wczucie się w rolę pasażera. Wydłużenie czasu oczekiwania w kolejce może być spowodowane nie tylko niewydolnością infrastruktury procesowej,
ale również niespójnym oznakowaniem (pasażerowie dłużej zastanawiają się, do którego stanowiska podejść) lub słabą widocznością stanowisk procesowych (pasażerowie mogą nie wiedzieć, że do niektórych stanowisk nie ma kolejki). Pozostałe metody badawcze poziomu obsługi pasażerów nie są w stanie dokładnie zidentyfikować tego typu problemów, dlatego metody obserwacyjne powinny być podstawą analiz operacyjnych i służyć identyfikowaniu słabych punktów poszczególnych procesów.
3.3. Metody detekcyjne
Metody detekcyjne, podobnie jak obserwacyjne, pozwalają na określenie poziomu ob-sługi pasażerów w czasie rzeczywistym. Do ich zastosowania konieczne jest zainstalowanie automatycznego układu detekcyjnego w strefie obsługi pasażerów oraz układu przetwarza-jącego dane. Jedną z największych zalet układów detekcyjnych jest możliwość publikacji na bieżąco pomierzonych wartości (np. maksymalnego czasu oczekiwania w kolejce) na ekra-nach na lotnisku lub w Internecie, wpływając tym samym na wybory podejmowane przez pasażerów (udanie się do strefy obsługi z krótszym czasem kolejkowania, przyjazd wcze-śniej na lotnisko itd.). Istotne jest też, że pomiary z układów detekcyjnych są prowadzone w trybie ciągłym, co pozwala na ich dowolną analizę w późniejszym czasie i wykorzystanie na przykład do symulacji lub kalkulacji.
Rysunek 4 oraz tabela 4 przedstawiają typowe układy detekcyjne stosowane do wyzna-czania poziomu obsługi pasażerów [8, 32].
Detektor Wi-Fi / Bluetooth
Blip Track Indoor Sensor
Kamera 3D
Brickstream 3D+ Sensor
Licznik termowizyjny
Irisys People Counter
Rys. 4. Przykładowe detektory wykorzystywane do wyznaczania poziomu obsługi pasażerów (źródło [8])
Rys. 5. Ekrany w Porcie Lotniczym Nowy Jork JFK informujące o czasie oczekiwania w kolejce do kontroli bezpieczeństwa na podstawie systemu detekcyjnego (źródło [8])
Tabela 4. Układy detekcyjne wykorzystywane do wyznaczania poziomu obsługi pasażerów Układ
detekcyjny Zastosowanie Zalety Wady
Detektor Bluetooth Określanie czasu przeby-wania pasaże-rów w kolejce; okre-ślanie liczby osób w danej strefie; określanie prze-pływu pasaże-rów;
identyfika-cja przejść pa-sażerów między
strefami
System łatwy w utrzymaniu; anoni-mowe dane; duża częstotliwość wy-miany danych (kilka razy na
se-kundę)
Niewielka próbka (jedynie 8–15% pas. ma włączony Bluetooth); mały
zasięg działania (typowo do 10–30 m)
Detektor GSM
Stosunkowo duży zasięg (100 m); duża próbka pomiarowa (większość
osób ma włączony telefon)
Zbyt mała częstotliwość odświeżania i brak możliwości odpytania telefonu z detektora (40% telefonów w trybie
czuwania wysyła sygnał raz na 2 min, niektóre co 12–20 min)
Detektor Wi-Fi
Stosunkowo duży zasięg (100 m); przyzwoita dokładność lokalizowa-nia (3–5 m); anonimowe dane; moż-liwość nawiązania komunikacji
Próbka obejmuje tylko 40–80% pasażerów, możliwa do zwiększenia
w przypadku oferowania bezpłat-nego Wi-Fi Kamera 3D Określanie czasu przeby-wania pasaże-rów w kolejce, okre-ślanie liczby osób w danej strefie, określanie prze-pływu pasaże-rów; dokładne określanie ście-żek pasażerów
Wszyscy pasażerowie uwzględnieni w pomiarach; rozróżnianie różnych pasażerów (dorośli, dzieci, pasażero-wie z bagażami); możliwość
cią-głego śledzenia pasażerów w obrębie danej strefy; dokładne czasy oczekiwania w kolejce; do-kładna liczba osób oczekujących
System dosyć trudny i drogi w utrzy-maniu (kalibracja i utrzymanie w czystości kamer, konieczność
cią-głego przetwarzania dużych ilości danych przez komputer); system
sto-sunkowo wrażliwy na warunki oświetleniowe
Kamera termowi-zyjna
Wszyscy pasażerowie uwzględnieni w pomiarach; rozróżnianie różnych pasażerów; możliwość zapamiętania
cech pasażera i wznowienie śledze-nia w późniejszym czasie przez inne kamery termowizyjne; duża
dokład-ność pozycjonowania
Wymagany zaawansowany system przetwarzania danych; niska odpor-ność na zmienne warunki oświetle-niowe (do użytku tylko w
pomiesz-czeniach zamkniętych)
Licznik
laserowy Zliczanie osób
w danej strefie; określanie prze-pływu
pasaże-rów
Prostota; odporność na warunki oświetleniowe; wszyscy pasażerowie
uwzględnieni w pomiarach
Mniejsza liczba mierzonych parame-trów od pozostałych detektorów; konieczność regularnego czyszczenia
i kalibracji
Licznik ter-mowizyjny
Duża dokładność zliczania (około 98% pasażerów); długi czas pracy bez uszkodzeń; niskie koszty
eksplo-atacji; małe rozmiary
Mniejsza liczba mierzonych parame-trów od pozostałych detektorów;
mniejsza odporność na zmienne warunki oświetleniowe
Obecnie najbardziej wszechstronne układy detekcyjne, stosowane na lotniskach do bada-nia poziomu obsługi pasażerów, to detektory Wi-Fi i Bluetooth oraz kamery 3D. Dzięki dużemu spektrum dostarczanych danych stały się one popularne i montowane na lotniskach wraz z ekranami informującymi o czasie oczekiwania w kolejce (rys. 5).
3.4. Metody kalkulacyjne
Metody kalkulacyjne cechuje mniej szczegółowe podejście do analiz niż w przypadku metod symulacyjnych, odpowiednie do szacunkowego określenia zapewnianego poziomu obsługi pasażerów w przyszłości oraz do określenia niezbędnych rozmiarów infrastruktury. Metody te nie są stosowane do precyzyjnej diagnozy sytuacji operacyjnej. Do zastosowania metod kalkulacyjnych wystarczy znajomość przepływów pasażerskich w godzinie szczyto-wej (bez pełnego rozkładu), a także założeń operacyjnych i kluczowych zasad alokacji za-sobów. Wykorzystywane w kalkulacjach czasy procesowania pasażerów zbierane są na pod-stawie obserwacji lub autodetekcji.
W metodach kalkulacyjnych większość obliczeń wywodzi się z teorii masowej obsługi i skupia się na procesowaniu pasażerów. Metody te pozwalają uzyskać odpowiedź jaki po-ziom obsługi może być zapewniony przy określonym napływie pasażerów oraz liczbie sta-nowisk obsługi, średnim czasie procesowania i powierzchni kolejkowania. Założeniem jest jednak standardowe, prawidłowe działanie strefy obsługi. Kalkulacje nie dotykają proble-matyki układu przestrzennego strefy obsługi, specyficznego zachowania pasażerów, czy bar-dzo nierównomiernego napływu pasażerów. W kalkulacjach nie uwzględnia się dystrybu-anty czasu obsługi pasażerów, a jedynie wartości uśrednione. W niektórych przypadkach może mieć to istotny wpływ na wynik końcowy (np. pewne automatyczne bramki kontroli dokumentów obsługują pasażera średnio co 20 sekund, jednak raz na 30 minut bramka nie może odczytać dokumentu i następuje jej zablokowanie na 3 minuty, co w kalkulacji nie może być dokładnie odwzorowane).
Z powodu licznych uproszczeń, metody kalkulacyjne są najczęściej stosowane do długo-terminowej analizy poziomu obsługi pasażerów. Zalecana przez IATA metodyka kalkulacji przepustowości każdego podsystemu terminalowego wraz z określeniem poziomu obsługi pasażerów jest opisana w podręczniku projektowania lotnisk IATA ADRM [15, 16]. W celu ułatwienia zrozumienia metodyki, ADRM zawiera przykłady kalkulacji z wartościami licz-bowymi zbliżonymi do rzeczywistych wartości z portów lotniczych. ADRM w kalkulacjach wyraża poziom obsługi pasażerów w charakterystycznych parametrach zgodnych ze stan-dardami IATA: maksymalnym czasie oczekiwania w kolejce; powierzchni przypadającej na pasażera; proporcjach pasażerów siedzących do stojących itd. W celu określenia zapewnia-nego poziomu obsługi obliczone parametry przyrównuje się do standardów w tabelach 2 i 3.
3.5. Metody symulacyjne
Metody symulacyjne zapewniają bardzo szczegółowe podejście do analiz poziomu ob-sługi pasażerów, dając najlepsze wyniki dla diagnozy przyszłej sytuacji oraz szczegółowe informacje na temat stanu obecnego. Dzięki metodom symulacyjnym możliwe jest uzyska-nie precyzyjnej odpowiedzi w jaki sposób uzyska-niewielkie zmiany infrastruktury lub procedur wpłyną na poziom obsługi pasażerów. Do pełnego zastosowania narzędzi symulacyjnych wymagana jest znajomość: rozkładów lotów (alternatywnie przepływów i profilu przyby-wania pasażerów); zasad alokacji zasobów; dokładnych informacji operacyjnych; informacji
na temat typów i zachowania pasażerów; a w przypadku dużej rozbudowy – koncepcji za-gospodarowania przestrzennego [22, 31].
Podstawowym narzędziem w omawianej metodzie są mikrosymulacje. Mikrosymulacje to komputerowe modele do celów analitycznych, operujące na poziomie szczegółowości pojedynczej jednostki (człowieka, pojazdu). W mikrosymulacjach stosuje się grupy jedno-stek o takich samych ustalonych cechach charakterystycznych, np. liczbie bagaży, początku i końcu drogi, rozmiarach itp. Na potrzeby symulacji tworzy się modele analizowanej strefy w postaci prostego grafu lub bardziej szczegółowego modelu 2D/3D. Modele zawierają łuki łączące poszczególne strefy, w których mogą znaleźć się jednostki oraz procesory będące punktami obsługi pasażerów. Przejścia łukami mogą być deterministyczne lub probabili-styczne i być różne dla poszczególnych grup jednostek.
Do podstawowych rodzajów mikrosymulacji stosowanych w analizach poziomu obsługi pasażerów należą:
symulacje masowej obsługi,
symulacje tłumu (ang. crowd simulation).
Symulacje masowej obsługi skupiają się na procesach obsługi pasażerów i relacjach prze-pływów pasażerów między poszczególnymi strefami obsługi. Pozwalają na analizę zacho-wania się systemu dla zadanego rozkładu lotu pod względem masowej obsługi, jak długie będą kolejki i czasy oczekiwania, które strefy będą miały największe wykorzystanie i gdzie będą wąskie gardła, ograniczające przepływ [22]. Symulacje te pozwalają na analizę łącz-nego czasu oczekiwania i obsługi pasażerów podróżujących w konkretnych relacjach i dzięki temu znajdują zastosowanie m.in. w analizach czasu przesiadki pasażerów transfe-rowych. W omawianych modelach pasażerowie poruszają się wyłącznie po zdefiniowanych ścieżkach, podążając jeden za drugim. Z tego powodu symulacje masowej obsługi nie służą szczegółowej analizie przestrzennej (np. czy dany korytarz lub przejście nie będzie zbyt wą-skie by swobodnie minęły się potoki pasażerów). Wyniki z symulacji masowej obsługi (np. maksymalny zarejestrowany czas oczekiwania w kolejce) przyrównuje się do standardów IATA poziomu obsługi pasażerów i formułuje wnioski. W przypadku otrzymania zbyt ni-skiego standardu bada się wpływ zmian w modelu na wyniki (np. zwiększenia liczby stano-wisk obsługi).
Rys. 6. Generyczny model do symulacji obsługi w strefie kontroli bezpieczeństwa oraz check-in, wykonany w programie Simio (źródło: [33])
Przykładowym dedykowanym narzędziem służącym do symulacji masowej obsługi jest amerykański program Simio. Możliwe jest w nim zasymulowanie pracy terminala lotnisko-wego z zamodelowanymi strefami obsługi (odprawą check-in, kontrolą bezpieczeństwa, kontrolą dokumentów, strefą komercji, halą odbioru bagażu itd.).
Powszechnie tworzone i stosowane są też autorskie narzędzia, opracowane m.in. na po-trzeby danego portu lotniczego lub przeprowadzenia badań naukowych [17, 19].
Symulacje tłumu charakteryzują się realistycznie zamodelowanym zachowaniem pasaże-rów i zaawansowaną logiką poruszania się ludzi, pozwalającą na symulację swobodnego przemieszczania się pasażerów po lotnisku. Umożliwiają określenie najczęściej wybiera-nych ścieżek przez pasażerów, identyfikację miejsc powstawania zatorów oraz wygenero-wanie map gęstości tłumu [24]. Symulacje tłumu, podobnie jak symulacje masowej obsługi, pozwalają na odwzorowanie procesów obsługi pasażerów. Oferują jednak zwykle mniej op-cji z tego zakresu, co przekłada się na wyniki o mniejszym stopniu szczegółowości.
Dzięki symulacjom tłumu możliwe jest na przykład zweryfikowanie czy zaprojektowane pomieszczenia nie będą zbyt małe dla prognozowanych przepływów pasażerów, czy zapro-jektowana strefa kolejkowania będzie w pełni wykorzystywana, czy pojedynczy ciąg scho-dów ruchomych będzie wystarczający do transportu napływających pasażerów, w jakim cza-sie może odbyć się ewakuacja terminala albo czy krzyżujące się potoki pasażerów nie spo-wodują zatorów [24]. Symulacje tłumu dają bardzo dokładne wyniki, ale wymagają szcze-gółowych danych wejściowych. Do ich zastosowania niezbędna jest znajomość planów po-mieszczeń, co na etapie koncepcyjnego projektowania przyszłej infrastruktury (np. w per-spektywie 10 lat) może być niemożliwe lub bardzo nieprecyzyjne. Stosowanie symulacji tłumu nie ma zatem uzasadnienia, gdy potrzebna jest jedynie informacja o niezbędnej liczbie punktów procesowych i ich powierzchni, w celu utrzymania określonego standardu obsługi pasażerów w przyszłości. Stosowanie symulacji tłumu jest wskazane, gdy istniejąca strefa obsługi lub część terminala nie działa prawidłowo, mimo teoretycznie prawidłowych roz-miarów infrastruktury (wyznaczonych przy pomocy kalkulacji) oraz zawsze gdy finalizo-wany jest projekt budowy/rozbudowy infrastruktury i zachodzi podejrzenie, że może ona generować problemy w przepływie pasażerów (np. ze względu na nieregularny kształt stref procesowych lub krzyżowanie się potoków pasażerów). Przykładowym programem stoso-wanym do symulacji tłumu jest brytyjski MassMotion, posiadający dedykowane narzędzia do analizy poziomu obsługi pasażerów według standardów IATA [2] (rys. 7).
Rys. 7. Mapa gęstości tłumu w terminalu lotniska Pekin Daxing, utworzona na podstawie symulacji tłumu w programie MassMotion (źródło [24])
Profesjonalne programy do mikrosymulacji wykorzystywane są zarówno przez zarządzających portami lotniczymi do własnych analiz operacyjnych jak i przez firmy inży-nieryjno-doradcze projektujące lotniska oraz dokonujące kompleksowych analiz funkcjono-wania portów lotniczych. Specjalizowane programy zawierają m.in. gotowe biblioteki z obiektami symulującymi poszczególne elementy lotniska (np. stanowisko odprawy check-in, stanowisko kontroli dokumentów, poczekalnię odlotową).
4. Podsumowanie
Poziom obsługi pasażerów w porcie lotniczym, wyrażony m.in. poprzez czas oczekiwa-nia w kolejce oraz powierzchnię przypadającą na 1 pasażera jest jednym z kluczowych pa-rametrów charakteryzujących proces odprawy w terminalu lotniska. Tematyka poziomu ob-sługi pasażerów, która od lat jest rozwijana w literaturze naukowej i branżowej, zyskała ostatnio na popularności wraz z wprowadzeniem automatycznych systemów detekcyjnych i rozwojem sztucznej inteligencji, pozwalających na bieżące monitorowanie jakości obsługi oraz na prognozowanie jej zmian w przyszłości. Obecne trendy wskazują też na zyskiwanie na znaczeniu analiz symulacyjnych, które pozwalają na precyzyjne oszacowanie sytuacji operacyjnej w terminalu zarówno w krótkim, jak i długim horyzoncie czasowym.
Podsumowując rozważania w artykule, poziom obsługi pasażerów pełni istotną rolę ze względu na szereg powodów:
jego spadek poniżej akceptowalnego poziomu wskazuje na konieczność rozbudowy lub optymalizacji infrastruktury lub zmiany stosowanych procedur,
jest kluczowy do prawidłowego określenia parametrów przepustowości,
wpływa bezpośrednio na zadowolenie pasażerów i tym samym jest miarą jakości ofero-wanego produktu lotniskowego,
odpowiednio wysoki poziom obsługi pasażerów przekłada się na zapewnienie dystansu fizycznego między pasażerami, który jest istotny w czasie pandemii COVID-19,
ma znaczący wpływ na czas przesiadki pasażerów (MCT – Minimum Connection Time) i przez to na atrakcyjność oferty transferowej lotniska dla linii lotniczych,
pozwala na zdefiniowanie wymiarów projektowanych stref obsługi pasażerów.
Tym samym zachodzi konieczność regularnego monitorowania i szczegółowego badania zapewnianego poziomu obsługi pasażerów. Analizy poziomu obsługi pasażerów przepro-wadza się zarówno w czasie rzeczywistym (analizy operacyjne), jak i w formie prognostycz-nej. Te pierwsze pozwalają m.in. na identyfikację zapewnianego w danej chwili standardu obsługi oraz dynamiczne zarządzanie obsadą personelu. Analizy prognostyczne wykorzy-stywane są przede wszystkim przy tworzeniu analiz na potrzeby dokumentów strategicznych takich jak plan generalny lotniska oraz przy projektach rozbudowy i optymalizacji stref ob-sługi na lotnisku.
Wyróżnia się cztery podstawowe grupy metod badawczych poziomu obsługi w oparciu o kryteria wymierne: metody obserwacyjne, metody detekcyjne, metody kalkulacyjne oraz metody symulacyjne. W przypadku oceny poziomu obsługi pasażerów w oparciu o kryteria niewymierne stosuje się przede wszystkim badania satysfakcji wykonywane metodą ankie-tową w formie tradycyjnej lub elektronicznej.
Metody obserwacyjne oraz detekcyjne pozwalają na określanie poziomu obsługi pasaże-rów w czasie rzeczywistym, przez co znajdują zastosowanie w analizach operacyjnych.
Jedną z największych zalet metod detekcyjnych jest możliwość analizowania oraz publiko-wania na bieżąco wyników pomiarów (np. czasu oczekipubliko-wania w kolejce) w Internecie lub na ekranach na lotnisku, wpływając tym samym na wybory podejmowane przez pasażerów. Metody detekcyjne, w połączeniu z rozbudowanymi programami analitycznymi, pozwalają na prognozowanie zmian poziomu obsługi w przyszłości.
Metody kalkulacyjne są najczęściej stosowane do długoterminowej analizy poziomu ob-sługi pasażerów. Sprawdzają się w przypadku szacunkowego określania zapewnianego po-ziomu obsługi pasażerów oraz do określenia niezbędnych rozmiarów infrastruktury.
Metody symulacyjne zapewniają bardzo szczegółowe podejście do analiz poziomu ob-sługi pasażerów, dając najlepsze wyniki dla diagnozy przyszłej sytuacji oraz szczegółowe informacje na temat stanu obecnego. Spośród metod symulacyjnych wyróżnia się symulacje masowej obsługi skupiające się na przebiegu procesów obsługi pasażerów i relacjach prze-pływów pasażerów między poszczególnymi strefami obsługi oraz symulacje tłumu, pozwa-lające na symulację swobodnego poruszania się pasażerów po lotnisku, w celu określenia ścieżek wybieranych przez pasażerów, identyfikacji miejsc powstawania zatorów oraz wy-generowania map gęstości tłumu. Dzięki metodom symulacyjnym możliwe jest uzyskanie precyzyjnej odpowiedzi jak nawet niewielkie zmiany infrastruktury lub procedur wpłyną na poziom obsługi pasażerów.
Bibliografia
1. Adeke, P.T. (2018). Modelling of queuing process at airport check-in system: a case study of Manchester and Leeds-Bradford airports, Nigerian Journal of Technology, Volume 37, No. 1, 35–43.
2. Afzalzada, N., Misra, A. (2020). Case study: Streamlining Sea-Tac Airport via passenger simulation, Con-sulting-Specifying Engineer, (dostęp 10.07.2020) https://www.csemag.com/articles/case-study-streamli-ning-sea-tac-airport-via-passenger-simulation/
3. Airport Research Center, Level of Service Assessment, (dostęp 11.07.2020) https://arc.de/consul-ting/level-of-service-assessment/
4. Airports Council International. (2013). Recommended Practice 300A12 - Manual Measurement of Pas-senger Process Times and KPI’s, Montreal.
5. Arup, Responding in real-time: digital efficiency comes to Dubai International, (dostęp 12.07.2020) https://www.arup.com/projects/digital-efficiency-dubai-international
6. Ashford, N.J., Mumayiz, S.A., Wright, P.H. (2011). Airport Engineering. Planning, designing, and deve-lopment of 21st-century airports. Fourth edition, John Wiley & Sons INC, New Jersey.
7. Bezzera, G.C.L, Gomes, C.F. (2016). Measuring airport service quality: A multidimensional approach. Journal of Air Transport Management, Volume 53, 85–93.
8. Blip Systems (dostęp 07.03.2018), http://blipsystems.com/
9. Borille, G.M.R., Correia, A.R. (2013). A method for evaluating the level of service arrival components at airports, Journal of Air Transport Management, 27, 5–10.
10. Bosch, Video based solution for queue management. (dostęp 11.07.2020) https://media.boschsecu- rity.com/fs/media/pb/images/news/customer_stories/budapest_airport/budapest-airport-best-practise-bo-sch-sss.pdf
11. CAPSE - Civil Aviation Passenger Service Evaluation (2018). Airport service evaluation report, (dostęp 10.07.2020), http://file.veryzhun.com/buckets/m_capse/keys/8bfed198a8fe579f7c331e0251487e9e.pdf. 12. Correira, A.R., Wirasinghe, S.C., de Barros, A.G. (2008). A global Index for level of service evaluation at
airport passenger terminals, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Volume 44, Issue 4, 607–620.
13. Filho, D. P. P., Müller, C., Wang, P. T. (2016). Peak hour evaluation - a methodology based on Brazilian airports, Journal of Transport Literature, Volume 10 no. 4.
14. Hong, S., Choi, D., Chae, J. (2020). Exploring different airport users’ service quality satisfaction between service providers and air travelers, Journal of Retailing and Consumer Services, Volume 52.
16. IATA. (2019). Airport Development Reference Manual, 11th edition, Montreal-Geneva.
17. Kierzkowski, A., Kisiel, A., Pawlak, M. (2018). A Method for Passenger Level of Service Estimation at the Airport Landside, Contemporary Complex Systems and Their Dependability, 281–291.
18. Kierzkowski, A., Kisiel, T., (2017), Evaluation of a Security Control Lane with the Application of Fuzzy Logic, 10th International Scientific Conference Transbaltica 2017: Transportation Science and Techno-logy, Procedia Engineering Volume 187, 656 – 663.
19. Kierzkowski, A., Kisiel, T., Pawlak, M. (2018). Passenger Level of Service Estimation Model for queueing systems at the airport, , Archives of Transport, Volume 47, Issue 3, 29–38.
20. Konvergence, Improve Airport Queuing – A simple ‘no-tech’ approach for busy airports, (dostęp 11.07.2020) http://www.konvergence.co.uk/improve-airport-queuing/
21. Malarski, M. (2006). Inżynieria ruchu lotniczego, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, War-szawa.
22. Metzner, N. (2019). A comparison of agent-based and discrete event simulation for assessing airport ter-minal resilience, Transportation Research Procedia, Volume 43, 209–218.
23. Mota, M. M. et al. (2020). Creating the future airport passenger experience: IMHOTEP, European Model-ling Simulation Symposium, Athens, Greece.
24. Oasys Software (dostęp 05.05.2019). Beijing International Airport MassMotion, http://www.oasys-so-ftware.com/casestudies/casestudy/Beijing_Int_Airport_MassMotion
25. Orsini, F., Gastaldi, M., Mantecchini, L., Rossi, R. (2019). Neural networks trained with WiFi traces to predict airport passenger behaviour, 2019 6th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS), 1-7.
26. Pantouvakis, A., Renzi, M.F. (2016). Exploring different nationality perceptions of airport service quality, Journal of Air Transport Management, Volume 52, 90–98.
27. Pivac, J., Stimac, I., Bracic, M., Steiner, S. (2020). The impact of the level of service on dimensioning airport passenger terminal, 21st International Symposium on Quality. Quality – yesterday, today,
tomor-row, Crikvenica, Croatia.
28. Prentice, C., Kadan, M. (2019). The role of airport service quality in airport and destination choice, Journal of Retailing and Consumer Services, Volume 47, 40–48.
29. Rolim, P.S. W., Correia, A.R., Borille, G.M.R. (2018). A method to evaluate determinant factors on airport check-in level of service, Proceedings of the Institution of Civil Engineers – Transport, 2018, 1–13. 30. Rynek Lotniczy, Statystyka w oku kamery na Katowice Airport, (dostęp 11.07.2020)
https://www.rynek-lotniczy.pl/mobile/statystyka-w-oku-kamery-na-katowice-airport--4879.html
31. Schultz, M., Fricke, H. (2011). Managing Passenger Handling at Airport Terminals. Individual-based Approach for Modeling the Stochastic Passenger Behavior, Ninth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM2011).
32. SITA. (2014). Passenger Counting and Tracking Technology, Genewa.
33. Szymczak, R. (2018). Praca magisterska: Symulacyjna analiza wpływu podziału strefy kontroli bezpie-czeństwa na jej przepustowość, Wydział Transportu Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
34. Transportation Research Board. (2011). Passenger Level of Service and Spatial Planning for Airport Ter-minals, ACRP Report 55, Waszyngton D.C.
35. Veovo, Veovo Launches AI-powered Live Passenger Forecasting with Keflavik Airport as First-adopters, (dostęp 12.07.2020) https://veovo.com/discover/news/live-passenger-forecasting-keflavik-airport/ 36. Wibowo, S.S., Fadilah, S.R. (2018). Queuing analysis using Viswalk for check-in counter: Case study of
Lombok Praya International Airport, MATEC Web Conference, Volume 181.
Metody badawcze poziomu obsługi pasażerów
w porcie lotniczym
Streszczenie. Poziom obsługi pasażerów w porcie lotniczym jest miarą jakościową usług
świadczonych pasażerom przez lotnisko. Może być rozpatrywany w kategoriach kryteriów wymiernych - wyrażonych liczbowo, lub niewymiernych - będących przede wszystkim subiektywnym odczuciem. IATA wypracowała ogólnoświatowe standardy poziomu obsługi
Copyright © 2020 Szymczak R.
This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License
pasażerów w poszczególnych strefach procesowych terminala poprzez parametry maksymal-nego czasu oczekiwania w kolejce oraz powierzchni przypadającej na jedmaksymal-nego pasażera. Ofe-rowany przez port lotniczy poziom obsługi pasażerów wpływa na zadowolenie podróżnych, a także na atrakcyjność lotniska dla linii lotniczych. Jest bezpośrednio powiązany z wielkością infrastruktury terminalowej, dlatego musi być uwzględniany na etapie projektowania portów lotniczych. Spadek poziomu obsługi sygnalizuje konieczność rozbudowy istniejących stref procesowych lub zmiany stosowanych procedur. Ponadto zdefiniowanie poziomu obsługi pasażerów jest niezbędne do prawidłowego określenia przepustowości terminala i parametrów koordynacyjnych. W artykule przedstawiono istotność zagadnienia poziomu obsługi pasaże-rów w porcie lotniczym oraz metody wyznaczania poziomu obsługi dla etapów projektowania i eksploatacji lotniska. Wyjaśnione zostały metody obserwacyjne, detekcyjne, kalkulacyjne oraz symulacyjne. Omówiono wady i zalety poszczególnych sposobów określania poziomu obsługi pasażerów w porcie lotniczym oraz sformułowano zalecenia dotyczące ich stosowa-nia.
