class: center, middle, inverse, title-slide # 航班延误分析及管理启示 ## 数据分析的作用 ### 吴燕丰 ### 2018/11/11 --- # 内容 -- - 航班产生的运营数据 -- - 航班延误统计分析 -- - 延误波及效应及其管理启示 -- - 航班运营数据的可能应用方向 --- # 航班产生的运营数据 航班甘特图 .center[] 航班计划 V.S. 航班实际执行 .pull-left[ - 计划起飞时间 - 计划到达时间 ] .pull-right[ - 实际起飞时间 - 实际到达时间 ] --- # 航班产生的运营数据
--- # 航班延误统计分析 .pull-left[ 相关管理部门,可能关心的问题: - 哪些机场航班延误比较多? - 哪些时段航班延误比较多? - 哪些机队航班延误比较多? ] .pull-right[ |延误时间(分钟)|延误等级| |:--------------:|:------:| | 0 < t <= 30|1| | 30 < t <= 60|2| | 60 < t <= 120|4| | 120 < t <= 240|6| | 240 < t <= `\(\infty\)`<sup>*</sup>|8| ] .footnote[ [*] `\(\infty\)`:无穷大。 ] --- ### 按机场和时间区间延误统计<sup>*</sup>
.footnote[ [*] 2017年度夏秋航季延误统计结果(MU) ] --- ### 按延误原因延误统计<sup>*</sup>
.footnote[ [*] 基于2017年夏秋航季航班数据统计 ] --- # 延误时间分类和归因 主动延误和被动延误(源发和继发?)  -- .pull-left[ |航班|实际延误|主动|被动| |:--:|:------:|:------:|:------:| |MU5868|30分钟|30分钟|0分钟| |MU5913|25分钟|0分钟|25分钟| |MU5914|20分钟|0分钟|20分钟| ] -- .pull-right[ |主动+波及延误| |:-------:| |30+25+20| |0分钟| |0分钟| ] --- # 航班延误的波及效应 .center[  ] --- # 多重波及导致的繁杂 .center[  ] --- # 管理启示 - 从业务流程等管理角度,分析“**波源**”产生的根源 - 加强对“**波源**”相应瓶颈业务的资源保障,杜绝或缓解波及效应 - 持续监督(通过统计分析),不断改进 --- # 航班运营数据的作用 - 还原航班调度历史状态 - 事后复盘 - 进行无时间约束航班恢复 - 对不确定性运营环境进行统计 - 基于事后统计分析,提供运营管理建议: - 航班延误减少建议 - 帮班计划排版改进建议 - ··· --- class: center, middle # 谢谢! 请指正  