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　　1.4亿元，这是2009年海南航空集团的节能减排小组通过燃油监控系统等措施为公司节省的燃油费。对此，海航信息管理部副总经理唐立超很兴奋，她说，利用商业智能，这家国内最大的地方航空公司通过对QAR（Quick Access Recorde，快速存取记录器）数据、运行控制系统、订座系统、气象系统等十多个一线生产系统的整合分析，对与燃油相关的KPI指标进行有效监控，从而有效地减少了燃油消耗。

　　2008年6月，当海航推出这项举措之日，正是全行业遭遇高油价的冲击之时。三大航空公司纷纷推出各种节油举措：南航调整了部分国际航班，对盈利不理想的长距离航班进行调整。而国航在2009年实施了优化航路、飞机瘦身、APU节油等71项措施；东航则号召各个分公司推出节油减排，比如武汉分公司每天到油料公司去测量航油密度，与每天的加油单相对照，减少实际误差；防止油料受污染而降低燃料的燃烧效率。

　　节油一直是航空业孜孜以求的目标。2008年是全行业告别黄金时代、步入灰暗的一年。这年上半年，全球共有25家规模不等的航空公司因为国际油价高涨停止运营或破产，而当时国内三大航的燃油成本约占40%以上，海航的燃油成本也在40%到50%之间徘徊。

　　由于航空业的激烈竞争，基于IT之上的精细化管理以节省燃油，成为各家的秘密武器。

　　量化管理

　　对于海航来说，这一措施的实施起源于运行控制部门的诉求，“当飞机离地后，飞行员是否按照正常的轨迹在飞？油是加得过多还是少了？”面对来自业务部门的诉求，海航信息管理部门在他们可能搜索的范围内寻找国内样本，可惜一无所获。

　　海航信息管理部注意到每架飞机上都有QAR数据，每两秒钟就会记录一次飞机的基础数据，一个航班的QAR数据量近10万个，包括航路航向、高度等，是用于监控、记录大量飞行参数、数据的机载设备。过去，QAR数据在航空公司中比较多地应用在飞行安全监控方面的分析上。这些基础数据是否可以利用于节油呢？

　　起初，他们派出了十多个人到机场蹲点，将每一趟航班的QAR数据都采集下来进行分析，后来逐渐扩大范围，逐步将QAR数据与订座系统、运行控制系统、生产调度系统、机务维修系统等进行整合，几乎整合了所有一线的生产运行系统。最终将散落在各个部门、各个相关人员手中的航班计划、飞行计划、放行单、任务书、运行网、耗油报告、航线分析以及风向等信息集中处理分析。

　　由于燃油消耗与很多因素有关系，包括航路、天气、飞机载重的因素，为此，根据业务人员的经验，每一项参数与燃油消耗之间的关系，被设定为一个百分比例的关联值。对于那些无法改变的因素，比如雷雨天气必须绕行带来的耗油等因素，海航将不会考虑在节油因素中。而对于重点的因素，其占据的耗油因素，比如飞行员的原因等，将会被细化出来，并被用于采取节油措施的参考。

　　以2008年北京飞合肥的一个航班为例，该次航班会整合飞机因素、高度、机组多加燃油耗油、距离、风、机组操作原因等数值进行分析，摒弃比如风向、雷雨等不可控的自然因素后，最后得出的主要原因是，这次航班多走了9公里，所以实际用油比计划用油多耗了油量。那么海航就可以对这一因素进行管理。

　　这样的分析主要依赖于数据的积累，随着系统上线时间越长，数据积累到一定程度后，它的分析优势才会表现出来。最终，分析结果将主要归结于三大因素：航线设计、飞机性能、飞行员因素。对于三种结果的推论，唐立超对此做了进一步解释：在航线的分析上，她举了一个简单的例子，“在海航的某个国内航线上，我们发现所有飞机飞这条航线都很耗油。”她进一步分析，这个结论的来源，首先建立在对很多数据的综合分析上，通过对相关值的分析，排除掉飞行员的因素、飞机本身的因素，他们发现，这些飞机飞到一定的高度就不再往上飞了，在某些特定高度上飞机耗油是相对较高的，是不是航路本身的设计上有问题呢？这些问题将最终反馈到业务部门，他们将就此事及时地与相关部门进行沟通。

　　而对于飞机性能的分析，如果所有飞行员飞这架飞机都出现比计划用油更多的耗油量，那么情况就很明显，这架飞机的某些性能已经出现衰减。机务维修部门在维修时会加以注意，虽然每家航空公司都有一套国际通行的维修体系，但是这样的参考将会更有利于进一步优化调整。

　　同时，对于节油的主要因素飞行员。过去，海航和很多航空公司一样，设立飞行员节油奖鼓励飞行员节油。但是，通过这一系统对每一个飞行员的飞行记录的比对，海航发现，飞行员出现两种情况：有的飞行员持续性用油在正负偏差百分之几的偏差范围内，而有部分飞行员则出现持续性多带油情况。海航对后者进行有针对性的培训，推动飞行员技术的提升。

　　“传统的航空公司没有办法细化到这个程度，通过这项技术，通过对采集的数据进行规律性的分析，从而很快量化并发现问题所在。”唐立超表示。

　　下一步计划

　　唐立超认为，在这项措施的推行中，最关键的问题在于数据管理问题。她解释说，由于这项措施涉及到大规模的数据应用，整合了大量业务部门的数据，包括飞行部的数据、财务部的数据。而各个部门之间对于某些数据的定义不同。“比如，计财部对于飞行时间的定义是，轮胎在地上滑行直至降落于地面的时间。而飞行部则认为，地面滑行时间不应计入飞行时间，飞行时间的计算应该从飞机离开地面起算。”她说。

　　为此，海航的总裁王英明专门召开会议，专门讨论标准的制定问题。通过自上而下的推动，最终制定了统一的数据标准。与此同时，数据的准确性也是另一个需要关注的问题。海航通过一年多持续不断对数据的清理，并在内部通过对业务部门的督促，加强了数据录入的准确性和及时性，目前，数据的准确率达到了93%。

　　不过，唐立超透露，目前这只是海航第一阶段的工作，第二阶段的工作还在进行。2010年，海航将会把货运系统整合到这一平台上来，让分析更加精确。

　　与此同时，海航也在寻找第三方公司，计划深入挖掘数据，寻找统计学上的各种算法，提高整个分析模型的准确率。在目前看来，最初的分析模型只是基于业务部门的经验，做了一个简单的分析对比。“比如，我们设定70%的比重造成耗油，但是实际上我们并不清楚70%和75%的差距有多大？实际上不是那么准确。”唐立超说。而按照大约5000元一吨的燃油计算，最后分析出来的结果也就存在较大的差异了。

　　现在，通过系统，海航精确查询到了实际运行中影响燃油使用效率的因素，解决了海航过去单凭理论值进行决策的局面，将事后被动处理变为事前预警，提升了节油的效率。“在今后我们将进一步发挥以IT促进商业效率的价值。”唐立超说。

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