空港運用で本当に問われるのは「どこが混んでいるか」ではなく、「どの工程で、何分・何人分が詰まり、どこへ波及しているか」です。保安検査の数分の遅れが、搭乗遅れ・出発遅延・乗継失敗・旅客クレームへ連鎖します。
関係者は空港会社・航空会社・保安会社に分かれ、人数カウントだけでは共通言語になりにくい。HULIXは旅客の3Dフローを共通データに変換し、レーン運用と人員配置の判断軸を提供します。
保安検査・手荷物・搭乗口の行列と処理能力を3Dで可視化し、空港会社・航空会社・保安会社の改善協議を支援します。
LiDARで旅客一人ひとりの位置・速度・滞留を捉え、人数カウントを超えた行列・処理能力の評価ができます。
顔・属性は記録せず、点群と動線データのみで分析。空港の高い情報管理要件に適合します。
2〜4週間の短期診断で工程ごとのボトルネックを可視化し、必要に応じて常設モニタリングへ展開できます。
行列が読めない 保安検査場の待ち時間がピーク時に予測できない。
滞留の発生点が不明 手荷物・搭乗口・到着導線のどこで詰まっているか説明できない。
関係者で議論しにくい 空港会社・航空会社・保安会社で共通データが乏しい。
工程別の3D観測 保安検査・手荷物・搭乗口・到着導線の旅客流をLiDARで捉え、行列長と滞留を時系列で取得。
処理能力のAI診断 レーン別処理能力とボトルネック地点を自動で抽出し、関係者協議の根拠を作る。
施策の前後比較 レーン開閉・人員配置・誘導サインの効果をBefore/Afterで定量化。
保安検査・行列分析 待ち時間とレーン別処理能力をピーク時に把握。
手荷物エリアの滞留 預け入れ・受取の詰まりを工程別に切り分け。
搭乗口・到着導線 ボトルネックと旅客体験悪化リスクを定量化。
レーン運用の効果検証 人員配置とレーン開閉の前後比較。
誘導サイン改善 案内変更の効果をデータで説明。
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