1.4億元，這是2009年海南航空集團的節能減排小組通過燃油監控系統等措施為公司節省的燃油費。對此，海航信息管理部副總經理唐立超很興奮，她說，利用商業智能，這家國內最大的地方航空公司通過對QAR(Quick Access Recorde，快速存取記錄器)數據、運行控制系統、訂座系統、氣象系統等十多個一線生產系統的整合分析，對與燃油相關的KPI指標進行有效監控，從而有效地減少了燃油消耗。

　　2008年6月，當海航推出這項舉措之日，正是全行業遭遇高油價的沖擊之時。三大航空公司紛紛推出各種節油舉措：南航調整了部分國際航班，對盈利不理想的長距離航班進行調整。而國航在2009年實施了優化航路、飛機瘦身、APU節油等71項措施;東航則號召各個分公司推出節油減排，比如武漢分公司每天到油料公司去測量航油密度，與每天的加油單相對照，減少實際誤差;防止油料受污染而降低燃料的燃燒效率。

　　節油一直是航空業孜孜以求的目標。2008年是全行業告別黃金時代、步入灰暗的一年。這年上半年，全球共有25家規模不等的航空公司因為國際油價高漲停止運營或破產，而當時國內三大航的燃油成本約占40%以上，海航的燃油成本也在40%到50%之間徘徊。

　　由于航空業的激烈競爭，基于IT之上的精細化管理以節省燃油，成為各家的秘密武器。

　　量化管理

　　對于海航來說，這一措施的實施起源于運行控制部門的訴求，“當飛機離地后，飛行員是否按照正常的軌跡在飛?油是加得過多還是少了?”面對來自業務部門的訴求，海航信息管理部門在他們可能搜索的范圍內尋找國內樣本，可惜一無所獲。

　　海航信息管理部注意到每架飛機上都有QAR數據，每兩秒鐘就會記錄一次飛機的基礎數據，一個航班的QAR數據量近10萬個，包括航路航向、高度等，是用于監控、記錄大量飛行參數、數據的機載設備。過去，QAR數據在航空公司中比較多地應用在飛行安全監控方面的分析上。這些基礎數據是否可以利用于節油呢?

　　起初，他們派出了十多個人到機場蹲點，將每一趟航班的QAR數據都采集下來進行分析，后來逐漸擴大范圍，逐步將QAR數據與訂座系統、運行控制系統、生產調度系統、機務維修系統等進行整合，幾乎整合了所有一線的生產運行系統。最終將散落在各個部門、各個相關人員手中的航班計劃、飛行計劃、放行單、任務書、運行網、耗油報告、航線分析以及風向等信息集中處理分析。

　　由于燃油消耗與很多因素有關系，包括航路、天氣、飛機載重的因素，為此，根據業務人員的經驗，每一項參數與燃油消耗之間的關系，被設定為一個百分比例的關聯值。對于那些無法改變的因素，比如雷雨天氣必須繞行帶來的耗油等因素，海航將不會考慮在節油因素中。而對于重點的因素，其占據的耗油因素，比如飛行員的原因等，將會被細化出來，并被用于采取節油措施的參考。

　　以2008年北京飛合肥的一個航班為例，該次航班會整合飛機因素、高度、機組多加燃油耗油、距離、風、機組操作原因等數值進行分析，摒棄比如風向、雷雨等不可控的自然因素后，最后得出的主要原因是，這次航班多走了9公里，所以實際用油比計劃用油多耗了油量。那么海航就可以對這一因素進行管理。

　　這樣的分析主要依賴于數據的積累，隨著系統上線時間越長，數據積累到一定程度后，它的分析優勢才會表現出來。最終，分析結果將主要歸結于三大因素：航線設計、飛機性能、飛行員因素。對于三種結果的推論，唐立超對此做了進一步解釋：在航線的分析上，她舉了一個簡單的例子，“在海航的某個國內航線上，我們發現所有飛機飛這條航線都很耗油?！彼M一步分析，這個結論的來源，首先建立在對很多數據的綜合分析上，通過對相關值的分析，排除掉飛行員的因素、飛機本身的因素，他們發現，這些飛機飛到一定的高度就不再往上飛了，在某些特定高度上飛機耗油是相對較高的，是不是航路本身的設計上有問題呢?這些問題將最終反饋到業務部門，他們將就此事及時地與相關部門進行溝通。

　　而對于飛機性能的分析，如果所有飛行員飛這架飛機都出現比計劃用油更多的耗油量，那么情況就很明顯，這架飛機的某些性能已經出現衰減。機務維修部門在維修時會加以注意，雖然每家航空公司都有一套國際通行的維修體系，但是這樣的參考將會更有利于進一步優化調整。

　　同時，對于節油的主要因素飛行員。過去，海航和很多航空公司一樣，設立飛行員節油獎鼓勵飛行員節油。但是，通過這一系統對每一個飛行員的飛行記錄的比對，海航發現，飛行員出現兩種情況：有的飛行員持續性用油在正負偏差百分之幾的偏差范圍內，而有部分飛行員則出現持續性多帶油情況。海航對后者進行有針對性的培訓，推動飛行員技術的提升。

　　“傳統的航空公司沒有辦法細化到這個程度，通過這項技術，通過對采集的數據進行規律性的分析，從而很快量化并發現問題所在?！碧屏⒊硎?。

　　下一步計劃

　　唐立超認為，在這項措施的推行中，最關鍵的問題在于數據管理問題。她解釋說，由于這項措施涉及到大規模的數據應用，整合了大量業務部門的數據，包括飛行部的數據、財務部的數據。而各個部門之間對于某些數據的定義不同。“比如，計財部對于飛行時間的定義是，輪胎在地上滑行直至降落于地面的時間。而飛行部則認為，地面滑行時間不應計入飛行時間，飛行時間的計算應該從飛機離開地面起算。”她說。

　　為此，海航的總裁王英明專門召開會議，專門討論標準的制定問題。通過自上而下的推動，最終制定了統一的數據標準。與此同時，數據的準確性也是另一個需要關注的問題。海航通過一年多持續不斷對數據的清理，并在內部通過對業務部門的督促，加強了數據錄入的準確性和及時性，目前，數據的準確率達到了93%。

　　不過，唐立超透露，目前這只是海航第一階段的工作，第二階段的工作還在進行。2010年，海航將會把貨運系統整合到這一平臺上來，讓分析更加精確。

　　與此同時，海航也在尋找第三方公司，計劃深入挖掘數據，尋找統計學上的各種算法，提高整個分析模型的準確率。在目前看來，最初的分析模型只是基于業務部門的經驗，做了一個簡單的分析對比?！氨热?，我們設定70%的比重造成耗油，但是實際上我們并不清楚70%和75%的差距有多大?實際上不是那么準確?！碧屏⒊f。而按照大約5000元一噸的燃油計算，最后分析出來的結果也就存在較大的差異了。

　　現在，通過系統，海航精確查詢到了實際運行中影響燃油使用效率的因素，解決了海航過去單憑理論值進行決策的局面，將事后被動處理變為事前預警，提升了節油的效率?！霸诮窈笪覀儗⑦M一步發揮以IT促進商業效率的價值。”唐立超說。