アメリカン航空：Iterativeバッチマクロを使用してスケジュール処理を最適化
アメリカン航空の運航整備戦略計画部門は、Alteryxを活用してスケジュール処理時間を99％短縮しました。Alteryxは、新しいスケジュールのインサイトを提供してこれまで不可能だったデータ分析を可能にするための鍵となりました。反復バッチマクロを使用して、修正の赤字が入った印刷スケジュールという極度に手作業のプロセスから、30人分以上の工数を4分のプロセスに移行しました。
今後のスケジュールを分析して、航空機が定期的な保守をすべて実施するのに十分な時間を地上で確保できるようにします。288を超える目的地がありますが、メンテナンスを行うのに適格であるのは39か所のみです。航空機の型式は27種類あり、特定の航空機の型式に対して特定の目的地のみが評価されているため、スケジュールが作成された時点で組み込めるかを確認しなければならない大きなジグソーパズルのピースのようなものです。
進行ファイルを取得します。これはCSVファイルのスケジュールレポートです。たとえば、レポートでは航空機がJFKからLAXに移動し、LAに1時間とどまってからJFKに戻ることを示します。JFKの後はどうなりますか？わかりません。この進行ファイルには、これら2つをリンクする方法がありませんが、それはレポートを適切に分析するために必要なものです。したがって、私たちがほしいのは、航空機に予定されているフライトの線形表示である飛行経路です。その飛行経路をデータ形式に作成する必要があります。
スケジュール分析の概要
- AirVision経由でネットワークプランニングから.csv形式の進行ファイルを受け取ります
- Alteryxモデルは、データ形式の進行ファイルから飛行経路を再作成します
- Alteryxモデルは、さまざまなMXの適格性または違反について、フライトの旋回と経路を分析します
- AlteryxはデータをMosaicデータベースに出力します
- 出力は、Tableauを使用したさらなる分析と可視化のために、Teradataデータベースに保存されます
反復バッチマクロ
- 飛行経路を再構築するための鍵
- 完全なデータがバッチマクロに入力されます
- このデータは反復マクロに送られます
- 反復マクロは、2つのデータセットをバッチマクロに出力します
- 基準を満たしたセット1レコード
- 基準を満たさなかったセット2レコード
- その後、両方のレコードセットが反復マクロにプッシュバックされます
- このタイプの「複合」マクロを使用するのは、反復で両方のレコードセットをループする必要がある場合です
- 1つのセットはそれ自体で継続的に構築されます
- すべてのレコードがなくなると、2番目のセットは減少し、マクロを終了します。
バッチマクロは、1つのワークフローで複数回実行されます。バッチマクロへの入力である各レコードに対して1回実行され、各実行後に出力を作成します。入力をワークフローにグループ化することにより、パフォーマンスを改善できます。たとえば、27機すべての航空機の全データを一度に実行していることでワークフローに時間がかかっていると気づいた場合、バッチマクロを使用して1回ごとに1機分の航空機データを入れることができるため、 ワークフローで実行するデータはわずかですみます。あなたがプログラミングの世界の方なら、これはあなたのForループのようなものです。
条件を満たすまで反復マクロが実行されます。プログラミングの世界では、これがWhileループになります。その条件を満たすレコードごとにワークフローを流れ、条件を満たさない場合、最終的に条件を満たすまでその反復を繰り返します。したがって私がやっていることは、その反復マクロを使用してそれをバッチマクロのシェル内に配置し、複数の出力がその反復マクロを循環できるようにすることです。本質的に再帰的な結合を行うことができ、サイズが縮小している出力が得られただけでなく、各レコードに基づいてその飛行経路を構築することができました。
Alteryxを使用して、これまでのプロセスから効率を99.5％向上させました。これはものすごい進歩です。このプロセス全体では、30日間のスケジュール1件に対して約30人分の工数、Excelブックで約3時間かかりました。以前は45分かかるVBAモデルを使用していました。今ではAlteryxモデルを使用して、30日間のスケジュール1件につき8分で完了できます。その時間の半分は、実際には単にデータベースに接続するプロセスです。実際の作業処理時間は約4分ですが、これは30日間のスケジュールに対してです。Alteryxを使用すると、同じモデルを過去に遡って実行できるため、2年分戻ることにします。そうすると、Excelでは30日分がやっとでしたが、2年分のデータを処理できます。これは相当効果があります！
