โครงสร้างของสายการบินต่างๆ

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสเปนสองแห่ง UPM และ URJC ร่วมกับนักวิจัยของ MIT ได้พัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ประเมินการแข่งขันระหว่างสายการบิน ทั้งสายการบินแบบดั้งเดิมและสายการบินต้นทุนต่ำ และรถไฟความเร็วสูง วิธีการใหม่นี้สามารถประเมินการกระจายตัวของความต้องการของผู้โดยสาร เพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดฝูงบิน และสร้างตารางการบิน เครื่องมือทางคณิตศาสตร์นี้ให้ข้อมูลที่มีค่าและเป็นประโยชน์ซึ่งจะช่วยให้สายการบินสามารถเผชิญกับการแข่งขันของรถไฟความเร็วสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ สายการบินและรถไฟความเร็วสูงกำลังแย่งชิงผู้โดยสารกันมากขึ้นโดยเฉพาะในยุโรปและเอเชีย รถไฟความเร็วสูงมักแข่งขันกันด้วยความถี่ในการให้บริการที่ใกล้เคียงกันหรือมากกว่าและเชื่อมต่อกับใจกลางเมืองได้ดีกว่า นอกจากนี้ HST มักถูกมองว่าเป็นโหมดที่ปลอดภัยและสะดวกสบายกว่า สถานการณ์นี้ทำให้เกิดการกระจายตัวของผู้โดยสารระหว่างทางเลือกทางอากาศและทางรถไฟ ดังนั้น นักวิจัยกลุ่มหนึ่ง ซึ่งรวมถึงศาสตราจารย์อังเกล มาร์ติน จากโรงเรียนวิศวกรรมการบินและอวกาศ ได้รวมตัวกันเพื่อศึกษาผลกระทบของความไม่แน่นอนต่อการขนส่งทางอากาศตามปกติ ด้วยวิธีนี้ นักวิจัยได้พัฒนารูปแบบการแข่งขัน โดยพิจารณาจากการแข่งขันต่อเนื่องหลายรูปแบบระหว่างการขนส่งทางอากาศกับรถไฟความเร็วสูง และการแข่งขันทางอากาศระหว่างบริษัทดั้งเดิมกับบริษัทต้นทุนต่ำ โดยใช้แบบจำลองลอจิสติกแบบซ้อนที่จับผลกระทบของการตัดสินใจที่เกิดขึ้น โดยบริษัทการบินตามความต้องการของผู้โดยสาร หัวใจสำคัญของแนวทางการสร้างแบบจำลองนี้คือแบบจำลองการปรับตารางเวลาให้เหมาะสมซึ่งรวมถึงการวางแผนความถี่ การพัฒนาตารางเวลาโดยประมาณ การกำหนดกองยานพาหนะ และตัวเลือกความต้องการของผู้โดยสาร ผลการคำนวณดำเนินการกับปัญหาที่เกิดขึ้นจริงของ สายการบิน IBERIA ของสเปน และแสดงให้เห็นว่าตารางการบินจริงพบว่าใกล้เคียงกับตารางเวลาที่สร้างขึ้นโดยวิธีของเราพอสมควร นักวิจัยยังใช้แนวทางการสร้างแบบจำลองการเพิ่มประสิทธิภาพนี้ภายใต้การแข่งขันหลายรูปแบบเพื่อประเมินสถานการณ์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเข้าสู่ตลาดรถไฟความเร็วสูง โดยคำนึงถึงความเป็นไปได้ของการกระตุ้นอุปสงค์อันเป็นผลมาจากบริการใหม่ โมเดลนี้ได้รับการตรวจสอบความถูกต้องโดยใช้ข้อมูลจากตลาดที่มีการเข้ามาโดยรถไฟความเร็วสูงในอดีต ผลการตรวจสอบความถูกต้องจะแสดงการจับคู่ที่ใกล้เคียงกันระหว่างโซลูชันที่คาดการณ์และที่สังเกตได้ นอกจากนี้ แบบจำลองนี้สามารถทำนายผลกระทบของการเข้ามาของรถไฟความเร็วสูงในอนาคตต่อตลาดใหม่ ดังนั้น กรอบโมเดลที่นำเสนอจึงน่าสนใจจากมุมมองของผู้ประกอบการสายการบิน ช่วยให้พวกเขาสามารถวางแผนได้ดีขึ้นสำหรับการเข้าสู่ HST ที่กำลังจะมาถึงโดยการปรับตารางเวลา ขบวนรถ และค่าโดยสารอย่างละเอียด อ้างอิงจาก Ángel Martín นักวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการศึกษานี้ "กรอบการทำงานสามารถอำนวยความสะดวกในการประเมินสถานการณ์ต่างๆ อย่างรอบคอบ (เช่น การดำเนินการของคู่แข่ง การเปลี่ยนแปลงฝูงบิน การเปลี่ยนแปลงค่าโดยสาร ฯลฯ) ทำให้สายการบินสามารถเตรียมพร้อมได้ดีขึ้นเพื่อปรับตัวให้เข้ากับการแข่งขันที่เปลี่ยนแปลง สิ่งแวดล้อม."