AWS IoTとAmazon MSKを使用した信頼性の高い航空手荷物追跡ソリューション

航空業界において効率的な手荷物追跡システムは不可欠であり、乗客の所持品を適時かつ完全な状態で配送するのに役立ちます。手荷物の取り扱いと追跡の誤りは、フライトの遅延や乗り継ぎの欠航から、荷物の紛失や顧客の不満まで、一連の複雑な問題を引き起こす可能性があります。このような混乱は航空会社の評判を損ない、重大な財務的損失をもたらす可能性があります。

そのため、航空会社は正確で効率的、かつ信頼性の高い手荷物追跡システムの開発と導入に多大なリソースを投じています。これらのシステムは、ほぼリアルタイムでの手荷物位置情報の更新を通じて顧客満足度を向上させ、定時出発をサポートするために運用ワークフローを最適化するのに役立ちます。

手荷物追跡システムの重要な役割は、パッケージを効果的に追跡し、業務をデジタル化し、再ルーティングが発生したとしても是正措置を効率化する能力にあります。このシステムは、フライトの円滑な運用、乗客の満足度、および荷物の配布のタイムリーな管理を維持するための鍵となっています。

従来の手荷物追跡プロセス

手荷物追跡システムは、チェックインされた手荷物が航空会社と空港のインフラ内をどのように移動するかを監視するため、手動および自動のバーコードスキャンを使用します。手荷物追跡システムは、航空会社が提供する製品やサービスをサポートするため、図1に示されているように、複数の機能に細分化することができます。

図1手荷物追跡システムに求められる要件(ハイレベル）

手荷物の追跡は、顧客のチェックインから始まり、いくつかの段階を経て進行します。チェックインでは、バーコードまたは無線自動識別（RFID）技術を使用して、手荷物にタグが付けられ、乗客と関連付けられます。その後、手荷物は適切なピアまたはバッグステーションに仕分けられ、搬送されます。

仕分けゲートウェイは、TCP/IP、HTTP、または独自のメッセージングプロトコルを使用してバックエンドシステムと通信します。手荷物はまず保管場所である「バッグルーム」に運ばれ、その後空港スタッフによって航空機に積み込まれる「ピアエリア」に移動します。場合によっては、手荷物は航空機内のコンテナに仕分けられます。

航空機が目的地に到着すると、手荷物は機内から下され、手荷物受取所または次のフライトへと搬送されます。受け取られなかった手荷物は、必要に応じて手荷物サービスオフィスエリアへと移動されます。

このプロセス全体を通じて、正確でほぼリアルタイムの追跡を実現するため、各段階で手荷物のスキャンが行われます。手荷物の取り扱いを誤ったり、紛失したりした場合、この追跡情報が手荷物の回収に不可欠となります。

図2 従来の手荷物追跡システムアーキテクチャ

図2に示されているように、従来の手荷物追跡アーキテクチャは、RESTフレームワークまたはSOAPプロトコルのいずれかで実装される、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を広範に活用しています。ほとんどの航空会社がバックエンドとしてメインフレームを利用しているため、APIの使用には2つの主要な経路があります：メインフレームへの直接的なデータ送信、またはリレーショナルデータベースの更新です。

別個のオフラインプロセスがデータを取得して処理し、その後、他のAPIやメッセージキュー(MQ)を通じてメインフレームに送信します。デバイス情報を受信した場合、通常その情報は限定的であり、その情報をメインフレームに送信するために追加の呼び出しを調整する別のバックグラウンドプロセスが必要となる場合があります。

このような動きにともないフェイルオーバが発生した場合には人が介入する余地があり、サービス中断が発生する可能性があります。

モダナイズの必要性

従来の手荷物追跡システムは、以下の重要なビジネス上および技術上の課題により、大きく妨げられています：

オンサイトおよびオンプレミスのインフラストラクチャにおける、大量の手荷物追跡データとテレメトリに対するスケーラビリティの欠如。
不規則な運航（IROPS）時におけるデータ量の急増への対応の課題。
バッグルーム、受取所エリア、ピアエリア、出発スキャンなど、空港内のネットワークの接続性に関する懸念。
ミッションクリティカルなシステムの継続性に影響を与える必要なレジリエンスの欠如。
モビリティデバイスに関連する手荷物追跡の規制要件の変更に迅速に適応できない。
キオスク、仕分けゲートウェイ、セルフサービス手荷物預け入れ、ベルトローダー、固定リーダー、アレイデバイス、IoTデバイスなどのシステムとの統合による包括的な追跡とデータ収集。
グローバルオペレーターの運用効率を阻害し乗客体験に影響を与えるレイテンシーの問題。
追跡デバイスの監視と保守の不足により、運用の中断とダウンタイムが発生する可能性。
サイバーセキュリティの脅威とデータプライバシーに関する懸念。
手荷物追跡データのほぼリアルタイムインサイトの欠如。これにより、情報に基づく意思決定と運用の最適化が妨げられる。

手荷物追跡システムのモダナイズは、航空会社にとって、これらの課題に対処するために極めて重要です。スケーラビリティ、信頼性、セキュリティを維持しながら、運用効率と乗客満足度を向上させることができます。先進的な技術を取り入れることで、航空会社は急速に進化する業界において競争力を維持し、成長をサポートする態勢を整えることができます。

ソリューション

図3は、従来の手荷物追跡プロセスにおける課題に対する解決策を示しています。

スキャナー、ベルトローダー、センサーなどのデバイスは、それぞれのデバイスゲートウェイと通信を行います。これらのゲートウェイは、効率的な通信とテレメトリのために、AWS IoT CoreとMQTTプロトコルを介してAWSクラウドに接続し、通信を行います。このデザインでは、特にネットワークの帯域幅と接続性が制限された環境において最適なパフォーマンスを提供できるため、MQTTを使用しています。

AWS IoT Greengrass エッジゲートウェイは、デバイス間およびシステム間通信のためのオンサイトメッセージング、ローカルデータ処理、エッジでのデータキャッシングをサポートしています。このアプローチにより、レジリエンス、ネットワークレイテンシー、ネットワーク接続性が向上します。これらのゲートウェイは、ローカル通信用のMQTTブローカーを提供し、必要なデータとテレメトリをクラウドに送信します。

AWS IoT Coreは、バックエンドシステムへのタイムセンシティブな配信よりも、信頼性の高いデータ配信が重要なシナリオで特に有用です。さらに、デバイスシャドウのような機能を提供しており、これによってダウンストリームシステムは、デバイスが切断されている場合でも、デバイスの仮想表現と対話することができます。デバイスが接続を回復すると、デバイスシャドウは保留中の更新を同期します。このプロセスにより、接続が不安定な場合の動作が解決されます。

AWS IoTルールエンジンは、AWS Lambda、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Amazon Kinesis、Amazon MSKなどの必要な送信先にデータを送信することができ、必要なデバイスのテレメトリデータと手荷物追跡イベントは、ほぼリアルタイムでのデータのストリーミングと一時的な保存のためにAmazon MSKへ、テレメトリデータの長期保存のためにAmazon S3へ、そして低レイテンシーイベントへの対応のためにLambdaへと送信されます。

このイベント駆動型アーキテクチャは、信頼性が高く、レジリエンシーがあり、柔軟で、ニアリアルタイムのデータ処理を提供します。必要な回復力を提供するために、AWS IoT CoreとAmazon MSKは複数のリージョンにわたって展開されています。また、Amazon MSKはKafka MirrorMaker2を使用して、リージョンのフェイルオーバー時の信頼性を向上させ、ダウンストリームのコンシューマーのオフセットを同期します。

手荷物追跡データは、中央の手荷物取扱いデータストアに保存される必要があります。これにより、ダウンストリームアプリケーション、レポーティング、高度な分析機能をサポートします。必要なテレメトリデータを取り込むために、このソリューションではLambdaを使用して、それぞれのMSKトピックをサブスクライブし、スキャンを処理してからAmazon DynamoDBにデータを取り込みます。DynamoDBは、ほぼゼロのRPO（目標復旧時点）とRTO（目標復旧時間）を必要とするマルチリージョンのミッションクリティカルなアーキテクチャに理想的です。

手荷物の積み込み時、ベルトローダーやハンドヘルドスキャナーなどのデバイスは、最小限のレイテンシーで双方向通信を必要とすることが多くあります。同様のIoTデバイスにデータを配信する必要がある場合、Lambdaは直接AWS IoT Coreにメッセージを配信することができます。

大量のデバイステレメトリと手荷物追跡データを収集するにあたり、このソリューションではAmazon S3Intelligent-Tieringを使用して、安全かつコスト効率よくこのデータを保存します。また、固定リーダー、ベルトローダー、ハンドヘルドスキャナーのほぼリアルタイムのデバイス分析を生成するために、AWS IoT AnalyticsとAmazon QuickSightを使用します。

図3に示されているように、このソリューションはAWS IoT Coreからの受信MQTTデータストリームを収集、処理、分析し、目的に特化したタイムストリームデータストアに保存するサービスも使用します。Amazon AthenaとAmazon SageMakerは、さらなるデータ分析と機械学習（ML）処理に使用されます。Amazon Athenaは、複雑なデータインフラストラクチャや管理を必要とせずに、標準SQLを通じて大規模なデータセットのアドホック分析とクエリに使用されます。Amazon SageMakerとの統合により、手荷物追跡のためのMLモデルを便利に開発することができます。

おわりに

本記事では、AWS IoT、Amazon MSK、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon DynamoDB、およびAmazon QuickSightを使用することで、航空会社は従来のシステムの制限に対処する、スケーラブルで回復力があり、安全な手荷物追跡ソリューションを実装できることについて説明しました。AWSサービスを活用した近代化されたソリューションは、ほぼリアルタイムの追跡を確保し、正確な追跡、取り扱いミスの削減、紛失手荷物の効率的な回収を通じて、運用効率と乗客体験を向上させます。さらに、サイバーセキュリティの脅威、データプライバシーの懸念、規制コンプライアンスに対処しながら、情報に基づく意思決定と運用の最適化のためのデータ分析とレポートを可能にします。

このソリューションのコンポーネントについてさらに詳しく知るには、参考文献のセクションをご覧ください。また、お客様のビジネスの加速化についてご相談させていただくには、AWS トラベル＆ホスピタリティコンピテンシーパートナーをご覧いただくか、AWSの担当者までお問い合わせください。

さらに詳しく知るには？

IBM Consultingは、AWSプレミアティアサービスパートナーとして、お客様がAWSを活用してイノベーションの力を引き出し、ビジネス変革を推進することを支援しています。彼らは、トラベル＆ホスピタリティコンサルティングを含む17以上のコンピテンシーにおいて、グローバルシステムインテグレーター（GSI）として認められています。詳細については、IBMの担当者までお問い合わせください。

翻訳はソリューションアーキテクトの矢形が担当しました。原文はこちらです。

著者一覧

Neeraj Kaushikは、IBMのオープングループ認定ディスティングイッシュアーキテクトで、クライアント対応の職務において20年の経験を持っています。彼の経験は、旅行・運輸、銀行、小売、教育、医療、人身売買防止など、複数の業界にわたります。信頼されるアドバイザーとして、クライアントの経営陣やアーキテクトと直接協力し、技術ロードマップを定義するためのビジネス戦略に取り組んでいます。実践的なチーフアーキテクトとしてAWSプロフェッショナル認定ソリューションアーキテクトおよび自然言語処理の専門家として、複数の複雑なクラウド近代化プログラムとAIイニシアチブを主導してきました。

Venkat Gomathamは、AWSのシニアパートナーソリューションアーキテクトとして、AWSシステムインテグレーター（SI）パートナーの卓越を支援しています。彼は20年以上にわたりITアーキテクトおよび技術者として働き、イノベーションと変革をリードしてきました。AWSではモノのインターネット（AWS IoT）分野の主題専門家（SME）および技術フィールドコミュニティ（TFC）メンバーとして、自動車およびAI/MLの専門性を持って活動しています。

Subhash Sharmaは、AWSのシニアパートナーソリューションアーキテクトです。彼は、マイクロサービス、AI/ML、モノのインターネット（IoT）、およびブロックチェーンをDevSecOpsアプローチで活用し、分散型で、スケーラブルで、高可用性があり、セキュアなソフトウェア製品の提供において25年以上の経験を持っています。余暇には、家族や友人と過ごしたり、ハイキングをしたり、ビーチを散歩したり、テレビを見たりすることを楽しんでいます。

Vaibhav Ghadageは、IBMのAWS ITスペシャリストで、現在IBM Consultingで働いています。彼はAWSプロフェッショナル認定ソリューションアーキテクトであり、主にクラウドに焦点を当てて活動しています。

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