DLRK2024 - Weg von der traditionellen Arbeitsposition - Das Potential von Digitalen Lotsen für die Flugsicherung

Kurzfassung

Die Flugsicherung in Europa steht vor einer großen Herausforderung: Während das Verkehrsaufkommen steigt, nimmt die Zahl der Fluglotsen ab. Bereits im Jahr 2023 war die Flugsicherung für mehr als 50% der Verspätungen im Luftverkehrssystem aufgrund von Kapazitäts- und Personalproblemen verantwortlich. Bei einer erwarteten Personallücke von mehr als 700 Fluglotsen in Europa ist eine Verbesserung der Situation im nächsten Jahrzehnt unwahrscheinlich. Eine Maßnahme zur Verbesserung der Effizienz in der Flugsicherung ist ein höheres Maß an Automatisierung. Durch eine Reduktion der Aufgaben sollen die Fluglotsen in der Lage sein, mehr Verkehr zu bewältigen und die Flugprofile unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren zu optimieren. Mehrere Forschungsansätze konzentrieren sich auf Autonomie und schlagen vor, dass künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um die Entscheidungsfindung der Flugsicherung zu automatisieren. Trotz der großen Vorteile, die diese Ansätze mit sich bringen, gibt es schwierige ethische Fragen und Probleme bei der Zertifizierung, die weitere Anstrengungen zur Lösung erfordern. In diesem Beitrag wird vorgeschlagen, einen digitalen Lotsen einzuführen, der ein breites Spektrum von Aufgaben übernimmt und dem menschlichen Lotsen aggregierte Informationen zur Verfügung stellt. Der menschliche Controller ist für die Entscheidungsfindung zuständig, während der digitale Controller die Entscheidung umsetzt. Die dafür erforderlichen Technologien, wie fortschrittliche Radarsysteme, Spracherkennung/-Verständnis und Datenverbindungen, sind heute bereits verfügbar. Wenn diese Technologien durch eine maßgeschneiderte Mensch-Maschine-Schnittstelle für die Interaktion mit dem digitalen Lotsen ermöglicht werden, wird die Aufgabenlast des menschlichen Lotsen reduziert. Der Beitrag definiert ein Betriebskonzept und die technischen Anforderungen für diesen Zweck und stellt einen Entwurf für eine Mensch-Maschine-Schnittstelle vor. Die Vorteile dieses Ansatzes werden auf der Grundlage eines Aufgabenmodells quantifiziert. Dabei wird die Verringerung der Anzahl der Aufgaben sowie die Interaktionszeit mit dem Controller-Arbeitsplatz bewertet.