基于运输成本最低的厦门航空宏观机队规划研究

计划数据、操作、技术和成本参数，现有的机队飞机以及新的、更有效率的飞机的可用性。该模型确定經济上和环境上最佳的机队计划之间的权衡。Slavica Dozic和Milica Kalic（2015）研究认为影响航空公司成功的一个主要因素是供应和需求是否紧密地结合在一起。为了实现这一目标，航空公司需要对机队规划过程采取适当的方法。作者为机队规划制定一个强有力的模式，建立了以一家假想的航空公司为例子的模型。此模型涉及在短途和中途航线上运营的航空公司的机队规模和机队组成问题。文中提出选择一架飞机来运营一个固定的航线网络是一个关键因素，直接影响到航空公司利润的增加和航空公司成本的降低。Joana S. Carreira， Guglielmo Lulli， António P. Antunes（2017）三人研究了葡萄牙传统航空公司面临的战略性机队规划问题。这项研究旨在揭示飞机模型的选择以及飞机购买（或融资租赁）和飞机的组合，以应对巴西在2020年预测的客运需求。与国外学者不同，国内学者针对机队规划的研究主要以微观机队规划为主。中国民航大学的谷润平等人（2016）为了减少航空公司的运营成本，以燃油成本最小、时间成本最小、碳排放成本最小以及机型利用率最平均为目标函数，建立了多目标整数优化模型。文中的优化模型一年可以为该航空公司节省约2869万元运营成本。汪瑜（2016）将旅客收益网络优化模型合并入基于航班时空网络的机队规划随机优化模型之中，在现有基于航线运力分配的机队规划模型中考虑了竞争航空公司航线运力分配方案对于本航空公司的影响，构建了多航空公司竞争型机队规划数学模型，并基于均衡最优理论设计了启发式算法进行求解。

综上所述，国外学者针对宏观机队规划从研究飞机可用性、选择固定的航线网络以及飞机租赁的角度分析预测了可行的方案，都对航空公司的机队规划问题进行了一些优化，而我国学者针对机队规划主要以微观机队规划为主。基于此，本文在综合考虑厦门航空公司现有机队规模、小时成本、航线发展需求等情况下，以宏观机队规划方法为基础，建立了以年运输成本最低为优化目标的机队优化配置模型，利用LINGO软件对模型进行了计算，并对计算结果进行分析，最后对厦航未来三年做出较为合理的机队规划。

二、 模型的建立

宏观机队规划线性模型定义表示在现有机队规模的情况下，高、低限载运率与市场需求平衡，满足厦航机队规模的发展，从而使得厦航运输成本最低。本文选择以降低厦航运输成本中的燃油和维修成本为目标，设定高、低限载运率与市场需求等条件建立宏观机队规划优化配置模型，从而求出各类飞机所需数量。

（一）从运输成本角度优化目标

航空运输成本由飞机折旧费、飞机维护费、航空燃油费、机场管理费、装卸费以及工资等构成。这些成本通常可分为固定成本、变动成本、混合成本三部分。

固定成本是指在短期内不发生变化，但又必须得到补偿的那些费用。其主要包括机场费、保险费、导航费和地面操作费等，与飞行时间或飞行速度没有关系，因此对这部分成本不做优化。而变动成本中的飞机维护费和燃油费等成本会根据飞行小时数或飞行速度的变化而发生改变。因此本文是以飞机一年消耗的小时成本（飞机一小时消耗的燃油成本和维护成本等）为目标函数来建立模型。

假设平均每架飞机一年工作365天。实际情况下，由于需要停场检修，飞机也许不能出现满勤，做规划时应使用飞机平均出勤天数替换“365”，因此将365Ti用飞机年利用率替换。

厦航所有飞机一年所耗小时成本优化目标函数为minc=365∑ki=1TiCixi

其中：

xi取正整数，是决策变量，表示第i类飞机的架数；

Ti为第i类飞机的日利用率，单位为“小时”；

Ci为第i类飞机的小时成本，单位为“元/小时”。

（二）约束条件

本文通过建立最低运输成本模型对厦航机队规划结果进行优化，受到现有机队规模飞机的架次、各机型的市场需求、飞机的高低限载运率等条件限制，约束条件如下：

1. 航线市场需求限制：

365Tizivilixi≤Di，i=1，2，…，k

表示第i类机队对应低限载运率的载运量应该不大于该类机型的市场需求。式中：zi为第i类飞机的最大业载；vi为第i类飞机的平均航速；li为第i类飞机的低限载运率；Di为第i类飞机需满足的市场需求。

2. 航线市场需求限制：

365TiziLixi≥Di，i=1，2，…，k

表示第i类机队对应高限载运率的载运量应该不小于该类机型的市场需求。式中：Li为第i类飞机的高限载运率。

3. 飞机数量限制：

xi≥Ni，i=1，2，…，k

表示规划的该类飞机的数量应该不小于该类飞机的现有数量。式中：Ni为第i类飞机现有架数；k为机型总数。

三、 实证分析

（一）数据选取

根据厦航当前的实际情况，本次机队规划只考虑B737-800、B737 Max（本文统称为B737系列）以及B787-8和B787-9。各機型的性能数据和时间成本如表1所示：

（二）模型求解

本文采用交互式的线性和通用优化求解器——LINGO软件对规划模型进行一次优化求解。使用LINGO求解机队优化配置模型可分为两个步骤：

1. 根据前文目标函数和约束条件，建立目标机队优化配置数学模型。

2. 根据优化模型，利用LINGO软件将数学模型转译成计算机语言，转化过程在此不再赘述。

（三）结果分析

优化前，宏观机队规划通常运用机队规划基本方程来求解飞机架数和运输成本。机队规划基本方程求解出来的结果是需要引进B737-800和B737 Max一共55架；引进B787-8飞机7架；引进B787-9飞机7架。求解出来的年运输成本为43006596万元。

与此同时根据已建立的模型，运用LINGO软件优化过后，由最后得出的结果图可知，年运输成本为4089587万元，x1=187，x2=12，x3=10。即运用模型优化之后厦航在“十三五”规划期间，在考虑降低年运输成本和扩大机队规模的情况下，需要引进B737-800和B737 Max一共55架；引进B787-8飞机6架；引进B787-9飞机6架。

对比优化前后的结果表明：经过优化过后，厦航需要引进的飞机总数在满足市场需求的同时由原来的69架降低到67架；机队每天执行航班任务时所产生运营成本由原来的43006596万元，降低到现在的4089587万元，降低成本5%以上，从而达到了降低整个机队运输成本的目的，故验证了该模型的可行性，可供厦航在制定机队规划时进行参考。

四、 厦航宏观机队规划建议

（一）坚持引进相对单一的机型

1. 整合集团机队，统一调配使用不同机型

厦航集团（厦门航空、河北航空、江西航空）现有B787-8/9、B757-200、B737-800/700等多种机型，不同机型适宜执飞的航线各异、所在基地的运力不同。与此同时，由于江西航和河北航均处于起步阶段，机队规模小、人员队伍尚不充足，往往造成心有余而力不足的尴尬局面；而厦航经过30多年的发展，机队规模和人力资源已形成规模效应，但是由于基地容量限制与边际效应的逐步递减，经常造成空运力的浪费和飞机停场“晒太阳”的情况，因此在集团内部形成一种飞机统一调配的相关机制，可以充分发挥机型多样化和规模效应的优势。建议公司利用集团优势，搭建资源共享平台，建立集团内飞机调配常态机制，灵活使用不同机型以及不同座舱布局飞机，提高航线经营效益、合理使用资源。

2. 继续坚持相对单一的机型，避免机型结构复杂

从厦航目前运行的几种机型来看，不同的机型在航班调整，维护保障和长远旅客销售来看均需要考虑多种问题，尤其是在处理头等、超售旅客以及人员运行资质的培训和航材的储存引进等方面均存在诸多不便。因此，持有相对单一的机型，从成本的角度来考虑，能够形成机型的规模效应从而节约成本。从运行角度来讲，单一的机型对于航班的调整，机组的替换将更加简单。

并且由上文得出的结论可知，厦航未来三年的主力机型依然为B737-800和马上就要到公司服役的新机型B737Max，B737系列不仅在厦航现存数量庞大，而且后期也会持续引进55架。与此同时，B787-8/9这类有着“梦想客机”之称的宽体客机，因其座椅间距更宽敞、飞行距离更长远，后期也会成为厦航洲际航线的主打机型，每种机型各需增加6架。在此情况下，厦航既能保障市场需求与飞机数量的平衡，又能节约成本。

（二）适度增加飞机租赁比例

从以前的B737-300到如今的B787-9，厦航在机队更新方面可谓是与时俱进。然而持续的购买新飞机也不是长久之计。建议厦航持续优化飞机引进结构，适度调整飞机租赁比例，提前谋划飞机的更新换代计划，规避老旧飞机残值下降等潜在经营风险，以及国际金融和战略环境的变动，紧跟新兴技术和理念的步伐，提前布局提早谋划。例如，在后续B737系列的引进方式中可以采用租赁的形式，减少巨额的一次性采购；评估新机型的引进效益及对现有机型的影响，尤其是在人员资质的培训和初期运行的经验上予以注意；以及货运市场景气程度对“客改货”飞机的需求，在B737系列停止生产前适时退出部分自有老旧飞机等将大大优化运力结构和维修成本，提高公司服务质量和旅客体验。

（三）增强机队规划匹配性

而就目前来看，其拥有的主力布局仍是拥有商务舱的两舱布局，建议其相关部门应密切开展市场需求研究，谋划航线网络，提高后续机型引进与市场匹配性。同时，继续研究全经济舱飞机市场规模，评估是否有进一步扩大全经济舱机队的市场需求；持续跟进大流量市场发展与B737Max新飞机性能评估，考虑有无继续引进200座级B787-8/9的必要性。

五、 结语

针对厦门航空机队的现状及特点，以年运输成本最小为目标，建立目标的机队优化配置模型。经过模型的建立以及实例分析，对比原始数据和优化数据，结果表明经过优化模型运行过后，年运输成本降低5%以上。

本文中制定的机队规划周期为三年期规划。本文只考虑了如何在保证成本最低的情况下引进新机型，并没有考虑旧飞机的退租等因素。另外，机场时刻的获取也可能会随着时间的推移而发生变动。机队规划的周期越长，不确定因素也就越多，因此，要保证中长期机队规划方案符合未來发展趋势，需要做大量的市场调查和数据统计。

本文建立的机队优化配置模型一定程度上弥补了国内在宏观机队规划研究上的不足。通过实证研究验证了模型具有较好的实用性，为国内其他航空公司开展宏观机队规划提供了一定的参考。在未来的研究中，将充分考虑我国航空公司的整体特点，提升机队优化配置模型的通用性和包容性。

参考文献：

[1]Michael Rosskopf， Stephan Lehner. Economicenvironmental tradeoffs in longterm airline fleet planning[J]. Journal of Air Transport Management，2014，34（2）：109-115.

[2]Slavica Dozic， Milica Kalic. Threestage airline fleet planning model[J]. Journal of Air Transport Management，2015，46（3）：30-39.

[3]Joana S. Carreira， Guglielmo Lulli， António P. Antunes. The airline longhaul fleet planning problem： The case of TAP service to/from Brazil[J]. European Journal of Operational Research，2017，263（2）：639-651.

[4]谷润平，李佳妮，魏志强等.多成本和绿色飞行的机队规划[J].自然科学报，2016，37（6）：36-41.

[5]汪瑜.航空公司微观机队规划方法研究[D].南京：南京航空航天大学，2016.

作者简介：

董睿，男，陕西宝鸡人，西安航空学院经济管理学院教师，研究方向：航空运输管理；

王洵，女，四川成都人，西安航空学院经济管理学院学生，研究方向：航空运输管理。

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