¿A qué hora están las aerolíneas? La historia de un viajero frecuenteDurante mi último viaje a casa de un JMP Visita del cliente, mi vuelo se retrasó al salir de Raleigh, Carolina del Norte, debido a problemas mecánicos. Esto me hizo perder mi conexión en Filadelfia, y terminé con una escala de seis horas que esperaba el próximo vuelo a casa en Rochester, Nueva York, un viernes.
Cuando me senté pacientemente en el salón de US Air, no pude dejar de notar el titular de un periódico que decía: “El rendimiento de la aerolínea a tiempo mejora en abril”. En mi forma habitual basada en datos, decidí ver si Podría obtener algunos datos históricos para revisar esta afirmación. Efectivamente, después de algunas búsquedas encontré datos en el Sitio web de la Oficina de Estadísticas de Transporte Eso me permitió seguir un análisis. Después de descargar los datos de la aerolínea a tiempo desde 1995 hasta 2010 y realizar la limpieza de datos habitual, elegí examinar un gráfico de control del rendimiento:
Efectivamente, el gráfico de control de los datos muestra algunos patrones interesantes. A primera vista, se observa que los valores atípicos bajos ocurren con frecuencia en diciembre, lo que no es sorprendente debido a las vacaciones y al potencial de mal clima invernal. Además, también muestra que, después del 11 de septiembre de 2001, hubo un cambio promedio significativo en el rendimiento que se prolongó hasta 2003.
El desempeño luego se deterioró constantemente a la baja desde 2003 hasta 2008, y parece que a finales de 2008 hasta abril de 2010 puede haber habido una mejora en el rendimiento. Los números que se muestran en la Tabla de control muestran las alarmas que indican una situación fuera de control. Por supuesto, creo que a todos los viajeros les encantaría ver las alarmas fuera de control por encima del UCL (límite de control superior) de 3 sigma, como hubo en noviembre de 2009.
Bueno, no me detuve ahí. También decidí que un análisis del rendimiento a tiempo por mes podría ser un ejercicio interesante. Así que agregué una columna categórica por mes y corrí una Fit Y junto a X, donde Y era el rendimiento en tiempo real y X era mes, y observé el siguiente análisis:
No me sorprende ver que los meses de diciembre y enero no fueron meses de desempeño estelar, y veo claramente el valor atípico en septiembre de 2001. Pero me parece curioso que el mes de junio cayera en la misma categoría que diciembre y enero, y me hizo pensar que quizás los meses de verano tengan menos personal debido a las vacaciones.
Un dato adicional que podría ser útil es la cantidad de vuelos programados; si hubiera menos vuelos programados, tal vez se mejoraría el rendimiento a tiempo. A continuación se muestra un gráfico de control de esos datos:
¿Podría ser que el rendimiento en tiempo real esté relacionado de alguna manera con el número programado de vuelos y que la mejora más reciente se deba a ese factor? Decidí modelar el rendimiento a tiempo frente a tres factores: año, mes y número de vuelos. Obtuve el siguiente resultado en el Perfil de predicción. Parece que el número de vuelos programados también se corresponde con la métrica de rendimiento a tiempo:
Una nota final: todo este análisis supone que el tiempo de vuelo de un destino a otro, que sería la especificación para la medición del desempeño a tiempo, fue constante durante todo este período. Quizás ese sea el siguiente dato que se necesitaría para ayudar a cristalizar esta afirmación. He subido el conjunto de datos a la Intercambio de archivos JMP por todo lo que vuelas por si acaso te gustaría jugar con él. Déjame saber si haces algún descubrimiento interesante.
Dion Newgard escribió: Volar se convierte en una preocupación para algunas personas ... Dion Newgard escribió:
Volar se convierte en una preocupación para algunas personas en este momento debido a los desastres actuales que suceden en Malaysia Airlines. De todos modos, esta es una excelente publicación, gracias por compartir la experiencia, dilo de una manera muy informativa con los gráficos y la interpretación. Realmente comprensible e interesante.
Lou Valente escribió: Gracias por los comentarios. Me alegro de que ... Lou Valente escribió:
Gracias por la respuesta. Me alegro que lo hayas disfrutado!
Rick escribió: La llegada / salida a tiempo de las aerolíneas fue ... Almiar escribió:
La hora de llegada / salida de las aerolíneas fue el tema de la sesión de posters de ASA 2009 Data Expo. Puede leer acerca de un esfuerzo que utiliza el software SAS para analizar datos de historial en
http://support.sas.com/rnd/app/papers/airlinedelays.pdf
Puede navegar por la versión electrónica de varios de los pósters de ASA en
http://stat-computing.org/dataexpo/2009/posters/
Jim Metcalf escribió: Hola Lou, ¡Esto es realmente interesante! Jim metcalf escribió:
Hola Lou
¡Esto es realmente interesante! Divertido de leer y un gran post. Con respecto a la disminución en junio de las llegadas a tiempo: especularé que es debido a las tormentas eléctricas de la tarde. Nunca programo vuelos en la tarde en el verano debido a esto. Sería interesante dividir los vuelos antes del mediodía y después del mediodía para ver si los vuelos antes del mediodía son más puntuales que los que salen en la tarde.
raf escribió: ordenado, me gusta la adición de número de vuelos .... raf escribió:
limpio me gusta la adición de número de vuelos. Supongo que las demoras en junio se deben al clima, las tormentas de servidor y los tornados juegan un papel muy importante.
Una cosa a tener en cuenta en los datos.
"On-Time" es un número interesante:
1. Para el despegue a tiempo significa que dejó la puerta a tiempo
2. Para aterrizar a tiempo significa que aterrizó a tiempo.
¿Cuántas veces te has sentado en un tarmak? ¿O se sentó en el avión esperando la puerta? Una vez aterricé temprano pero llegué tarde a la puerta.
Y debido a esto, las aerolíneas métricas tienden a sobreestimar el tiempo de aterrizaje, esto también mejora el rendimiento ...
pero oye que vas a hacer
De cualquier manera, buen trabajo ... buen uso de la analítica para mostrar qué está impulsando los números
Bill MacKrell escribió: ¡Lou, buen trabajo! Disfruté este artic ... Bill MacKrell escribió:
Lou, buen trabajo! Disfruté este artículo. Un par de comentarios que pueden ayudar:
1. Hay cierta holgura involucrada en la duración de los vuelos publicados. Suponiendo que un vuelo sale a tiempo y no encuentra retrasos en la ruta, las duraciones de vuelo publicadas permiten más que suficiente tiempo para completar el vuelo. Creo que la FAA también permite a las aerolíneas reclamar "a tiempo" si el vuelo aterriza dentro de los 15 minutos de la ETA publicada. No estoy seguro de cómo se tendría en cuenta esto.
2. Como las aerolíneas operan bajo las Reglas de vuelo por instrumentos, hay un número limitado de rutas que pueden usar para volar entre dos puntos. No pueden hacerlo mientras avanzan. Por lo tanto, su suposición sobre tiempos de vuelo constantes es probablemente razonable, excepto por la variabilidad introducida por el clima o el tráfico.
3. El análisis final donde se modela el rendimiento a tiempo en función de la cantidad de vuelos programados tiene mucho sentido. Cuantos más vuelos programados, más retenciones tiene que usar la FAA para mantener el espacio y la separación. Esto se manifiesta en lugares de gran volumen como Nueva York.
Sonya escribió: Parece una variación normal hasta el 9/11 y luego no ... Sonya escribió:
Parece una variación normal hasta el 9/11, entonces nadie mejoró, entonces empezamos a volar de nuevo, las cosas empeoraron, ¿crees que nos dirigimos de nuevo al estado de variación normal?
Lou V escribió: Eso es ciertamente parte de ello. Hay indic ... Lou V escribió:
Eso es ciertamente parte de ello. Hay indicios de una variación de causa especial en enero del 96 y en diciembre del 00, 07 y 08 (indicado en la salida JMP con "1" que nos dice que viola la prueba 1 de Western Electric) probablemente debido al clima invernal. Sabemos que el deshielo de los aviones puede afectar considerablemente esta métrica. Sin embargo, el supuesto más importante que mencioné es que los datos presuponen que la especificación, es decir, la duración estándar del vuelo para un viaje determinado fue una constante durante todo el período. No sé si ese fue realmente el caso. El gráfico de control es ciertamente útil para descubrir tendencias, pero en este caso no estoy seguro de que lo usaría como un método analítico independiente para sacar conclusiones sin más datos. Esa es la razón por la que reuní datos adicionales sobre la cantidad de vuelos, ya que esto también se vería en la métrica utilizada.
Dean Abbott escribió: Por supuesto, hay muchos factores relacionados con ... Dean Abbott escribió:
Por supuesto, hay muchos factores involucrados en los retrasos, y la definición de "retraso" (como indica Jim Metcalf) depende de a qué extremo del viaje se refiere. Además, el retraso de salida no incluye el tiempo de salida del taxi, que puede ser utilizado por las aerolíneas para completar las estadísticas a tiempo.
Otros factores incluyen la hora del día, otros problemas de tráfico aéreo, el clima, etc. Addison Schonland y yo lo intentamos por un tiempo para empaquetar esta información en http://www.airportbutler.com (no se preocupe, esto no es un anuncio publicitario ... el sitio todavía está activo porque no estamos actualizando nada).
En ese sitio hay algunos informes que creamos que muestran tipos de información similares. Por ejemplo, el informe de JFK mostró que, si bien JetBlue y Delta tuvieron un rendimiento a tiempo similar, JetBlue salió en promedio 11 minutos antes que Delta.
Dos cosas que me parecieron particularmente interesantes:
uno fue el papel de la ubicación de la puerta en el tiempo total de vuelo, ya que algunas aerolíneas tienen ubicaciones cerca de la pista que minimizan el tiempo de salida del taxi. El otro era el papel de la hora del día. A Jet Blue le va muy bien en JFK, por ejemplo, en parte debido a cuando vuelan (lo hicieron mejor con el desempeño en tiempo incluso en los períodos pico). El informe de muestra JFK ( http://www.airportbutler.com/jfkdsample.pdf ) muestra dramáticamente el efecto de la hora del día.
