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AODB — Airport Operational Database 2026-04-08 2026-04-08 concept
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system
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AODB — Airport Operational Database

定义

AODB（Airport Operational Database，机场运营数据库）是机场信息系统的核心数据中枢，负责集中管理航班运营相关的所有静态和动态数据，为各业务系统提供单一数据源（SSOT — Single Source of Truth）。

核心功能

功能 说明
航班数据管理 存储航班计划、动态更新、历史记录
资源管理 机位、登机口、设备、人员的配置与分配
运营事件注册 记录所有关键运营时间节点（A-CDM milestones）
多源数据融合 支持 IATA SSIM、ARINC 协议、XML/CIDX、实时传感器数据
实时计算 生成衍生数据（EIBT、EXIT 等预测值）
告警与预警 航班延误、冲突检测、资源超负载告警

AODB 在 A-CDM 架构中的位置

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              A-CDM Ecosystem                               │
├──────────────┬──────────────────────┬─────────────────────┤
│    AODB      │      ACISP           │       PDS           │
│  核心数据库   │  信息共享平台（SSOT） │    起飞排序器        │
│  航班数据中枢  │                      │  TSAT = TTOT - EXIT │
└──────────────┴──────────────────────┴─────────────────────┘
                         ↑
        各航司/管制/地面服务商系统 ──────────────────────→

A-CDM Milestone 完整定义

缩写 全称 更新责任方
ELDT Estimated Landing Time 系统计算
ALDT Actual Landing Time ANSP（管制）
EOBT Estimated Off-Block Time 航司
TOBT Target Off-Block Time 航司/地面服务商
TSAT Target Start-Up Approval Time AODB/PDS
TTOT Target Take-Off Time AODB/PDS
ATOT Actual Take-Off Time ANSP
CTOT Calculated Take-Off Time ATFM（Network Manager）
EXOT Expected Taxi-Out Time AODB VTT 模块
EXIT Expected Taxi-In Time AODB VTT 模块

主要供应商深度分析

1. ADB SAFEGATE — Cortex AODB

定位： 大型枢纽首选，AI 驱动全栈机场运营平台

技术架构

层级 技术特性
核心引擎 AI/ML 引擎驱动资源分配和运营规划
模块化设计 Flight Grids / Seasonal Schedule / Message Centre / Reference Data / Alarms
数据验证 表格逻辑校验 + 多源数据优先级判定
仿真能力 "What-if" 模拟，支持运营控制与效率评估
移动端 移动端优化界面，角色化信息定制
审计追踪 全操作审计日志，支持多种格式导出

核心技术特性

  • 多源数据优先级判定：多个来源的运营时间数据自动验证和优先级排序
  • "What-if" 仿真模拟：优化配置方案评估，支持管理决策
  • 历史数据同步：过期数据自动归档至历史表，支持在线查询和账单生成
  • 集中告警模块：支持自定义规则触发告警，覆盖规划与日常运营
  • 参考数据统一分发：统一管理 Reference Data，向 Cortex 生态模块和第三方系统分发

部署与安全

项目 详情
部署方式 Web 界面，云托管 + 本地多种选项
安全认证 ISO27001 认证，NIST 合规
安全监控 云态势配置检测 + 异常行为识别
运维支持 全面安全监控覆盖

生态集成

  • Time2Integrate：集成生态基础，支持与停机位管理（Apron Manager）、场面灯控、VDGS 等第三方系统对接
  • ACISP 兼容：原生支持 A-CDM 信息共享平台
  • Cortex 套件：Service（CMMS 维护管理）、Apron Manager（机位管理）统一联动

目标场景

  • 年旅客量 > 3000 万的大型枢纽
  • 需要 AODB + A-CDM + Smart Gating + SMGCS 统一管理
  • 对 AI 预测分析有明确需求

2. Amadeus — Airport Operational Data Base

定位： 云优先，95% 全球航司数据覆盖，中大型机场

技术架构

层级 技术特性
部署模式 纯云托管（state-of-the-art data center），无本地基础设施依赖
数据覆盖 95% 全球航司，提前 365 天获取航班计划数据
数据更新 实时自动推送（Live feed），无需人工录入
多站点支持 跨多机场同步运行，站点间航班数据实时共享
集成层 与 Amadeus Altéa DCS、H-RMS、PROPworks、BRS、Sequence Manager 深度整合

核心模块

模块 功能
AODB Core 航班计划与动态数据管理，提前 365 天可见
A-CDM Portal 实时停机坪视图（雷达集成），协同运营仪表盘
Sequence Manager 欧洲 Eurocontrol CDM 合规，TSAT 智能计算
Turnaround Manager 过站阶段监控，预测延误连锁效应
F-RMS 固定资源管理（登机口、行李带），甘特图界面
FIDS 航班信息显示系统，自动从 AODB 拉取实时更新

A-CDM Portal 关键技术指标

  • 雷达集成：场面活动实时视图，跟踪飞机位置
  • 协同决策：航司、地面服务商、管制共享同一操作视图
  • 非正常事件告警：仪表盘高亮异常，支持下钻分析
  • 角色权限控制：基于角色的数据访问与更新分配

与 Altéa 生态的协同优势

Amadeus AODB 天然集成 Altéa（全球最广泛使用的乘客服务系统），带来独特优势：

  • 航司 DCS 数据直连 AODB， passenger 动态实时反映
  • 地面处理器可通过 Altéa DCS 直接录入过站完成时间
  • 账单系统（BRS）基于 AODB 数据自动生成

目标场景

  • 已有或计划采用 Amadeus Altéa 的机场
  • 需要长周期航班规划（365 天可见性）
  • 希望减少本地 IT 基础设施投入
  • 多机场统一管理

3. AirportLabs — SkyCore AODB

定位： 云原生、中型机场性价比方案，2025 年落地芝加哥 ORD

技术架构

层级 技术特性
基础架构 Red Hat OpenShift（云原生 Kubernetes 平台）
消息中间件 ActiveMQ（实时数据流）
API 网关 3scale API Management（安全、可扩展外部访问）
身份管理 Keycloak（集中身份与访问控制）
架构模式 事件驱动（Event-driven architecture）
数据交换 双向实时交换，涵盖所有关键系统

核心功能

功能 说明
规则引擎编辑器 可视化配置业务规则，无需编码
实时通知中心 所有运营corner实时推送
自服务能力 全运营环节自助服务
无限并发用户 支持多公司用户同时在线
模块化计费 按需订阅，只为所需组件付费

生态系统集成

SkyCore AODB 并非孤立产品，而是 AirportLabs 全套生态的核心：

关联产品 用途
Allegra RMS 资源管理（机位优化分配）
VisionAir FIDS 航班信息显示
Laminar IQFMS 队列管理
GCAM 登机口协调
Community App 机场内部通信
AirportLabs Billing 计费
ADR 机场数据仓库
Pocket Flights 移动端航班追踪

重大部署案例

  • 芝加哥奥黑尔 ORD（2025 年 8 月完成初始部署）
    • 合作方：International Gate Control（IGC）
    • 覆盖：SkyCore AODB + Allegra RMS 核心功能
    • 支持方：Chicago Department of Aviation（CDA）

设计认可

  • Red Dot Award 2024：用户界面设计与最大可用性获奖

目标场景

  • 年旅客量 500 万 ~ 5000 万的中型机场
  • 需要快速部署（weeks 级别而非 months）
  • 需要双向数据交换和运营自动化
  • 预算敏感但追求现代云架构

4. PDC Aviation — AODB

定位： 多机场模式专家，北欧/加拿大系，小型机场快速上线

技术架构

层级 技术特性
架构模式 事件驱动，服务器占用小
数据库 Oracle（行业标准，可靠性高）
开发语言 Java + C（任务适配）
数据交换 Publish-Subscribe Webservices（发布-订阅模式）
消息格式 XML 或 compact JSON
接口支持 Type-B 消息（SITA、ARINC）或 POP3 邮件 Type-B
响应时间 1-2 秒（事件驱动，实时性有保障）

核心能力

能力 说明
多机场模式（Multi-Airport Mode） 独立机场或机场集团统一管理，单基础设施架构
全在线可配置 基于表格配置，无硬编码参数；随机场成长在线更新
快速上线 小型机场2 周内完成部署和运营
PDC SCORE 集成 Slot 协调数据实时接入，季节性航班数据从源头获取
全天候支持 7×24 小时支持（现场 + 远程）

系统集成清单

系统类型 具体接入
ATC 雷达系统（AIMS）
Slot 协调 PDC SCORE
BHS 行李处理系统
Docking 泊位引导系统
FIDS 航班信息显示系统
AFAS 自动航班到达系统
Billing 计费系统

客户案例

  • Aarhus Airport（丹麦）：6 年无因系统问题导致的停机记录
  • Torp Airport（挪威）：6 年运行无停机，财务/质量经理背书

目标场景

  • 年旅客量 < 2000 万的小中型机场
  • 需要多机场统一管理（机场集团场景）
  • 需要极快上线（竞争激烈的新兴市场）
  • 偏好传统可靠 Oracle 技术栈

5. Indra — InBASE AODB

定位： Aena 亲睐，西班牙/拉丁美洲最大机场网络

技术架构

层级 技术特性
实现技术 J2EE（业界标准）
架构风格 开放式架构，完全可扩展
CDM 合规 Level 3（信息共享、协同飞行管理、起飞前排序、不利条件 CDM）
部署模式 单机场或多机场集中架构（单基础设施服务多个机场）

功能模块

模块 功能
核心模块 实时管理、系统管理、基础信息管理、外部系统集成
编程模块 生成系列信息（航班编程）
调度模块 从 slot 协调系统接收航班时刻表，实时部署运营信息
资源分配 图形化界面管理值机柜台、登机口、机位、行李提取带
计费模块 基于资源使用量向航司计费
KPI 报告 可定义运营指标（准点率、取消率）、告警阈值、仪表盘

主要客户

  • Aena（全球最大机场运营商）：47 个机场生产运行
    • 马德里 Barajas（主要枢纽）
    • 巴塞罗那 El Prat（主要枢纽）
    • 覆盖西班牙全境及拉丁美洲（Aena 扩张中）
  • GAP 机场网络（墨西哥）： rollout 进行中

目标场景

  • 已有 Indra 其他空管/机场系统的机场
  • 拉丁美洲机场网络
  • 需要多机场集中管控

供应商综合技术对比

维度 ADB SAFEGATE Cortex Amadeus AirportLabs SkyCore PDC Indra InBASE
部署模式 云托管 + 本地 纯云 云原生（OpenShift） 本地/混合 本地/集中
数据库 未公开 未公开 PostgreSQL（推测） Oracle J2EE 标准
消息中间件 未公开 私有 ActiveMQ Publish-Subscribe WS JMS（推测）
AI/ML 能力 原生 AI 引擎 有限 规则引擎（可视化） 无 无
"What-if" 仿真 支持 否 否 否 否
多机场模式 支持 支持 支持 原生多机场 集中架构
A-CDM 原生支持 是 是 是 是 Level 3 CDM
上线周期 2-3 个月 1-2 个月 2-4 周 1-2 周 1-2 个月
数据覆盖 依赖集成 95% 航司 365 天 依赖集成 依赖集成 Aena 网络
生态完整性 极强（Cortex 全套） 强（Altéa 生态） 强（AirportLabs 全套） 中（PDC SCORE） 中（Indra 空管）
国际案例规模 全球枢纽 全球大型 100+ 机场，ORD 旗舰 北欧/加拿大为主 Aena 47 机场
安全认证 ISO27001, NIST 未公开 未公开 未公开 未公开
典型目标机场 >3000 万 >1000 万 500 万-5000 万 <2000 万 所有规模

关键技术差异分析

AI 能力梯队

梯队 厂商 AI 能力
第一梯队 ADB SAFEGATE 原生 AI 引擎 + ML，支持运营预测和资源优化
第二梯队 Amadeus 有限 AI（辅助决策），强在 Altéa 数据整合
第三梯队 AirportLabs 规则引擎 + ML 可视化配置，无原生 AI 引擎
无 AI PDC / Indra 传统规则驱动，无 AI/ML

实时性能

厂商 响应时间承诺 架构依据
PDC 1-2 秒 事件驱动 + Oracle
Amadeus 实时推送（< 5s） 私有云基础设施
ADB SAFEGATE 实时（规格未公开） 模块化 + 内存计算
AirportLabs 实时流（ActiveMQ） 事件驱动 + OpenShift
Indra 实时（规格未公开） J2EE 企业架构

生态锁定程度

级别 厂商 说明
高锁定 Amadeus 换出成本极高（Altéa 绑定）
中高锁定 ADB SAFEGATE Cortex 套件深度集成
中锁定 AirportLabs 全套生态但 API 开放
低锁定 PDC Oracle + 标准 WS，易替换
低锁定 Indra J2EE 标准，可部分替换

选型决策树

年旅客量 > 3000万
├── 需要全栈统一管理 → ADB SAFEGATE Cortex AODB
├── 已有 Amadeus Altéa → Amadeus AODB
└── 需要 AI 预测能力 → ADB SAFEGATE Cortex AODB

年旅客量 1000-3000万
├── 需要快速上线 + 云原生 → AirportLabs SkyCore AODB
├── 已有 Amadeus 系统 → Amadeus AODB
└── 预算有限 → AirportLabs SkyCore AODB

年旅客量 < 1000万
├── 多机场集团 → PDC AODB（Multi-Airport Mode）
├── 快速上线（< 2周）→ PDC AODB
└── 欧洲/拉美 Aena 网络 → Indra InBASE AODB

相关链接

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