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Prospección en el ámbito ATM sobre la gestión, predicción y

sincronización de trayectorias de aeronaves

Prospección en el ámbito ATM sobre la gestión, predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves

Septiembre 2016: II / 116

Hoja de Identificación del documento

Título: Prospección en el ámbito ATM sobre el desarrollo de la operación de RPAS. ANEXO

Código: N/A

Fecha: Septiembre 2016

Fichero: N/A

Autor: Roberto Ibañez Moreno. Alvaro Rodriguez Sanz

Revisor: Fernando Gómez Comendador. Rosa Arnaldo Valdés

Aprobado: N/A

Versiones:

Numero Fecha Autor Comentarios

01 02 / 09 / 2016 Roberto Ibañez.

Alvaro Rodriguez


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Resumen Ejecutivo

El OIDATM (Observatorio para el fomento de I+D en ATM), promovido por ISDEFE, se plantea como Foro de referencia para fomentar las ideas y proyectos encaminadas a la mejora y optimización en el uso y explotación del espacio aéreo aprovechando el desarrollo y aplicación de nuevas tecnologías.

Pretende aglutinar las expectativas y necesidades de los distintos agentes y usuarios que participan en la operación del Transporte Aéreo, y hacerlas compatibles entre ellos y con los intereses de la sociedad y el sector industrial.

El trabajo se centra en tres áreas tecnológicas de interés:

- Estructuración sistema RPAS. Prospectiva del estado del arte de la detección de drones y protección frente a los mismos en los distintos escenarios en los que pueden ser utilizados.

- Predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves. Prospectiva sobre la gestión y optimización de la trayectoria de un modo integrado, teniendo en cuenta los diferentes actores ATM involucrados

- Planificación de procesos aeroportuarios: sistemas, gestión e integración. Prospectiva sobre la evolución de los procesos de planificación en el entorno aeroportuario, centrándose en la gestión proactiva e integrada de los diferentes sistemas y agentes involucrados en la operativa del aeropuerto.

En la primera fase del trabajo se desarrolla una prospección de desarrollo tecnológico, con los siguientes objetivos:

- Analizar el estado del arte en determinados ejes de interés (prospectiva del desarrollo tecnológico en ATM).

- Englobar la información según temáticas similares y destacar su influencia en los distintos campos de interés (especificando distintos niveles de clasificación).

- Profundizar dentro de cada temática y desarrollarla hasta un nivel detallado (establecer una taxonomía del desarrollo tecnológico en ATM).

- Elaborar una clasificación clara y sencilla en la que se recoja toda la información disponible (mapa conceptual del desarrollo).

- Ofrecer una priorización de campos de interés en base a una serie de parámetros establecidos (indicadores y métricas de decisión).

El documento presenta los resultados de esta primera fase de trabajo correspondientes al área de “Predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves”


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Índice

1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................................. 1

2. ALCANCE Y OBJETIVOS ................................................................................................................................... 4

3. METODOLOGÍA .................................................................................................................................................. 5

4. TAXONOMÍA ........................................................................................................................................................ 2

4.1. DESCRIPCIÓN DE LA TAXONOMÍA .................................................................................................................... 2

4.2. FASE DE PRE-OPERACIÓN .............................................................................................................................. 5

4.2.1. Ciclo de vida de la gestión de trayectorias 4D ....................................................................................... 7

4.2.1.1. Business Development Trajectory (BDT) ...................................................................................................... 7

4.2.1.2. Shared Business Trajectory (SBT) ................................................................................................................ 8

4.2.1.3. Reference Business Trajectory (RBT) ........................................................................................................... 8

4.2.2. 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP)...................................................................... 9

4.2.3. System Wide Information Management (SWIM) .................................................................................. 10

4.2.4. Integrated Flow Management Position (iFMP) ..................................................................................... 12

4.2.5. Enhanced Tactical Flow Management System (ETFMS) .................................................................... 13

4.2.6. Short-Term ATFCM Measures (STAM) ............................................................................................... 14

4.2.7. Collaborative Decision Making (CDM) ................................................................................................. 15

4.3. FASE DE OPERACIÓN ................................................................................................................................... 17

4.3.1. Herramientas de predicción ................................................................................................................. 18

4.3.1.1. AIDL ............................................................................................................................................................. 18

4.3.1.2. Modelización/Algoritmos .............................................................................................................................. 21

4.3.1.3. Automatic Dependent Surveillance (ADS) ................................................................................................... 29

4.3.1.3.1. Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) ........................................................................ 30

4.3.1.3.2. Automatic Dependent Surveillance-Contract (ADS-C) ........................................................................... 30

4.3.1.4. Monitoring Aids (MONA) .............................................................................................................................. 31

4.3.1.5. Medium-Term Conflict and Detection (MTCD) ............................................................................................ 32

4.3.1.6. Flight Management System (FMS) .............................................................................................................. 33

4.3.1.7. Meteorología ................................................................................................................................................ 35

4.3.1.7.1. Digital Meteorological Service (DMET) .................................................................................................. 36

4.3.2. Herramientas de sincronización ........................................................................................................... 38

4.3.2.1. Wake Vortex Accuracy Advisory (WAVAA) ................................................................................................. 39


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4.3.2.2. Airborne Collision Avoidance System (ACAS) ............................................................................................ 39

4.3.2.3. Short-Term Conflict Alert (STCA) ................................................................................................................ 40

4.3.2.4. Surface Movement Guidance and Control System (SMGCS) ..................................................................... 41

4.3.2.5. Pre-Departure Sequencing .......................................................................................................................... 42

4.3.2.5.1. User Driven Prioritisation Process (UDPP) ............................................................................................ 44

4.3.2.6. Arrival Manager (AMAN) .............................................................................................................................. 45

4.3.2.7. Departure Manager (DMAN) ........................................................................................................................ 46

4.3.2.8. Surface Manager (SMAN) ........................................................................................................................... 48

4.3.2.9. Initial 4D Trajectory Management (i4D) ....................................................................................................... 48

4.3.2.9.1. Controlled Time of Arrival (CTA) ............................................................................................................ 51

4.3.2.9.2. Extended Projected Profile (EPP) .......................................................................................................... 51

4.3.2.10. ADS-C integrada con los datos Extended Projected Profile (ADS-C EPP) ................................................. 51

4.3.2.11. Procedimiento Best Equipped-Best Served (BEBS) ................................................................................... 55

4.3.2.12. Performance Based Navigation (PBN) ........................................................................................................ 56

4.3.2.12.1. Area Navigation (RNAV) ........................................................................................................................ 58

4.3.2.12.2. Required Navigation Performance (RNP) ............................................................................................. 59

4.3.2.13. Point Merge/Mergestrip ............................................................................................................................... 62

4.3.2.14. Continuous Climb and Descent Operations (CCO/CDO) ............................................................................ 64

4.3.2.15. Controller-Pilot Data Link Communications (CPDLC) ................................................................................. 66

4.4. FASE DE POST-OPERACIÓN .......................................................................................................................... 67

4.4.1. Gestión de información ........................................................................................................................ 67

4.4.1.1. Almacenamiento .......................................................................................................................................... 68

4.4.1.1.1. AS-FlightBag 3.0 ......................................................................................................................................... 68

4.4.1.1.2. Integrated Flow Management Position (iFMP) ....................................................................................... 69

4.4.1.1.3. 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP) ...................................................................... 69

4.4.1.2. Caracterización ............................................................................................................................................ 69

5. DEFINICIÓN DE LOS PARÁMETROS DE INTERÉS Y CRITERIOS DE VALORACIÓN ................................ 70

5.1. DESARROLLO .............................................................................................................................................. 70

5.2. IMPLANTACIÓN ............................................................................................................................................ 71

5.3. EXPLOTACIÓN ............................................................................................................................................. 72

5.4. MERCADO ................................................................................................................................................... 72

5.5. ECONÓMICOS ............................................................................................................................................. 73

5.6. TÉCNICO/TECNOLÓGICOS ............................................................................................................................ 74

6. VALORACIÓN DE LOS PROYECTOS ............................................................................................................. 76


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6.1. PRE-OPERACIÓN ......................................................................................................................................... 79

6.2. OPERACIÓN ................................................................................................................................................ 82

6.3. POST-OPERACIÓN ....................................................................................................................................... 86

7. CONCLUSIONES ............................................................................................................................................... 88

8. SIGLAS Y ACRÓNIMOS ................................................................................................................................... 95

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................................................ 100


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Lista de figuras

Figura 1.Beneficios ofrecidos por SESAR. Fuente: Master Plan 2015 .......................................... 2

Figura 2.Beneficios esperados. Fuente: Master Plan 2015............................................................ 3

Figura 3. Metodología de trabajo ................................................................................................... 5

Figura 4. Formato de la taxonomía completa................................................................................. 2

Figura 5. Niveles de la clasificación. .............................................................................................. 4

Figura 6. Nivel 1: Fases. ................................................................................................................ 5

Figura 7. Fase de pre-operación .................................................................................................... 6

Figura 8. Ciclo de vida de la “business trajectory” Fuente: SESAR Consortium (“The ATM Target Concept”) ....................................................................................................................................... 7

Figura 9. Ejecución óptima de una trayectoria. .............................................................................. 9

Figura 10. Intercambio de información anterior Fuente: SESAR JU ............................................ 11

Figura 11. Intercambio de información SWIM Fuente: SESAR JU .............................................. 11

Figura 12. Horizonte temporal de aplicación de STAM. Fuente: SESAR JU ............................... 14

Figura 13. Objetivos CDM. Fuente: Eurocontrol. ......................................................................... 16

Figura 14. Fase de operación ...................................................................................................... 17

Figura 15. Inputs y outputs del TP. Fuente: AIAA ........................................................................ 22

Figura 16. Fases de predicción del TP. Fuente: AIAA ................................................................. 23

Figura 17. Aproximaciones del modelo matemático. Fuente: Referencia número 13 de la bibliografía. .................................................................................................................................. 26

Figura 18. Diagrama funcional MONA Fuente: Eurocontrol ......................................................... 32

Figura 19. Diagrama de bloques del FMS. .................................................................................. 34

Figura 20. Estructura Ensemble TP Fuente: IMET ...................................................................... 36

Figura 21. Esquema de la combinación de Ensemble TP y de Probabilistic MET. Fuente: IMET 36

Figura 22. Arquitectura DMET. .................................................................................................... 38

Figura 23. Áreas de protección del sistema ACAS. Fuente: SKYbrary ........................................ 40

Figura 24. Diagrama de bloques del Arrival Manager. Fuente: Eurocontrol. ................................ 46

Figura 25. Diagrama de funcionamiento del DMAN. Fuente: Eurocontrol. ................................... 47

Figura 26. Trayectoria i4D. Fuente: SESAR. ............................................................................... 49


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Figura 27. Especificaciones para la navegación. Fuente: AESA. ................................................ 57

Figura 28. Topología del Point Merge System Fuente: ICAO. .................................................... 62

Figura 29. Concepto MergeStrip. Fuente: Eurocontrol. ................................................................ 64

Figura 30. Vuelo perfecto basado en la actuación vertical de la aeronave. Fuente: NATS.......... 65

Figura 31. Traza radar CPDLC. Fuente: EUROCONTROL. ........................................................ 66

Figura 32. Fase de post-operación .............................................................................................. 67


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Lista de tablas

Tabla 1. Alfabeto AIDL. Fuente: The ASIS Initiative .................................................................... 20

Tabla 2. Algunas instrucciones específicas AIDL. Fuente: The ASIS Initiative ............................ 21

Tabla 3. Requisitos mínimos. Fuente: Boeing.............................................................................. 25

Tabla 4. Métodos de predicción de trayectorias. Fuente: Navegación aérea 1, Francisco Javier Sáez Nieto. Edición 1, Marzo 2008. ............................................................................................. 27

Tabla 5. Situaciones posibles para la secuenciación. Fuente: Eurocontrol .................................. 44

Tabla 6. Comparación IPI-EPP. Fuente: FAA/EUROCONTROL ATM R&D Seminar .................. 53

Tabla 7. Niveles de implementación del Best Equipped-Best Served. Fuente: Massachusetts Institute of Technology ................................................................................................................. 55

Tabla 8. Especificaciones de navegación. Fuente: DOC 9613, 4ª edición 2013. ......................... 59

Tabla 9. Especificaciones de navegación. Fuente: DOC 9613, 4ª edición 2013. ......................... 61

Tabla 10. Pesos de ponderación para los KPI dentro de su KPA correspondiente. .................... 77

Tabla 11. Pesos de ponderación para los KPA. ........................................................................... 79

Tabla 12. Valoración ponderada de los proyectos de la fase de pre-operación. .......................... 82

Tabla 13. Valoración ponderada de los proyectos de la fase de operación. ................................ 85

Tabla 14. Valoración ponderada de los proyectos de la fase de post-operación. ........................ 87

Tabla 15. Ranking final de los proyectos. .................................................................................... 92

Tabla 16. Top 10 Proyecto mejor valorados. ............................................................................... 93

Tabla 17. Siglas y acrónimos. ...................................................................................................... 99


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1. INTRODUCCIÓN

El ATM es un elemento crítico en la cadena de valor del transporte aéreo europeo y la clave para conectar regiones y hacer de Europa un centro mundial de la movilidad y la prosperidad. Para garantizar la sostenibilidad y la competitividad de la aviación, Europa necesita tener una visión clara de cómo lograr un sistema de ATM de alto rendimiento.

Es importante explorar cómo mejorar la gestión, predicción y sincronización de las trayectorias seguidas por las aeronaves dentro del proceso de avance hacia las operaciones 4D en el espacio aéreo a nivel mundial. Una mejora en todos estos aspectos implica una reducción de conflictos entre aeronaves, un espacio aéreo más eficiente y una disminución del impacto ambiental producido por las operaciones a través de una reducción de las emisiones y del ruido provocado.

En los últimos años se han producido varios cambios significativos, por este motivo, la modernización de la gestión del tráfico aéreo debe hacer aún más énfasis en el aumento de la eficiencia y de la efectividad, manteniendo o incluso mejorando los niveles de seguridad operacional y física. Al mismo tiempo, también debe reflejar la necesidad de proporcionar soluciones que mitiguen las limitaciones críticas de la capacidad del sistema. Estas soluciones están orientadas a ser resueltas mediante una serie de tecnologías implementadas en tres fases (steps) temporalmente hablando y que facilitan la transición hacia el objetivo operacional de SESAR:

- Step 1, “Time-Based Operations” (aproximadamente 2008-2013). Focalizado en la eficiencia del vuelo, la previsibilidad y el medio ambiente, cuya meta es lograr un sistema europea ATM sincronizado.

- Step 2, “Trajectory-Based Operations” (aproximadamente 2013-2020). Centrado en la eficiencia del vuelo, la previsibilidad, el medio ambiente y la capacidad de los aeropuertos, cuya meta es conseguir un sistema ATM basado en la trayectoria donde los participantes optimizan las trayectorias a través del intercambio de información 4D sobre las trayectorias.

- Step 3, “Performance-Based Operations” (2020+). Basado en los mismos conceptos que las TBO, su meta es la implementación de sistemas ATM aire/tierra a nivel europeo de forma continua, colaborativa y centrada en la red. Gestiona el sistema al completo considerándolo como un todo de acuerdo al alto nivel de los objetivos.



Figura 1.Beneficios ofrecidos por SESAR.

Fuente: Master Plan 2015

Una vez superada la primera fase (Step 1), la visión que se plantea en estos momentos se basa en la noción de las «operaciones basadas en la trayectoria» (TBO) y depende de la provisión de servicios de navegación aérea (SNA) en apoyo de la ejecución de la trayectoria de negocio / misión, lo que significa que las aeronaves pueden volar las trayectorias deseadas sin verse limitadas por las configuraciones del espacio aéreo. Esta visión es posible gracias a un aumento progresivo del nivel de automatización, a la implantación de tecnologías de virtualización y al uso de sistemas estandarizados e interoperables. La infraestructura del sistema evolucionará gradualmente con las tecnologías digitales, permitiendo a los proveedores de servicios de navegación aérea (ANSP), independientemente de las fronteras nacionales, conectar sus operaciones donde necesiten hacerlo, apoyados por una amplia gama de sistemas y servicios de información. Los aeropuertos estarán totalmente integrados a nivel de red ATM, lo que facilitará y optimizará las operaciones de los usuarios del espacio aéreo. Más allá del 2035 y con vistas hacia el 2050, las operaciones basadas en prestaciones se implementarán en toda Europa, con múltiples opciones previstas, como la coordinación integral entre ANSPs o unos servicios de navegación aérea proporcionados de principio a fin a nivel de red.

Además, es un aspecto generalmente aceptado que para aumentar las prestaciones, la modernización del ATM debe enfocarse en el vuelo como un «todo», dentro de un contexto de flujos y de red, en lugar de enfocarse en segmentos parciales de su trayectoria, como es el caso



actual. Con esto en mente, la visión se hará realidad en todo el sistema ATM, ofreciendo mejoras en cada etapa del vuelo.

Para lograr los objetivos es necesario el apoyo a la automatización y el uso de las comunicaciones de datos, la integración de los sistemas y de todos los vehículos aéreos en un entorno ATM (incluyendo RPAS), el intercambio de información compartida digitalmente por medio de servicios de datos, las operaciones centradas en la trayectoria y en los flujos de tráfico y la virtualización que permita una asignación más dinámica de los recursos.

Figura 2.Beneficios esperados.

Fuente: Master Plan 2015.

La ambición a nivel de prestaciones de SESAR estriba en aumentar la seguridad física garantizando altos niveles, mejorando la eficiencia de costes reduciendo los costes de los servicios de navegación aérea por vuelo, aumentando la capacidad de los aeropuertos, mejorando el impacto positivo sobre el ruido y la calidad del aire disminuyendo así el impacto en el medio ambiente y mejorando la eficiencia y la seguridad operacional.

Por tanto, debido a la necesidad de avance de la navegación aérea, en este trabajo se reflejará cómo se encuentra el desarrollo actualmente de las soluciones proporcionadas por SESAR en Europa teniendo en cuenta todo lo anterior, qué sistemas y proyectos se están implementando en estos momentos en relación a la gestión, la predicción y la sincronización de trayectorias de aeronaves y la descripción de todas las ventajas y mejoras que estos proyectos/soluciones proporcionan al espacio aéreo europeo.



2. ALCANCE Y OBJETIVOS

Una vez puestos en antecedentes sobre la necesidad del trabajo y los motivos que lo han generado, es necesario definir hasta dónde se va a profundizar en el estudio de los proyectos involucrados en el avance de la navegación aérea actual y futura desde el punto de vista ATM y cuáles son las metas a alcanzar por parte de este estudio.

Así pues, el alcance de este trabajo consiste en conseguir establecer un marco general sobre cómo se encuentra el estado del arte en cuanto a la gestión, predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves que proporcione una visión global sobre qué se está haciendo en torno a estos temas (más concretamente, a nivel europeo), y sobre cuál es el nivel de desarrollo de las soluciones propuestas por SESAR que puedan invitar en un futuro a una empresa a invertir en proyectos de I+D, facilitándole de este modo una guía resumen del panorama actual. Una vez establecido este marco general, se realizará una valoración de cada uno de los proyectos involucrados en el trabajo que lleve a la consecución de un ranking de valoración (de mayor a menor) cuyo sentido es el de realizar a modo de recomendación qué proyectos son los más ventajosos para una empresa a la hora de priorizar en qué proyectos invertir en un futuro proyecto de I+D.

Definido ya hasta dónde profundizar en el estudio, el siguiente paso es establecer los objetivos a alcanzar a lo largo del trabajo. Estas metas pueden ser explicadas a través de una serie de pasos definidos a lo largo del tiempo que nos lleven a alcanzar el propósito final esperado por el trabajo. El primer paso a realizar consiste en analizar el estado del arte en relación a la gestión, predicción y sincronización de las trayectorias seguidas por las aeronaves realizando una prospección del desarrollo tecnológico en el ámbito ATM mediante la búsqueda de todo tipo de información pública disponible que ayude a establecer una visión global de qué se está desarrollando actualmente. Tras esto, el siguiente paso es englobar la información recopilada según temáticas similares y destacar su influencia en los distintos campos de interés, especificando distintos niveles de clasificación que se detallarán a lo largo del trabajo, y profundizar dentro de cada una de las temáticas establecidas y desarrollarlas hasta un nivel detallado estableciendo de esta forma una taxonomía del desarrollo tecnológico en ATM en la cual se muestre de forma clara y sencilla toda la información disponible.

Después de la realización de estos pasos definidos anteriormente, y de establecer una serie de parámetros de interés encuadrados dentro de unas áreas de interés, se realizará la valoración de cada uno de estos tanto a nivel individual como a nivel de área, cuyas respectivas ponderaciones llevarán a una valoración total de cada uno de los proyectos de la clasificación. Con estas valoraciones totales establecidas, se consigue elaborar un ranking mediante el cual se ofrece una priorización de campos de interés en base a los indicadores establecidos y las métricas de decisión que pueda servir de ayuda a una empresa a la hora de preguntarse en qué realizar una inversión y cómo de favorable será esta.



3. METODOLOGÍA

Una vez conocido el alcance y los objetivos del proyecto se establece una metodología de trabajo a seguir orientada a conseguir los resultados buscados en el trabajo. La metodología es la siguiente:

La primera fase de trabajo engloba varias etapas que se repiten constantemente a lo largo del desarrollo del estudio estableciendo así un método iterativo de trabajo. Como primer punto importante se establece una etapa de búsqueda de información en la que a través de diversas fuentes (revistas, congresos, internet…) se logra recoger la documentación necesaria relativa a la gestión, predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves analizando de esta manera cuál es el estado del arte relativo a estos temas. Con esta información, el siguiente paso es estructurarla en base a unos criterios de decisión, en este caso, según su temática, y una vez realizada esta primera distinción, disgregar cada uno de los temas concernientes desde un primer nivel más general hasta alcanzar su máximo nivel de detalle. Esta primera fase de trabajo se realiza de forma iterativa a lo largo de todo el proyecto permitiéndonos completar y perfeccionar el resultado del trabajo completo.

Una vez realizada esta primera fase, el siguiente paso consiste en elaborar una taxonomía en la cual se recoja toda la información recopilada anteriormente y en la que quede claramente establecida la estructura lograda en función de los criterios de clasificación tenidos en cuenta en la fase anterior.

Tras esto, la siguiente fase del trabajo consiste en la definición de una serie de parámetros que resulten de interés a la empresa (ver apartado 5) y los cuales, le sirvan de ayuda a la hora de discernir dónde centrar sus esfuerzos de I+D en un futuro. Dichos parámetros serán establecidos en torno a unos criterios que nos ayuden a realizar una valoración particular de cada uno de los proyectos que conforman el trabajo (ver apartado 6). A su vez, dichos parámetros son encuadrados en distintas áreas de interés, cuya valoración final dependerá de las valoraciones de cada uno de los parámetros englobados dentro de ellas. Cada una de las áreas y de los parámetros individuales que las conforman poseen una ponderación particular que afecta de manera distinta a la valoración global de cada uno de los proyectos. Con estas valoraciones se establece un ranking de los proyectos involucrados en el estudio mediante el cual se muestra

Figura 3. Metodología de trabajo



cuáles de ellos son los más ventajosos actualmente para una empresa que quiera realizar una inversión en futuros proyectos de I+D.

4. TAXONOMÍA

Tras haber aplicado la primera fase de la metodología de trabajo descrita anteriormente el resultado obtenido es una taxonomía completa que describe cómo se encuentra el panorama actual sobre predicción, sincronización y gestión de trayectorias de aeronaves. Dicha taxonomía posee una estructura clara y sencilla que pasa a ser descrita a continuación.

4.1. Descripción de la taxonomía

El modelo seguido a la hora de estructurar la información recogida en la taxonomía ha sido un modelo estratificado compuesto de diferentes niveles que siguen un orden lógico-temporal dentro de la clasificación. El resultado visto de forma global es el siguiente:

Figura 4. Formato de la taxonomía completa.

Para entender mejor la estructura de la clasificación y darle sentido, se desgranará poco a poco hasta ir completando cada uno de sus huecos. En primer lugar, la clasificación queda estructurada en cuatro niveles que nos permiten ser cada vez más precisos en la información recogida que nos resulte de interés hasta alcanzar el último nivel.



Figura 5. Niveles de la clasificación.

Conforme se avanza por la clasificación a través de los niveles, la información resulta cada vez más específica estableciéndose así un recorrido dentro de ella que facilite situarnos en el lugar que nos interese. La precisión de la información tiene sentido creciente desde el nivel 1 al nivel 4, siendo este último el nivel de máximo detalle dentro de ella.

El nivel 1 es el nivel más general de los cuatro y nos permite realizar la primera elección a la hora de iniciar el recorrido por la clasificación. Este primer nivel divide la clasificación completa en tres partes claramente diferenciadas en función del momento temporal en el que se encuentre la operación de la aeronave.



Figura 6. Nivel 1: Fases.

Las tres partes que conforman el nivel 1 son las fases de pre-operación, operación y post-operación de la aeronave, estableciendo así un sentido temporal desde el primer momento, que queda reflejado en la representación gráfica (de izquierda a derecha). Este primer nivel engloba desde la planificación de la operación, la ejecución de la misma y el tratamiento de la información recogida tras finalizar la operación.

En cada una de las tres partes principales, y estableciendo una serie de relaciones intrínsecas entre los niveles, se alcanza el último de ellos, el nivel 4, el cual se compone de sistemas y proyectos concretos. Todos estos proyectos y sistemas, así como las relaciones entre sus niveles, pasan a ser descritos en los siguientes apartados.

4.2. Fase de pre-operación

En esta fase se estudia la gestión de la trayectoria en cada uno de sus tres horizontes de planificación, la fase estratégica que engloba un periodo comprendido desde dos días hasta varios meses anteriores al día de operación; la fase pre-táctica, que planifica y coordina las actividades realizadas dentro de los dos días anteriores al día de operación; y la fase táctica, que agrupa las actividades ATFCM que se llevan a cabo el mismo día de la operación.



El nivel 2 se corresponde con la gestión de la trayectoria, entendiendo esta como el proceso mediante el cual se seleccionan y aplican las medidas necesarias para mejorar las operaciones del tráfico aéreo, y en particular, que incrementen la previsibilidad del tráfico para beneficio de todos los participantes en el proceso.

Teniendo en cuenta los diferentes horizontes temporales en los que se pueden aplicar estas medidas, el nivel 3 se disgrega en la planificación estratégica que engloba las actividades a largo plazo (de dos días hasta varios meses de antelación), la planificación pre-táctica en la que se realizan modificaciones del anterior a dos días vista del día de operación y la planificación táctica que son las últimas modificaciones realizadas el mismo en que la operación se lleve a cabo.

Y por último, el último nivel está compuesto por una serie de proyectos y sistemas concretos que pertenecen a cada una de las fases de planificación anteriores. La existencia de repeticiones en este nivel se debe a que varios de estos sistemas y proyectos son utilizados en más de una fase del nivel 3. A continuación, se describe cada uno de ellos en los siguientes apartados.

Figura 7. Fase de pre-operación



4.2.1. Ciclo de vida de la gestión de trayectorias 4D

La trayectoria está siempre asociada con todos los datos necesitados para describir el vuelo. El ciclo de vida de la “business trajectory”1 (trayectoria de negocio) comienza con el desarrollo de un vuelo por parte del usuario del espacio aéreo y finaliza con las actividades post-vuelo después de que la aeronave alcance su punto de destino. La intención del futuro sistema ATM es reducir este número de restricciones expresadas para las trayectorias 4D y volarlas con la máxima precisión [1].

El ciclo de vida de las trayectorias se compone de diferentes fases de planificación:

1. Business Development Trajectory (BDT) 2. Shared Business Trajectory (SBT) 3. Reference Business Trajectory (RBT)

La siguiente figura muestra el ciclo de vida de una trayectoria descrito desde su inicio hasta el día de operación incluyendo su ejecución y la etapa de post-vuelo:

Figura 8. Ciclo de vida de la “business trajectory”

Fuente: SESAR Consortium (“The ATM Target Concept”)

4.2.1.1. Business Development Trajectory (BDT)

Se trata de la planificación de la trayectoria a largo plazo, dependiendo de la naturaleza de las operaciones un usuario del espacio aéreo puede comenzar la planificación del ciclo de vida varios años antes del día de operación con el objetivo de definir su programación, los recursos asociados y los requisitos institucionales. El usuario desarrolla una BDT que puede no ser compartida fuera de la organización de usuarios del espacio aéreo al resto de la comunidad ATM. La BDT es constantemente redefinida teniendo en cuenta restricciones surgidas de consideraciones medioambientales y de infraestructuras. Dependiendo de la categoría de los usuarios del espacio aéreo este proceso puede ser corto o inexistente.

1 Se entiende por “business trajectory” como la representación de las intenciones de los usuarios del espacio aéreo respecto a un vuelo dado, garantizando el mejor resultado para dicho vuelo respetando las restricciones temporales y permanentes encontradas.



4.2.1.2. Shared Business Trajectory (SBT)

Cuando el usuario ha establecido la BDT, se pondrá a disposición la Shared Business Trajectory (SBT) para el sistema ATM con fines de planificación. Requiere que todos los participantes, incluyendo las aerolíneas, los proveedores de servicios de navegación aérea y los proveedores del aeropuerto se pongan de acuerdo a través de un proceso de negociación colaborativa en la definición de un plan óptimo de vuelo para cada uno de los vuelos programados. Durante esta negociación la aerolínea propondrá una trayectoria en función de las mejores necesidades para que esta cubra de la forma más precisa la distancia entre los dos aeropuertos involucrados, entonces, los proveedores de servicios aceptarán o denegarán la trayectoria de acuerdo a las restricciones del espacio aéreo y los aeropuertos. Basado en la información agregada en las BTs los proveedores de servicio de navegación aérea considerarán la potencial necesidad de ajustar la organización del espacio aéreo para gestionar los flujos de tráfico, y los aeropuertos ajustarán su planificación según la capacidad necesitada lo máximo posible. Durante esta fase discrepancias importantes entre la SBT y las restricciones de red pueden ser ya detectadas y los usuarios del espacio aéreo serán notificados con la petición de ajustar su BT. Este proceso es iterativo hasta alcanzar el resultado óptimo para los usuarios teniendo debidamente en cuenta la necesidad de garantizar un rendimiento de la red global óptimo.

4.2.1.3. Reference Business Trajectory (RBT)

Una vez que todos los participantes aceptan la SBT, y unos minutos antes del despegue, ésta pasa a llamarse Reference Business Trajectory (RBT), con la cual los usuarios del espacio aéreo están de acuerdo volar y los proveedores de servicios de navegación aérea y el aeropuerto están de acuerdo en facilitar. Desde ese momento esta trayectoria será considerada la trayectoria óptima para ese vuelo en particular, teniendo en cuenta todas las restricciones y limitaciones del espacio aéreo y de los controladores, así como, las preferencias de las aerolíneas. La RBT se convierte en una instancia anterior a que se solicite o se emita la primera autorización ATC, pero no constituye una autorización para proceder. La RBT es la meta a alcanzar y la que se autorizará progresivamente. La instancia toma la forma de una autorización para los proveedores de servicios o es una función de la aeronave dependiendo de quién es el separador designado.

La mayoría de los tiempos indicados en la RBT son estimaciones, sin embargo algunos pueden considerarse como tiempos objetivo para facilitar la planificación y algunos de ellos pueden ser



restricciones para ayudar particularmente en la gestión de colas cuando sea apropiado.

Figura 9. Ejecución óptima de una trayectoria.

La RBT continúa evolucionando durante la ejecución del vuelo a fin de reflejar todas las autorizaciones y restricciones aplicables en concordancia con los cambios de trayectoria sufridos. En el momento de la ejecución del vuelo los pilotos deben ceñirse a la RBT, con la ayuda que le proporciona los sistemas avanzados de navegación de a bordo, y aplicando las debidas maniobras cuando sean necesarias. Hay dos procesos distintos para modificar la RBT:

1. Actualización automática de la RBT: se activa cuando suceden eventos específicos o cuando la trayectoria predicha difiere de la RBT mucho más de los umbrales predefinidos. Este proceso tiene el objetivo de mejorar la actuación del apoyo automático. Los sistemas de tierra apoyarán a la predicción de trayectorias y la actualización para aquellas aeronaves que no son capaces por sí mismas de gestionar la actualización automática de la RBT.

2. Revisión de la RBT: se activa en aire o tierra cuando las restricciones han sido cambiadas (modificadas por el centro ATC, o por la tripulación de vuelo si la RBT no puede ser conseguida por la aeronave).

En ambos casos, la nueva RBT se convierte en la nueva referencia común para ser analizada desde el punto de vista de gestión de conflictos y desde el punto de vista de los proveedores de servicios quienes llevarán a cabo las acciones necesarias en caso de efectos adversos.

4.2.2. 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP)

El 4DPP o 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes es un servicio centralizado para el cálculo y distribución de trayectorias 4D con fines de planificación con un alta precisión y previsibilidad, cubriendo todo el espacio aéreo de los estados miembro de EUROCONTROL y más allá si fuese necesario [2]. Es un habilitador para una planificación ATM de alta calidad de toda la red europea, en línea con el concepto de SESAR Trajectory-Based Operations (TBO)2. Este servicio liderará la reducción de los intermediadores e incrementará la seguridad operacional.

El 4DPP proveerá un punto de vista común en las trayectorias planeadas a todos los stakeholders que utilicen esa información común con distintos propósitos y que ellos necesitan para satisfacer sus propias necesidades. El servicio soportará actividades planificadas online y

2 Las Trajectory-Based Operation (TBO) se refieren al uso de trayectorias 4D como la base para la planificación y ejecución de todas las operaciones de vuelo soportadas por el proveedor de servicios de navegación aérea.



offline. Las actividades online tienen lugar a corto plazo y planes tácticos, calcula la trayectoria de extremo a extremo hasta que finalice la ejecución del vuelo. Cada sistema de predicción de trayectoria local se encarga cuando sea necesario de su propia área de responsabilidad y proporciona desviaciones tácticas para 4DPP para la planificación aguas abajo. Las actividades offline abarcan planificaciones a largo plazo. El 4DPP satisfará las necesidades de todos los actores involucrados en las actividades de planificación regional, subregional y a nivel local.

Para alcanzar una trayectoria común para los propósitos de planificación ATM, este servicio perseguirá mejoras en tres grandes áreas: calidad e integridad de la información de entrada, método de cálculo de la trayectoria e información compartida sobre la trayectoria. Por tanto, a través del servicio 4DPP, el sistema europeo ATM se beneficiará de un incremento de calidad en la planificación de las actividades, así como, de un aumento de seguridad, eficiencia y reducción de costes.

4.2.3. System Wide Information Management (SWIM)

El concepto SWIM (System Wide Information Management) representa el cambio sobre cómo es gestionada la información a lo largo de su ciclo de vida completo y a través del sistema ATM europeo [3]. La implementación de este concepto hará posible obtener beneficios ATM directamente asegurando la provisión de información perfectamente comprensible a las personas correctas en el momento correcto. Dada la naturaleza transversal del SWIM, el cual se mueve a través de todos los sistemas ATM, el dominio de datos, y todas las fases de gestión de trayectorias (planificación, ejecución y post-ejecución) y el amplio rango de stakeholders, no se espera que una sola y única solución pueda ser aplicada a todo el sistema.

El concepto SWIM surge ante el esperado incremento en la demanda de capacidad de la aviación, la presión económica y la necesidad de atender al impacto ambiental. Todos estos aspectos dependen de cada vez más información precisa, y que ésta sea dada en el tiempo exacto para lograr una mejor coordinación. Tal cantidad de información debe ser organizada y proporcionada a través de medios flexibles que ayuden a la interoperabilidad entre sistemas, el acceso continuo a información segura y su intercambio.



Con los principios ya mencionados, la aplicación del sistema SWIM pondrá en marcha los siguientes elementos [4]:

1. ATM Information Reference Model (AIRM). Proporciona una definición neutral de toda la información ATM, a través de modelos de datos conceptuales y modelos de datos lógicos. Contendrá elementos bien conocidos como lo son el aeródromo, las rutas ATS, el espacio aéreo, el procedimiento de vuelo y una definición común de los conceptos de modelización fundamentales incluyendo el tiempo y la geometría.

Figura 10. Intercambio de información anterior Fuente: SESAR JU

Figura 11. Intercambio de información SWIM Fuente: SESAR JU



2. Information Service Reference Model (ISRM). Proporciona el desglose lógico de los servicios de información necesarios y sus patrones de comportamiento. Trabaja hacia especificaciones de implementación de servicios, que incluirán los detalles de los servicios de la carga de pago, patrones de intercambio, calidad de servicio, y la unión de la infraestructura de intercambio de datos del sistema, también conocida como la infraestructura SWIM.

3. SWIM Technical Infrastructure (SWIM TI). Los distintos perfiles y la arquitectura permiten la interoperabilidad técnica del Sistema de Sistemas (SoS – System of Systems). Dividiendo el conjunto más pequeño todas estas necesidades técnicas se puede definir una solución uniforme satisfactoria. El criterio utilizado para la agrupación pasa por identificar las restricciones de las fuentes y está basado en el análisis de los requisitos de las áreas competitivas.

4. Registro SWIM. Aumenta la visibilidad y accesibilidad de la información ATM y los servicios disponibles a través del SWIM. Activa a los proveedores de servicios, clientes y un punto de vista común del SWIM proporcionando información consolidada sobre los servicios que se han implementado en base a las normas SWIM.

En resumen, los beneficios que proporciona este sistema de intercambio de información son el incremento de eficiencia y la facilidad de acceso a la información compartida, así como, un aumento de la operación en servicio.

4.2.4. Integrated Flow Management Position (iFMP)

El iFMP o integrated Flow Management Position se encuentra en funcionamiento en el centro de control de área superior de Maastricht (MUAC) desde febrero de 2015, y se ha convertido en la primera herramienta ATFCM de toma de decisiones. Esta herramienta ayuda a sacar el máximo partido a los recursos ATM. Gracias a una serie de características innovadoras, el iFMP aclara el camino para un nuevo concepto en las operaciones actuales para hacer frente a la creciente demanda, las limitaciones estructurales del espacio aéreo y las fluctuaciones de tráfico con el fin de alcanzar los objetivos fijados por el cielo único europeo [5].

Estas innovaciones proporcionadas por el iFMP y que antes no podían ser proporcionadas son las siguientes:

1. Optimización del sector. Su función es detectar automáticamente periodos de sobrecarga del sector, o por el contrario, de poca carga de tráfico, y recomendar una configuración alternativa para dicho sector, ayudando a los usuarios a encontrar la mejor solución posible.

2. Predicción de complejidad. Una predicción sobre la complejidad del tráfico que funcione mediante una ponderación de la ocupación con fuentes conocidas de complejidad y que los resultados sean mostrados de una forma inteligible que permita a los usuarios identificar los desequilibrios de capacidad más fácilmente.



3. Análisis post-operacional. El iFMP almacena mucha más información de la que los sistemas anteriores almacenaban y permite que esta sea restaurada en función de la demanda, apoyando nuevo tipos de análisis post-operacional.

4. Imagen integrada de la situación del espacio aéreo. Representación geográfica de las predicciones de tráfico que ayuden a los usuarios a estimar la complejidad.

En un futuro cercano esta herramienta servirá como plataforma para innovaciones futuras tales como, expansión en la predicción de la complejidad, la comunicación entre supervisores y controladores, dispersión de tráfico o mejoras en las predicciones de tráfico.

Para proporcionar a los usuarios unas predicciones de tráfico más precisas a las herramientas ATFCM, se extrae información de diversas fuentes: el Sistema de Procesamiento de Datos MUAC, datos ETFMS o información meteorológica relevante para los aeropuertos.

4.2.5. Enhanced Tactical Flow Management System (ETFMS)

El ETFMS o Enhanced Tactical Flow Management System es una herramienta para la coordinación entre ATM, ATFCM, ATC, los aeropuertos y los operadores de aeronaves, proporciona datos globales que son compartidos a lo largo de los estados miembro de la ECAC3 y los estados adyacentes. Monitoriza y apoya la toma de decisiones en acciones tácticas a corto plazo y mejora los datos de vuelo y el ATFCM con datos actuales de la posición del tráfico e información aeroportuaria [6].

Los objetivos de esta herramienta son incrementar la seguridad solucionando las sobrecargas potenciales y gestionando los eventos inusuales, adaptar el espacio aéreo y la configuración de los sectores para conocer mejor la variación de demanda de tráfico aumentando así la fluidez y la capacidad de respuesta en su gestión y la contribución al intercambio de información entre todos los usuarios CDM y al “gate-to-gate”.

Esta herramienta utiliza como datos de entrada los planes de vuelo y mensajes de modificación de planes de vuelo, datos medioambientales, medidas ATFCM, posición de las aeronaves proporcionada principalmente por datos de vigilancia y actualizaciones de los datos de vuelo enviados por los centros ATC y los sistemas CDM del aeropuerto.

Durante el procesamiento de la información se recalcula el perfil de vuelo monitorizando la desviación, actualizando el perfil de vuelo y realizando una predicción de la trayectoria y perfil del vuelo. No realiza ningún cambio en el mecanismo de asignación de slots, las listas de slots son actualizadas en función de la posición actual y el perfil recalculado, y los slots liberados pueden ser reutilizados por otros vuelos.

3 La ECAC (European Civil Aviation Conference) es una organización internacional que fue creada en 1955 y cuyo principal objetivo es el de promover un desarrollo continuo, seguro, eficiente y sostenible del sistema de transporte europeo. Se creó para estrechar lazos entre la ONU, la OACI, el Consejo de Europa y las instituciones de la Unión Europea, como Eurocontrol y la JAA (actualmente no activa, sus funciones operativas han sido tomadas por EASA).



Como resultado de este proceso se obtiene un resumen del tráfico que mejora la carga que provoca la predicción a corto plazo aumentando así la fluidez del tráfico y reduciendo los retrasos, un impacto en las listas de vuelos en el sector o aeródromo que son actualizadas como corresponde y un impacto en las asignaciones de slot pudiendo ser reutilizados los slots vacantes y mejorando los retrasos de los vuelos.

El ETFMS es un paso importante en la mejora de los procesos ATFCM, y a la vez, es un paso crítico debido a la numerosa información que utiliza. La calidad de los datos recibidos y la calidad de la predicción y extrapolación de algoritmos son puntos que requieren de una especial atención.

4.2.6. Short-Term ATFCM Measures (STAM)

Consiste en una serie de medidas cuya finalidad es suavizar la carga de trabajo que conlleva el sector reduciendo los picos de tráfico utilizando medidas a corto plazo en el tiempo como reducir los retrasos en tierra, limitar los niveles de vuelo o redirigiendo un número limitado de vuelos haciendo así un tráfico menos complejo para el ATC [7].

Sus principales objetivos son reducir la complejidad del tráfico existente y reestructurar la carga de trabajo del controlador de tráfico aéreo, aumentando de esta forma la capacidad y seguridad.

El uso de STAM evita la aplicación de la regulación estándar ATFCM. Existen tres principales características que diferencian estas medidas de la regulación estándar:

1. STAM es aplicable a un número limitado de vuelos. La selección del vuelo está determinada por el impacto que el vuelo supone en la capacidad y en la aplicación potencial de medidas individuales.

2. STAM puede ser aplicado cuando la ocupación predicha de los volúmenes de tráfico es suficientemente precisa para la selección de los vuelos potencialmente seleccionables.

3. Las decisiones STAM son llevadas a cabo localmente por los proveedores de servicios y siguen un proceso de coordinación con otros actores (Network Manager, usuarios, ACCs y TWRs) envueltos o involucrados por la medida tomada.

Figura 12. Horizonte temporal de aplicación de STAM.

Fuente: SESAR JU

SESAR está desarrollando STAM avanzados (Advanced STAM) a través del intercambio de información entre el Network Manager y los ACC lo cual impone un amplio rango de medidas cómo y cuando sea necesario.

Los Advanced STAM incluyen una serie de herramientas de apoyo automatizadas que detectan puntos de conflicto y divulgan la información a los FMPs de los ACCs. Esta información constituye un amplio conjunto que incluye información meteorológica, de las operaciones del



aeropuerto, sobre la ocupación de pista y la complejidad del tráfico. Los datos son compartidos electrónicamente con la oportunidad de utilizar para ello el sistema business-to-business (B2B)4 del SWIM en el futuro.

Las herramientas STAM automatizadas permiten un conocimiento de la situación compartida por los STAMs aplicados a lo largo de la red, y hace que todos los datos relacionados con el STAM estén disponibles para su análisis post-operacional.

4.2.7. Collaborative Decision Making (CDM)

El Collaborative Decision Making (CDM) es un proceso de intercambio de información entre los usuarios y los proveedores de servicios de los aeropuertos y el Network Manager. Su objetivo es mejorar la eficiencia operacional de los aeropuertos reduciendo los retrasos, mejorando la previsibilidad de eventos y optimizando la utilización de los medios. La implementación de un aeropuerto CDM permite que cada aeropuerto CDM optimice sus decisiones en colaboración con el resto de aeropuertos CDM, conociendo sus preferencias y limitaciones y la situación actual y futura prevista. La toma de decisión es facilitada debido al intercambio de información precisa y puntual y por la adaptación de procedimientos, mecanismos y herramientas [8].

4 El business-to-business (B2B) permite explotar, compartir y utilizar la información de sus propios sistemas de acuerdo a sus propias necesidades y sus propias restricciones técnicas. Simplifica el acceso a la información proporcionada por el NMOC para facilitar la integración de la información a los stakeholders y aumenta y mejora la calidad y precisión en el futuro de los sistemas ATM habilitados por el SWIM.



Figura 13. Objetivos CDM.

Fuente: Eurocontrol.

El concepto de aeropuerto CDM está dividido en los siguientes elementos:

- Intercambio de información entre aeropuertos CDM. Es esencial para alcanzar el conocimiento común de la situación a través del intercambio y el reparto de toda la información pertinente, incluyendo datos almacenados y análisis post-operacionales.

- CDM Turn-round Process. Este elemento mejora la previsibilidad del tráfico saliente y entrante junto con el conjunto de la información compartida.

- Cálculo de tiempos de rodadura variables. Su objetivo es mejorar la precisión de los cálculos asociados al movimiento de las aeronaves en superficie, así como de los tiempos de despegue.

- Gestión de las actualizaciones de vuelo de forma colaborativa. Asegura que el ATFCM tiene la flexibilidad necesaria para hacer frente a las modificaciones en los tiempos de salida, debido a los cambios de tráfico y las preferencias de los operadores.

- Secuencia de pre-salidas colaborativa. Aumenta la flexibilidad y ayuda a la optimización de los medios aeroportuarios.



- CDM en condiciones adversas. Este elemento facilita la diseminación de cambios en la capacidad y la recuperación debido a cualquier alteración sufrida, asegurando la flexibilidad adecuada y el uso óptimo de los medios disponibles.

- Concepto de elementos avanzados. Estos elementos aumentarán y extenderán el conocimiento sobre la situación e incrementarán la colaboración entre socios del aeropuerto utilizando tecnologías avanzadas.

Existen numerosas ventajas y beneficios a la hora de activar los programas CDM en un aeropuerto como por ejemplo una mejora en los beneficios indirectos del aeropuerto en cuanto a la imagen que ofrece respecto a los demás, beneficios medioambientales producidos por la reducción de las emisiones, mejora de los datos operacionales, una mejor programación y mejora en los servicios proporcionados, reducir el número de esperas en el área de movimientos, una mejor gestión de de las colas de la secuencia de salidas y una reducción de la congestión y la carga del controlador aumentando la eficiencia y seguridad de las operaciones.

4.3. Fase de operación

Esta fase que trata sobre la ejecución de la operación se puede ver que queda dividida en tres grandes grupos (aeropuerto/TWR, TMA y ruta), dentro de los cuales a su vez se distinguen dos bloques importantes, como son, la predicción y sincronización de trayectorias de las aeronaves.

Figura 14. Fase de operación



La operación de las aeronaves se divide dentro del nivel 2 en función de dónde se desarrolle dicha actividad, ya sea durante su movimiento en tierra al principio o al final de la operación (Aeropuerto/TWR), en el movimiento en sus inmediaciones (TMA) o durante la fase de crucero (ruta).

A su vez, y dentro del nivel 3, cada una de las tres partes descritas anteriormente se divide en predicción y sincronización de las trayectorias seguidas por las aeronaves. Se entiende como predicción la estimación futura de la trayectoria que va a seguir la aeronave, y sincronización como el ordenamiento de las aeronaves en su movimiento individual y en conjunto que asegure una máxima eficiencia y seguridad en las operaciones.

Al igual que en la fase anterior de pre-operación, en esta parte de la clasificación dentro del nivel 4 se pueden encontrar sistemas y proyectos relacionados con la predicción y sincronización de las trayectorias seguidas por las aeronaves tanto en tierra como en aire, los cuales serán descritos a continuación en los siguientes apartados.

4.3.1. Herramientas de predicción

Dentro de la fase de operación de la taxonomía uno de los dos grandes bloques en los que se divide el nivel 3 es el correspondiente con las herramientas de predicción para las trayectorias seguidas por las aeronaves. El conjunto de estas herramientas lo conforman todos los sistemas y proyectos utilizados para conseguir la estimación de las trayectorias futuras de las aeronaves a lo largo de su recorrido completo, tanto a nivel de superficie desde el momento en el que se retiran los calzos a la aeronave y la fase de vuelo propiamente dicha, hasta que la aeronave llega a su aeropuerto de destino y realiza la rodadura hasta su punto de estacionamiento. Así pues, este bloque de herramientas relacionadas con la predicción de las trayectorias se compone de los siguientes sistemas y proyectos que pasan a ser descritos a continuación.

4.3.1.1. AIDL

El AIDL o Aircraft Intent Description Language es un lenguaje formal que sirve para describir e intercambiar cierto tipo de información relacionada con la trayectoria de la aeronave y que se utiliza para lograr su predicción a través del conocimiento de las intenciones (aircraft intent) de ésta. Dentro del contexto de la predicción de trayectorias se entiende el concepto de “aircraft intent” como la información que describe de forma no ambigua cómo la aeronave operará dentro de un intervalo de tiempo determinado. Este intercambio de información, que se expresa de una manera formal y estructurada, puede facilitar la sincronización de las trayectorias de aeronaves soportadas por diferentes sistemas automatizados.

El AIDL está caracterizado por un alfabeto y una gramática propios [9]. El alfabeto está formado por un conjunto de instrucciones, los cuales son elementos conceptuales usados para modelizar los comandos básicos, modos de guiado o estrategias de control bajo la disposición del piloto o el FMS para operar directamente sobre la aeronave. Éstos son usados para englobar todos los



grados de libertad del movimiento de la aeronave concernientes al problema matemático. La gramática contiene tanto reglas léxicas como reglas sintácticas. La gramática antigua regula la combinación de instrucciones a palabras del lenguaje, que son llamadas operación, y el modelo nuevo regula la concatenación de palabras para formar frases válidas. La especificación de estas instrucciones de acuerdo a las reglas gramaticales permite para cualquier simulador a tiempo real o acelerado o generador de trayectorias definir y calcular de forma no ambigua el vuelo de la aeronave.

Uno de los beneficios que aporta este tipo de lenguaje es que proporciona una visión operativa a la trayectoria que será calculada por el TP sin la necesidad de tener que comprender los conceptos matemáticos que se encuentran detrás. Las instrucciones del AIDL captan de forma intuitiva, modos básicos de operación de la aeronave, ligando de antemano convenciones usadas para describir procedimientos en ATM, y por otra parte, las matemáticas que se encuentran detrás de los cálculos. El resultado es que, utilizando el lenguaje AIDL, una persona o una máquina puede crear una secuencia de intenciones de aeronave sin el conocimiento de las matemáticas, traspasando la responsabilidad del modelo dinámico implementado en el TP al cálculo de trayectorias. Las normas de la sintáctica y el léxico de este lenguaje captan las matemáticas de una forma compacta y proporciona el significado asociado para asegurar las correcciones de las intenciones de la aeronave.

Las instrucciones del AIDL pueden influir en cualquier aspecto del movimiento de la aeronave (movimiento lateral o vertical, velocidad, energía, motor…) de diversas formas, es entonces cuando modelo dinámico lee el texto AIDL para calcular cómo es afectado el comportamiento de la aeronave.

Las tablas 1 y 2 muestran una lista de instrucciones que se utilizan actualmente dentro del lenguaje AIDL:



Tabla 1. Alfabeto AIDL.

Fuente: The ASIS Initiative



A modo de ejemplo de la precisión en la predicción de trayectoria realizada por este lenguaje se puede mostrar la gráfica siguiente generada para un perfil de descenso [10]:

4.3.1.2. Modelización/Algoritmos

Se entiende como modelización del Trajectory Predictor (TP) a establecer un esquema teórico del funcionamiento, de los parámetros de diseño y los problemas con los que se encuentra esta herramienta a la hora de realizar la predicción de trayectorias de aeronaves.

El TP es la herramienta utilizada para, como su nombre indica, predecir dónde y cuándo estará la aeronave situada a lo largo de su trayectoria a seguir transcurrido un cierto periodo de tiempo basándose en unas condiciones iniciales dadas. El objetivo de dicha predicción es asegurar la máxima eficiencia de la trayectoria y, además, evitar cualquier tipo de conflicto entre aeronaves que haga posible la evolución hacia la idea de cielo único libre para la operación de las aeronaves.

La predicción de las trayectorias se refiere a la estimación de futuras posiciones de las aeronaves dadas unas condiciones iniciales, una primera noción del camino a seguir por la

Tabla 2. Algunas instrucciones específicas AIDL. Fuente: The ASIS Initiative

Gráfica 1. Comparación entre el perfil de descenso predicho y el seguido realmente por la aeronave. Fuente: American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA)



aeronave, información del entorno medioambiental que rodea dicha ruta a seguir y datos específicos de la aeronave:

1. Condiciones iniciales. Se refieren al estado de la aeronave en el momento de comenzar el cálculo de la trayectoria, al igual que el tiempo de comienzo. El vector de estado inicial de la aeronave incluirá un gran número de elementos en caso de un modelo de grado superior.

2. Información sobre las intenciones de la aeronave. Describe una noción del camino a seguir y las restricciones que se encontrará la aeronave a lo largo de su trayectoria en el futuro. Esto puede ser una secuencia de instrucciones de control para la aeronave, plan de vuelo, o simplemente, una proyección del vector de estado. También puede incluir el efecto de los procedimientos de operación, como por ejemplo, cómo es ejecutado el ascenso de la aeronave por parte de la tripulación.

3. Información atmosférica. Se refiere a elementos externos que afectarán al comportamiento de la aeronave en vuelo debido a la climatología, como vientos o temperaturas de vuelo.

4. Información específica de aeronave. Incluye el modelo de actuación de la aeronave, así como, datos específicos de vuelo como el peso y su evolución a través del tiempo.

Un modelo básico de funcionamiento del TP utilizado para la predicción de trayectorias es el siguiente [11]:

Como se observa en la figura 15 y como se ha descrito anteriormente, los inputs necesarios para realizar la predicción son las condiciones iniciales (state input), las intenciones de la aeronave (intent input) y los datos atmosféricos (atmospheric data). Y como resultado del proceso de predicción se obtiene como output la trayectoria de vuelo deseada.

La estructura del TP consta de dos fases, una en la que se analiza el comportamiento de la aeronave, y la otra, en la que se determina matemáticamente dicho comportamiento. Es responsabilidad del TP convertir las condiciones iniciales y las intenciones de la aeronave en un

Figura 15. Inputs y outputs del TP. Fuente: AIAA



conjunto de representaciones matemáticas coherentes con el movimiento que generen el output de la trayectoria 4D. Cada TP implementa este proceso de forma diferente a través de una serie de algoritmos que serán descritos más adelante en este apartado.

Figura 16. Fases de predicción del TP. Fuente: AIAA

El proceso es el siguiente, una vez definidos los inputs de interés, éstos son convertidos primero a un modelo de comportamiento del movimiento (behavioral model). Este modelo de comportamiento es la representación de cómo la aeronave (piloto, sistemas de guiado…) responde a estas restricciones y objetivos, en otras palabras, este modelo intenta conocer las limitaciones y los objetivos representados en el intent data. Tras esto, el segundo paso es el de convertir cada elemento del modelo de comportamiento anterior a un modelo matemático (mathematical model) que defina numéricamente lo establecido en la primera fase.

A su vez, el TP como cualquier sistema, necesita tener unos requisitos mínimos de precisión, integridad y disponibilidad que hagan lo más fiable posible su funcionamiento [12]:

- Precisión. La precisión del TP es definida como la incertidumbre en la predicción en los ejes lateral, longitudinal y vertical a lo largo del tiempo. Normalmente, el 95% de las medidas sobre la posición de la aeronave deben encontrarse dentro de una región de contención. Cuanto menor es la dispersión de la medida, mayor es la precisión. La precisión se hace más difícil para las maniobras con fuertes componentes verticales, como son la fase de ascenso y descenso.

- Integridad. La integridad se refiere a la probabilidad de que una aeronave provea información engañosa sobre la posición predicha sin un sistema de alerta adecuado. Un fallo en la integridad no implica un fallo de sistema, simplemente se toma como el resultado de un inaceptable error debido a una larga predicción. El nivel de probabilidad aceptable depende de las consecuencias en la seguridad si resultase encontrado un fallo de información errónea.

- Disponibilidad. Se refiere al porcentaje de tiempo que la función de predicción está disponible para ser utilizada. Existen múltiples razones para lo contrario, como por ejemplo, la no disponibilidad de información de trayectoria básica para la predicción o la no disponibilidad de información meteorológica actualizada.



Requisitos mínimos

Método de implementación Sistema de navegación

análogo

Precisión Análisis de covarianza de las fuentes de

error normal

Incertidumbre de la posición estimada

(GPS, HFOM, VFOM)

Integridad

Redundancia de monitorización: previsiones de viento,

Monitorización de integridad RNP

velocidad del aire, definición de la ruta a seguir

(GPS, HIL, VIL)

Disponibilidad

Síntesis de la trayectoria y análisis de covarianza, Disponibilidad RNP

o control de seguimiento de trayectoria

Tabla 3. Requisitos mínimos.

Fuente: Boeing

A la hora de realizar la predicción de la trayectoria, el TP se encuentra con una serie de factores que pueden inducir a falta de certeza en las estimaciones de la trayectoria y por tanto, dar como resultado un output poco fiable o erróneo, son las incertidumbres, y algunas de ellas pueden ser [13]: incertidumbre en el input data, en las intenciones del piloto o del controlador o en el progreso longitudinal de la aeronave.

Como se ha visto anteriormente, el proceso de predicción consta de dos fases, una primera referida al comportamiento de la aeronave, y una correspondiente a la conversión de cada uno de los elementos del modelo de comportamiento de la aeronave a un modelo matemático. Dentro de este modelo, se utilizan los algoritmos, entendidos como un conjunto ordenado y finito de operaciones que permiten hallar la solución de un problema planteado a través del cual se consigue la estimación definitiva de la trayectoria. En general existen cuatro aproximaciones matemáticas que logren esto para la aviación convencional que ordenadas por orden de fidelidad son [14]:

1. Aproximación de seis grados de libertad (cinética). Todos los grados de libertad de la aeronave son considerados e integrados (tres traslaciones y tres rotaciones). En general, es asumido el modelo de cuerpo rígido para su desarrollo matemático.

2. Aproximación de punto de masa (cinética). La masa de la aeronave es considerada puntual y sólo se tienen en cuenta tres grados de libertad (tres traslaciones). La línea de acción de las fuerzas que actúan sobre la aeronave pasan a través del centro de



gravedad, por tanto, el momento resultante es cero. En aplicaciones ATM, a menudo es asumido el equilibrio vertical; el modelo resultante es llamado “comando gamma”.

3. Aproximación de estado de energía (cinética). Equipara el índice de trabajo realizado por las fuerzas actuadoras en la aeronave y el índice de cambio de la energía total (suma de la energía potencial y la cinética).

4. Aproximación macroscópica (cinemática). El movimiento de la aeronave no se deriva de las fuerzas y momentos que actúan en ella puesto que para las relaciones macroscópicas no es necesario un significado físico. Dentro de los sistemas ATM, los TP’s que emplean esta aproximación a menudo proveen velocidad del aire e índice de ascenso/descenso en tablas como función de la altitud.

Figura 17. Aproximaciones del modelo matemático.

Fuente: Referencia número 13 de la bibliografía.

La elección del modelo matemático dictamina la fidelidad del modelo de actuación requerido para la aeronave, por ejemplo, si se asume el modelo de tres grados de libertad, el modelo de actuación de la aeronave necesita al menos de este nivel de fidelidad. Por lo tanto, mientras el modelo de seis grados de libertad ofrece resultados más precisos en las predicciones, también es necesario un modelo aerodinámico más amplio, un mejor conocimiento del tensor de inercia de la aeronave, y de modelos de estabilidad, control y guiado. Esta información generalmente no está disponible, o al menos no definida de forma precisa. Reducir el modelo a tres grados de



libertad (tres traslaciones), simplifica el modelo a justo las fuerzas aerodinámicas y elimina la necesidad del tensor de inercia y el modelado de la dinámica de orden superior.

Existen numerosos tipos de algoritmos diferentes que nos ayudan a la predicción de trayectorias. En la siguiente tabla se muestran en orden creciente de complejidad, diversas opciones de estimar el estado o posición, considerando las medidas obtenidas de los sensores, la información utilizada y el método utilizado para ello [15]:

Tabla 4. Métodos de predicción de trayectorias.

Fuente: Navegación aérea 1, Francisco Javier Sáez Nieto. Edición 1, Marzo 2008.

A continuación, se realiza una breve explicación de cada uno de ellos:

- Método a estima o Dead Reckoning. La navegación a estima es aquella que utiliza tecnología básica (reloj y brújula) para estimar la posición actual de la aeronave teniendo en cuenta la situación inicial, su rumbo y su velocidad. La trayectoria estimada puede ser diferente a la planificada debido a errores de los instrumentos, de pilotaje o por efecto del viento.

- Posicionamiento mediante observables. Debido a que el proceso de fijación de la posición se basa en medidas, su precisión está directamente ligada a la precisión de los observables que se obtienen. Se entiende como observables a las medidas obtenidas de los sistemas de navegación utilizados para estimar la predicción de la trayectoria. El

Fuente de información

Método Error

Solo ecuación del proceso (estima)

A estima o Dead Reckoning Divergente con el tiempo

Solo medidas (fijación de la

posición)

Fijación de la posición o por observables

Mayor o menor que el aportado por las medidas dependiendo de la ecuación

utilizada

Medidas + ecuación del

proceso (filtrado)

Fijación de la posición, alisada por modelo dinámico (filtro de n-

medidas) Algo menor que el de las medidas

Fijación de la posición, alisada con dos parámetros (α-β) y modelo

dinámico

Depende de los valores de α-β, en general, menor que el de las medidas

A estima + fijación del a posición (híbrido), con filtrado de Kalman

Menor que el de las medidas y que el del proceso



posicionamiento es no autónomo, dependiendo de la disponibilidad de fuentes exteriores que suministran observables adecuados para llevarlo a cabo.

- Filtro de n-medidas. Este estimador retienes las últimas n medidas y las combina con un criterio de alisamiento óptimo para obtener la estimación de vector de estado. Para este tipo de filtrado, se requieren n-1 medidas anteriores más la medida actual, y todas juntas constituyen la información usada para la estimación de la trayectoria. La principal aportación de esta técnica es el suavizado de las estimaciones de la posición afectadas por ruido no correlado, haciendo que su traza sea una curva más regular que la directamente obtenida a partir de las medidas actuales.

- Filtro α-β. Este filtro utiliza una técnica más elaborada de filtrado que el descrito previamente de n medidas y más cercana al filtrado de Kalman. Pondera el valor relativo de vector de estado predicho, obtenido de la ecuación del proceso, con el estado obtenido de la medida, utilizando unos parámetros o coeficientes relacionados entre sí (α-β) de mérito comprendidos entre 0 y 1, estos parámetros están relacionado con las varianzas de los errores de medida y predicción.

- Filtrado de Kalman. Estos filtros utilizan para la estimación del vector de estado un modelo del proceso o sistema dinámico y una ecuación que relaciona medidas y dicho vector. Predice para cada instante el estado a priori del sistema, basándose en la estimación a posteriori correspondiente al instante anterior y en su ecuación dinámica. Con esta estimación a priori del estado, se calcula la correspondiente media predicha que corresponde a dicho estado, compara ésta con la medida real realizada en ese mismo instante y, entonces, corrige la estimación a priori en función de su discrepancia de y la ponderación entre las confianzas en las estimaciones a priori y las medidas, representadas por la ganancia del filtro. El algoritmo se puede separar en dos fases: predicción y corrección, repitiendo este proceso de forma continua.

Otras técnicas [16] utilizadas para la predicción de trayectorias de aeronaves son el comando gamma y los métodos Worst-Case y de Monte Carlo.

El comando gamma es un algoritmo de aproximación de punto de masa, es decir, un modelo de tres grados de libertad comúnmente usado en aplicaciones ATM. Utiliza las ecuaciones del movimiento para obtener la trayectoria deseada, para ello, realiza una serie de suposiciones tales como, que la aeronave es representada como un punto de masa, el vector de la viento es tomado en tres direcciones, la masa de la aeronave es considerada constante a lo largo del tiempo y que la dirección de empuje está alineada con la velocidad relativa del aire.

En la aproximación Worst-Case el objetivo es garantizar el cálculo de un conjunto de predicciones de trayectorias que sean compatibles con los datos del estado inicial, las incógnitas y los errores de observación pertenecientes al conjunto de incertidumbres consideradas. Se supone que la masa de la aeronave es variable entre unos valores máximos y mínimos conocidos, y que los errores producidos por la previsión de vector de viento pueden ser



estimados a partir de archivos meteorológicos anteriores. La característica más importante de esta aproximación es que la predicción se realiza garantizando el peor de los casos en todos los parámetros de incertidumbre a tener en cuenta.

El objetivo del método de Monte Carlo es aproximar la distribución de futuras trayectorias a posteriori, dadas unas condiciones a priori y dadas las observaciones y la probabilidad de observación de errores. Esta aproximación extiende la aplicación del filtro de Kalman, explicado anteriormente.

Estos dos últimos métodos pueden ser combinados entre sí como solución al problema de elegir valores representativos del conjunto de incertidumbres.

4.3.1.3. Automatic Dependent Surveillance (ADS)

La Automatic Dependent Surveillance o ADS es una técnica de vigilancia en la que la aeronave suministra automáticamente, mediante enlace de datos, información obtenida a partir de los sistemas embarcados de posicionamiento y navegación, incluidas la identificación, posición 4D y cualquier otra información adicional que sea necesaria.

Mediante la ADS, la aeronave proporciona al centro ATC, a través de enlace de datos, la información obtenida de sus sistemas de navegación y posicionamiento de a bordo. Su nombre contempla los conceptos de vigilancia, es decir, facilita la posición de la aeronave 4D; dependiente, necesita de los sistemas de navegación y comunicaciones de a bordo de la aeronave; y automática, ya que no necesita de la intervención del piloto. La aeronave envía un informe ADS, mensaje de vigilancia en áreas no continentales o carentes de cobertura radar y mejorarla en vuelos en ruta, área terminal y superficie de aeródromo.

Esta técnica de vigilancia ofrece la posibilidad de:

- Vigilancia basada en tierra. Por ejemplo, vigilancia de aeronaves en vuelo por sistemas terrestres. Esta es una función convencional del ATC, pudiendo complementar de esta forma a las técnicas convencionales como el radar o los informes de voz.

- Vigilancia del entorno. Por ejemplo, tareas de vigilancia llevadas a cabo desde la propia aeronave basándose en el ADS-B o TIS-B5. esto permitiría presentar a la tripulación directamente la información de vigilancia, mejorando la percepción que se tiene en la cabina del estado del tráfico.

Para su implantación se han definido dos técnicas de envío de información a las estaciones terrestres, la ADS-B y la ADS-C [17].

5 El TIS-B (Traffic Information Service-Broadcast) permite a los pilotos ver en tiempo real datos pseudo-radar similares a los del controlador aéreo. Pretende ser un complemento a la separación visual cuando se opera en condiciones meteorológicas visuales y dar respaldo a los radares cuando se opere bajo reglas de vuelo por instrumentos.



4.3.1.3.1. Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B)

La ADS-B o Automatic Dependent Surveillance – Broadcast, es una técnica de vigilancia en la que se transmiten parámetros como track y velocidad de la aeronave respecto del suelo, mediante enlace de datos radiodifundidos y a intervalos de tiempo específicos de tal modo que puedan ser empleados por cualquier usuario que los requiera, tanto en tierra como en el aire.

Es una técnica de vigilancia desarrollada como alternativa a las técnicas actuales de vigilancia como son los métodos de notificación de la posición por voz, el radar primario (PSR) o el secundario (SSR). A su vez, se desarrolla con el objetivo de incrementar el conocimiento de la situación, la detección y evasión de conflictos, las incursiones en pista y la vigilancia de entornos no radar. Es un sistema automático ya que opera sin la intervención del piloto o el controlador, y es dependiente porque requiere de sistema de navegación de a bordo, como por ejemplo, señal GNSS (Global Navigation Satellite System) o del Flight Management System (FMS) para conseguir los datos de posición [18].

Esta técnica suministra datos radiodifundidos tales como identificación, posición, velocidad y otros parámetros a las aeronaves circundantes, y a los vehículos y estaciones de tierra. En contraste con el PSR/SSR, la instalación y el mantenimiento de las estaciones de tierra es más simple y barato. La ADS-B puede suministrar actualizaciones más frecuentes e información más precisa de posición comparada con los demás sistemas de vigilancia. Por tanto, esta técnica incrementa la seguridad, la capacidad y la eficiencia del control del tráfico aéreo.

Para estimar la posición y la velocidad de una aeronave uno de los algoritmos utilizados es el algoritmo IMM (Interacting Multiple Model). Este algoritmo consiste en un banco de filtros de Kalman adaptados y cuyas estimaciones finales son halladas como fusión de las estimaciones proporcionadas por todos los filtros. La rutina del IMM consta de cuatro fases: interacción, filtrado de modo coincidente, actualización del modo de probabilidad, y la última, de combinación.

Existen dos funciones, ADS-B in y ADS-B out. Con la ADS-B in la aeronave tiene conocimiento de todas las aeronaves que la rodean aunque carezcan de ADS-B out, requiere de equipamiento adicional que permite a las aeronaves participantes recibir información sobre el tráfico y la meteorología desde las estaciones ADS-B de tierra y las aeronaves cercanas que transimiten su posición a través de la ADS-B out. Esta información se puede visualizar en los displays de cabina para tener un mejor conocimiento de la situación. La regla ADS-B out no afecta a los requisitos de los transpondedores actuales, es decir, las aeronaves deben seguir llevando sus transpondedores incluso después de equipar a la aeronave con la ADS-B out.

4.3.1.3.2. Automatic Dependent Surveillance-Contract (ADS-C)

Técnica de vigilancia ADS en la que se establece un “contrato” (“contract”) entre la aeronave y la estación de tierra para transmitir los datos según determinadas circunstancias. Todas las



comunicaciones entre los sistemas terrestres y embarcados son punto a punto, produciéndose un flujo de comunicaciones bidireccional entre la función terrena y la aeronave.

La función terrena establece un contrato en el que se especifican las características de los informes transmitidos por la aeronave tales como el ritmo al que la aeronave transmite la información, el tipo de información enviada y las condiciones en que debe transmitirse la misma. Dicho contrato es iniciado por la función terrena y debe ser ratificado por el equipo ADS embarcado de la aeronave. Durante el vuelo la aeronave puede establecer simultáneamente diversos contratos con diferentes estaciones terrenas, los cuales pueden ser modificados o cancelados a lo lardo del vuelo.

Hay varios tipos de contrato:

- Periódicos. La aeronave transmite los informes ADS-C a intervalos regulares. - Por eventos. La aeronave transmite los informes cuando sucede cierto suceso. - A demanda. La aeronave transmite un único informe ADS-C como respuesta a una

petición del ATC. - De emergencia. Es iniciado por los sistemas de a bordo y no es realmente un contrato.

La aeronave transmite los informes con una tasa de repetición determinada a todas las estaciones terrestres con las que tenga establecido un contrato previo.

Debido al enlace de datos punto a punto, la recepción del mensaje ADS-C está garantizada y es fiable a menos que se produzca una pérdida total del enlace de datos, y aún en este caso se notificaría tal circunstancia al emisor. Por tanto, el usuario del ADS-C tiene la certeza de que o bien los datos serán entregados o bien serán notificados del posible fallo en las comunicaciones.

Los informes ADS-C consisten en un grupo ADS básico al que se le pueden añadir otros grupos opcionales. El grupo básico contiene longitud/latitud, altitud, tiempo y figura de mérito, algunas veces incluyen la identificación de la aeronave. Entre los datos opcionales se suele suministrar el perfil proyectado, vector tierra, vector aire, información meteorológica, maniobras previstas y perfil proyectado extendido.

Las primeras implantaciones se han basado en las comunicaciones por satélite como forma de conseguir el enlace de datos, puesto que el principal beneficio del ADS surge en aquellas áreas en las que se carece de infraestructura de vigilancia, por ejemplo, en áreas oceánicas o continentales con escasa densidad de tráfico y escasez de infraestructuras disponibles en tierra.

La ADS-C puede ser implantada el mismo tiempo que otras técnicas de enlace de datos, en particular el CPDLC.

4.3.1.4. Monitoring Aids (MONA)

El Monitoring Aids o MONA es una herramienta de monitorización funcional que incluye la actuación lateral, longitudinal y vertical de la aeronave, así como el seguimiento de su progreso a lo largo de la ruta establecida. Algunas funciones como la actuación longitudinal y lateral sumada a la monitorización del progreso son implementadas en el área ECAC.



Figura 18. Diagrama funcional MONA

Fuente: Eurocontrol

Los requisitos que cubre esta herramienta son tres funciones distintas:

1. La detección y notificación a los controladores de los desvíos de la aeronave respecto a sus autorizaciones.

2. La provisión de avisos recordatorios para el controlador de acciones rutinarias a ser realizadas.

3. La actualización de la trayectoria que refleje el progreso actual de la aeronave.

La herramienta MONA interacciona junto con otras funcionalidades externas como son la distribución de datos de vuelo, la predicción de trayectorias (tanto trayectorias planeadas como tácticas), la distribución de datos de vigilancia (vector de estado, desviación en el progreso…) y sirve de ayuda a los controladores.

El propósito de dicha herramienta es asistir al controlador en su rutina de monitorización de la situación del tráfico, advirtiéndole cuando una aeronave se desvía de su ruta planeada o de sus autorizaciones, recordando al controlador las acciones que necesita llevar a cabo, y guardando la actualización de las trayectorias con el progreso del vuelo realizado.

4.3.1.5. Medium-Term Conflict and Detection (MTCD)

El sistema MTCD o Medium-Term Conflict Detection es un sistema de procesamiento de datos de vuelo diseñado para advertir al controlador de conflictos potenciales entre aeronaves en su área de responsabilidad en un horizonte temporal que se extiende hasta los 20 minutos.



Se trata de un sistema que integra herramientas predictivas con funciones como detectar y notificar al controlador de la probable pérdida de separación entre dos aeronaves o la incursión de una aeronave en espacio aéreo segregado u otro tipo de espacio aéreo restringido.

El objetivo de este sistema es facilitar el paso de los métodos reactivos actuales de control de tráfico aéreo a formas más proactivas de control, de este modo se equiparan el número de tareas de los controladores táctico y planificador, aumentando la eficiencia del sector y suministrando un mejor y más seguro espacio aéreo a los usuarios.

El MTCD es la extensión natural del STCA, explicado más adelante (ver apartado 4.3.2.3). La principal diferencia entre estos dos sistemas es que mientras el STCA tiene la función de seguridad de red y su objetivo es incrementar la seguridad en la provisión del servicio ATC, el MTCD es una herramienta de control.

Dentro de la aplicación de este sistema importantes funciones son identificadas a nivel de tierra:

- Predicción de trayectorias. Crea futuras trayectorias para cada aeronave, debido a los requisitos de actuación el sistema puede requerir el cálculo de más una futura trayectoria.

- Detección de conflictos. Identifica en el sistema conflictos potenciales, entendiendo conflicto potencial como aquellas trayectorias para las cuales la posición futura calculada de dos o más aeronaves puede encontrarse dentro de las mínimas especificadas teniendo en cuenta la incertidumbre de predicción.

- Actualización de trayectoria. Actualiza la trayectoria en el sistema cada vez que exista una nueva.

- Edición de trayectoria. Permite la interacción humana a la hora de editar trayectorias predichas para una o más aeronaves.

4.3.1.6. Flight Management System (FMS)

El Flight Management System o FMS es un sistema integrado de gestión de navegación. Recopila y procesa múltiples datos y parámetros, y en función de estos, desarrolla actuaciones de forma automática que ayuden a la tripulación reduciendo su carga de trabajo. Normalmente, las aeronaves comerciales modernas se equipan con dos o incluso tres sistemas FMS a bordo interrelacionados, los cuales a su vez proporcionan datos de entrada a otros sistemas [19].



Figura 19. Diagrama de bloques del FMS.

Las funciones llevadas a cabo por el FMS son diversas, entre ellas destacan proporcionar navegación automática mediante órdenes de guía en los timones horizontal y vertical, y órdenes de empuje de los motores, presenta datos en las pantallas y dispone de controles para que los pilotos puedan interactuar con los diferentes sistemas, define y gestiona rutas logrando niveles óptimos de consumo, almacena y muestra datos útiles para la navegación como localizaciones de aeropuertos y radioayudas, rutas principales y alternativas, procedimientos de aproximación, etc. y gestión de las trayectorias 4D a bordo considerando todas las restricciones recibidas vía enlace de datos, negociación del plan de vuelo con los centro ATC/ATM. Otra de las funciones que despliega este sistema tiene que ver con la predicción de trayectorias estableciendo un perfil de vuelo óptimo 4D dado un plan de vuelo establecido, teniendo en cuenta las restricciones y las limitaciones en las actuaciones de la aeronave basándose en los datos de entrada atmosféricos y los modos de operación seleccionados por la tripulación.

El FMS se compone principalmente de componentes esenciales:

- Flight Management Computer (FMC). Computador de a bordo que recibe señales de los diferentes sensores repartidos por el avión y las utiliza para gestionar el vuelo.

- Multipurpose Control Display Unit (MCDU). Elemento de interface entre la tripulación y el ordenador FMC.



Los datos de entrada de este sistema provienen de diferentes fuentes como son los sistemas de referencia inercial, los sistemas de navegación mediante radioayudas (VOR, DME, ILS), los sistemas de navegación por satélite (GNSS), los sistemas de sensores de datos aire y de nivel de combustible, el reloj de a bordo y las bases de datos. Tras la computación y procesamiento de todos estos datos, estos son proporcionados a las pantallas EFIS (Electronic Flight Instrument Systems), a los sistemas de comunicaciones y al autopiloto.

La implantación de este sistema ha permitido un gran desarrollo de la navegación aérea haciéndola más segura ya que automatiza funciones eliminando el factor humano y reduciendo carga de trabajo a los pilotos, aumentando la eficiencia ya que diseña rutas que optimizan el consumo de combustible e incrementando la rentabilidad al permitir reducir las distancias de vuelo entre aeronaves haciendo posible la realización de mayor número de operaciones.

4.3.1.7. Meteorología

Se trata de destacar cómo afecta la incertidumbre meteorológica a la hora de realizar la predicción de trayectorias de aeronaves y de encontrar métodos más eficaces de lograr predecirlas de una forma más precisa.

Para ello SESAR ha desarrollado el proyecto IMET (Investigating optimal approach for future trajectory prediction systems to use METeorological uncertainty information) integrado dentro del Work Package E (WP-E). En él se proponen los beneficios de la incorporación de información acerca de la incertidumbre en la predicción de trayectorias de las aeronaves. La técnica de predicción puede ser utilizada tanto por las Decision Support Tools (DST), como por el Medium-Term Conflict Rsolution (MTCD), por el Conflict Resolution Assistant (CORA) y el Arrival Manager (AMAN).

La predicción por conjuntos ha demostrado ser una forma efectiva en la cuantificación de incertidumbres y puede ser aplicada en operaciones ATM de una de las dos formas siguientes [20]:

- Ensemble TP. Cada miembro del conjunto de predicciones puede ser usado para generar una trayectoria. Cuando una sola convergencia de trayectorias es encontrada, proporciona un gran nivel de confianza en la Reference Business Trajectory (RBT) (ver apartado 4.2.1.3) para los usuarios del espacio aéreo y para el control de tráfico aéreo (ATC). Cuando existen múltiples convergencias, el conjunto de TPs actúan como una valiosa DST para la planificación de la RBT.



- Probabilistic MET. La media del conjunto proporciona condiciones de meteorología específicas. El enfoque probabilístico de salidas del conjunto permite la probabilidad de fenómenos meteorológicos de gran impacto para cuantificar y favorece el cálculo de la capacidad de espacio aéreo disponible.

Estas dos formas de predicción por conjuntos pueden ser combinadas para realizar la toma de decisiones de las RBT.

Dada la naturaleza caótica de la atmósfera la predicción del tiempo meteorológico es un reto. Tan solo pequeños errores en la especificación de las condiciones iniciales de la atmósfera en los sistemas de predicción meteorológica numérica (NWP) pueden dar como resultado soluciones totalmente diferentes. La precisión de los NWP está limitada por factores como pueden ser las técnicas de observación, métodos de asimilación de datos, modelos de parametrización y condiciones de contorno.

4.3.1.7.1. Digital Meteorological Service (DMET)

Como parte del proyecto ATLANTIDA se desarrolla un prototipo de servicio digital de computación de datos atmosféricos (DMET) provenientes de diferentes fuentes dentro de un escenario predictivo 4D que está periódicamente disponible para sus suscriptores [21]. A través del uso de estas fuentes –previsiones de modelos globales o a media escala, observaciones a

Figura 20. Estructura Ensemble TP Fuente: IMET

Figura 21. Esquema de la combinación de Ensemble TP y de Probabilistic MET. Fuente: IMET



tiempo real proporcionadas por las estaciones de tierra y la introducción de las observaciones de a bordo- dan como resultado un modelo de previsión de buen corte. Este consiste en un modelo de rejilla 4D de datos de presión, temperatura y viento que son válidos dentro de una porción de espacio aéreo con unas dimensiones de 150 x 150 x 20 km, dentro de un intervalo de tiempo de 2.5 horas.

Los esfuerzos se centran en obtener un escenario global. La cooperación entre participantes, el intercambio de datos de información y la interoperabilidad de los sistemas usando tecnologías compatibles son algunas de las principales formas para alcanzar el objetivo. La solución radica en una reforma del concepto de operación. Un cambio en los sistemas, servicios, infraestructuras y formas de proceder de los usuarios debe ser hecho de una forma continua y progresiva.

Los principales objetivos del servicio se detallan a continuación:

- Objetivos del servicio meteorológico. o Previsiones meteorológicas de un escenario 4D con condiciones meteorológicas

detalladas. o Prestación de servicios de red centralizada basada en web para suministrar

previsiones meteorológicas en apoyo a la operación de aeronave. o Predicciones a corto plazo a tiempo real, de 0 a 2.5 horas en apoyo a las

operaciones tácticas. o Herramientas de usuario para facilitar la integración y explotación de las

previsiones meteorológicas dentro de los sistemas de usuario. o Herramientas complementarias para la optimización de trayectorias basadas en

las previsiones y otros parámetros de influencia.

- Requisitos para los Servicios Meteorológicos futuros: o Acceso a todos los participantes a los datos meteorológicos existentes. o Activar la toma de decisiones colaborativa basada en un conocimiento en común

de la situación. o Asegurar actualizaciones frecuentes a los suscriptores de las previsiones 4D.

Las observaciones a tiempo real son proporcionadas por la Agencia Estatal de Meteorología española (AEMET) a través de su red de estaciones terrestres.



4.3.2. Herramientas de sincronización

El segundo bloque importante del que se compone el nivel 3 de la fase de operación de la aeronave es el de las herramientas de sincronización. Dentro de estas herramientas se engloban aquellas que ayudan a la organización, ordenamiento y gestión del espacio aéreo en el que se mueven las aeronaves, ya sea a nivel de superficie o aire. Estas herramientas buscan crear un espacio aéreo más eficiente aprovechando todos sus recursos, y producir una reducción de emisiones y ruido llevando a una disminución del impacto ambiental proporcionado por las aeronaves, así como reducir la carga de trabajo de los controladores facilitando su labor. Dichas herramientas son explicadas a continuación.

Figura 22. Arquitectura DMET.



4.3.2.1. Wake Vortex Accuracy Advisory (WAVAA)

El sistema WAVAA (Wake Vortex Accuracy Advisory) proporciona separación por estela turbulenta a los controladores de torre con una gran precisión para cada una de las pistas de operación incrementando el rendimiento de pista y la capacidad del aeropuerto. Este sistema tiene en cuenta múltiples factores a tiempo real incluyendo tipo de aeronave, viento en pista, viento cruzado, ráfagas de viento, operaciones en pista con sus posibles restricciones, las distintas configuraciones de pista, preferencias en las entradas, salidas y cruces de aeronaves, condiciones de pista… Todos estos factores se integran de forma continua mediante los datos de entrada a tiempo real proporcionados por numerosas fuentes, ya sea desde superficie o desde la gestión de los sistemas en tierra.

Las principales características del sistema WAVAA son:

- Cálculo de una mejor separación por tiempo basado en la estela turbulenta de la aeronave precedente para cada operación de pista.

- Reloj de cuenta atrás para cada pista en la que se realice una operación. - Apoyo para todos los posibles modelos de operación en pista a la hora de proporcionar

la cuenta atrás de separación (aeronave precedente pesada seguida de una ligera, aeronave precedente ligera seguida de una media…).

- Fácil comprensión de las operaciones en los displays para su correcto funcionamiento. - Márgenes de seguridad ajustables por tipo de aeronave y por tipo de operación.

4.3.2.2. Airborne Collision Avoidance System (ACAS)

El sistema ACAS o Airborne Collision Avoidance System es un sistema basado en las señales del transponder SSR para reducir el riesgo de colisiones en el aire a corto y medio plazo entre aeronaves. La OACI prescribe que este sistema debe ser instalado para aeronaves que superen un peso de 5700 kg y para toda aeronave autorizada para el transporte de más de 19 pasajeros [22].

Existen tres tipos de ACAS:

- ACAS I. proporciona TA (Traffic Advisory) pero no recomienda ningún tipo de maniobra.

- ACAS II. Proporciona TA (Traffic Advisory) y RA (Resolution Advisory) en la dirección vertical. Es el sistema tomado como estándar.

- ACAS III. Proporciona TA (Traffic Advisory) y RA (Resolution Advisory) tanto en la dirección vertical como en la horizontal.

El ACAS II interroga los transpondedores Modo C y Modo S de las aeronaves cercanas entre sí (intrusas) y como respuesta a esta interrogación proporciona su altitud y alcance, así como, alertas de problemas al piloto. Las aeronaves que no están equipadas con el transponder no



pueden ser detectadas. Este sistema trabaja de forma independiente a los sistemas de navegación de la aeronave, al FMS y los sistemas de tierra de ATC.

Una nueva generación de ACAS, el ACAS-X [23], está siendo desarrollada en cooperación entre SESAR y la FAA. Este nuevo sistema proporciona una reducción del índice de alertas no deseadas, sistemas adaptables permitiendo diferentes configuraciones a/c, flexibilidad para adaptar operaciones específicas, más facilidad de actualización del sistema y una certificación más simple.

4.3.2.3. Short-Term Conflict Alert (STCA)

El sistema STCA o Short-Term Conflict Alert es un sistema de seguridad del procesado de datos de vuelo, con base en tierra, que tiene por objeto advertir al controlador del conflicto potencial o real en la separación mínima entre vuelos dentro de su área de responsabilidad, en un horizonte de tiempo que se extiende hasta los dos minutos generando una alerta.

Es un sistema de tierra diseñado y desplegado para actuar como última red de seguridad en contra del riesgo existente de colisión entre aeronaves debido a pérdida de separación. Puede ser usado en ambientes operacionales radar y de TMA. La dificultad de desarrollo de este sistema radica en la necesidad de evitar un índice alto de alertas falsas, asegurando que los conflictos reales tienen un apropiado sistema de detección, al igual que un apropiado tiempo de advertencia de riesgo potencial.

La actuación del STCA puede ser mejorada si la información del Modo S de abordo es descargada para conseguir un mejor modelo de futuras trayectorias. Esta idea conforma una

Figura 23. Áreas de protección del sistema ACAS. Fuente: SKYbrary



idea que SESAR está llevando a cabo, descarga la información del Selected Flight Level (SFL) y del Track Angle Rate (TAR), así como datos de trayectoria del Modo C, y los combina hasta extrapolar la posición de cada una de las aeronaves en un horizonte temporal de hasta 120 segundos. Esto hace posible detectar cualquier pérdida de separación potencial que ocurra en dicho tiempo.

El SFL es el nivel de vuelo introducido por el piloto en el FMS y nos da información sobre el nivel de vuelo hacia el que la aeronave está ascendiendo o descendiendo es esos momentos. Y el TAR está determinado por el ángulo de alabeo y la velocidad verdadera del aire, e indica cómo de rápido está variando el vuelo.

Esta solución de SESAR ha sido validada en el ACC de Milán [24], obteniendo como resultados que el índice de alertas de conflictos relevantes fue mantenido e incluso incrementado, que se produjo una relevante reducción de alarmas no deseadas y una evidencia de mejoras en los tiempos de advertencia dentro de los espacios aéreos de ruta y TMA. Tras esta implementación también se produjo un aumento de la confianza en esta herramienta por parte de los controladores aéreos y una reducción de su carga de trabajo.

Otra solución de SESAR [25] respecto a este sistema de alerta es la mejora de los algoritmos en un prototipo de este sistema que asegure advertencias más tempranas en el tiempo y reducir el índice de alertas falsas y no deseadas relacionadas con aeronaves en vuelo constante o en maniobra. Los resultados obtenidos demostraron la viabilidad operacional del prototipo para la identificación de conflictos entre vuelos en el TMA de Lyon.

4.3.2.4. Surface Movement Guidance and Control System (SMGCS)

El Surface Movement Guidance and Control System (SMGCS) es un sistema que proporciona ruta, guiado y vigilancia para el control de las aeronaves y los vehículos en su movimiento en superficie con la función de mantener el orden bajo todas las condiciones meteorológicas posibles dentro del nivel de visibilidad operacional de aeródromo manteniendo los niveles de seguridad. Es un sistema modular compuesto de diferentes funcionalidades que ayudan a mantener la seguridad y el ordenamiento de las aeronaves y los vehículos durante su movimiento en superficie en el aeródromo en todo tipo de circunstancias respecto a la densidad y complejidad del tráfico, teniendo en cuenta la capacidad demandada bajo diversas condiciones de visibilidad [26].

Su objetivo principal es aumentar la seguridad y la eficiencia de las operaciones de las aeronaves en su movimiento en superficie a través de la introducción del servicio de vigilancia. Mediante este servicio es posible aumentar las operaciones ATM, y en particular, la vigilancia visual a través de un sistema automatizado capaz de proveer el mismo nivel de servicio bajo todas las condiciones atmosféricas posibles en el que se proporciona un buen conocimiento de la situación a través de la identificación y el posicionamiento de las aeronaves y vehículos dentro del área de interés definido.

La implementación del sistema SMGCS define cuatro niveles [27]:



- Nivel 1 (vigilancia mejorada). Hace uso de procedimientos mejorados de vigilancia dentro del área de maniobras para todos los vehículos y aeronaves que se encuentren dentro de él. Los procedimientos consisten en la identificación y la expedición de autorizaciones e instrucciones ATC. Se proporciona a los controladores posición del tráfico e información que sirva para la identificación del vehículo o aeronave.

- Nivel 2 (vigilancia y redes de seguridad). Añade redes de seguridad que protegen las pistas y las áreas designadas con sus procedimientos asociados. Genera las correspondientes alertas para los controladores en caso de conflictos entre los vehículos que en ese momento se encuentren en pista y la posible incursión de aeronaves dentro de las áreas restringidas.

- Nivel 3 (detección de conflictos). Engloba la detección de todos los conflictos que puedan surgir dentro del área de movimientos, así como, la mejora en el guiado y planificación de movimientos por parte de los controladores.

- Nivel 4 (resolución de conflictos y guiado/planificación automática). Proporciona resolución para todo tipo de conflictos, y también, guiado y planificación automática tanto para los controladores como para los propios pilotos.

4.3.2.5. Pre-Departure Sequencing

El Pre-Departure Sequencing genera una secuencia de pre-salidas con el fin de ordenar la salida de las aeronaves de sus respectivos puestos de estacionamiento teniendo en cuenta las preferencias de los usuarios (no confundir con la generación de una secuencia de despegues). El principal objetivo de esta secuenciación es aumentar la flexibilidad, incrementar la puntualidad y aumentar la adherencia a los slots establecidos optimizando así el uso de las facilidades del aeropuerto [28].

A la hora de realizar la secuencia es necesario tener en consideración un orden respecto a la asignación y comunicación de prioridades. Las reglas que se siguen son las siguientes:

- El ATC iniciará la secuencia de vuelos según sean recibidas las respectivas TOBT6. En la situación en la que la aerolínea ha indicado la prioridad entre sus vuelos específicos operados, el ATC también tendrá en cuenta dicha prioridad. Para dar por finalizada la secuencia de pre-salidas se tendrá en consideración otras restricciones como pueden ser el CTOT7 y otro tráfico.

- En la situación en que dos o más vuelos operados por la misma aerolínea estén listos al mismo tiempo, la propia aerolínea puede realizar su orden de preferencia para la salida de acuerdo a su propio criterio.

6 El Target Off-Block Time es el tiempo que el operador de una aeronave o el gestor de tierra estima que la aeronave estará lista para el encendido inmediatamente después de la recepción de la autorización desde torre.

7 El CTOT (Calculated Take Off Time) es el tiempo calculado en el cual se espera que la aeronave esté lista para el despegue.



- La indicación de prioridad estaría disponible a través de ACISP8.

- Si no estuviese disponible la posibilidad de seleccionar preferencias dentro del ACISP, entonces las aerolíneas pueden indicar su preferencia emitiendo la TOBT en el orden deseado. Sin embargo, en esta situación otros vuelo de diferentes aerolíneas con una TOBT establecida ligeramente más tarde que la primera pueden ser secuenciados antes que otros vuelos que estaban, de acuerdo a la prioridad, secuenciados por la TOBT.

8 ACISP (Airport CDM Information Sharing Platform) es un término genérico utilizado para describir los medios que un aeropuerto CDM tiene para compartir información entre sus participantes. Engloba sistemas, bases de datos e interfaces de usuario.



Tabla 5. Situaciones posibles para la secuenciación. Fuente: Eurocontrol

- En casos donde dos o más vuelos (de diferentes aerolíneas) tienen la misma TOBT, las prioridades deben ser determinadas mediante comparación de los retrasos actuales de cada vuelo.

- En circunstancias excepcionales donde un vuelo ha sido retrasado y necesita tener prioridad sobre otros vuelos para respetar el toque de queda nocturno del aeropuerto de destino es necesaria una llamada telefónica para solicitar prioridad por parte de la aerolínea al centro ATC.

- Los gestores de tierra y otros proveedores de servicios deben satisfacer las solicitudes de acuerdo a la secuencia de pre-salidas establecida.

Los beneficios que proporciona este método para todos los participantes son una mayor transparencia respecto a la situación operacional considerando la posición de los vuelos de salida, ofreciéndoles una respuesta rápida a los problemas operacionales surgidos mediante unas reglas de toma de decisiones que conduzcan a una información precisa y actual de la situación.

4.3.2.5.1. User Driven Prioritisation Process (UDPP)

El User Driven Prioritisation Process (UDPP) Departure consiste en una repriorización de los vuelos incluidos en la lista de referencia de tiempos, recalculando de este modo la secuencia de pre-salidas establecida y asignando una nueva TSAT9. Esta solución proporciona tres formas caracteríticas a la hora de establecer la priorización de sus vuelos no regulados y la asignación de la TSAT [29]:

- Reordenación de dos o más vuelos de la secuencia de salidas. Esta secuencia de pre-salidas realizada de forma colaborativa es posible sin el impacto de las operaciones ATC. Estas acciones requieren hacer la elección correcta en el momento correcto, implicando la coordinación con los diferentes actores dentro de la aerolínea.

9 La TSAT (Target Start Up Approval Time) es el tiempo proporcionado por el ATC teniendo en cuenta la TOBT, el CTOT y/o la situación del tráfico que una aeronave puede esperar en el momento de su encendido.



- Priorización. Reordenación de un vuelo individual de la secuencia que está listo para iniciar la salida dentro del conjunto de todos los vuelos de la misma aerolínea.

- Sustitución. Gestión automatizada del orden salida después de haber cancelado uno de los vuelos que estaban incluidos en la secuencia de pre-salidas permitiendo a la aerolínea usar el slot vacante dejado por el vuelo cancelado.

Los beneficios obtenidos por las aerolíneas al utilizar este concepto son el aumento de la puntualidad de los vuelos priorizados gracias a la reducción del retraso de los vuelos y una reducción de la pérdida de conexión entre los pasajeros y su equipaje. En algunos casos, la cancelación de los vuelos puede ser evitada, por ejemplo, cuando un vuelo tiene que salir antes del tiempo límite correspondiente a los límites impuestos por la tripulación o debido al toque de queda del aeródromo de destino.

4.3.2.6. Arrival Manager (AMAN)

El Arrival Manager (AMAN) es una herramienta de gestión para las llegadas al aeropuerto de destino. Ha sido diseñada para proporcionar una secuenciación automática en apoyo a las labores llevadas a cabo por los controladores en el manejo del tráfico entrante al aeropuerto, calculando continuamente los tiempos de llegada, teniendo en cuenta el índice de aterrizajes local, el espacio requerido para los vuelos que llegan al aeropuerto y la capacidad de pista. También ayuda a regular el flujo de tráfico en los TMA circundantes a los aeropuertos. Su principal objetivo es asistir al controlador para optimizar la capacidad de pista (secuencia) y/o regular/gestionar el flujo de aeronaves entrantes al espacio aéreo de control, incluyendo TMA, al igual que proporcionar previsibilidad a los usuarios (de aire y tierra) y al mismo tiempo minimizar el impacto sobre el medio ambiente.

El espacio aéreo controlado por esta herramienta gira en torno a las 30-40 NM de alcance alrededor del aeropuerto en cuestión. Este radio de alcance puede ser extendido hasta las 200 NM (Extended AMAN) englobando parte de la fase de ruta y necesitando de la coordinación entre controladores de ruta y de torre. Esta ampliación está limitada por tres restricciones: la habilidad de conseguir información acerca del Estimated Time of Arrival (ETA) de la aeronave en un horizonte tan lejano, la capacidad de influir en la aeronave más allá de su destino y la fiabilidad de los tiempos predichos de llegada [30].

El apoyo que proporciona actualmente a los controladores aéreos puede ser separado en dos grupos principales: el primero, mediante el uso del sistema de procesamiento de datos de vuelo (FDPS) que provee información básica de la llegada de los vuelos involucrados en el flujo, y el segundo, mediante el llamado “Dedicated AMAN”, que cubre la mayoría de las operaciones actuales en el momento y en el que la aeronave se integra dentro de la secuencia basándose en una serie de necesidades, reglas y principios definidos.



Figura 24. Diagrama de bloques del Arrival Manager.


El funcionamiento del Arrival Manager es sencillo. Interactúa con un importante número de sistemas incluyendo el Flight Data Processing System (FDPS) y el Radar Data Processing System (RDPS), y utiliza una gran cantidad de información como puede ser información del plan de vuelo, información radar, datos meteorológicos, información del tráfico aéreo local o en ruta, modelo de actuación de la aeronave en la predicción de su trayectoria… Una vez conocidos estos datos de entrada, y cuando se tiene conocimiento de que dos o más aeronaves llegarán al mismo tiempo a pista o su periodo de llegada se encuentra próximo, es necesario planificar una secuencia de llegadas generando tiempos nuevos de llegada para cada uno de ellos [31].

4.3.2.7. Departure Manager (DMAN)

El Departure Manager (DMAN) es una herramienta de planificación que establece una programación para las salidas del aeropuerto mediante la cual se consigue alcanzar un uso óptimo de la capacidad de las pistas y mejorar la organización del tráfico saliente dentro del TMA. Para cada vuelo de salida, tan pronto como el plan de vuelo esté disponible, se asigna una pista y un tiempo programado de salida (STD). La secuenciación está dividida en tres pasos: cálculo del STD, reorientación y optimización de restricciones. Se tiene en cuenta un número importante de limitaciones a la hora de construir la secuencia tales como separaciones de seguridad en pista, la asignación de slots o conflictos en el TMA. Además, como la gestión de despegues está estrechamente ligada con el movimiento en superficie, el DMAN necesita ser informado de la progresión del tráfico de superficie y tener en cuenta las restricciones del aeropuerto. La secuencia de despegues se actualiza regularmente en función de la situación actual del tráfico [32].



El Departure Manager ha sido diseñado para asistir a la planificación de las salidas optimizando el uso de las pistas, organizando el tráfico de salida en el TMA, minimizando los tiempos de vuelo y los retrasos, mejorando la coordinación entre los controladores de ruta y llegada y permitiendo la anticipación de los controladores y las herramientas de planificación del tráfico. Para alcanzar estas metas, el DMAN proporciona programaciones para los despegues y optimiza las trayectorias de ascenso de las aeronaves en el TMA.

Figura 25. Diagrama de funcionamiento del DMAN.


La figura de arriba muestra las interacciones que DMAN tiene con el sistema. Entre ellas destacan:

- El Trajectory Predictor. Genera trayectorias desde la pista de despegue hasta el punto de máximo ascenso durante la fase de resolución de conflictos.

- El Negotiation Manager. Actualiza las limitaciones encontradas a lo largo de la secuenciación tanto en tierra como aire.

- El Conflict Probe. Utilizado para encontrar trayectorias libres de conflictos. - El Arrival Manager. Utilizado cuando las pistas operan en modo mixto, por tanto, es

necesario compartir información y trabajar en conjunto. - El Departure Manager Display. Ayuda al DMAN proporcionando información diversa

(STD, la SID estándar correspondiente, la pista asignada para la operación…).



- La plataforma Common Modular Simulator. Proporciona plan de vuelo, descripción de las SID, restricciones, etc.

En términos de mejoras operacionales, el DMAN sirve para compartir la secuencia de salidas, anticiparse a las posibles variaciones de flujo, monitorizar el progreso del vuelo utilizando la TOBT de cada vuelo, ser más precisos en la capacidad del aeropuerto a tener en cuenta, clarificar las prioridades a la hora de asignar los slots, reducir los tiempos de espera en pista y mejorar la predicción del ATFCM [33].

4.3.2.8. Surface Manager (SMAN)

El Surface Manager (SMAN) es una herramienta ATM que determina el movimiento óptimo de las aeronaves en tierra (planifica los tiempos de rodadura) englobando el cálculo y la secuenciación de los eventos a lo largo de su movimiento obteniendo un rendimiento óptimo de todos los medios utilizados en su definición [34].

La empresa alemana DLR ha desarrollado una herramienta de gestión del movimiento en superficie de las aeronaves llamada TRACC (Taxi Routing for Aircraft: Creation and Controlling). TRACC genera rutas en superficie libres de conflictos con un grado de puntualidad máxima creando una lista de advertencias para la rodadura y las velocidades adecuadas de movimiento. Esta herramienta se integra junto con el AMAN y el DMAN para trabajar juntos a la hora de proporcionar una mejor gestión del movimiento de las aeronaves en el aeropuerto y sus alrededores [35].

El principal objetivo de TRACC es diseñar un SMAN adecuado para hacer frente a las trayectorias 4D y permitir la automatización completa de las actividades de handling en superficie. Otros objetivos que persigue esta herramienta son crear rutas de movimiento para aeronaves que estén libres de conflictos desde la salida de pista hasta su puesto de estacionamiento, y viceversa; tener en cuenta otros requisitos como la minimización de retrasos, longitud de rutas, o número de paradas realizadas en su movimiento; presentar al controlador de tierra los caminos de rodadura más adecuados y recomendarle instrucciones y resolver conflictos a nivel táctico y pre-táctico.

4.3.2.9. Initial 4D Trajectory Management (i4D)

La gestión de las trayectorias 4D es una característica principal del programa SESAR (pilar del programa de modernización ATM Single European Sky –SES-) apoyando todas las fases con las mejoras producidas en los sistemas de aviónica de las aeronaves y los sistemas de automatización ATM, así como procedimientos, factores humanos, estandarización y regulación. Las operaciones Initial 4D (i4D) son el primer paso en la evolución desde los sistemas actuales hacia el concepto de operaciones 4D. El principal objetivo es alcanzar la completa sincronización entre todos los stakeholders, también se inician los tiempos de priorización de llegada de aeronaves a los aeropuertos, el enlace de datos es promovido para ayudar a la gestión de las



trayectorias en el aire desde las estaciones de tierra y el Controlled Time of Arrival es utilizado para secuenciar el tráfico de llegada y la gestión de colas en el aeropuerto [36].

Dentro del concepto SESAR de la gestión de trayectorias 4D, el i4D constituye un primer paso que trae consigo significantes beneficios a los usuarios del espacio aéreo y a la red ATM. El concepto i4D fue desarrollado desde la Fase 1 de SESAR para demostrar la flexibilidad técnica y operacional con validaciones aire-tierra probando sistemas y realizando test de prueba.

El objetivo es optimizar el tráfico de llegada al aeropuerto a través de la sincronización de las trayectorias de aire y tierra entorno a una única referencia común designada por un punto 2D o Metering Fix (MF) y una restricción de tiempo, por tanto así, mejorando la fiabilidad y precisión de la secuencia de llegadas. Cuando una aeronaves se encuentra a 200NM/40 minutos de su aeropuerto de destino, el ATC inicia un proceso de negociación de la trayectoria mediante vía enlace de datos entre éste y la aeronave. El primer paso es ponerse de acuerdo con la ruta 3D a seguir, incluyendo el procedimiento estándar de llegada (STAR) y el procedimiento de aproximación aplicable al MF donde el CTA estará localizado. Una vez que esta ruta está establecida, el sistema de navegación de la aeronaves es capaz de calcular la fiabilidad y la ventana de del tiempo estimado de llegada (ETA) definido por valores en minutos máximos y mínimos los cuales son enviados a las estaciones de tierra. El Arrival Manager (AMAN) entonces calcula un CTA dentro de esa ventana de tiempo intentando asegurar que los vuelos i4D se mantengan dentro de esos tiempos de la formas más estable posible. El último punto en el que se ponen de acuerdo consiste en un guiado lateral con limitaciones de altitud y velocidad y un tiempo individual de paso por el waypoint con la precisión requerida. En tierra, el AMAN optimiza su secuencia de llegadas gracias a la asignación de los CTA.

Figura 26. Trayectoria i4D.

Fuente: SESAR.



Una vez que el proceso de negociación ha sido completado, la tripulación de vuelo acuerda volar la trayectoria negociada dentro de las actuaciones requeridas y el ATC acuerda facilitar la dicha trayectoria, sujeto a la provisión de separación. Durante la ejecución de la trayectoria 4D, la actuación es monitorizada por la tripulación y por el ATC. La predicción de la trayectoria 4D se realiza de forma continua a bordo de la aeronave y transmitida a las estaciones de tierra si fuese necesario. Si fuese detectada alguna desviación de la trayectoria el controlador responsable puede ser alertado a través de los sistemas automatizados ATM y él contactará con la aeronave mediante enlace de datos o mediante voz para resolver el problema.

Las operaciones i4D pueden también mejorar la gestión de la capacidad, complejidad y el equilibrio de la demanda de los sectores en ruta cuando se establece un límite temporal para traspasar tráfico entre sectores. Por último, este concepto puede constituir un método complementario para la gestión de cruces de tráfico si la restricción de tiempo está colocada en un punto de cruce, sin embargo, como el concepto i4D apoya un tiempo individual, las prioridades en las necesidades deberán ser evaluadas.

La implementación de este concepto en el segmento de a bordo de la aeronave está distribuida a lo largo de los siguientes sistemas de aviónica:

- Los displays de cabina que aseguran que los datos relevantes relacionados con la monitorización de las operaciones i4D sean mostrados a la tripulación de cabina.

- El Flight Management System (FMS) que asegura que las predicciones realizadas a bordo de la aeronave y el sistema de navegación y guiado sean consistentes con los requisitos i4D.

- Los sistemas de comunicaciones cuya función es gestionar la ADS-C y la aplicación CPDLC, y asegurar que el servicio de enlace de datos esté correctamente disponible y sincronizado con tierra.

En cuanto a la implementación del i4D en el segmento de tierra, el concepto está distribuido a lo largo de los siguientes sistemas:

- El AMAN del aeropuerto de destino, cuya función es construir una secuencia de llegadas que sea lo más estable posible para los vuelos i4D, esta es actualizada con el fin de proporcionar la CTA e interactuar con otros sistemas ATC para la coordinación tierra-tierra.

- Otros sistemas ATC para facilitar la coordinación de los mensajes AMAN-CTA con la aeronave.

- El sistema de comunicación cuya función es gestionar la ADS-C y el CPDLC y asegurar que la información recibida desde la aeronave, vía datos EPP, sea enviada para mejorar la predicción realizada por el TP y para mejorar la gestión de colas y la detección de conflictos.

- Los proveedores de servicios de enlace de datos cuya red es utilizada para el intercambio de información entre tierra y la aeronave.



Los beneficios esperados por el concepto i4D son una mejora en el intercambio y sincronización de las trayectorias aire-tierra mejorando la previsibilidad, obteniendo una mejor consistencia en las trayectorias, aumentando la automatización entre aire-tierra y mejorando la detección y resolución de los conflictos. A su vez, ajustando la trayectoria mediante puntos de paso de vuelo es alcanzada una gestión más estratégica de los flujos de llegada con menos intervenciones tácticas y es mejorada la eficiencia de los vuelos a través de perfiles de descenso y velocidades óptimas [37].

La implementación en el segmento de a bordo de este concepto posee dos principales subfuncionalidades que le ayudan en la tarea y que pasan a ser descritas a continuación en los siguientes apartados.

4.3.2.9.1. Controlled Time of Arrival (CTA)

El Controlled Time of Arrival (CTA) es una restricción de tiempo impuesta por el ATM para un punto definido asociado a una pista de llegada, utilizando las capacidades de a bordo para mejorar la gestión de la llegada. Cuando se necesita una restricción de tiempo para un vuelo, el sistema de tierra puede calcular una CTA como parte del proceso de gestión de llegada, proponiéndolo para que la aviónica de la aeronave pueda alcanzar la precisión requerida. La información de a bordo puede ser utilizada por los sistemas de tierra para determinar el CTA y monitorizar su implementación.

Los beneficios esperados son un aumento de la previsibilidad, una mejora de la eficiencia del consumo de combustible, una incremento de la capacidad en el TMA y en las fases de ruta, mejor efectividad de costes y un aumento de la seguridad operacional [38].

4.3.2.9.2. Extended Projected Profile (EPP)

Estos datos especifican la trayectoria predicha de la aeronave dividiéndola en hasta 128 waypoints incluyendo para cada uno de ellos latitud, longitud, y cuando sea necesario, fijos, niveles de vuelo, tiempos estimado de llegada, velocidad respecto al aire, restricciones de vuelo y tiempo… Estos datos son explicados de manera más precisa en el siguiente apartado.

4.3.2.10. ADS-C integrada con los datos Extended Projected Profile

(ADS-C EPP)

La ADS-C EPP es servicio de enlace de datos que provee trayectoria 4D de la aeronave a la unidad de servicio de tráfico aéreo terrestre (ATSU). Es necesario mencionar que el uso de EPP (Extended Projected Profile) por parte de los servicios de navegación aérea europeos está encargado para 2025 dentro del proyecto Pilot Common Project (PCP).

La ADS-C provee informes automáticos desde la aeronave a tierra mediante tres tipos de contrato: a demanda, a intervalos periódicos de tiempo o cuando ocurra un determinado suceso [39].



Recientemente el Extended Projected Profile fue creado por la RTCA y EUROCAE [40] para apoyar la sincronización de trayectorias aire-tierra. Estos datos extienden y mejorar a los datos IPI (Intermiediate Projected Profile):



ITEM Intermediate Projected Intent

(IPI) Extended Projected

Profile (EPP)

General

Maximum number of trajectory change points (TCPs)

10 128

Maximum looak ahead time 0-255 mins 15-1200 mins

TCP Estimated

State

TCP location Yes (sequence of bearing and

distance from start point)

Yes (latitude and

longitude)

TCP altitude Yes Yes

TCP time Yes Yes

TCP speed No Yes

TCP Specification

TCP waypoint name (if appl.) No Yes

TCP type specification No Yes

Level change, e.g. Top of Climb (TOC)/Top of Descent (TOD)

Yes Yes

Lateral change Yes Yes

Speed change start Implementation dependent (at

least one of two provided)

Yes

Speed change end Yes

Crossover No Yes

Waypoint Depends if coincides with

lateral/vertical/speed change Yes

Turn Geometry

Fly-by turn radius No Yes

Fly-over turn radius/radii No No

Supports Radius to Fix (RF) legs No Yes

Add. Data Gross mass No Yes

Tabla 6. Comparación IPI-EPP. Fuente: FAA/EUROCONTROL ATM R&D Seminar

Los datos EPP pueden contener información de hasta 128 waypoints. Estos WP pueden estar ya definidos geográficamente y publicados o pueden ser puntos calculados por el FMS. De acuerdo con los requisitos MASPS la trayectoria predicha por el FMS debe ser suficientemente precisa para el tiempo estimado de llegada (ETA) dentro de 1% de precisión para las condiciones iniciales establecidas y el plan de vuelo, cuando es mayor de 16 minutos desde el punto, en ausencia de errores de modelado atmosférico en el viento y la temperatura. Mientras que los



tiempos predichos por el FMS pueden no ser directamente útiles para el sistema de predicción de tierra, este requisito proporciona un nivel de confianza de que las predicciones realizadas por el FMS han sido desarrolladas con la suficiente precisión que los otros parámetros que también serán útiles.

Cada informe de ADS-C EPP contiene la siguiente información para el punto establecido (hasta 128 WP): latitud/longitud, nombre del punto, nivel, tiempo, velocidad, tipo vertical, tipo lateral, valor de la restricción de nivel, RTA, valor de la restricción de velocidad, masa actual de la aeronave, masa prevista de la aeronave para el punto TOD (top of descent), velocidad programada y datos de las intenciones de trayectoria de la aeronave.

La calidad de los datos EPP, como resultado de las predicciones del FMS, es muy alta debido al hecho de que estos están basados en las actuaciones actuales de la aeronave, peso actual, índice de costes, condiciones atmosféricas, etc. Las predicciones del FMS son constantemente actualizadas para reflejar las condiciones cambiantes del vuelo. En general, las predicciones son estables cuando no hay cambios en el plan de vuelo, ajustes del autopiloto u otra intervención manual. Sin embargo, este tipo de cambios provocan el hecho de recalcular la trayectoria y los parámetros de vuelo que son enviados a la estación terrestre de acuerdo al contrato ADS-C establecido.

Como beneficios de los datos EPP podemos decir que los datos emitidos después del despegue (o incluso antes del despegue) pueden ayudar a mejorar la herramienta del TP de tierra a través de datos compartidos calculados por el FMS. Estos datos tienen en cuenta todos los parámetros de actuación conocidos, definidos o predichos por el FMS (índice de costes, peso de la aeronave, modo de reducción de empuje, perfil de viento y temperatura, velocidad programada…). Por otro lado, alguna información conocida solamente por el centro ATC no es considerada en el FMS (traspaso de tráfico, altitud…) así que estos datos compartidos son usados correctamente sólo cuando no existe intervención ATC. La combinación de datos de actuación precisos del FMS (y compartidos por EPP) con conocimiento sobre la sectorización actual del espacio aéreo tiene el potencial de proporcionar predicciones muy precisas de la trayectoria para los sistemas de tierra. Con el uso de esta información operaciones más predecibles llevan a una menor intervención táctica y a la consiguiente reducción de los niveles de carga de trabajo del controlador y la tripulación, así como, a una menor incertidumbre en las trayectorias predichas que con lleva a una eficiencia mayor en la planificación y el uso del espacio aéreo.

Como conclusión se puede decir que la ADS-C EPP proporciona una nueva fuente de información, la cual puede ayudar a mejorar los sistemas terrestres en la predicción de la trayectoria de las aeronaves logrando de esta manera una mejor sincronización de éstas en el espacio aéreo y, por consiguiente, a anticiparse y resolver conflictos dentro de un nivel estratégico en lugar de la intervención táctica en el último minuto por parte de los controladores.



4.3.2.11. Procedimiento Best Equipped-Best Served (BEBS)

El Best Equipped-Best Served es un procedimiento de operación en el que se otorga prioridad a la aeronave que posea nuevas tecnologías y capacidades que incrementen la capacidad del espacio aéreo. Sustituye al anterior procedimiento First Come-First Served. Es tomado como un incentivo para llevar a cabo el equipamiento de esta aviónica más innovadora y reciente, sin embargo, uno de los inconvenientes importantes es la inversión necesaria para introducir toda esa aviónica nueva como parte de la aeronave [41].

Este procedimiento de priorización puede proporcionar beneficios operacionales a las aeronaves equipadas con la más nueva tecnología a diferentes niveles de sistema, dependiendo de las políticas de implementación llevadas a cabo.

Tabla 7. Niveles de implementación del Best Equipped-Best Served.

Fuente: Massachusetts Institute of Technology

El nivel más alto es el nivel estructural de implementación, este proporciona importantes cambios estructurales al espacio aéreo actual haciendo sólo disponible el uso del espacio aéreo para las aeronaves equipadas con esta tecnología. Este mandato puede ser aplicado al sector completo o a la redefinición del espacio aéreo sobre cierto nivel de vuelo. Sin embargo, esto puede inducir a importantes congestiones de tráfico en espacios aéreos de baja actuación. El incremento en la carga de tráfico tendrá un impacto adverso en la carga de trabajo del controlador en estos sectores, y puede producir significantes retrasos para las aeronaves que no estén debidamente equipadas, reduciendo de este modo la eficiencia operacional del sistema.

El nivel estratégico de este procedimiento establece un flujo de tráfico de priorización de las aeronaves de acuerdo con el equipamiento. Creará planes de vuelo en función del equipamiento que posea la aeronave antes de su salida, proporcionando prioridad operacional a esta en mejores rutas con menores retrasos. Los controladores de tráfico también gestionarán las aeronaves que posean un equipamiento mezclado en el sector, sin embargo, la aeronave será espacial y secuencialmente separada del resto de acuerdo a los planes de vuelo en cuanto a su



entrada al sector. La segregación parcial puede reducir la carga del controlador debido a la mezcla en el equipamiento.

Finalmente, el nivel táctico del procedimiento se corresponde con un nivel de implementación para el controlador de tráfico aéreo, en el que los controladores tienen que identificar el equipamiento de las aeronaves a la entrada del sector y, en función de este, proporcionar la debida prioridad operacional. La prioridad operacional incluye menos retrasos y rutas más eficientes. El controlador puede tener constantemente en pantalla el equipamiento de cada aeronave y compararlo entre aeronaves para después emitir la decisión sobre la prioridad a llevar a cabo.

4.3.2.12. Performance Based Navigation (PBN)

El concepto PBN representa un método de navegación de área basada en las actuaciones de la aeronave que se basa en aquella navegación que permite el vuelo de la ruta deseada dentro de la cobertura de las estaciones o sistemas que provean la señal adecuada para la especificación y cumpliendo las exigencias de cada espacio aéreo. Esas ayudas a la navegación pueden ser basadas en tierra (VOR y DME) o en el espacio (GNSS) o en sistemas autónomos, o una combinación de ellas, cada especificación PBN detalla las que admite para poder ser volada por cada aeronave en función de su equipamiento y aprobaciones operacionales, y permite un cambio de navegación basada en sensores a navegación basada en la performance. Los requisitos de performance se definen en función de la precisión, integridad, continuidad y funcionalidad que son necesarias para las operaciones propuestas en el contexto de un concepto de espacio aéreo particular, con el apoyo de la infraestructura apropiada. Estos requisitos se identifican en especificaciones para la navegación, que también identifican la elección de los sensores y del equipo de navegación que podrían usarse para satisfacer los requisitos de performance [42].

La especificación para la navegación define la performance requerida del sistema RNAV o RNP

así como todos los requisitos funcionales, tales como la capacidad de realizar procedimientos

de trayectoria curva o volar por rutas paralelas desplazadas. Existen dos clases de

especificaciones para la navegación:

- Especificación RNAV. Especificación para la navegación basada en la navegación de

área que no incluye el requisito de vigilancia y alerta de la performance a bordo,

designada por medio del prefijo RNAV, por ejemplo, RNAV 5, RNAV 1.

- Especificación RNP. Especificación para la navegación basada en la navegación de área

que incluye el requisito de vigilancia y alerta de la performance a bordo, designada por

medio del prefijo RNP, por ejemplo, RNP 4, RNP APCH.



Figura 27. Especificaciones para la navegación. Fuente: AESA.

La PBN ofrece varias ventajas en comparación con el método de sensores específicos para desarrollar el espacio aéreo y los criterios relativos al franqueamiento de obstáculos, a saber:

- Reduce la necesidad de mantener rutas y procedimientos en función de sensores específicos, y los costos conexos;

- Evita tener que desarrollar las operaciones en función de los sensores cada vez que evolucionan los sistemas de navegación, lo que podría ser de un costo prohibitivo;

- Permite un uso más eficiente del espacio aéreo (emplazamiento de rutas, rendimiento del combustible y atenuación del ruido);

- Aclara la forma en que se usan los sistemas RNAV y RNP; y - Facilita el proceso de aprobación operacional de los explotadores, proporcionando un

conjunto limitado de especificaciones para la navegación previstas para uso mundial. - En general, la navegación no depende de la disponibilidad de un sistema determinado.



Por el contrario, también posee una serie de inconvenientes tales como que la provisión de servicios de navegación aérea es más (implementación de rutas, provisión de la separación, procedimientos de contingencia…) o que los sistemas de a bordo son más complejos.

4.3.2.12.1. Area Navigation (RNAV)

La RNAV o Area Navigation es una especificación PBN para la navegación basada en la navegación de área que no incluye el requisito de vigilancia y alerta de la performance a bordo, designada por medio del prefijo RNAV, por ejemplo RNAV 5, RNAV 1. Las aplicaciones RNAV asumen operaciones de aeronaves en cualquier trayectoria de vuelo deseada dentro de la cobertura de una estación terrestre o dentro de los límites de capacidad de los sistemas autónomos o una combinación de ambas.

Por otro lado, los sistemas RNAV vienen a clasificarse también en cuanto a su potencialidad en [42]:

- RNAV 2D: sistema capaz de realizar navegación de área en el plano horizontal. - RNAV 3D: sistema que respecto al anterior se le ha agregado la capacidad de guía en el

plano vertical. - RNAV 4D: sistema que respecto al anterior se le ha agregado la función tiempo.

Dependiendo de la fase de vuelo en la que se aplica y del número del que va acompañado que indica la precisión en millas náuticas en la navegación lateral que se exige dentro del espacio aéreo en el que se encuentra la aeronave tenemos distintos tipos de especificación RNAV:

Especificación de navegación

Fase de vuelo

Ruta oceánica/

remota

Ruta continental

Llegada

Aproximación

Salida

Inicial Intermedia Final Frustrada

RNAV 10 10

RNAV 5 5 5

RNAV 2 2 2 2

RNAV 1 1 1 1 1 1 1

RNP 4 4

RNP 2 2 2

RNP 1 1 1 1 1 1

Advanced RNP 2 2 ó 1 1 1 1 0,3 1 1

RNP APCH 1 1 0,3 1



RNP AR APCH 1-0,1 1-0,1 0,3-0,1 1-0,1

RNP 0.3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3

Tabla 8. Especificaciones de navegación.

Fuente: DOC 9613, 4ª edición 2013.

La RNAV 10 fue concebida para áreas oceánicas y remotas, y es en realidad la hasta ahora conocida como RNP 10 que, por ejemplo, aplica en el corredor EUR-SAM. Dado que su nombre se encuentra ya profundamente acuñado y dado que es algo a extinguir, la OACI ha indicado que se puede seguir llamando indistintamente RNAV 10 o RNP 10, por lo que las cartas de radionavegación que contemplen estas rutas a buen seguro seguirán nombrándolas como RNP 10, al igual que la indicación a bordo del RNP en esas rutas. La RNAV 10 está empezando a ser sustituida por la RNP 4 en varias regiones.

La RNAV 5 es la anteriormente conocida como RNP 5 en Oriente Medio o RNAV básica o B-RNAV en Europa, donde está aplicada principalmente a rutas continentales, aunque aún queda algún remanente de maniobras SID y STAR en algunos TMA. Actualmente todo el espacio aéreo europeo de ruta se considera que es B-RNAV, es decir, RNAV 5, aunque esas rutas sigan yendo de estación en estación. Es previsible que esta especificación sea sustituida por la RNP 2 u otra aplicación de tipo RNP a medio plazo.

La RNAV 1 y la RNAV 2 son tratadas en la práctica por la OACI como una única especificación que agrupa a la ya antigua P-RNAV europea, principalmente empleada en procedimientos SID y STAR, y a la US RNAV, que los Estados Unidos han aplicado en zonas limitadas de su espacio aéreo de ruta y TMA. La RNAV 1, ya se está empleando ampliamente en Europa en procedimientos dentro de TMA, para salidas y llegadas primordialmente, y en un entorno radar, que es con la finalidad que se creó. No se espera que haya más implantaciones de la RNAV 2, y que las existentes en Norteamérica vayan siendo sustituidas con el tiempo. Igualmente los planes iniciales de Eurocontrol eran que la RNAV 1 vaya sustituyendo a la RNAV 5 en ruta, por cuestiones de un uso más eficiente del espacio aéreo, pero ahora mismo ya no es así, ya que comienza a pensarse en otras especificaciones más avanzadas, tipo RNO, como ya hemos mencionado. De hecho, ya existe una propuesta de regulación europea que aboga por implantar la RNP 1 en los TMA más congestionados de Europa y la RNP 2 para ruta. La diferencia entre la RNAV 1 y la P-RNAV y la US-RNAV es mínima.

En general, como ya hemos venido indicando, con la renovación de las aviónicas, las aplicaciones RNAV con el tiempo están siendo sustituidas por las RNP, que añaden un plus de seguridad operacional, a la vez que otras potenciales ventajas no menos importantes como un menor impacto medioambiental o el facilitar un tránsito aéreo más fluido [43].

4.3.2.12.2. Required Navigation Performance (RNP)

La RNP o Required Navigation Performance es una especificación para la navegación basada en la navegación de área que incluye el requisito de monitorización y alerta de la performance a



bordo, designada por medio del prefijo RNP, por ejemplo, RNP 4, RNP APCH. Este requisito de monitorización y alerta es el principal elemento para determinar si el sistema de navegación cumple con los requisitos exigidos asociados a un nivel de seguridad para una aplicación RNP, se aplica a las prestaciones de navegación tanto lateral como longitudinal y permite a la tripulación detectar que el sistema de navegación no está consiguiendo o no puede garantizar con una integridad de 10-5 las prestaciones de navegación requeridas para la operación.

Debido a que las especificaciones RNP contemplan la supervisión del seguimiento de la trayectoria y la alerta en caso de superar los niveles de aviso de cada especificación, inicialmente están especificadas para escenarios con escasa densidad de radioayudas terrestres o con servicios ATS limitados, como puede ser el control radar. Pero lo cierto, es que gracias a las exigencia superiores con respecto a las especificaciones RNAV, comienzan a ser consideradas también para maximizar el uso de ciertos espacios aéreos “bien servidos”, ya que proveen de un extra en la garantía de la seguridad operacional al supervisar y avisar a bordo acerca del seguimiento de las trayectorias permitiendo aprovechar mejor los volúmenes de espacio aéreo congestionados.

Dependiendo de la fase de vuelo en la que se aplica y del número del que va acompañado que indica la precisión en millas náuticas en la navegación lateral que se exige dentro del espacio aéreo en el que se encuentra la aeronave tenemos distintos tipos de especificación RNP:

Especificación de navegación

Fase de vuelo

Ruta oceánica/

remota

Ruta continental

Llegada

Aproximación

Salida

Inicial Intermedia Final Frustrada

RNAV 10 10

RNAV 5 5 5

RNAV 2 2 2 2

RNAV 1 1 1 1 1 1 1

RNP 4 4

RNP 2 2 2

RNP 1 1 1 1 1 1

Advanced RNP 2 2 ó 1 1 1 1 0,3 1 1

RNP APCH 1 1 0,3 1

RNP AR APCH 1-0,1 1-0,1 0,3-0,1 1-0,1

RNP 0.3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3



Tabla 9. Especificaciones de navegación.

Fuente: DOC 9613, 4ª edición 2013.

La RNP 4 empieza a ser empleada de manera más extendida en las rutas oceánicas o áreas remotas con el fin de mejorar el uso del espacio aéreo, reduciendo las separaciones laterales y longitudinales. Se prevé que sustituya gradualmente a las rutas basadas en la RNAV 10 en el corredor EUR/SAM.

La RNP 2 está enfocada a ser usada con preferencia en rutas continentales con escasa o nula cobertura de ayudas terrestres o servicios ATS y en los que el tráfico sea menor. A nivel de Europa parece que podría ser el estándar que sustituyese a la RNAV 5, debido al mejor aprovechamiento del espacio disponible, por la menor separación necesaria entre rutas paralelas, y por el plus de seguridad que representa la RNP.

La RNP 1, aunque concebida inicialmente para espacio aéreo terminal sin vigilancia ATS o con vigilancia limitada, está destinada a convertirse con el tiempo también en u estándar para las SID y STAR en TMAs “bien equipados” con alta densidad de tráfico desplazando a la RNAV 1. De hecho, la Comisión Europea va a hacer que el uso de la RNP 1 sea obligatorio a partir del 2024 en las SID y STAR de los principales TMAs del viejo continente [43].

La aplicación Advanced-RNP está dirigida a espacios aéreos de media y alta densidad de tráfico. Está pensada para su aplicación en espacio aéreo oceánico/remoto, en la estructura de ruta continental, en rutas de llegadas y salidas y en aproximación. La operación se basa únicamente en la integridad del sistema RNP sin recurrir a medios de navegación convencionales como VOR o NDB. Un operador con la aprobación A-RNP puede realizar procedimientos instrumentales RNAV 5, RNAV 2, RNAV 1, RNP 2, RNP 1 y RNP APCH.

La RNP APCH se emplea en la fase de aproximación incluida la frustrada. Es una especificación de navegación basada en GNSS que está orientada a satisfacer los requisitos operacionales generales de la RNP y permitir la participación por parte de la aeronave con un nivel básico de capacidades RNP sin ningún tipo de requisito de autorización operacional.

La RNP AR APCH mejora la precisión de la anterior especificación y está considerada como un procedimiento de aproximación con guiado vertical (APV). Requiere de un sistema de navegación vertical (VNAV) durante el segmento de aproximación final. Las actuales implementaciones utilizan un sistema Baro-NAV que cumple los requisitos especificados de aeronavegabilidad. Su uso sólo será autorizado con GNSS como su infraestructura principal, y no debe ser utilizado si se tiene conocimiento de la existencia de interferencias en la señal GNSS.

La aplicación RNP 0.3 está dirigida principalmente a helicópteros, sin embargo, puede aplicarse a aeronaves siempre que demuestren que sus prestaciones son suficientes para cumplir con la exactitud de 0.3 (95%). Está basada en precisión GNSS e identifica como único requisito de exactitud de 0,3 NM 95% para ser aplicado en todas las fases de vuelo desde la salida hasta el fijo de aproximación final. A su vez, está orientada a apoyar operaciones en escenarios sin



vigilancia ATS o cuando ésta está limitada, aunque también puede aplicarse con vigilancia ATS [44].

4.3.2.13. Point Merge/Mergestrip

El Point Merge es una solución desarrollada por Eurocontrol al problema de mantener la separación suficiente entre los vuelos de llegada de manera que se asegure el máximo rendimiento de la capacidad de pista en aterrizaje mientras, a su vez, se mantiene un perfil óptimo de operación con la mínima distancia volada. Está diseñado para trabajar con cargas altas de trabajo sin vectorización radar y está basado en la estructura de una ruta específica P-RNAV, consistiendo en un punto de convergencia del tráfico (merge point) y predefiniendo distintos caminos equidistantes de llegada a dicho punto (sequencing legs). La secuenciación es conseguida mediante una instrucción “direct to” hacia el merge point en el momento apropiado. Los distintos caminos preestablecidos solamente son utilizados para retrasar una aeronave cuando sea necesario, su longitud es función del retraso necesario a la hora de realizar la sincronización del tráfico de llegada [45].

Figura 28. Topología del Point Merge System

Fuente: ICAO.

El Point Merge proporciona una serie de beneficios operacionales en términos de seguridad, medioambiente (en sectores próximos) y capacidad incluso con cargas de trabajo altas.



Dependiendo de las limitaciones operacionales y medioambientales, y de la elección de diseño realizada, los beneficios esperados son:

1. Simplificación de las tareas del controlador, reducción de las comunicaciones y de la carga de trabajo.

2. Mejor conocimiento de la situación por parte del piloto. 3. Mejor ordenación de los flujos de tráfico con un mejor punto de vista de la secuencia de

llegadas. 4. Mejora en la contención de las trayectorias voladas después del point merge. 5. Mejor predicción de trayectorias, permitiendo una mejora en la eficiencia del vuelo. 6. Estandarización de las operaciones y mejor gestión del espacio aéreo.

La estandarización de las operaciones y la simplificación de las tareas del controlador son dos puntos clave de los beneficios del sistema Point Merge para su adaptación exitosa como sistema autónomo de secuenciación, convergencia y espaciado de las aeronaves de llegada. Además, los distintos caminos de convergencia hacia el punto son una buena forma de facilitar el cambio de posición de la aeronave en la secuencia.

La solución propuesta por Hungarocontrol al problema de mantener la separación necesaria entre vuelos de llegada es un método que asegura tanto el perfil óptimo de vuelo como la secuenciación del tráfico. Esta nueva herramienta se llama MergeStrip y puede ser considerada como una extensión natural del concepto del Point Merge [46].

La esencia del concepto MergeStrip es tal que en un ambiente extendido de operación puede ser utilizado un sistema dinámico para crear un espaciado relativo. La ventaja de esto es que los controladores pueden contrastar la separación entre aeronaves en cualquier momento, y a través de los ajustes del menú de la herramienta se pueden modificar las separaciones conforme al momento actual.



Figura 29. Concepto MergeStrip.


En la figura de arriba, la separación entre las dos primeras aeronaves (volando hacia los fijos de aproximación en la parte superior de la imagen) es suficiente, ya que su ruta es la más corta posible, el procedimiento en forma de T. La tercera de ellas, aproximándose desde el sureste estaba demasiado cerca de la segunda así que se le ha tenido que asignar algún tipo de maniobra de retraso en su operación por parte del controlador (rumbo aprox. 30°) para crear la separación necesaria.

Los controladores pueden monitorizar el desarrollo de la situación en la herramienta MergeStrip, y tan pronto como sea posible, enviar a la aeronave número 3 hacia el Point Merge (en este caso, el fijo intermedio). Además, cuando todas las aeronaves estén dirigidas hacia la barra en T, con la ayuda de la herramienta MergeStrip la secuencia puede ser ajustada de forma más precisa aplicando modificaciones en la velocidad de las aeronaves.

4.3.2.14. Continuous Climb and Descent Operations (CCO/CDO)

Debido a que los esfuerzos actuales se centran en ejecutar perfiles de vuelo óptimos que minimicen las emisiones y el ruido asegurando un menor impacto ambiental debido a la operación de las aeronaves, así como, reducir los retrasos y optimizar el flujo de tráfico aéreo mediante la sincronización del tráfico, se desarrollan las operaciones continuas en las fases de vuelo más críticas. Estas operaciones continuas tienen lugar en las fases de ascenso y descenso del vuelo de las aeronaves en las que su ejecución debe ser lo más óptima y precisa posible, ya que problemas surgidos en estas fases pueden tener repercusiones en otras fases, como



pueden ser, retrasos, congestiones de tráfico, aumento del ruido… Por esta razón, se definen las operaciones continuas de ascenso (CCO) y las operaciones continuas de descenso (CDO).

Según la definición de la OACI, la CCO óptima es volada como una trayectoria continua de ascenso con un nivel mínimo de segmentos de vuelo y de cambios de empuje de los motores, hasta los máximos de velocidad permitidos, en configuración de baja resistencia. Después de que la velocidad de salida de la aeronave y los cambios de configuración han tenido lugar, incluyendo la retracción de los flaps y del tren de aterrizaje. Este proceso de configuración debe ser gestionado con cuidado para minimizar riesgos innecesarios en las variaciones de empuje y deben conformarse procedimientos estándar para la configuración de las aeronaves en salida y quedar detallados en el manual de procedimientos. Si estuviese disponible, se debería utilizar una trayectoria sin ningún tipo de restricciones [46].

Y según la definición proporcionada por Eurocontrol, la CDO es una técnica de operación de las aeronaves en la que una aeronave de llegada desciende desde una posición óptima con un mínimo empuje y evitando niveles de vuelo no permitidos por la seguridad de la operación y en conformidad con los procedimientos de vuelos publicados y las instrucciones ATC.

Figura 30. Vuelo perfecto basado en la actuación vertical de la aeronave.

Fuente: NATS

La figura 30 ilustra los componente del vuelo perfecto basándose en la actuación vertical de la aeronave, la cual incluye componentes continuos de ascenso y descenso incrementando la eficiencia del combustible volado con su respectivo ahorro, y una reducción de las emisiones y el ruido proporcionando un menor impacto ambiental.



4.3.2.15. Controller-Pilot Data Link Communications (CPDLC)

Las comunicaciones CPDLC es una aplicación aire-tierra de intercambio de información vía enlace de datos entre el piloto y el controlador que complementa al método tradicional de las comunicaciones por voz, proporcionando a pilotos y controladores un medio adicional. Su objetivo es mejorar la eficiencia y la seguridad de la gestión del tráfico aéreo [47].

Es conocido que la permanente congestión de frecuencias en los sectores es una gran restricción para las comunicaciones de voz, que representan entre un 35-50% de la carga de

trabajo táctica del controlador. Debido a esto, el uso suplementario de las comunicaciones CPDLC ofrece el potencial de mitigar cierta congestión, aumentando las comunicaciones existentes entre aire y tierra, y ofreciendo transmisiones no ambiguas en la rutina de mensajes entre los pilotos y los controladores. Además, fallos como micrófonos atascados, bloqueos de frecuencias o transmisiones simultáneas son evitadas, contribuyendo a todo el conjunto del sistema de seguridad ATC. Las comunicaciones CPDLC contribuyen a reducir la carga de trabajo de los pilotos y los controladores de tráfico aéreo, y les permiten concentrarse en otras tareas más esenciales.

La interfaz de la que dispone el controlador es un símbolo en el que se define la traza radar, todas las interacciones son llevadas a cabo desde la posición de control usando un ratón, la pantalla de datos y los menús

predefinidos.

A través de este tipo de comunicaciones se transmiten intercambio de rutinas (chequeo de micrófono, cambio de código SSR, cambios de frecuencia…) y mensajes no críticos en el tiempo para el nivel estratégico entre la tripulación de a bordo y los controlados. Si es necesario transmitir mensajes urgentes dentro del nivel estratégico se utilizarían las comunicaciones convencionales de voz.

Figura 31. Traza radar CPDLC. Fuente: EUROCONTROL.



4.4. Fase de post-operación

La última fase de la que se compone la clasificación se corresponde con la fase de post-operación en la que se lleva a cabo el análisis y almacenamiento de la información recogida tras haberse realizado el vuelo, teniendo en cuenta parámetros que puedan resultar interesantes (velocidad vertical, nivel de vuelo…) a la hora de analizarlo en busca de mejoras para vuelos siguientes.

En el nivel 2 se trata la gestión de la información relativa a la trayectoria ya finalizada, aspecto muy importante a la hora de visualizar aspectos del vuelo realizado que puedan servir para sacar conclusiones positivas y negativas a su respecto que lleven a una mejora de los vuelos siguientes.

Una vez recogida toda la información, en el nivel 3 se identifican dos acciones importantes con ella. Primero, es necesario su almacenamiento encontrando formas más simples y sencillas de guardar la información relativa a la trayectoria realizada, y segundo, es necesaria su caracterización seleccionando qué parámetros de vuelo son los más importantes a la hora de tener en cuenta para su posterior análisis.

Al igual que en las dos fases anteriores, el nivel 4 se compone de sistemas y proyectos concretos relacionados con la gestión de la información. Estos se detallan a continuación.

4.4.1. Gestión de información

Una vez que el vuelo ha sido realizado es necesario quedan a disposición de los usuarios y proveedores de servicios el conjunto de todos los datos del vuelo que han sido registrados por los sistemas de a bordo y los sistemas terrestres a lo largo de la trayectoria seguida por la aeronave, desde el momento en el que se retiran los calzos hasta que la aeronave se encuentra en el puesto de estacionamiento del aeropuerto de destino. Este conjunto de datos puede servir de ayuda para aumentar la eficiencia de futuras operaciones que se realicen para la misma ruta de vuelo (mismo origen y destino).

Figura 32. Fase de post-operación



Es necesario saber dónde se almacenan estos datos y qué datos son los más importantes de mantener guardados, ya que debido a la numerosa cantidad de datos y parámetros existentes que pueden ser conservados es necesario realizar una reducción que haga posible un almacenamiento de datos más conciso, pero a su vez, más preciso y eficiente.

4.4.1.1. Almacenamiento

El almacenamiento de datos responde a la pregunta de dónde son conservados los datos de vuelo una vez realizado éste. Proporciona el soporte físico en el cual se almacenan los datos que pueden ser procesados posteriormente por una computadora o sistema informático. Este almacenamiento de datos contiene a menudo grandes cantidades de información que se subdividen en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema del que procedan generándose módulos distintos dentro del propio almacén que proporcione un mejor ordenamiento de la información.

El almacenamiento de datos proporciona una serie de ventajas, tales como, proveer fácil acceso a una gran variedad de datos para los usuarios y aumentar la eficiencia de vuelos futuros que se lleven a cabo a lo largo de la misma trayectoria registrada. Por su contra, pueden generar altos costes de mantenimiento ya que las altas cantidades de datos almacenados pueden provocar problemas para su almacenamiento debido a la alta cantidad de datos que ocupan en la memoria de los sistemas.

4.4.1.1.1. AS-FlightBag 3.0

AS-FllghtBag es un sistema de almacenamiento de datos desarrollado por Aircore Systems que realiza una migración completa desde la biblioteca convencional de datos hacia una solución más fácilmente entendible y que posea una forma de trabajo más continua en su uso en cabina, sin la necesidad del uso de papel en la cabina de vuelo [48].

Dentro de su estructura se encuentra el módulo de los análisis post-vuelo en el que se emiten informes de eficiencia y problemas, de control, estadísticas, etc. Todo el conjunto de módulos del sistema generan una gran cantidad de datos que más tarde son procesados. Éstos son almacenados en un servidor central del AS-FlightBag si se desea, esto genera una base de datos cuyo uso está disponible a largo plazo para realizar el post-análisis. Estos post-análisis pueden ser realizado sobre: comercio de emisiones de datos, verificación del combustible de vuelo, utilización de la aeronave, seguimiento de los retrasos, cuenta de pagos realizados, seguimiento del factor de carga de pago, estadísticas de vuelo, etc.

El almacenamiento de datos posee una gran serie de ventajas, tales como:

- Puede ser llevada a cabo una inmediata evaluación, teniendo en cuenta requisitos individuales y legales.

- Permite analizar el conjunto de datos en el futuro si fuese necesario.



- El almacenamiento de datos del factor de carga de pago permite el procesado analítico online, la explotación de los datos, estadísticas y la generación de Key Performance Indicators (KPI) que sirvan para analizar el vuelo.

La modificación de los nuevos campos de bases de datos y parámetros ofrece toda la información necesaria en el momento en que se lleva a cabo una función, pero las comparaciones con los datos históricos a menudo no son posibles en los sistemas convencionales. Este problema puede ser resuelto con el almacenamiento de datos como datos históricos que se puedan estar disponibles y ser analizados.

4.4.1.1.2. Integrated Flow Management Position (iFMP)

El integrated Flow Management Position (iFMP) explicado anteriormente en el 4.2.4, también es utilizado para el almacenamiento de los datos post-vuelo. Este sistema almacena mucha más información que los sistemas anteriores y permite que la información almacenada sea restaurada a demanda del usuario, ayudando a la realización de nuevos tipos de análisis post-operacionales.

4.4.1.1.3. 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP)

El servicio 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP) definido anteriormente en el apartado 4.2.2 también es utilizado para la realización de análisis de datos de post-vuelo. Durante las operaciones de análisis de datos post-vuelo se realizarán varias comparaciones entre lo que ocurrió durante la operación (trayectoria volada) con otras trayectorias como: trayectorias archivadas, rutas preferidas y trayectorias óptimas (considerando los KPIs acordados). Las trayectorias almacenadas por el servicio 4DPP también serán necesitadas para calcular otras trayectorias óptimas para los usuarios de la red, por ejemplo, trayectorias voladas con las mínimas restricciones posibles.

4.4.1.2. Caracterización

Debido a los problemas de falta de memoria de los sistemas o las grandes cantidades de datos almacenados que provocan un gran gasto en costes de mantenimiento, es necesario caracterizar la información recogida después de la realización de un vuelo, distinguiendo qué datos y parámetros de vuelo son los más importantes a la hora de ser almacenados. De esta forma, se produce una reducción en la cantidad de información conservada para su posterior análisis proporcionando ventajas en relación a la memoria necesaria en los sistemas de almacenamiento y generando una reducción de costes, así como, una facilidad de acceso a los datos por parte de los usuarios que los requieran en el momento adecuado.



5. DEFINICIÓN DE LOS PARÁMETROS DE INTERÉS Y

CRITERIOS DE VALORACIÓN

Una vez definida la taxonomía que aporta una visión global sobre el estado del arte en relación a la gestión, predicción y sincronización de trayectorias, el siguiente paso consiste en realizar una valoración de cada uno de los proyectos. Antes de eso, hay que definir las herramientas que se utilizarán para llevar a cabo la valoración, dichas herramientas consistirán en una serie de parámetros de interés (KPI), los cuales se agrupan en seis grandes áreas más generales (KPA) que pasan a ser descritas a continuación. En su definición se incluirán los criterios a tener en cuenta a la hora de realizar su valoración posterior en función de la aplicabilidad e intereses que una empresa puede tener en un proyecto desde el punto de vista del I+D.

5.1. Desarrollo

Esta área se compone de tres KPI (Key Performance Indicators) que tienen relación con los aspectos a tener en cuenta relacionados con el desarrollo de un proyecto a la hora de decidir si ese proyecto resulta de interés o no para una empresa. Responden a cuál es su nivel de desarrollo en la actualidad, a cuánto se prevé que pueda llegar a avanzar en un futuro y a qué dudas pueda generar durante esta fase. Estos KPI son los siguientes:

� Grado de madurez Estado del nivel de desarrollo alcanzado por el proyecto en la actualidad. A lo largo del trabajo se entenderá que un grado de madurez alto en el desarrollo de un proyecto implica un bajo interés para la empresa a la hora de invertir en él en un futuro, por tanto, una puntuación alta dentro de la valoración para este proyecto supone un bajo desarrollo actual.

� Desarrollo previsto Capacidad de progreso de las características del proyecto actual, así como del crecimiento o mejora de los aspectos involucrados en la fase de desarrollo. Que el desarrollo previsto sea alto, implica un posible interés alto para la empresa a tener en cuenta en un futuro, por tanto, una valoración alta de este proyecto implica un desarrollo previsto futuro alto.

� Grado de incertidumbre Número o magnitud de las posibles contingencias que pueden ser encontradas y que puedan generar dudas durante la ejecución de la fase de desarrollo. Que un proyecto lleve asociado un alto grado de incertidumbre es un aspecto negativo para la empresa a la hora de realizar una inversión en él, ya que genera una pérdida de confianza en el proyecto, así pues, una puntuación alta de este KPI indica un bajo grado de incertidumbre.



5.2. Implantación

Esta área lo componen cuatro indicadores relacionados con aspectos interesantes a tener en cuenta a la hora de realizar la implantación de un proyecto. Trata sobre cuándo se podrá implantar un proyecto, si su aplicación y compatibilidad con otros sistemas y proyectos es factible o no, y si son necesarios gran cantidad de requisitos para su implantación, así como, los problemas que pueden ser encontrados en esta fase. Los KPI englobados dentro de esta área son:

� Horizonte de implantación Línea temporal prevista para la implantación del proyecto en el futuro. Un horizonte de implantación extendido en el tiempo es entendido como un aspecto negativo para una empresa que va a realizar una inversión en un proyecto, ya que los beneficios esperados serán alcanzados más tarde que otros proyectos o, por eso, una puntuación alta de este indicador significa que posee un horizonte cercano de implantación.

� Aplicabilidad/Compatibilidad Adaptación del proyecto con el fin de obtener un determinado rendimiento a la hora de implantarlo y posibilidad de coexistencia con otros proyectos sin la aparición de impedimentos que puedan ocasionar problemas. Que este KPI tenga una alta valoración supone un aspecto positivo a considerar por parte de la empresa a la hora de realizar su implantación.

� Requisitos de implantación Condiciones previas necesarias para hacer posible la implantación del proyecto. Unos requisitos altos de implantación suponen un impacto negativo para la empresa, así pues, una valoración alta de este indicador supone unos bajos requisitos de implantación.

� Dificultades de implantación Inconvenientes, obstáculos o problemas encontrados a la hora de realizar la implantación del proyecto. Que un proyecto se tope con grandes dificultades para su implantación supone un punto negativo a la hora de llevarlo a cabo, por tanto, una valoración alta de este proyecto implica un bajo nivel de dificultades encontradas en su implantación.



5.3. Explotación

Los indicadores que componen este KPA están asociados a la fase de explotación del proyecto, teniendo en cuenta aspectos como los efectos producidos en el sector, los problemas que se encuentran durante esta fase, las necesidades requeridas y durante cuánto se puede explotar un proyecto obteniendo beneficios de él. Estos indicadores son los siguientes:

� Impacto sobre el sector Efectos o consecuencias positivas/negativas producidas por la introducción del proyecto en el sector. Que un proyecto genera un gran impacto en el sector en el que se realiza su explotación proporciona unos grandes beneficios, por tanto, lleva asociada una valoración alta.

� Dificultades Inconvenientes, obstáculos o problemas encontrados durante la fase de explotación del proyecto. Si un proyecto se encuentra durante su fase de explotación con unas bajas dificultades asociadas, implica un aspecto positivo, y por tanto, una valoración alta.

� Requisitos de explotación Condiciones previas necesarias para lograr la explotación del proyecto. Si los requisitos para lograr la explotación de un proyecto son bajos, la valoración asociada al proyecto es alta.

� Vida útil Duración estimada del proyecto para su fase de explotación durante el cual éste desempeña correctamente la función para la cual fue diseñado. Si un proyecto posee una larga vida útil supone un aspecto importante a tener en cuenta por parte de la empresa, así pues, una vida útil larga asociada a un proyecto supone una alta valoración del proyecto.

5.4. Mercado

Esta área lleva consigo asociados indicadores relacionado con los aspectos de mercado interesantes para la empresa, responden a las preguntas sobre quién está trabajando en cada proyecto y quién trabajará en un futuro cercano, así como, la demanda prevista de cada uno de ellos. Estos indicadores son los siguientes:

� Competencia actual Rivalidad vigente encontrada entre empresas dentro del mismo sector cuando uno o más competidores tratan de satisfacer las necesidades de los mismos grupos de clientes. Si un



proyecto es llevado a cabo por un alto número de participantes, es un aspecto negativo para otra empresa que quiera adentrarse en él, por tanto, y siguiendo este razonamiento, un proyecto valorado de una forma alta conlleva un bajo nivel de competencia.

� Competencia prevista futura Rivalidad prevista en el futuro entre empresas dentro del mismo sector cuando uno o más competidores tratan de satisfacer las necesidades de los mismos grupos de clientes. Si se prevé una alta participación futura dentro de un mismo proyecto, esto genera un aspecto negativo para la empresa interesada en dedicarse a él ya que muchas otras empresas o instituciones también estarán involucradas, por tanto, una alta valoración del proyecto implica una baja previsión de competencia en un futuro cercano para ese proyecto concreto.

� Demanda Número de clientes interesados en adquirir las ventajas que proporciona el proyecto. Si la demanda relacionada con el proyecto es alta genera una confianza a la hora de invertir en él para llevar a cabo su realización, puesto que otras empresas estarán interesadas en él una vez finalizado pudiendo obtener altos beneficios. Por tanto, una valoración alta del proyecto en cuanto a este KPI significa una alta demanda del mercado.

5.5. Económicos

Este KPA está formado por una serie de indicadores relacionados con los temas económicos que rodean a un proyecto analizando sus ventajas e inconvenientes. Se tienen en cuenta las inversiones a realizar a lo largo de él, los balances de resultados obtenidos y las ventajas indirectas que pueden ser alcanzadas si una empresa se adentra en un proyecto. Estos KPI son los siguientes:

� Inversión inicial Cantidad necesaria de dinero para poder poner en marcha un proyecto. Se considera poco beneficioso para la empresa que esta inversión a realizar sea alta, por tanto, una valoración alta de este indicador muestra que la inversión inicial para en cuestión es baja.

� Inversión futura Cantidad de dinero prevista necesaria a lo largo del desarrollo del proyecto incluyendo la fase de implantación. Si la previsión futura de inversión es alta se traduce como un aspecto negativo para la empresa, por tanto, una valoración alta de este parámetro implica una baja inversión futura en el proyecto.

� Cuenta resultados de desarrollo



Balance de ingresos y costes durante la fase de desarrollo del proyecto. Si la cuenta de resultados del desarrollo fuese negativa este no sería una buena señal para la empresa debido a las pérdidas que sufriría, por tanto, una valoración alta de este parámetro implica una cuenta de resultados positiva o a beneficio cero.

� Cuenta resultados de ciclo de vida Balance de ingresos y costes durante el ciclo de vida total del proyecto. La cuenta de resultados del ciclo de vida debe ser positiva o beneficio cero para que sea considerada como un aspecto positivo para la empresa, por tanto, una valoración alta de este indicador significa una cuenta de resultados beneficiosa para la empresa.

� Beneficios indirectos Efectos transversales favorables proporcionados por un proyecto que sirven para crear una reputación para la empresa y una red de contactos para llegar a los clientes a través de terceros. Si la empresa obtiene unos grandes beneficios indirectos es considerado como un aspecto positiva para ella dada las ventajas que esto proporciona, así pues, una valoración alta de este KPI implica unos beneficios indirectos mayores.

5.6. Técnico/tecnológicos

Esta área engloba aspectos relacionados con los medios técnicos y tecnológicos necesarios para llevar a cabo el proyecto, ya sean requisitos iniciales que lo hagan factible o la posible potencialidad en otras áreas del mismo proyecto ampliando así los beneficios relacionados. Estos KPI son los siguientes:

� Necesidades iniciales Requisitos técnicos/tecnológicos previos necesarios para poder iniciar un proyecto acorde a sus necesidades iniciales. Si las necesidades iniciales técnico-tecnológicas necesarias son altas no sería un buen aspecto para la empresa debido a que los problemas iniciales aumentan, por tanto, una valoración alta de este parámetro implica una baja existencia de necesidades iniciales relacionadas, ya sea bien porque los medios ya existen o, por el contrario, si ya existen, no son necesarios demasiados de ellos.

� Sinergias Posible aplicación o potencialidad de aplicación de un proyecto en otras áreas de interés en el mercado. Si dicha aplicación es alta proporcionaría una gran capacidad de expansión



para ese proyecto concreto lo que supondría un buen aspecto a tener en cuenta por parte de la empresa, por tanto, una valoración alta de este indicador significa una alta aplicabilidad del proyecto en otros campos de acción.



6. VALORACIÓN DE LOS PROYECTOS

Tras haber definido cada uno de los parámetros necesarios, el siguiente paso es realizar la valoración de cada uno de los proyectos identificados en el estudio. Esta valoración tiene dos fases, una a nivel KPI y otra a nivel KPA.

Primero, se lleva a cabo la valoración de cada uno de los KPI, esta valoración se realiza del 1 al 5, considerando el número 1 como la valoración más baja para los intereses de la empresa y el número 5 como la valoración más alta, definiéndose de esta forma una escala de menor a mayor interés. A su vez, todos los parámetros no son considerados con la misma importancia a la hora de elaborar la valoración final de su KPA correspondiente, por tanto, es necesaria una ponderación distinta para cada uno de ellos, esta ponderación es la siguiente:



KPA KPI PESO

DESARROLLO

Grado de madurez (40%) 40%

Desarrollo previsto (30%) 30%

Grado de incertidumbre (30%) 30%

IMPLANTACIÓN

Horizonte de implantación (30%) 30%

Aplicabilidad/Compatibilidad (30%) 30%

Requisitos (20%) 20%

Dificultades de implantación (20%) 20%

ECONÓMICOS

Inversión inicial (20%) 20%

Inversión futura (20%) 20%

Cuenta resultados de desarrollo (20%) 20%

Cuenta resultados de ciclo de vida (30%) 30%

Beneficios indirectos (10%) 10%

MERCADO

Competencia actual (30%) 30%

Competencia prevista futura (30%) 30%

Demanda (40%) 40%

TÉCNICOS/TECNOLÓGICOS Necesidades iniciales (50%) 50%

Sinergias (50%) 50%

EXPLOTACIÓN

Impacto sobre el sector (30%) 30%

Dificultades (20%) 20%

Requisitos (20%) 20%

Vida útil (30%) 30%

Tabla 10. Pesos de ponderación para los KPI dentro de su KPA correspondiente.

Una vez establecida la distinta ponderación para cada uno de los KPI, el segundo paso es realizar la misma distinción de importancia para los distintos KPA que conforman la valoración. Esta escala de importancia a tener en cuenta para llevar a cabo la valoración final es:



KPA PESO

DESARROLLO 20%

IMPLANTACIÓN 25%

ECONÓMICOS 15%

MERCADO 20%

TÉCNICO/TECNOLÓGICOS 10%

EXPLOTACIÓN 10%

Tabla 11. Pesos de ponderación para los KPA.

De esta forma, y teniendo en cuenta todos los parámetros definidos anteriormente junto con sus respectivas áreas, así como, la ponderación de cada uno de ellos, queda establecida una valoración final ponderada sobre una puntuación total de 5 puntos para cada uno de los proyectos identificados. A continuación, se pasa a mostrar las distintas puntuaciones de cada uno de los KPA de los proyectos estructurados según el nivel 1 de la taxonomía establecida, es decir, en función de si los proyectos quedan encuadrados en las fases de pre-operación, operación o post-operación (el desglose de la valoración de los KPI de cada una de las áreas queda establecido en los anexos en el apartado ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.).

6.1. Pre-operación

La valoración ponderada de los KPA de cada proyecto, así como, la valoración ponderada definitiva de cada uno de los proyectos relacionados con la fase de pre-operación queda reflejada en la siguiente tabla:



NIV

EL 1

NIV

EL 2

NIV

EL 3

NIV

EL 4

KPA

VALORACIÓN PONDERADA

Des

arro

llo

Imp

lan

taci

ón

Eco

nó

mic

os

Mer

cad

o

Técn

ico

/Tec

no

lógi

cos

Exp

lota

ció

n

Pre

-op

era

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Ge

stió

n d

e t

raye

cto

ria

Est

raté

gic

o BDT 4 4.6 3.8 3.1 4 4.2 3.96

4DPP 3.7 4.2 3.3 3.7 3.5 3.9 3.77

SWIM 4.1 3.9 3.7 3.5 4 4.2 3.87

iFMP 4.1 4.1 3.5 4 3.5 3.9 3.91

Pre

-tá

ctic

o

SBT 4 4.6 3.8 3.1 4 4.2 3.96

iFMP 4.1 4.1 3.5 4 3.5 3.9 3.91

CDM 3.7 3.6 4.1 3.8 3.5 4.4 3.81

4DPP 3.7 4.2 3.3 3.7 3.5 3.9 3.77

SWIM 4.1 3.9 3.7 3.5 4 4.2 3.87

Tá

ctic

o

RBT 4 4.6 3.8 3.1 4 4.2 3.96

CDM 3.7 3.6 4.1 3.8 3.5 4.4 3.81

4DPP 3.7 4.2 3.3 3.7 3.5 3.9 3.77

MET (DMET) 4 3.7 3.7 2.7 4.5 3.7 3.64

SWIM 4.1 3.9 3.7 3.5 4 4.2 3.87

STAM 4 3.6 3.3 3 3 3.6 3.46

ETFMS 2.6 3.1 3.3 3.2 3 3 3.03



Tabla 12. Valoración ponderada de los proyectos de la fase de pre-operación.

Nota: la columna de “VALORACIÓN PONDERADA” posee un código de colores que se rige desde la peor puntuación (color rojo) hasta la mejor puntuación (color verde) de cada uno de los proyectos.

6.2. Operación

La valoración ponderada correspondiente a cada uno de los proyectos según su KPA, así como, su valoración ponderada definitiva para cada uno de los proyectos de la fase de operación es:



NIV

EL 1

NIV

EL 2

NIV

EL 3

NIV

EL 4

KPA


Des

arro

llo

Imp

lan

taci

ón

Eco

nó

mic

os

Mer

cad

o

Técn

ico

/tec

no

lógi

cos

Exp

lota

ció

n

Op

era

ció

n

Ae

rop

ue

rto

/TW

R

Pre

dic

ció

n

AIDL 2.6 3.8 4 2.7 3.5 3.5 3.31

Modelización/Algoritmos 3.9 4 3.9 2.1 3.5 4 3.54

MET (DMET) 4 3.7 3.7 2.7 4.5 3.7 3.64

Sin

cro

niz

aci

ón

WAVAA 3 3.5 3.8 3.5 2 2.9 3.24

SMGCS 1.9 3.3 3.1 3 3 3.3 2.90

PDS (UDPP) 4.4 4 3.6 3.4 3.5 4 3.85

AMAN 4 4.3 3.7 2.5 4 4.3 3.76

DMAN 2.5 4.3 3.7 3 4 4.3 3.56

SMAN 3 3.8 3.3 3.3 4 4 3.51

i4D 4.4 4.3 4 2.5 3.5 4.6 3.87

TM

A

Pre

dic

ció

n

AIDL 2.6 3.8 4 2.7 3.5 3.5 3.31

MET (DMET) 4 3.7 3.7 2.7 4.5 3.7 3.64

ADS 3.6 4 3.4 2.5 3.5 4 3.48

MONA 2.6 3.6 3.4 3.6 3 3.4 3.29

MTCD 1.6 3.8 3.5 2.6 2.5 3.4 2.91

Modelización/Algoritmos 3.9 4 3.9 2.1 3.5 4 3.54



FMS 3.7 3.9 3.6 3.7 2.5 3.9 3.64

NIV

EL 1

NIV

EL 2

NIV

EL 3

NIV

EL 4

KPA

VALORACIÓN

PONDERADA D

esar

rollo

Imp

lan

taci

ón

Eco

nó

mic

os

Mer

cad

o

Técn

ico

/Tec

no

lógi

cos

Exp

lota

ció

n

Op

era

ció

n

TM

A

Sin

cro

niz

aci

ón

ADS (ADS-C EPP) 4 3.7 4 3.1 3.5 4.3 3.73

AMAN 4 4.3 3.7 2.5 4 4.3 3.76

DMAN 2.5 4.3 3.7 3 4 4.3 3.56

SMAN 3 3.8 3.3 3.3 4 4 3.51

i4D 4.4 4.3 4 2.5 3.5 4.6 3.87

STCA 3 4 3.9 3.1 3.5 3.4 3.50

ACAS 3.6 4.2 3.9 3.7 3.5 3.7 3.82

BEBS 2.7 3.4 3.8 2.9 2.5 2.8 3.07

PBN (RNAV/RNP) 3.6 4.2 3.9 3.1 3 4.3 3.71

PM/MS 3.3 4.3 3.7 3.1 3.5 4.2 3.68

CCO/CDO 3.7 3.8 4 3 3 4.4 3.63

CPDLC 3.3 4.3 3.9 3.1 4 4 3.74

Ru

ta

Pre

dic

ció

n AIDL 2.6 3.8 4 2.7 3.5 3.5 3.31

MET (DMET) 4 3.7 3.7 2.7 4.5 3.7 3.64

ADS 3.6 4 3.4 2.5 3.5 4 3.48

MONA 2.6 3.6 3.4 3.6 3 3.4 3.29



MTCD 1.6 3.8 3.5 2.6 2.5 3.4 2.91

Modelización/Algoritmo

s 3.9 4 3.9 2.1 3.5 4 3.54

FMS 3.7 3.9 3.6 3.7 2.5 3.9 3.64

NIV

EL 1

NIV

EL 2

NIV

EL 3

NIV

EL 4

KPA


Des

arro

llo

Imp

lan

taci

ón

Eco

nó

mic

os

Mer

cad

o

Técn

ico

/Tec

no

lógi

cos

Exp

lota

ció

n

Op

era

ció

n

Ru

ta

Sin

cro

niz

aci

ón

ADS (ADS-C EPP) 4 3.7 4 3.1 3.5 4.3 3.73

CPDLC 3.3 4.3 3.9 3.1 4 4 3.74

i4D 4.4 4.3 4 2.5 3.5 4.6 3.87

ACAS 3.6 4.2 3.9 3.7 3.5 3.7 3.82

STCA 3 4 3.9 3.1 3.5 3.4 3.50

PBN (RNAV/RNP) 3.6 4.2 3.9 3.1 3 4.3 3.71

Tabla 13. Valoración ponderada de los proyectos de la fase de operación.




6.3. Post-operación

La valoración ponderada correspondiente a cada uno de los proyectos según su KPA, así como, su valoración ponderada definitiva para cada uno de los proyectos de la fase de post-operación es la siguiente:



NIV

EL 1

NIV

EL 2

NIV

EL 3

NIV

EL 4

KPA


Des

arro

llo

Imp

lan

taci

ón

Eco

nó

mic

os

Mer

cad

o

Técn

ico

/Tec

no

lógi

cos

Exp

lota

ció

n

Po

st-o

pe

raci

ón

Ge

stió

n d

e

info

rma

ció

n

Almacenamiento

iFMP 4,1 4,1 3,5 4 3,5 3,9 3,91

AS-FlightBag 3,3 4 3,8 3,6 3 3,7 3,62

4DPP 3,7 4,2 3,3 3,7 3,5 3,9 3,77

Caracterización 4,4 3,9 4,2 4 4 3,7 4,06

Tabla 14. Valoración ponderada de los proyectos de la fase de post-operación.




7. CONCLUSIONES

Una vez llevados a cabo todos los pasos anteriores explicados a lo largo del trabajo y teniendo en cuenta los resultados obtenidos a partir de ellos, se llegan a establecer una serie de conclusiones que pasan a ser descritas a continuación. Éstas son alcanzadas tras seguir los pasos establecidos en la metodología de trabajo explicada en el apartado 3 del trabajo, en el cual se describen las distintas fases realizadas hasta alcanzar los resultados finales.

El objetivo final del trabajo es realizar una prospección en el ámbito ATM con el fin de encontrar y destacar cuáles son los proyectos que más se están desarrollando en la actualidad o que se espera que se vayan a desarrollar en un futuro respecto a la gestión, la predicción y la sincronización de las trayectorias seguidas por las aeronaves. El primer paso dado para alcanzar dicho objetivo fue el de la documentación de información relativa a lo explicado anteriormente a través de diversas fuentes, este paso resultó difícil de llevar a cabo debido a la limitada información pública disponible respecto a estos temas. Aun así, se consiguió recopilar una buena serie de documentos, referencias e informes con los cuales poder desarrollar el trabajo.

Después de este proceso de búsqueda e información, la siguiente dificultad encontrada fue la de organizar toda esta información de una forma coherente, que manifieste de manera clara y precisa qué proyectos se están llevando a cabo actualmente o tienen previstos ser desarrollados en un futuro. Para ello se estableció una taxonomía que recogiese cada uno de estos siguiendo un orden lógico de clasificación, su estructura queda dividida en tres grandes bloques principales considerando tres horizontes temporales relacionado con la definición de la trayectoria a seguir por la aeronave, siendo estos las fases de pre-operación, de operación propiamente dicha y de post-operación. Cada uno de estos tres grandes bloques se dividen a su vez en diferentes niveles dentro de la clasificación que acotan su camino progresivamente hasta desembocar en un último nivel en el cual se especifican los proyectos concretos recogidos en la primera fase y sobre los cuales se establecerán las conclusiones finales.

Una vez encontrados y clasificados los proyectos, el siguiente paso fue conseguir destacar cuáles de ellos resultarían de más interés a la hora de realizar una inversión en ellos en futuro cercano con vistas a un proyecto de I+D. Para ello se establecieron una lista de parámetros de interés o KPI (Key Performance Indicators) –ver apartado 5- que, agrupados en sus respectivas áreas servirán para lograr establecer un ranking final con todos los proyectos tenidos en cuenta en el trabajo, y recogidos en la primera fase del proyecto. La forma de establecer este ranking se consigue mediante la realización de una valoración de cada uno de los parámetros anteriores, para ello se establecen unos criterios de valoración numérica del 1 al 5, ambos inclusive, entendiendo el número 1 como la peor valoración posible y la cual resulta menos positiva para la empresa a la hora de realizar la inversión, y por el contrario el número 5 entendido como la mejor valoración y el aspecto más positivo posible a la hora de invertir.

La realización de este tipo de valoración (reflejada en los anexos del trabajo) nos proporciona una valoración final de cada uno de los proyectos, para que esta sea más realista, y acorde al



punto de vista de una empresa, cada uno de los parámetros y de las áreas en las cuales éstos se recogen, poseen una ponderación distinta que afectan de manera particular a la valoración final de los proyectos debido a que no todos afectan de igual manera en la puntuación final. Estos pesos referentes a cada uno de los KPI y KPA utilizados quedan recogidos en el epígrafe 6 del trabajo.

Habiendo seguido la metodología anterior explicada de trabajo y teniendo en cuenta todos los aspectos anteriores en relación a la valoración de cada uno de los KPI y la distinta ponderación de cada uno de estos y de sus áreas estableciéndose así unos criterios de valoración que afectan a la puntuación global de cada uno de los proyectos, se consigue llegar a los resultados finales buscados. Estos resultados dan lugar a la obtención de un ranking final, en él cada uno de los proyectos recogidos dentro de la taxonomía son valorados convenientemente de manera global en una escala del 1 al 5, en orden de mayor a menor interés para la empresa en cuestión que esté pensando realizar una inversión en un proyecto futuro de I+D. Este ranking final queda reflejado en la siguiente página:



RANKING FINAL (I)

Proyecto Valoración

final

Caracterización de

información 4,06

BDT/SBT/RBT 3,96

iFMP 3,91

SWIM 3,87

i4D 3,87

Pre Departure Seq. (UDPP) 3,85

ACAS 3,82

CDM 3,81

4DPP 3,77

AMAN 3,76

CPDLC 3,74

ADS-C EPP 3,73

PBN (RNAV/RNP) 3,71

Point Merge/MergeStrip 3,68

Meteorología (DMET) 3,64

FMS 3,64

CCO/CDO 3,63

AS-FlightBag 3,62

DMAN 3,56

Modelización/Algoritmos 3,54

SMAN 3,51

STCA 3,50



RANKING FINAL (II)

Proyecto Valoración

final

ADS 3,48

STAM 3,46

AIDL 3,31

MONA 3,29

WAVAA 3,24

Best Equipped-Best Served 3,07

ETFMS 3,03

MTCD 2,91

SMGCS 2,90

Tabla 15. Ranking final de los proyectos.

En él quedan recogidos todos los proyectos recogidos a lo largo de trabajo, ordenados según una escala numérica de mayor a menor grado de interés, la escala de color de verde a rojo ayuda a comprender de manera más rápida y visual cuáles de ellos son los más y menos interesantes. Lo bueno que aporta este trabajo es que muestra de una forma clara y sencilla cuáles son los proyectos más interesantes que se están llevando a cabo en este momento respecto a la gestión, predicción y sincronización de trayectorias, a la vez que ofrece un marco general de todos los proyectos mediante los cuales se puede hacer una idea sobre en qué se está trabajando, quién lo está realizando y el nivel de desarrollo alcanzado para cada uno de ellos. Filtrando esta lista, y destacando los diez proyectos más importantes surgidos tras aplicar los criterios de valoración tenidos en consideración se consigue establecer un Top 10 de proyectos:



TOP 10

Posición Proyecto Valoración

final

1 Caracterización de

información 4,06

2 BDT/SBT/RBT 3,96

3 iFMP 3,91

4 SWIM 3,87

5 i4D 3,87

6 Pre Departure Seq. (UDPP) 3,85

7 ACAS 3,82

8 CDM 3,81

9 4DPP 3,77

10 AMAN 3,76

Tabla 16. Top 10 Proyecto mejor valorados.

Tras analizar estos diez primeros proyectos, podemos observar que el primer proyecto de este top 10 está encuadrado dentro de la fase de post-operación de las trayectorias, en él se realiza una selección de los parámetros mínimos necesarios que deben ser almacenados tras las realización de un vuelo con el fin de optimizar rutas y vuelos posteriores que se desarrollen entre los mismos aeropuertos, así como, una reducción en la cantidad almacenada de información que conlleve un aumento en la facilidad de acceso a los datos y mejore los problemas relacionados con el tamaño de las memorias de almacenamiento. El resto de ellos, englobados en las fases de pre-operación y operación, poseen dos características comunes, la primera, conseguir un aumento en la eficiencia y la optimización de las operaciones con vistas a la evolución hacia las trayectorias 4D, concepto que llevará a un espacio aéreo más seguro y eficiente operacionalmente hablando y en el que se producirá una reducción de costes y de emisiones que lleven a un menor impacto ambiental de las operaciones; y la segunda, la integración de todos los servicios ofrecidos por los participantes de forma global en un todo a la hora de gestionar las trayectorias, esto es, que todos los servicios que puedan ofrecer las aerolíneas, los aeropuertos, los proveedores, los usuarios… que puedan servir de ayuda para gestionar la operación de la aeronave en los tres horizontes temporales anteriormente definidos, ya sea



intercambiando y compartiendo información sobre la trayectoria volada, así como, facilitando el soporte y ayuda adecuado para la aeronave a lo largo de ésta que optimice la operación a lo largo de su desarrollo.

Tras la vista de los resultados, cabe resaltar la multitud de proyectos existentes centrados en el ámbito de la gestión, predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves, así como, el gran potencial que representa este campo dentro de la navegación aérea del futuro. La misión que poseen todos estos proyectos que se están llevando a cabo es la de conseguir un espacio aéreo más seguro y eficiente en sus operaciones orientadas dentro de la iniciativa europea del cielo único (Single European Sky –SES-), y también, lograr una disminución del impacto ambiental proporcionado por la operaciones de aeronaves mediante una reducción del ruido generado y de las emisiones nocivas para la atmósfera.



8. SIGLAS Y ACRÓNIMOS

ADS-C Automatic Dependent Surveillance - Contract

A-RNP Advanced RNP

ATFCM Air Traffic Flow and Capacity Management

TOD Top Of Descend

4DPP 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes

ACAS Airborne Collision Avoidance System

ACC Area Control Center

ADS-B Automatic Dependent Surveillance – Broadcast

ADS-C EPP Automatic Dependent Surveillance with Extended Projected Profile

AIAA American Institute of Aeronautics and Astronautics

AIRM ATM Information Reference Model

AMAN Arrival Manager

APV Approach Procedures with Vertical guidance

ATC Air Traffic Control

ATM Air Traffic Management

ATSU Air Traffic Services Unit

B2B Business-to-business

Baro-NAV Barometric Navigation

BDT Business Development Trajectory

BEBS Best Equipped-Best Served

B-RNAV Basic Area Navigation

BT Business Trajectory

CCO Continuous Climb Operations

CDM Collaborative Decision Making

CDO Continuous Descent Operations



CORA Conflict Resolution Assistant

CPDLC Controller-Pilot Data Link Communications

CTA Controlled Time of Arrival

DMAN Departure Manger

DME Distance Measuring Equipment

DST Decision Support Tools

ECAC European Civil Aviation Conference

EFIS Electronic Flight Instrument Systems

EPP Extended Projected Profile

ETA Estimated Time of Arrival

EUROCAE European Organization for Civil Aviation Equipment

FAA Federal Aviation Administration

FDPS Flight Data Processing System

FMC Flight Management Computer

FMP Flow Management Position

FMS Flight Management System

FMU Flight Management Unit

GNSS Global Navigation Satellite System

i4D Initial 4D Trajectory

iFMP integrated Flow Management Position

ILS Instrument Landing System

IMET Investigating optimal approach for future trajectory prediction systems to use

METeorological uncertainty information

IMM Interactive Multiple Model

IPI Intermediate Projected Intent

ISRM Information Service Reference Model

MASPS Minimum Aviation System Performace Stardands



MCDU Multipurpose Control and Display Unit

MF Metering Fix

MONA Monitoring Aids

MTCD Medium-Term Conflict Detection

MUAC Maastricht Upper Area Control Center

NDB Non Directional Beacon

NIMS Network Information Management Systems

NM Nautical Miles/Network Manager

NWP Numerical Weather Prediction

OACI Organización de Aviación Civil Internacional

PBN Performance Based Navigation

PCP Pilot Common Profile

P-RNAV Precision Area Navigation

PSR Primary Surveillance Radar

RA Resolution Advisory

RBT Reference Business Trajectory

RDPS Radar Data Processing System

RNAV Area Navigation

RNP Required Navigation Performance

RNP APCH RNP Approach

RNP AR

APCH RNP Authorization Required Approach

RTA Required Time of Arrival

RTCA Radio Technical Commission for Aeronautics

SBT Shared Business Trajectory

SES Single European Sky

SESAR Single European Sky ATM Research



SESAR JU Single European Sky ATM Research Joint Undertaking

SFL Selected Flght Level

SID Standard Instrumental Departure

SMAN Surface Manager

SMGCS Surface Movement Guidance and Control System

SoS System of Systems

SSR Secondary Surveillance Radar

STAM Short-Term ATFCM Measures

STAR Standard Terminal Arrival Route

STD Schedule Time of Departure

SWIM System Wide Information Management

SWIM TI System Wide Information Management Technical Information

TA Traffic Advisory

TAR Track Angle Rate

TBO Trajectory-Based Operations

TCP Trajectory Change Point

TMA Terminal Maneuvering Area

TOC Top Of Climb

TP Trajectory Predictor

TRACC Taxi Routing for Aircraft: Creation and Controlling

TWR Tower

UDPP User Driven Prioritisation Process

VNAV Vertical Navigation

VOR Very High Frequency Omnidirectional Range

WAVAA Wake Vortex Accuracy Advisory

WP Waypoint

WP-E Work Package – E



Tabla 17. Siglas y acrónimos.


Septiembre 2016: 100 / 116

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] SESAR Consortium, «The ATM Target Concept D3,» 2007.

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[5] EUROCONTROL, «Integrated flow management position,» 2016.

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[10] Konyak, Michael A.; Doucett, Scott; Safa-Bakhsh, Robab; Gallo, Eduardo; Parks, Paul C.;, «Improving Ground-Based Trajectory Prediction through Communication of Aircraft Intent,» 2009.

[11] R. A. Vivona, K. T. Cate y S. M. Green, «Abstraction Techniques for Capturing and Comparing».

[12] A. Warren, «Trajectory Prediction Concepts for Next Generation,» 2000.

[13] S. Swierstra y S. M. Green, «COMMON TRAJECTORY PREDICTION CAPABILITY».

[14] J. Bronsvoort, Contributions to trajectory prediction theory and its application to arrival management for air traffica control.


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[15] F. J. S. Nieto, Navegación Aérea 1, 2008.

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[17] A. Martín, Sistemas de Comunicaciones y Vigilancia, 2014.

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[20] SESAR Joint Undertaking, «IMET - Investigating the optimal approach for future trajectory prediction (TP) systems to use METeorological uncertainty information».

[21] Salguero Tascón, Carmen; de Grado, Jesús Gonzalo;, «Advances in Digital Meteorological Services (DMET) for ATM,» 2011.

[22] International Virtual Aviation Organization (IVAO), «Airborne Collision Avoidance System - TCAS,» 2015.

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[25] SESAR Joint Undertaking, «Enhanced STCA for TMA specific operations».

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[27] Eurocontrol, Definition of A-SMGCS Implementation Levels, 2010.

[28] Eurocontrol, Pre-Departure Sequencing Operational Concept, 2005.

[29] SESAR Joint Undertaking, Release 4 Local SESAR Solution #57 UDPP Departure.

[30] M. Tielrooij, C. Borst, M. Mulder y D. Nieuwenhuisen, Supporting Arrival Management Decisions by Visualising Uncertainty, 2013.


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[31] Eurocontrol, Arrival Manager, Implementation Guidelines and Lessons Learned, 2010.

[32] Eurocontrol, PHARE Advanced Toold Departure Manager, 1999.

[33] SESAR Joint Undertaking, DMAN Baseline to be used for Integration of AMAN and DMAN.

[34] SESAR Consortium, SESAR Concept of Operations, 2007.

[35] I. Gerdes y A. Temme, Taxi routing for Aircraft: Creation and Controlling, 2012.

[36] L. H. Mutuel, E. Paricaud y P. Neri, «Initial 4D Trajectory Management Concept Evaluation,» 2013.

[37] P. Howlett, «i4D in SESAR,» 2013.

[38] SESAR Joint Undertaking, «SESAR Release 5,» 2015.

[39] R. Sosovicka, J. Svodoba y P. Veselý, «Estimation of aircraft performance parameters from ADS-C EPP Data,» Brno, 2015.

[40] J. Bronsvoort, G. McDonald, M. Paglione, C. M. Young, J. Hochwarth, J. Boucquey y E. Gallo, «Real-Time Trajectory Predictor calibration through Extended Projected Profile (EPP) Down-link,» 2015.

[41] H. Cho, Understanding the impact of potential Best-Equipped Best-Served policies on the en-route air traffic controler performance and workload, 2012.

[42] Agencia Estatal de Seguridad Aérea, «http://www.seguridadaerea.gob.es/lang_castellano/navegacion/programas/navegacion_area/conceptos.aspx,» [En línea].

[43] HISPAVIACIÓN, «http://www.hispaviacion.es/las-aplicaciones-de-la-pbn/,» [En línea].

[44] Luís Pérez Sanz, Curso "Advanced Training II Navegación Basada en Prestaciones (PBN) Diseño y publicación de procedimientos vuelo instrumental RNAV y RNP", 2013.

[45] L. Man, D. Delahaye y P. Marechal, «a Framework of Point Merge-based Autonomous System for Optimizing Aircraft Scheduling in Busy TMA,» 2015.


Septiembre 2016: 103 / 116

[46] SESAR Joint Undertaking, «REACT-Plus Demonstration Report,» 2014.

[47] EUROCONTROL, «https://www.eurocontrol.int/faq/cpdlc,» [En línea].

[48] Aircore Systems, «http://www.aircore-systems.com/index.php/as-flightbag-ii/post-flight-analysis.html,» 2012. [En línea].

Prospección en el ámbito ATM sobre la gestión, predicción y

sincronización de trayectorias de aeronave

ANEXO .


Septiembre 2016 I / 47

Hoja de Identificación del documento

Título: Prospección en el ámbito ATM sobre el desarrollo de la operación de RPAS. ANEXO

Código: N/A

Fecha: Septiembre 2016

Fichero: N/A

Autor: Roberto Ibañez Moreno. Alvaro Rodriguez Sanz

Revisor: Fernando Gómez Comendador. Rosa Arnaldo Valdés

Aprobado: N/A

Versiones:

Numero Fecha Autor Comentarios

01 02 / 09 / 2016 Roberto Ibañez.

Alvaro Rodriguez


Septiembre 2016 II / 47

Resumen Ejecutivo

El OIDATM (Observatorio para el fomento de I+D en ATM), promovido por ISDEFE, se plantea

como Foro de referencia para fomentar las ideas y proyectos encaminadas a la mejora y

optimización en el uso y explotación del espacio aéreo aprovechando el desarrollo y

aplicación de nuevas tecnologías.

Pretende aglutinar las expectativas y necesidades de los distintos agentes y usuarios que

participan en la operación del Transporte Aéreo, y hacerlas compatibles entre ellos y con los

intereses de la sociedad y el sector industrial.

El trabajo se centra en tres áreas tecnológicas de interés:

- Estructuración sistema RPAS. Prospectiva del estado del arte de la detección de

drones y protección frente a los mismos en los distintos escenarios en los que

pueden ser utilizados.

- Predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves. Prospectiva sobre la

gestión y optimización de la trayectoria de un modo integrado, teniendo en cuenta

los diferentes actores ATM involucrados

- Planificación de procesos aeroportuarios: sistemas, gestión e integración.

Prospectiva sobre la evolución de los procesos de planificación en el entorno

aeroportuario, centrándose en la gestión proactiva e integrada de los diferentes

sistemas y agentes involucrados en la operativa del aeropuerto.

En la primera fase del trabajo se desarrolla una prospección de desarrollo tecnológico, con los

siguientes objetivos:

- Analizar el estado del arte en determinados ejes de interés (prospectiva del

desarrollo tecnológico en ATM).

- Englobar la información según temáticas similares y destacar su influencia en los

distintos campos de interés (especificando distintos niveles de clasificación).

- Profundizar dentro de cada temática y desarrollarla hasta un nivel detallado

(establecer una taxonomía del desarrollo tecnológico en ATM).

- Elaborar una clasificación clara y sencilla en la que se recoja toda la información

disponible (mapa conceptual del desarrollo).

- Ofrecer una priorización de campos de interés en base a una serie de parámetros

establecidos (indicadores y métricas de decisión).

El documento presenta los resultados de esta primera fase de trabajo correspondientes

al área de “Predicción y sincronización de trayectorias de aeronaves”


Septiembre 2016 III / 47

Índice

1. ANEXOS ......................................................................................................................................... 4

1.1. TAXONOMÍA ................................................................................................................................... 4

1.2. FICHAS TÉCNICAS DE LOS PROYECTOS ................................................................................................... 7

1.3. VALORACIÓN DE LOS PROYECTOS SEGÚN SUS KPI ................................................................................. 42


Septiembre 2016 4 / 47

1. Anexos

1.1. Taxonomía

Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3 Nivel 4

Pre-operación Gestión de trayectoria

Estratégico

BDT

4DPP

SWIM

iFMP

Pre-táctico

SBT

iFMP

CDM

4DPP

SWIM

Táctico

RBT

CDM

4DPP

MET (DMET)

SWIM

STAM

ETFMS

Operación

Aeropuerto/TWR

Predicción

AIDL

Modelización/Algoritmos

MET (DMET)

Sincronización

WAVAA

SMGCS

PDS (UDPP)

AMAN

DMAN

SMAN

i4D

TMA Predicción

AIDL

MET (DMET)

ADS




Operación

Aeropuerto

Predicción

MONA

MTCD


FMS

Sincronización

ADS (ADS-C EPP)

AMAN

DMAN

TMA Sincronización

SMAN

STCA

i4D

ACAS

BEBS

PBN (RNAV/RNP)

PM/MS

CCO/CDA

CPDLC

Ruta

Predicción

AIDL

MET (DMET)

ADS

MONA

MTCD


FMS

Sincronización

ADS (ADS-C EPP)

CPDLC

i4D

ACAS

STCA

PBN (RNAV/RNP)




Post-operación Gestión de información Almacenamiento

iFMP

AS-FllghtBag

4DPP

Caracterización



1.2. Fichas técnicas de los proyectos

012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado

Técnico-tecnológicos

Explotación

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l

3.96VALORACIÓN TOTAL

DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Se trata de la primera etapa del ciclo de vida

en la gestión de trayectorias 4D, más

concretamente, en la planificación a largo

plazo de la trayectoria pudiendo comenzar

hasta varios años atrás del día de operación

con el objetivo de definir su programación,

los recursos asociados y los requisitos

institucionales. La BDT es constantemente

redefinida teniendo en cuenta todo tipo de

restricciones surgidas en su definición.

Clasificación:

Nombre del proyecto: Business Development Trajectory (BDT)

Actores involucrados:

Universidad de Trieste, Universidad de

Leiden, Eurocontrol, Air France Consulting,

ENAC, Frequentis, Skysoft, ETH, Unique-

Zurich Airport, MUAC, Boeing, NASA, FAA,

ENAIRE, Hungarocontrol, NAV Canada, ESSP,

Airbus, Universitat Politècnica de Catalunya.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Pre-táctico SBT

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Segunda etapa dentro del ciclo de vida de las

trayectorias 4D. Se define dentro de la

planificación a nivel pre-táctico de la

trayectoria a seguir por la aeronave, y en ella

se organizan los flujos de tráfico lo máximo

posible detectando discrepancias importantes

y restricciones de red que puedan ocasionar

problemas. Se actualiza de forma iterativa

para los usuarios garantizando un

rendimiento global óptimo.

Nombre del proyecto: Shared Business Trajectory (SBT)

Clasificación:








Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Táctico RBT

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Última etapa del ciclo de vida de las

trayectorias 4D. En ella se establece una

trayectoria final dentro de su planificación

táctica y con la cual los usuarios están de

acuerdo volar y los proveedores y el

aeropuerto facilitar. Continúa evolucionando

durante la ejecución del vuelo con el fin de

reflejar todas las autorizaciones y

restricciones en concordancia con los cambios

de trayectoria sufridos. Se convierte en la

nueva referencia común para ser analizada

desde el punto de vista de gestión de

conflictos.

Clasificación:

Nombre del proyecto: Reference Business Trajectory (RBT)








Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Estratégico, Pre-táctico y Táctico 4DPP

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP)

Clasificación:

Descripción:

Es un servicio centralizado para el cálculo y

distribución de trayectorias 4D con fines de

planificación con una elevada precisión y

previsibilidad. Este servicio lidera la reducción

de los intermediadores e incrementa la

seguridad operacional. Soporta actividades

que tienen lugar en todas las fases de

planificación, desde largo a corto plazo e

introduce mejoras en tres grandes áreas:

calidad e integridad de la información de

entrada, método de cálculo de la trayectoria

e información compartida sobre la trayectoria

seguida.


Eurocontrol, MUAC, FAA, ESSP.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Estratégico, Pre-táctico y Táctico SWIM

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: System Wide Information Management (SWIM)

Clasificación:

Descripción:

Proporciona un gran cambio en cómo

gestionar la información a lo largo de su ciclo

de vida, involucrando a todos los

participantes. Engloba todas las fases de

planificación de la trayectoria. Asegura que la

información correcta esté disponible con la

máxima calidad para la persona correcta y en

el momento correcto. Cubre toda la

información ATM, incluyendo información

aeronáutica, de vuelo, de aeródromo,

meteorológica, de flujo de tráfico y vigilancia.


Eurocontrol, ENAV, MUAC, FAA, Boeing

España, ENAIRE, Hungarocontrol.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Táctico STAM

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di ficul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta res ul tados

de des arrol lo

Cuenta res ul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el sector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Short-Term ATFCM Measures (STAM)

Clasificación:

Descripción:

Conjunto de medidas ATFCM tomadas

durante la fase táctica de planificación cuya

finalidad es suavizar la carga de trabajo que

conlleva el sector reduciendo los picos de

tráfico reduciendo los retrasos en tierra,

limitando los niveles de vuelo o redirigiendo

un número limitado de vuelos. Reduce la

complejidad del tráfico existente y

reestructura la carga de trabajo del

controlador aumentando la capacidad y

seguridad del sector.


ENAV, Eurocontrol, DSNA, DFS, NATS,

Hungarocontrol, Skyguide.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de trayectoria Estratégico y Pre-táctico iFMP

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: integrated Flow Management Position (iFMP)

Clasificación:

Descripción:

Es la primera herramienta de toma de

decisiones en el centro de control de área

superior de Maastricht (MUAC). Esta

herramienta ayuda a sacar el máximo partido

a los recursos ATM. Aclara el camino para un

nuevo concepto en las operaciones actuales

para hacer frente a la creciente demanda, las

limitaciones estructurales del espacio aéreo y

las fluctuaciones de tráfico con el fin de

alcanzar los objetivos fijados por el cielo

único europeo (SES).



Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Táctico ETFMS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Enhanced Tactical Flow Management System (ETFMS)

Clasificación:

Descripción:

Herramienta para la coordinación entre ATM,

ATFCM, ATC, aeropuertos y operadores de

aeronaves que proporciona datos globales

que son compartidos a todos los estados

miembros de la ECAC y estados adyacentes.

Monitoriza y apoya la toma de decisiones en

acciones tácticas a corto plazo y mejora los

datos de vuelo y el ATFCM con datos actuales

de la posición del tráfico e información

aeroportuaria. Incrementa la seguridad

solucionando sobrecargas del espacio aéreo y

aumenta la fluidez de los sectores

reconfigurándolos.


MUAC, FAA, Eurocontrol.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Pre-operación Gestión de la trayectoria Pre-táctico y Táctico CDM

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Collaborative Decision Making (CDM)

Clasificación:

Descripción:

Proceso de intercambio de información entre

los usuarios, los proveedores de servicios de

los aeropuertos y el Network Manager. Su

objetivo principal es mejorar la eficiencia

operacional de los aeropuertos en lo que está

implementado reduciendo los retrasos de los

vuelos, mejorando la previsibilidad de

eventos y optimizando la utilización de los

medios necesarios. Permite que cada

aeropuerto optimice sus decisiones en

colaboración con el resto de aeropuertos

CDM, conociendo sus preferencias y

limitaciones.


MUAC, Boeing, NASA, FAA, Honeywell,

Eurocontrol, Boeing España, ENAIRE, NAV

Portugal, Hungarocontrol, Airbus,

Universitat Politècnica de Catalunya.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR, TMA y Ruta Predicción AIDL

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Des arrol lo

previs to

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

previs ta futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Aircraft Intent Description Language (AIDL)

Clasificación:

Descripción:

Lenguaje formal que expresa las intenciones

de la aeronave mediante el intercambio de

datos relacionados con la trayectoria, y que

sirve para realizar una predicción más precisa

de la trayectoria a seguir. Describe de forma

no ambigua cómo operará la aeronave dentro

de un intervalo de tiempo determinado, para

ello utiliza una gramática y alfabeto propios.

Proporciona una visión operativa a la

trayectoria que será calculada por el

Trajectory Predictor sin la necesidad de

comprender los conceptos matemáticos

utilizados por sus algoritmos.


Boeing, NASA, FAA, William J. Hughes

Technical Center, GE Aviation Systems, The

Engility Corporation, MIT, Eurocontrol, TU

Dresden, Barco-Orthogon, Boeing España,

Indra, Airservices Australia.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR, TMA y Ruta Predicción Modelización/Algoritmos

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Des arrol lo

previs to

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

previs ta futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Modelización y Algoritmos (Modelización/Algoritmos)

Clasificación:

Descripción:

Establece el esquema teórico del

funcionamiento, de los parámetros de diseño

y los problemas que se encuentra el

Trajectory Predictor a la hora de realizar la

predicción de la trayectoria de la aeronave,

así como, al conjunto ordenado y finito de

operaciones matemáticas que permiten hallar

la estimación óptima y definitiva de la

trayectoria.


Deep Blue, University of Pisa, National

Aerospace Laboratory, Boeing, NASA, L-3

Communications, FAA, CSSI Inc., General

Dynamics Information, William J.Hughes

Technical Center, MIT, Boeing España,

ENAIRE, University of Leicester, University of

Cambridge.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Predicción ADS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Técnica de vigilancia en la que la aeronave

proporciona de forma automática, vía enlace

de datos, datos de de navegación de a bordo,

incluyendo indicativo, posicionamiento 4D e

información adicional según sea requerida.

Existen dos principales versiones, la ADS-B

cuya función es transmitir estos datos de

forma radiodifundida a otras aeronaves,

vehículos y estaciones de tierra interesadas, y

la ADS-C que transmite los datos de forma

bilateral mediante un contrato explícito entre

la aeronave y el proveedor de servicio.

Nombre del proyecto: Automatic Dependent Surveillance (ADS)

Clasificación:


ENAV, Boeing, NASA, Honeywell, Harris

Corporation, Aircon, Indra, Thales, ENAIRE,

Australia Services, Austro Control, Croacia

Control, Naviair, Irish Aviation Authority,

LFV, Hungarocontrol, Korea Advanced

Institute of Science and Technology,

Nigerian Airspace Management Agency,

Airbus.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Predicción MONA

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Monitoring Aids (MONA)

Clasificación:

Descripción:

Herramienta de monitorización funcional que

incluye la actuación lateral, longitudinal y

vertical de la aeronave, así como el

seguimiento de su progreso a lo largo de la

ruta establecida. Interacciona junto con otras

funcionalidades externas y sirve de ayuda a

los controladores. Su principal función es

asistir al controlador en su rutina de

monitorización de la situación del tráfico,

advirtiéndole cuando una aeronave se desvía

de su ruta planeada recordándole las

acciones necesarias a llevar a cabo y

guardando la actualización de las trayectorias

con el progreso del vuelo realizado.

Competencia actual:

ENAV, Honeywell, Eurocontrol, ENAIRE,

SELEX, Hungarocontrol, NAV Canada, ESSP.


Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Predicción MTCD

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previs to

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di ficul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

previs ta futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Sistema de procesamiento de datos de vuelo

diseñado para advertir al controlador de

conflictos potenciales entre aeronaves en su

área de responsabilidad en un horizonte

temporal que se extiende hasta los 20

minutos. Integra herramientas predictivas

con funciones de detección y notificación de

la pérdida potencial de separación entre dos

aeronaves o la incursión de una aeronave en

espacio aéreo segregado u otro tipo de

espacio aéreo restringido. Aumenta la

eficiencia y la seguridad del sector.

Nombre del proyecto: Medium-Term Conflict Detection (MTCD)

Clasificación:

Competencia actual:

ENAV, National Aerospace Laboratory, Delft

University of Technology, Honeywell,

FAA/ATO Liaison at DFS, Deutsche

Flugsicherung, Boeing España, Thales,

ENAIRE, Austrocontrol, Croacia Control,

Naviair, Irish Aviation Authority, LFV,

Hungarocotrnol, NAV Canadas, ESSP.


Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Predicción FMS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Des arrol lo

previs to

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

previs ta futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Flight Management System (FMS)

Clasificación:

Descripción:

Sistema integrado de gestión de navegación,

recopila y procesa múltiples datos y

parámetros, y en función de estos, desarrolla

actuaciones de forma automática. Forma

parte de la aviónica de una aeronave y

permite automatizar una gran variedad de

tareas a realizar durante un vuelo reduciendo

de este modo la carga de trabajo de la

tripulación. Mediante el uso de sensores y un

plan de vuelo dado, se determina la posición

de la aeronave, guiándola a lo largo de una

ruta determinada, así como, a establecer un

perfil óptimo de vuelo a través de la

predicción de la trayectoria.


Airbus, Universal Avionics, Sandel, Esterline,

Rocwell Collins, Honeywell, Eurocontrol,

Indra, Thales.

Factores clave:

Valoración:



Pre-operación Ges tión de trayectoria Táctico MET (DMET)

Operación Aeropuerto/TWR, TMA y Ruta Predicción MET (DMET)

012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Factores clave:


ENAV, National Aerospace Laboratory,

Nederlands Aerospace Center, Delft University

of Technology, Boeing, NASA, Météo France,

CNRS, CNRM, GAME UMR 3589, TU Dresden,

Barco-Orthogon, Boeing España, INSA,

Universidad de León, Met Office Exeter, Airbus,


Descripción:

Influencia provocada en la predicción de

trayectorias debido a la incertidumbre

meteorológica. Se trata de encontrar el

método más efectivo de previsión

meteorológica que facilite la realización de

una mejor estimación y predicción de la

trayectoria a seguir por la aeronave. Como

parte del proyecto ATLANTIDA se desarrolla

un prototipo de servicio digital de

computación de datos atmosféricos (DMET)

que dibuja un escenario predictivo 4D

disponible de forma periódico para los

usuarios proporcionando datos de presión,

temperatura y viento.

Nombre del proyecto: Meteorología (Digital Meteorological Service) - MET (DMET)

Clasificación:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR Sincronización WAVAA

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Wake Vortex Accuracy Advisor (WAVAA)

Clasificación:

Descripción:

Proporciona separación por estela turbulenta

a los controladores de torre con una gran

precisión para cada una de las pistas de

operación incrementando el rendimiento de

pista y la capacidad del aeropuerto. Calcula

una mejor separación por tiempo entre

aeronaves a través de un reloj de cuenta

atrás, diseñado para todas las combinaciones

posibles de operación entre los distintos tipos

de aeronaves y establece márgenes de

seguridad ajustables por tipo de aeronave y

por tipo de operación.


IATAS.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Sincronización ACAS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Des arrol lo

previs to

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

previs ta futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Airborne Collision Avoidance System (ACAS)

Clasificación:

Descripción:

Sistema basado en las señales del

transpondedor SSR para reducir el riesgo de

colisiones en el aire a corto y medio plazo

entre aeronaves proporcionando acciones

evasivas entre las aeronaves involucradas en

el conflicto si al menos una de ellas está

equipada con este sistema. Proporciona dos

tipos de alerta, de aviso y/o resolución, en

función de la proximidad del conflicto

detectado.


NASA, Honeywell, DSNA, Boeing España,

Indra, Innaxis, Airbus.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Sincronización STCA

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Sistema de seguridad de procesado de datos

de vuelo, con base en tierra, que tiene por

objetivo advertir al controlador del conflicto

potencial o real en la separación mínima

entre vuelos dentro de su área de

responsabilidad, en un horizonte temporal

que se extiende hasta los dos minutos

generando una alerta. Proporciona una

importante contribución positiva a la

efectividad en la provisión de separación y en

la evasión de conflictos aumentando así la

seguridad del espacio aéreo.

Nombre del proyecto: Short-Term Conflict Alert (STCA)

Clasificación:


ENAV, National Aerospace Laboratory, Delft

University of technology, DSNA, FAA/ATO

Liaison at DFS, Deutsche Flugsicherung,

Boeing España, Indra, Thales, Innaxis,

ENAIRE, Austro Control, Croacia Control,

Naviair, Irish Aviation Authority, LFV.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR Sincronización SMGCS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Surface Movement Guidance and Control Systems (SMGCS)

Clasificación:

Descripción:

Sistema que proporciona ruta, guiado y

vigilancia para el control de las aeronaves y

los vehículos durante su movimiento en

superficie cuya función es la de mantener el

orden bajo todo tipo de condiciones

meteorológicas posibles manteniendo el nivel

de visibilidad operacional de aeródromo

dentro de los márgenes de seguridad, y bajo

todo tipo de circunstancias respecto a la

densidad y complejidad del tráfico, teniendo

en consideración la capacidad demandada. Su

objetivo principal es aumentar la seguridad y

la eficiencia de las operaciones de las

aeronaves.


Hiit, ADB, CARDION, Indra, DERA, Siemens.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR Sincronización PDS (UDPP)

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Pre-departure sequencing (User Driven Prioritisation Process) – PDS (UDPP)

Clasificación:

Descripción:

Genera una secuencia de pre-salidas con el

fin de ordenar la salida de las aeronaves de

sus respectivos puestos de estacionamiento

teniendo en cuenta las preferencias de los

usuarios. Aumenta la flexibilidad, incrementa

la puntualidad reduciendo los retrasos y

aumenta la adherencia a los slots. El UDPP

proporciona una repriorización de los vuelos

incluidos en la lista de referencia de tiempos

recalculando de este modo la secuencia de

pre-salidas establecida y asignando una nueva

TSAT a través de un proceso de reordenación

y priorización de vuelos, además de la

sustitución de vuelos cancelados.


NASA, Honeywell, Eurocontrol, DSNA, DGAC,

Harris Orthogon GMbH, ENAIRE, Amadeus,

Airbus.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR y TMA Sincronización AMAN

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Herramienta que gestiona y planifica el orden

de llegadas al aeropuerto de destino.

Proporciona ayuda al controlador elaborando

una secuencia automática de llegada de

aeronaves calculando de forma continua los

tiempos de llegada optimizando la capacidad

de pista y regulando el flujo de aeronaves

entrantes en el espacio aéreo de control,

incluyendo TMA. En su versión extendida

(Extended AMAN) su influencia engloba parte

de la fase de ruta. Aumenta la previsibilidad

del tráfico esperado a los usuarios y minimiza

el impacto ambiental.

Nombre del proyecto: Arrival Manager (AMAN)

Clasificación:


National Aerospace Laboratory, Faculty of

Aerospace Engineering, Boeing, NASA,

Honeywell, TU Dresden, Barco-Orthogon,

DFS, Boeing España, Indra, NATS, Austro

Control, Croacia Control, Naviair, Irish

Aviation Authority, LFV, SINTEF ICT,

Hungarocontrol, NAV Canada, ESSP.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR y TMA Sincronización DMAN

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Departure Manager (DMAN)

Clasificación:

Descripción:

Herramienta de planificación que establece

una programación para las salidas del

aeropuerto mediante la cual se consigue un

uso óptimo de la capacidad de las pistas y

mejorar la organización del tráfico de salida

dentro del TMA. Se asigna una pista y un

tiempo programado de salida para todo vuelo

de la secuencia. Introduce mejoras

operacionales tales como anticiparse a

variaciones de flujo, tener una mejor

precisión de la capacidad del aeropuerto,

priorizar al realizar la asignación de los slots,

reducir tiempos de espera y mejorar la

predicción de las medidas ATFCM.


Boeing, NASA, Honeywell, DFS, Boeing

España, Indra, NATS, SINTEF ICT, ESSP.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR y TMA Sincronización SMAN

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Surface Manager (SMAN)

Clasificación:

Descripción:

Herramienta ATM que determina el

movimiento óptimo de las aeronaves en

superficie a lo largo de su camino de

rodadura desde el puesto de estacionamiento

hasta el punto de espera de pista, y viceversa.

Engloba el cálculo y la secuenciación de los

eventos. Genera trayectorias de rodaduras

libres de conflictos con un grado de

puntualidad máximo de los eventos y

estableciendo las velocidades adecuadas de

los movimientos. Aumenta el rendimiento de

las pistas y de la capacidad del aeropuerto

reduciendo los tiempos de espera.


Boeing, NASA, Honeywell, Institute of Flight

Guidance German Aerospace Center, Boeing

España, NATS, SINTEF ICT.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación Aeropuerto/TWR, TMA y Ruta Sincronización i4D

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Concepto de SESAR que constituye el primer

paso en la implementación de las trayectorias

4D en el espacio aéreo. Su objetivo es

optimizar el tráfico de llegada a los

aeropuertos a través de la sincronización de

las trayectorias seguidas por la aeronave en

aire y tierra entorno a una referencia común

designada por un punto 2D y una restricción

de tiempo mejorando la fiabilidad y precisión

de la secuencia de llegadas. Perfecciona el

intercambio y sincronización de las

trayectorias aire-tierra mejorando la

previsibilidad, aumentando la automatización

y la detección y resolución de conflictos.


ENAV, Honeywell, Eurocontrol, Indra,

Thales, ENAIRE, Austro Control, Finavia,

EANS, Irish Aviation Authority, LFV,

Swedavia, Avinor, Isavia, ESSP, Airbus, Alenia

Aermacchi, MUAC, Northrop Grumman,

DGAC, DFS, Selex, NATS, Frequentis.

Nombre del proyecto: Initial 4D Trajectory (i4D)

Clasificación:

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Sincronización ADS-C EPP

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

Integra los beneficios proporcionados por la

vigilancia ADS-C y la información suministrada

por los datos EPP. Es un servicio de enlace de

datos que provee la trayectoria 4D de la

aeronave a la estación terrestre. Los datos

EPP contienen información de hasta 128

waypoints en los que se puede dividir la ruta,

estos puntos pueden estar definidos

geográficamente o pueden ser puntos

calculados por el FMS. Estos datos ayudan a

mejorar el Trajectory Predictor a la hora de

predecir la trayectoria a seguir, así como, a

anticiparse y resolver conflictos sincronizando

las aeronaves dentro de un nivel estratégico.


ENAV, Boeing, NASA, FAA, William J.Hughes

Technical Center, GE Aviation Systems,

Lockheed Martin, GE Global Research,

Navigation and Guidance, Honeywell,

Eurocontrol, Boeing España, ENAIRE, Airservices

Australia, Hungarocontrol ,NAV Canada, Airbus.

Nombre del proyecto: ADS-Contract with Extended Projected Profile (ADS-C EPP)

Clasificación:

Factores clave:

Valoración:



v

012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA Sincronización BEBS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Best Equipped-Best Served (BEBS)

Clasificación:

Descripción:

Procedimiento de operación en el que se

otorga prioridad operacional a la aeronave

que posea un equipamiento compuesto por

las más recientes tecnologías y capacidades.

Sustituye al anterior procedimiento de

priorización llamado First Come-First Served.

Tiene la función de incrementar la capacidad

del espacio aéreo proporcionando beneficios

operacionales en tres niveles: el estructural,

el estratégico y el táctico.


Deep Blue, Universidad de Roma, FAA.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Sincronización PBN (RNAV/RNP)

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN


ENAV, Delft Univeristy of Technology,

Boeing, NASA, William J.Hughes Technical

Center, GE Aviation Systems, Alaska Airlines,

NAVBLUE, Boeing Subsidiary Jeppesen,

Thales, ENAIRE, Sichuan Airlines, Universitat

Politècnica de Catalunya.

Factores clave:

Nombre del proyecto: Performance Based Navigation - PBN (RNAV/RNP)

Clasificación:

Descripción:

Método de navegación de área basada en las

actuaciones de la aeronave que permite el

vuelo de la ruta deseada dentro de la

cobertura de las estaciones o sistemas que

provean la señal adecuada para la

especificación cumpliendo las exigencias de

cada espacio aéreo. Existen dos tipos de

especificaciones para la navegación, la

especificación RNAV y la RNP, la diferencia

entre ambas es que la última incluye un

requisito de vigilancia y alerta de a bordo.

Permite un uso más eficiente del espacio

aéreo.

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA Sincronización PM/MS

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previs to

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l idad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta res ul tados

de des arrol lo

Cuenta res ul tados

de ciclo de vida

Beneficios

indi rectos

Competencia

actua l

Competencia

previs ta futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto sobre

el sector

Di fi cul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Descripción:

El Point Merge y el MergeStrip proporcionan

una solución al problema de mantener la

separación y suficiente entre vuelos de

llegada de manera que se asegure el máximo

rendimiento de pista en aterrizaje

asegurando un perfil óptimo de la operación

con la mínima distancia volada. Están

diseñados para trabajar con cargas altas de

trabajo sin vectorización radar. Consiste en la

secuenciación del tráfico hacia un punto de

convergencia predefiniendo posibles rutas

equidistantes hacia él. Aumenta la eficiencia

operacional reduciendo los retrasos y tiene

un impacto ambiental reduciendo las

emisiones y el ruido.


ENAV, Delft University of Technology, NASA,

Honeywell, MAIAA Laboratory Ecole

Nationale De ´lAviation Civile, Université

Paul Sabatier, DFS, Pildo Labs, ENAIRE,

Hungarocontrol, WizzAir, Eurocontrol.

Nombre del proyecto: Point Merge/Mergestrip (PM/MS)

Clasificación:

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA Sincronización CCO/CDO

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Continuous Climb Operations/Continuous Descent Operations (CCO/CDO)

Clasificación:

Descripción:

Técnicas de operación de las aeronaves en las

que la trayectoria de ascenso/descenso es

volada de forma continua, con los mínimos

escalonamientos posibles, en las que se

alcanza la posición óptima deseada con un

mínimo empuje de los motores y en base a

los procedimientos de vuelos publicados y las

instrucciones ATC. Incrementan la eficiencia

del vuelo, ahorran combustible y reducen las

emisiones producidas ocasionando un menor

impacto ambiental, y generan una mejor

sincronización del tráfico.


ENAV, Delft University of Technology,

Boeing, NASA, Booz Allen Hamilton, DSNA,

Universidad Autónoma de Barcelona,

ENAIRE, NATS, Hungarocontrol, WizzAir,


Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Operación TMA y Ruta Sincronización CPDLC

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Controller-Pilot Data-Link Communications (CPDLC)

Clasificación:

Descripción:

Tipo de comunicación aire-tierra de

intercambio de información de forma

bilateral entre el controlador y el piloto de la

aeronave mediante enlace de datos que

surge como alternativa a las comunicaciones

de voz convencionales. Proporciona a pilotos

y controladores un medio adicional de

comunicación cuyo objetivo es mejorar la

eficiencia y la seguridad de la gestión del

tráfico aéreo y contribuyen a reducir la carga

de trabajo de los pilotos y los controladores.


Boeing, GE Aviation Systems, Lockheed

Martin, GE Global Research, DFS, Boeing

España, Thales, ENAIRE, NATS, Austro

Control, Croacia Control, Naviair, Irish

Authority Aviation, LFV, Airbus.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Post-operación Gestión de información Almacenamiento AS-FlightBag

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: AS-FlighBag (AS-FlightBag)

Clasificación:

Descripción:

Sistema de almacenamiento de datos

relativos a la trayectoria volada. Realiza una

migración completa desde la biblioteca

convencional de datos hacia una solución más

fácilmente entendible y que posea una forma

de trabajo más continua en su uso, sin la

necesidad del uso de papel en la cabina de

vuelo. Emite informes de eficiencia y

problemas, de control, estadísticas, etc. Estos

datos son almacenados en un servidor central

si se desea, el cual genera una base de datos

para poder realizar el análisis post-vuelo.


Aircore Systems GmbH.

Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Post-operación Gestión de información Almacenamiento iFMP

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: integrated Flow Management Position (iFMP)

Clasificación:

Descripción:

Sistema utilizado para el almacenamiento de

los datos post-vuelo. Este sistema conserva

mucha más información que los sistemas

anteriores a él y permite que la información

almacenada sea restaurada a demanda del

usuario, ayudando a la realización de nuevos

tipos de análisis post-operacionales.



Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Post-operación Gestión de información Almacenamiento 4DPP

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: 4D Trajectory Calculation for Planning Purposes (4DPP)

Clasificación:

Descripción:

Servicio utilizado para la realización de

análisis de datos de post-vuelo.

Durante las operaciones de análisis de datos

post-vuelo se realizarán varias comparaciones

entre lo que ocurrió durante la operación

(trayectoria volada) con otras trayectorias

como: trayectorias archivadas, rutas

preferidas y trayectorias óptimas

(considerando los KPI acordados). Las

trayectorias almacenadas por el servicio 4DPP

también serán necesitadas para calcular otras

trayectorias óptimas para los usuarios de la

red, por ejemplo, trayectorias voladas con las

mínimas restricciones posibles.



Factores clave:

Valoración:



012345

Desarrollo

Implantación

Económicos

Mercado


Explotación

Post-operación Gestión de información Caracterización

KPA KPI 1 2 3 4 5

Grado de

madurez

Desarrol lo

previsto

Grado de

incertidumbre

Horizonte de

implantación

Apl icabi l i dad -

Compatibi l idad

Requis i tos

Di fi cul tades de

implantación

Invers ión

inicia l

Invers ión futura

Cuenta resul tados

de desarrol lo

Cuenta resul tados

de ciclo de vida

Benefici os

indirectos

Competencia

actua l

Competencia

prevista futura

Demanda

Neces idades

inicia les

Sinergias

Impacto s obre

el s ector

Di ficul tades

Requis i tos

Vida úti l


DESARROLLO

IMPLANTACIÓN

ECONÓMICOS

MERCADO

TÉCNICO-

TECNOLÓGICOS

EXPLOTACIÓN

Nombre del proyecto: Caracterización de los datos post-vuelo (Caracterización)

Clasificación:

Descripción:

Distingue qué datos y qué parámetros de

vuelo son los más importantes a la hora de

ser almacenados, debido a los problemas de

falta de memoria de los sistemas o las

grandes cantidades de datos almacenados.

De esta forma, se produce una reducción en

la cantidad de información conservada para

su posterior análisis proporcionando ventajas

en relación a la memoria necesaria en los

sistemas de almacenamiento y generando

una reducción de costes, así como, una

facilidad de acceso a los datos por parte de

los usuarios que los requieran en el momento

adecuado.


Ninguna referencia encontrada.

Factores clave:

Valoración:



1.3. Valoración de los proyectos según sus KPI



Niv

el 1

Niv

el 2

Niv

el 3

Niv

el 4

D I EC M T/T EX

Gra

do

de

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De

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CDM 4 5 2 3 5 3 3 4 4 4 4 5 3 3 5 4 3 5 3 4 5

4DPP 4 4 3 5 5 3 3 3 3 4 3 4 5 2 4 4 3 5 3 3 4

SWIM 5 5 2 4 5 3 3 4 3 3 4 5 4 1 5 3 5 5 3 3 5

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RBT 4 5 3 5 5 4 4 4 4 3 4 4 3 2 4 4 4 5 3 3 5

CDM 4 5 2 3 5 3 3 4 4 4 4 5 3 3 5 4 3 5 3 4 5

4DPP 4 4 3 5 5 3 3 3 3 4 3 4 5 2 4 4 3 5 3 3 4

MET (DMET)

4 5 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 2 3 3 4 5 3 4 4 4

SWIM 5 5 2 4 5 3 3 4 3 3 4 5 4 1 5 3 5 5 3 3 5

STAM 4 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 4

ETFMS 2 2 4 3 4 2 3 3 4 4 3 2 4 4 2 3 3 4 3 3 2



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SMGCS 1 2 3 3 4 3 3 3 4 3 3 2 3 3 3 2 4 3 3 3 4

PDS (UDPP) 5 5 3 4 4 4 4 4 4 3 4 2 3 3 4 4 3 3 4 4 5

AMAN 4 5 3 4 5 4 4 3 4 4 4 3 1 2 4 4 4 4 4 4 5

DMAN 1 4 3 4 5 4 4 3 4 4 4 3 4 2 3 4 4 4 4 4 5

SMAN 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4

i4D 5 5 3 4 5 4 4 4 4 4 4 4 1 2 4 4 3 5 4 4 5

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AIDL 2 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 2 3 3 4 3 4 3 4 3

MET (DMET) 4 5 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 2 3 3 4 5 3 4 4 4

ADS 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 1 2 4 4 3 3 4 4 5

MONA 2 3 3 4 4 3 3 3 4 3 4 2 4 4 3 4 2 2 4 4 4

MTCD 1 1 3 4 4 3 4 3 3 4 4 3 2 4 2 3 2 2 4 4 4


3 5 4 3 5 4 4 4 4 4 4 3 1 2 3 3 4 4 4 4 4



FMS 4 4 3 4 5 3 3 3 4 3 4 4 4 3 4 2 3 4 3 3 5

Sin

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. ADS (ADS-C EPP)

4 5 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 3 4 4 4 5

AMAN 4 5 3 4 5 4 4 3 4 4 4 3 1 2 4 4 4 4 4 4 5



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ACAS 3 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3 4 4 4

STCA 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 2 3 4 4 3 2 4 4 4

PBN (RNAV/RNP)

3 4 4 5 5 3 3 3 4 4 4 5 2 3 4 3 3 4 4 4 5

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AS-FlightBag 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 5 3 3 3 3 3 4 4 4

4DPP 4 4 3 5 5 3 3 3 3 4 3 4 5 2 4 4 3 5 3 3 4

C* 5 5 3 4 5 3 3 5 5 4 4 2 5 3 4 4 4 2 4 4 5

Tabla 1. Valoración de los KPI de cada uno de los proyectos (puntuación del 1 al 5).

Nota 1*: dentro de Post-operación/Gestión de la información, la letra C correspondiente a la

última fila pertenece a la CARACTERIZACIÓN de la información.

Nota 2: Las siglas pertenecientes a los KPA que aparecen arriba de la tabla son: D (Desarrollo), I

(Implantación), EC (Económicos), M (Mercado), T/T (Técnico/Tecnológicos) y EX (Explotación).

Nota 3: las columnas de la valoración cada uno de los KPI del 1 al 5 poseen un código de

colores, este código es el siguiente: valor 1 = color rojo, valor 2 = color naranja, valor 3 = color

amarillo, valor 4= color verde claro y valor 5 = color verde oscuro. Siguiendo los criterios de

valoración establecidos en el apartado ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. .

prospección en el ámbito atm sobre la gestión, predicción ... · el trabajo se centra en tres...

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