作为在利用人工智能技术优化机场运营方面处于领先地位的公司，Assaia宣布推出StandManager这一资源管理系统。该系统运用最先进的人工智能技术，帮助机场确定飞机的停放位置及停放时间。
Assaia公司的首席执行官克里斯蒂安·亨详细解释了这项技术：“传统上，机场在分配停机位和登机口时，会依据固定的缓冲时间、航班计划信息以及人工操作来进行决策。而StandManager则采用了一种全新的解决方案：它能够持续分析实时运营数据，从而自动化停机位和登机口的分配过程，并为每趟航班计算出合理的缓冲时间。”
“例如，如果系统判断某趟航班很可能会提前或延迟10分钟到达，那么调度系统会自动重新分配登机口，以使安排符合机场的规则要求。通过动态调整各环节的时间缓冲，而非依赖固定的假设，机场就能更有效地利用现有的运营能力。”
在2026年伦敦举办的“客运终端世界”展会之前，StandManager正式上市。该系统能够与Assaia的ApronAI解决方案相辅相成：ApronAI利用计算机视觉技术来监控飞机的周转情况，并预测各种关键时间点，比如飞机离开停机位的准确时间。将这两个系统结合使用后，就可以将飞机的实时周转情况、拖车状态以及延误预测等信息直接用于决定停机位的分配方案。
StandManager是专为当今机场环境而设计的解决方案。在机场客流量不断增加、基础设施却十分有限的背景下，该系统利用人工智能技术持续处理实时运营数据，从而能够根据实际情况的变化，灵活调整停机位和登机口的分配方式。
亨补充说：“预计到2053年，全球旅客数量将翻一番。这样一来，航班流量的增长速度远远超过了基础设施建设的速度，各机场面临着持续的容量压力。通过用动态预测机制来替代传统的固定缓冲时间安排，机场可以减少飞机到达之间的空闲时间，从而将有效停机位利用率提高5%，而无需建设新的基础设施。”
Assaia与Transformers集团建立了合作关系，共同开发这一平台。通过将Assaia在人工智能领域的专业能力与Transformers集团在构建开放式RMS解决方案方面的经验相结合，实现了优势互补。
Transformers集团的总经理布拉姆·科克表示：“目前，场馆规划仍然往往依赖固定的规则和零散的解决方案来处理。当出现延误时，各团队不得不在时间压力下做出反应，而他们往往无法完全了解实时情况及其可能带来的影响。通过结合使用人工智能技术以及针对特定机场的优化策略，就能在情况发生变化时，做出基于数据的决策。”
通过StandManager，Assaia能够将视野从航班调度的优化扩展到更广泛的机场资源管理领域，实现停机位使用情况与资产分配之间的实时关联。
