對機場營運主管來說，最焦慮的往往不是飛機誤點，而是行李轉盤遲遲不轉、貨站交運卡在尖峰。旅運量回到歷史高點，但搬運、追蹤與維護的骨架，很多卻還停在十年前——撐不住的環節，最先破口。

PAIN 01 量能回升、搬運壓力 2025 客運需求 +5.3%、2024 貨運 +11.3%，成長全壓在行李與貨站的輸送線上。

PAIN 02 地勤人力補不上 六成業者反映合格人力不足，部分大型機場缺口逾 15%——量在漲、人在缺。

PAIN 03 行李錯運的帳 錯運絕對件數隨旅運量上升，整個產業每年仍為此損失約 50 億美元。

量能回來了，但搬運與人力的缺口正在放大

先看產業現實。2025 年全球客運需求年增 5.3%、平均載客率衝上 83.6% 的歷史新高，2024 年（最新完整年）貨運量更年增 11.3%——這些成長最終都化為實實在在的搬運壓力，壓在行李系統與貨站的輸送線上。偏偏在這個節點，地勤人力卻補不上來：依近年的產業調查，有六成業者反映合格人力不足，部分大型機場的缺口更為明顯。量在漲、人在缺，這道剪刀差，正是尖峰時段行李堆積、交運延誤的結構性根源。

帳更難看的是行李錯運。靠著流程與系統的長期改善，2024 年全球行李錯運率已降到每千名旅客 6.3 件，比 2007 年改善約 67%；但這十多年旅運量成長的幅度遠超過錯運率下降的幅度，使錯運的「絕對件數」不減反增，整個產業每年仍為此損失約 50 億美元。對營運主管而言，這意味著：光靠人力與既有流程已逼近極限，下一段改善必須靠系統把效率與透明度一起拉上去。

行李處理系統：用自動化與視覺化，把停機與錯運一起壓下去

止血的第一刀，落在行李處理系統本身。以 FactoryTalk Optix 為核心的自動化與視覺化方案，會把分散在各段輸送線的狀態集中可視、把人工判斷改為系統聯動，讓現場一眼看見瓶頸在哪。如此一來，「等故障發生才搶修」就能改成「在異常擴大前就介入」，有限的地勤人力也得以把時間花在判斷與處置、而非來回巡檢——這正好對接前面那道人力缺口。

把故障在擴大前就攔下，最直接的回報是更穩的尖峰行李吞吐量與更高的轉盤交付準點率——在旅運量持續成長下，尖峰時段不塞、轉盤不空等。公開可比的統一數字雖少，但方向明確：停機少一分、尖峰處理量穩一分，旅客在轉盤前等待的那段體驗，就改善一分。

十年前的舊骨架 ✗  等故障發生才搶修 ✗  人工巡檢綁住稀缺人力 ✗  條碼盲區、追蹤不全 ✗  上線後才試錯、停機調試 ✗  一次入侵就全面停擺

升級後的營運 ✓  異常擴大前就介入 ✓  人力轉做判斷與處置 ✓  RFID 每件可追、99.9% 等級 ✓  數位雙生先模擬、後上線 ✓  資安守住營運持續性

數位雙生與 RFID：把風險前移、把每件行李看清楚

降低停機的第二步，是不要在已經上線的系統上試錯。Emulate3D 數位雙生軟體能在動工改造前，先用模擬把動線、分流邏輯與尖峰情境完整跑一遍、驗證一遍，把昂貴的錯誤留在電腦裡、而非留在停機的調試現場，讓系統整合與上線的風險被大幅前移；依案例經驗，這能明顯縮短現場試運轉與調試週期，讓改造期間的停機與營運中斷降到最低。

看得清，才追得準。全面導入 RFID 智能行李追蹤系統，讓每一件行李在每個交接點都被自動讀取、記錄，把過去仰賴條碼掃描、易受角度與遮蔽影響的盲區補起來。依產業推估，全面 RFID 追蹤可將行李錯運減少約 25%、追蹤成功率達 99.9% 等級——直接咬住前面那筆 50 億美元的產業損失，把服務可靠性轉成可量測的追蹤成功率。

AI 預測維護與工業資安：讓營運不被意外打斷

最後兩條線，守的是「持續營運」本身。以 FactoryTalk Analytics 搭配資產風險預測的 AI 分析方案，能從設備資料中讀出劣化趨勢，把維護從「壞了再修」推向預測性與規範性維護，讓維護團隊在故障真正發生前就排程介入；換來的便是更少的突發停機、更穩的行李與貨運吞吐——在缺工年代，這等於用更少的人守住尖峰的周轉與準點。

而當行李系統、貨站與資料全面數位化、互聯，資安就從 IT 議題變成營運議題。工業資安方案會在整個攻擊連續體中辨識漏洞、緩解威脅，讓機場、航空公司與所有利害關係人共用的營運網路不致因一次入侵而全面停擺——這直接掛在「營運持續性」這個最硬的 KPI 上：任何一次計畫外中斷，都會立刻反映成延誤航班與堆積的行李，也就直接砸了旅客對你機場的第一印象。