Wie man Business Intelligence mit AIS Schiff Tracking-Daten vorantreibt

Die Schifffahrt an sich ist ein mehrere Jahrhunderte altes Phänomen, das es gibt, seit die Menschheit entdeckt hat, was sie mit einem Stück Holz machen kann. Die moderne Schiffsnavigation hat jedoch in den letzten Jahrzehnten viele Veränderungen und anschließende "Wiedergeburten" erlebt.

Ein solches Jahr der Wiedergeburt war 1952: Zum allerersten Mal wurden Schiff Routing-Dienste in der Branche eingeführt. 1952 wurde Schiffe mit einem Prototyp nachgerüstet, aus dem sich Ende der 90er Jahre das automatische Identifikationssystem (AIS ) entwickelte, das sozusagen eine neue Ära in der Seeschifffahrt einläutete.

AIS-Daten geben uns, wenn sie zusammengeführt werden, einen umfassenden Einblick in das Schiff Geschwindigkeit, die Position, die Schiffsabmessungen und den Tiefgang des Schiffes. So können wir feststellen, wann das Schiff mit der vorgesehenen Ladung beladen oder entladen wurde. Der letzte Punkt ist jedoch eine Anwendung verschiedener Datenpunkte, die über AIS gewonnen werden und nicht über Rohdaten aus den Systemen an Bord verfügbar sind.

Wie bereits erwähnt, war AIS ursprünglich für die Sicherheit der Schifffahrt gedacht, hat sich aber schnell als wichtige Quelle für Geschäftsinformationen für das maritime Personal erwiesen.

Business Intelligence:

Business Intelligence ist eine Kombination aus Software und anderen Diensten, die aus verschiedenen Systemen generierte Daten in wichtige Erkenntnisse umwandelt, die verborgene Muster und analytische Ergebnisse offenbaren können. Die generierten Daten offenbaren verborgene Muster, die in der Lage sind, wichtige strategische und taktische Geschäftsentscheidungen für ein Unternehmen in seiner zukünftigen Vorgehensweise zu unterstützen.

In den 2020er Jahren hat sich die Business Intelligence mit Hilfe von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), die auf der Grundlage ihrer Programmierung immer wieder wertvolle Erkenntnisse liefern, völlig verändert.

Business Intelligence und AIS:

FleetMon leistet dank unserer AIS-Datenauswertung weiterhin Pionierarbeit bei der Entscheidungsfindung von Schiffseignern, Charterern und Rohstoffhändlern.

Im Mittelpunkt stehen dabei wichtige Erkenntnisse, die sich aus der Bewertung der Bewegungen von Schiff während ihres gesamten Verlaufs ergeben. In Kombination mit anderen Schlüsseldaten aus verschiedenen Quellen gehen AIS und Business Intelligence nun Hand in Hand für jeden Akteur in der maritimen Industrie, ob groß oder klein.

Das Management kommerzieller Risiken auf hoher See, die wirtschaftliche Rentabilität einer bestimmten Route für ein Unternehmen, das Verständnis eines Ungleichgewichts zwischen Angebot und Nachfrage - all das wird dank der AIS-Data-Mining-Zentren durch maritime Business Intelligence abgedeckt.

FleetMonDie historischen Daten von Schiff ermöglichen es den verschiedenen Interessengruppen in der maritimen Welt, grundlegende Fragen zu beantworten, die die Grundlage für ihr Geschäft bilden.

Bei der Analyse der Route eines Panamax-Schiffes, das im Getreidehandel zwischen China und Australien eingesetzt wird, können wir einige wichtige Fragen beantworten:

• Wie viele Fahrten hat Meine Flotte in den letzten 18 Monaten zwischen Brisbane und Qingdao durchgeführt?
• Wie gedeiht dieser Handel im Vergleich zu den argentinischen Ladungen?
• Wie lange ist die Schiff Umschlagzeit in den Häfen und die durchschnittliche Wartezeit?

Kombiniert man AIS-Daten mit Frachtraten, Preisen für die beförderte Ladung, Wettermustern und anderen Faktoren, die in der Lieferkette an Land eine Rolle spielen, ergibt sich ein Gesamtbild, das sich erheblich auf die Gewinnspanne des betreffenden Unternehmens auswirken kann. Bevor AIS und Datenwissenschaft die gesamte Arbeitsweise der maritimen Wirtschaft veränderten, war dies reine Spekulation.

Mit den verschiedenen Tools von FleetMon lassen sich dank unserer Data Miner eine ganze Reihe von Fragen leicht beantworten:

• Liste der Häfen und Terminals, die akut überlastet sind, und der Zeitpunkt der Überlastung.
• Vergleich der betrieblichen Effizienz zwischen verschiedenen Unternehmen.
• Verfügbarkeit des anvisierten Liegeplatzes, wobei sowohl Echtzeit- als auch historische Daten verglichen werden.

Einige Beispiele, bei denen die umfangreichen Datenbanken von FleetMongenutzt wurden:

• Ökonomen des Kieler Instituts für Weltwirtschaft (IfW Kiel) nutzten die API-Dienste von FleetMon, um einen KI-basierten Frühindikator für den internationalen Handel auf der Grundlage von Echtzeitdaten aus der globalen Containerschifffahrt zu erstellen.
• Forschende der ETH Zürich nutzten Daten von FleetMon , um neue Erkenntnisse über das Emissionsreduktionspotenzial von Landstrom zu gewinnen.
• Unsere Kunden, zu denen einige der größten Akteure in der Offshore- und Schifffahrtsbranche gehören, nutzen regelmäßig FleetMon Explorer für die Echtzeitverfolgung Schiff , um ihre Flotten sowie die Leistung ihrer Wettbewerber zu überwachen und effektive Strategien für den Flottenbetrieb zu entwickeln.

Besuchen Sie unser neues Maritimes Innovationslabor und gewinnen Sie Einblicke in die neuesten Forschungs- und Entwicklungsprojekte unter FleetMon.

Vorhersage von ETA und nächstem Anlaufhafen mit AIS:

Auf der Grundlage eines skalierbaren KI-basierten Ansatzes prognostiziert FleetMon den nächsten Anlaufhafen eines Schiff anhand unserer riesigen historischen AIS-Daten. Natürlich wird diese Methode nur auf Szenarien angewendet, in denen der AIS-Zieleintrag eines Schiff nicht interpretierbar ist.

Mithilfe einer äußerst effizienten KI-Lösung auf der Grundlage von Markov-Modellen, die sich ideal für massiv parallele Vorhersageaufgaben mit hoher Genauigkeit eignen, ist es uns gelungen, ein Hafenvorhersagemodell zu finden, das einen hohen Genauigkeitsgrad aufweist.

Auf der Grundlage des nächsten Anlaufhafens lassen sich ETA-Vorhersagen unter Berücksichtigung der AIS-Daten und in Kombination mit Daten aus anderen Quellen wie Hafenüberlastung, Liegezeit usw. leicht erstellen.

Schiff Routenvorhersage und Kraftstoffoptimierung mit AIS:

Der Schiffsroutingdienst ist vielleicht eine der am weitesten verbreiteten Anwendungen von AIS-Rohdaten, die über einen langen Zeitraum gewonnen wurden. Die Vorhersage einer idealen Route, auf der Ihre Ladung ohne Verzögerung den vorgesehenen Hafen erreicht und auf der Stürme und anormale Wettermuster vermieden werden, ist das, was Schiffsmanager, Schiffseigner und Besatzungsagenturen suchen.

Lesen Sie über unser Forschungsprojekt MERMAID und erfahren Sie mehr über die Forschung von FleetMonzum Thema Routenvorhersage Schiff .

Dank der rasanten Fortschritte in der Daten- und Computerwissenschaft sowie unserer AIS-Stationen, die seit mehr als einem Jahrzehnt Daten über Schifffahrtsrouten sammeln, erfordert die Wahl der idealen Route nicht mehr als ein paar Klicks auf Ihrem Desktop.

Bedingungen für eine ideale Routenwahl:

1. Wie bereits erwähnt, ist die ideale Route frei von starken Unterwasserströmungen, hohen Wellen, Stürmen oder anderen natürlichen Faktoren, die dem Schiff, seiner Besatzung und der Ladung an Bord schaden könnten.
2. Die Strecke sollte treibstoffeffizient sein und es dem Unternehmen ermöglichen, seinen CO2-Fußabdruck und seine Betriebskosten zu verringern und damit sowohl zum Unternehmensgewinn als auch zum 2050-Ziel der IMO beizutragen.

Routenplanung: Arbeiten

In der Vergangenheit hat ein Routenanalytiker Entwürfe potenziell gangbarer Routen, die ein Schiff auf dem Weg von Hafen A nach Hafen B nehmen kann, in den Routenplaner eingefügt. Neben den Routenempfehlungen erhält der Planer auch Empfehlungen für die optimale Geschwindigkeit, die Schiff einhalten muss, da langsames Fahren einen geringeren Treibstoffverbrauch während der Reise gewährleistet.

Moderne Routenplanungssysteme haben sich jedoch im Vergleich zu ihren Anfängen stark weiterentwickelt, da eine ganze Reihe neuer Funktionen hinzugekommen sind, darunter Wettervorhersagesysteme und die Verwendung verschiedener Modelle zur Darstellung potenziell gangbarer Routen. Diese Modelle basieren weitgehend auf historischen AIS-Daten, die von Schiff Tracking-Unternehmen wie FleetMon bereitgestellt werden. KI- und ML-Algorithmen spielen bei modernen Routenplanern eine große Rolle und sind ein wichtiger Bestandteil bei der Festlegung der idealen Route.

Wissen, ob Ihr Schiff beladen ist

AIS ist nützlich, wenn es sich um eine homogene Ladung handelt, wie Rohöl, Eisenerz, Getreide, Kohle usw. Wir können vorhersagen, ob das Schiff beladen oder unbeladen ist, indem wir die Daten aus den Spezifikationen von Schiff (z. B. Tiefgang) mit der Kieltiefe unter der Wasserlinie vergleichen.

Diese Methode hat sich in Fällen von AIS-Spoofing als äußerst nützlich erwiesen und wurde kürzlich zur Identifizierung von Tankern eingesetzt, die Rohöl aus von der UNO sanktionierten Staaten laden.

Da die von AIS erhaltenen Rohdaten nicht ausreichen, um Geschäftseinblicke zu gewinnen, kombiniert FleetMon Big Data, ehrgeizige Datenanalysten und intelligente Algorithmen, um einen Mehrwert für die Unternehmen unserer Kunden zu schaffen.