Πώς να οδηγήσετε την επιχειρηματική ευφυΐα με δεδομένα παρακολούθησης σκαφών AIS

Η ναυσιπλοΐα από μόνη της είναι ένα φαινόμενο πολλών αιώνων, το οποίο υπάρχει από τότε που η ανθρωπότητα ανακάλυψε τι θα μπορούσε να κάνει με ένα κομμάτι ξύλου. Ωστόσο, η σύγχρονη ναυσιπλοΐα πλοίων έχει βιώσει πολλές αλλαγές και επακόλουθες «αναγεννήσεις», τις τελευταίες δύο δεκαετίες.

Ένα τέτοιο έτος αναγέννησης ήταν το 1952: Για πρώτη φορά, οι υπηρεσίες δρομολόγησης πλοίων εισήχθησαν στον κλάδο. Το 1952 είναι όταν τα πλοία μετασκευάστηκαν με ένα πρωτότυπο που αργότερα θα εξελισσόταν στο Σύστημα Αυτόματης Αναγνώρισης (AIS) στα τέλη της δεκαετίας του '90, κάτι που εγκαινίασε μια νέα εποχή στη θαλάσσια ναυσιπλοΐα.

Τα δεδομένα AIS, όταν συνδυάζονται, μας δίνουν όλες τις πληροφορίες για το εμπλεκόμενο σκάφος , την ταχύτητα, τη θέση, τις διαστάσεις του πλοίου, καθώς και το σχέδιό του, βοηθώντας μας να προσδιορίσουμε πότε το πλοίο φορτώθηκε ή εκφορτώθηκε με το καθορισμένο φορτίο του. Ωστόσο, το τελευταίο σημείο είναι η εφαρμογή διαφόρων σημείων δεδομένων που λαμβάνονται μέσω AIS και δεν είναι διαθέσιμα μέσω ανεπεξέργαστων δεδομένων που λαμβάνονται από τα ενσωματωμένα συστήματα.

Το AIS, όπως προαναφέρθηκε, προοριζόταν αρχικά για τη διασφάλιση της ασφάλειας της ναυσιπλοΐας, αλλά γρήγορα αποδείχθηκε ζωτική πηγή επιχειρηματικής ευφυΐας για το ναυτικό προσωπικό.

Επιχειρηματική Ευφυΐα:

Η Επιχειρηματική Ευφυΐα, συνδυάζει λογισμικό και άλλες υπηρεσίες, μετατρέποντας τα παραγόμενα δεδομένα από διαφορετικά συστήματα σε ζωτικές πληροφορίες που μπορεί να αποκαλύψουν κρυμμένα μοτίβα και αναλυτικά ευρήματα. Τα παραγόμενα δεδομένα αποκαλύπτουν κρυμμένα μοτίβα αρκετά ικανά να βοηθήσουν σε οποιεσδήποτε βασικές στρατηγικές και τακτικές επιχειρηματικές αποφάσεις για μια εταιρεία στη μελλοντική της πορεία δράσης.

Στη δεκαετία του 2020, η επιχειρηματική ευφυΐα έχει μεταμορφωθεί εξ ολοκλήρου με τη βοήθεια αλγορίθμων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και Μηχανικής Μάθησης (ML) που συνεχίζουν να αντλούν πολύτιμες πληροφορίες με βάση τον τρόπο με τον οποίο έχουν προγραμματιστεί.

Επιχειρηματική Ευφυΐα και AIS:

FleetMon συνεχίζει να πρωτοπορεί στον τρόπο με τον οποίο οι πλοιοκτήτες, οι ναυλωτές και οι έμποροι εμπορευμάτων λαμβάνουν βασικές αποφάσεις, χάρη στην εξόρυξη δεδομένων AIS.

Στην καρδιά αυτού, βρίσκονται ζωτικές γνώσεις που προέρχονται από την αξιολόγηση των κινήσεων των αγγείων καθ 'όλη τη διάρκεια της πορείας του. Όταν συνδυάζονται με άλλα βασικά σημεία δεδομένων που λαμβάνονται από διάφορες πηγές, το AIS και η Επιχειρηματική Ευφυΐα συμβαδίζουν πλέον για κάθε παίκτη στη ναυτιλιακή βιομηχανία, είτε μεγάλο είτε μικρό.

Η διαχείριση των εμπορικών κινδύνων στην ανοικτή θάλασσα, καθώς και η οικονομική βιωσιμότητα μιας συγκεκριμένης διαδρομής για μια εταιρεία, η κατανόηση της ανισορροπίας στην προσφορά και τη ζήτηση, η ναυτιλιακή επιχειρηματική ευφυΐα τα καλύπτει όλα, χάρη στα κέντρα εξόρυξης δεδομένων AIS.

FleetMonΤα ιστορικά δεδομένα πλοίων επιτρέπουν σε διάφορους ενδιαφερόμενους στον ναυτιλιακό κόσμο να απαντήσουν σε βασικά ερωτήματα που αποτελούν το θεμέλιο της επιχείρησής τους.

Αναλύοντας τη διαδρομή ενός Panamax που ασχολείται με το εμπόριο σιτηρών μεταξύ Κίνας και Αυστραλίας, μπορούμε να απαντήσουμε σε μερικές σημαντικές ερωτήσεις:

• Τους τελευταίους 18 μήνες, πόσα δρομολόγια έκανε ο στόλος μου μεταξύ Μπρίσμπεϊν και Τσινγκτάο;
• Σε σύγκριση με τις φορτίσεις της Αργεντινής, πώς ευδοκιμεί αυτό το εμπόριο;
• Ποιος είναι ο χρόνος παράδοσης των πλοίων στα λιμάνια και ο μέσος χρόνος αναμονής;

Συνδυάζοντας τα δεδομένα AIS με τους ναύλους, την τιμολόγηση του μεταφερόμενου φορτίου, τα καιρικά πρότυπα και άλλους παράγοντες που εμπλέκονται στην αλυσίδα εφοδιασμού στην ξηρά, βλέπουμε ολόκληρη την εικόνα που μπορεί να επηρεάσει σημαντικά το περιθώριο κέρδους της στοχευμένης επιχείρησης. Αυτό ήταν εικασίες πριν το AIS και η επιστήμη των δεδομένων αλλάξουν ολόκληρο τον τρόπο λειτουργίας των ναυτιλιακών επιχειρήσεων .

Χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία από FleetMon, μια ολόκληρη σειρά ερωτήσεων μπορεί εύκολα να απαντηθεί, χάρη στους εξορύκτες δεδομένων μας:

• Κατάλογος λιμένων και τερματικών σταθμών που αντιμετωπίζουν οξεία συμφόρηση και ο χρόνος συμφόρησης.
• Συγκρίνοντας τη λειτουργική αποτελεσματικότητα μεταξύ διαφόρων εταιρειών.
• Διαθεσιμότητα της στοχευμένης θέσης ελλιμενισμού, συγκρίνοντας τόσο δεδομένα σε πραγματικό χρόνο όσο και ιστορικά δεδομένα κατά τη διαδικασία.

Μερικά παραδείγματα, όπου FleetMonοι εκτεταμένες βάσεις δεδομένων έχουν αξιοποιηθεί:

• Οικονομολόγοι από το Ινστιτούτο Κίελο για την Παγκόσμια Οικονομία (IfW Kiel) που χρησιμοποιούνται FleetMonυπηρεσίες API για τη δημιουργία ενός κορυφαίου δείκτη που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη για το διεθνές εμπόριο με βάση δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από την παγκόσμια αποστολή εμπορευματοκιβωτίων.
• Ερευνητές στο ETH Ζυρίχης χρησιμοποίησαν δεδομένα από FleetMon για την παροχή νέων πληροφοριών σχετικά με τις δυνατότητες μείωσης των εκπομπών ηλεκτρικής ενέργειας από την ξηρά.
• Οι πελάτες μας, οι οποίοι περιλαμβάνουν μερικούς από τους μεγαλύτερους παίκτες στις υπεράκτιες και ναυτιλιακές βιομηχανίες, χρησιμοποιούν τακτικά FleetMon Explorer για την παρακολούθηση των πλοίων σε πραγματικό χρόνο για την παρακολούθηση των στόλων τους, καθώς και την απόδοση των ανταγωνιστών τους για να καθορίσουν αποτελεσματικές στρατηγικές για τις λειτουργίες του στόλου.

Επισκεφθείτε το νέο μας Εργαστήριο Ναυτιλιακής Καινοτομίας για να αποκτήσετε πληροφορίες σχετικά με τα πιο πρόσφατα ερευνητικά και αναπτυξιακά έργα στο FleetMon.

Πρόβλεψη ETA και επόμενου λιμένα κατάπλου με χρήση AIS:

Εργασία σε μια επεκτάσιμη προσέγγιση βασισμένη στην τεχνητή νοημοσύνη, FleetMon προβλέπει το επόμενο λιμάνι προσέγγισης ενός σκάφους χρησιμοποιώντας τα τεράστια ιστορικά δεδομένα AIS. Φυσικά, αυτή η μέθοδος εφαρμόζεται μόνο σε σενάρια όπου η είσοδος προορισμού AIS ενός σκάφους δεν είναι ερμηνεύσιμη.

Χρησιμοποιώντας μια εξαιρετικά αποτελεσματική λύση AI βασισμένη σε μαρκοβιανά μοντέλα που είναι ιδανικά για μαζικά παράλληλες εργασίες πρόβλεψης με υψηλή ακρίβεια, καταφέραμε να βρούμε ένα μοντέλο πρόβλεψης θύρας που έχει υψηλό βαθμό ακρίβειας.

Με βάση το επόμενο λιμάνι προσέγγισης, οι προβλέψεις ETA μπορούν εύκολα να γίνουν αφού ληφθούν υπόψη τα δεδομένα AIS και συνδυαστούν με σημεία δεδομένων από άλλες πηγές, όπως συμφόρηση λιμένων, χρόνος που δαπανάται σε θέσεις ελλιμενισμού κ.λπ.

Πρόγνωση διαδρομής πλοίου και βελτιστοποίηση καυσίμων με χρήση AIS:

Η υπηρεσία δρομολόγησης πλοίων είναι ίσως μία από τις πιο διαδεδομένες εφαρμογές ανεπεξέργαστων δεδομένων AIS που αποκτήθηκαν κατά τη διάρκεια μιας τεράστιας περιόδου. Η πρόβλεψη μιας ιδανικής διαδρομής, που δεν θα προκαλούσε καμία καθυστέρηση στην αποστολή σας να φτάσει στο καθορισμένο λιμάνι της, αποφεύγοντας καταιγίδες και μη φυσιολογικά καιρικά φαινόμενα στην πορεία είναι αυτό που αναζητούν οι διαχειριστές πλοίων, οι πλοιοκτήτες και οι υπηρεσίες επάνδρωσης.

Διαβάστε για το ερευνητικό μας έργο MERMAID για να μάθετε περισσότερα σχετικά με FleetMonέρευνα σχετικά με την πρόβλεψη δρομολογίων πλοίων.

Χάρη στις ραγδαίες εξελίξεις στην επιστήμη των δεδομένων και των υπολογιστών, καθώς και στους σταθμούς AIS που συλλέγουν δεδομένα σχετικά με τις ναυτιλιακές διαδρομές για πάνω από μια δεκαετία, η επιλογή της ιδανικής διαδρομής δεν απαιτεί τίποτα περισσότερο από μερικά κλικ στην επιφάνεια εργασίας σας.

Συνθήκες ιδανικής επιλογής διαδρομής:

1. Όπως αναφέραμε παραπάνω, η ιδανική διαδρομή είναι απαλλαγμένη από ισχυρά υποβρύχια ρεύματα, υψηλά κύματα, καταιγίδες ή άλλους φυσικούς παράγοντες που θα μπορούσαν να προκαλέσουν βλάβη στο πλοίο, το πλήρωμά του και το φορτίο επί του σκάφους.
2. Η διαδρομή θα πρέπει να είναι αποδοτική ως προς τα καύσιμα, επιτρέποντας στην εταιρεία να μειώσει το αποτύπωμα άνθρακα και το λειτουργικό της κόστος και, ως εκ τούτου, να συμβάλει τόσο στα κέρδη της εταιρείας όσο και στον στόχο του ΙΜΟ για το 2050.

Σχεδιασμός Διαδρομής: Εργασίες

Στο παρελθόν, ένας αναλυτής δρομολογίων συνήθιζε να καταρτίζει προσχέδια δυνητικά βιώσιμων διαδρομών που μπορεί να ακολουθήσει ένα σκάφος ενώ πλέει από το λιμάνι Α στο λιμάνι Β στον σχεδιαστή διαδρομής. Εκτός από τις συστάσεις διαδρομής, ο σχεδιαστής λαμβάνει επίσης συστάσεις σχετικά με τη βέλτιστη ταχύτητα που πρέπει να ακολουθήσει το σκάφος, καθώς ο αργός ατμός εξασφάλισε μειωμένη χρήση καυσίμων κατά τη διάρκεια του ταξιδιού.

Ωστόσο, τα σύγχρονα συστήματα σχεδιασμού διαδρομών έχουν προχωρήσει πολύ από τις πρώτες μέρες του, καθώς έχει προσθέσει μια σειρά από νέα χαρακτηριστικά, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων πρόγνωσης καιρού και χρησιμοποιεί διάφορα μοντέλα για να απεικονίσει δυνητικά βιώσιμες διαδρομές. Αυτά τα μοντέλα βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε ιστορικά δεδομένα AIS που παρέχονται από εταιρείες παρακολούθησης σκαφών όπως FleetMon. Οι αλγόριθμοι AI και ML παίζουν μεγάλο ρόλο στους σύγχρονους σχεδιαστές διαδρομών και αποτελούν βασικό ρόλο στη χάραξη της ιδανικής διαδρομής.

Γνωρίζοντας εάν το πλοίο σας είναι φορτωμένο

Το AIS είναι χρήσιμο σε περιπτώσεις όπου εμπλέκεται ομοιογενές φορτίο, όπως αργό πετρέλαιο, σιδηρομετάλλευμα, σιτηρά, άνθρακας κ.λπ. Μπορούμε να προβλέψουμε εάν το πλοίο φορτώνεται ή εκφορτώνεται συγκρίνοντας δεδομένα από τις προδιαγραφές του σκάφους (π.χ. βύθισμα) με το βάθος της καρίνας του κάτω από την ίσαλο γραμμή.

Αυτή η μέθοδος έχει αποδειχθεί εξαιρετικά βολική σε περιπτώσεις όπου λαμβάνει χώρα πλαστογράφηση AIS και χρησιμοποιήθηκε πρόσφατα για τον εντοπισμό δεξαμενόπλοιων που φορτώνουν ακατέργαστο φορτίο από κράτη που έχουν εγκριθεί από τον ΟΗΕ.

Δεδομένου ότι τα ανεπεξέργαστα δεδομένα που λαμβάνονται από το AIS δεν αρκούν για την άντληση επιχειρηματικών πληροφοριών, FleetMon συνδυάζει μεγάλα δεδομένα, φιλόδοξους αναλυτές δεδομένων και έξυπνους αλγόριθμους για να προσθέσει αξία στις επιχειρήσεις των πελατών μας.