Cara Mendorong Kecerdasan Bisnis Dengan Data Pelacakan Kapal AIS

Navigasi itu sendiri adalah fenomena berusia multi-abad, yang telah ada sejak umat manusia menemukan apa yang bisa mereka lakukan dengan sepotong kayu. Namun, navigasi kapal modern telah mengalami banyak perubahan, dan 'kelahiran kembali' berikutnya, selama beberapa dekade terakhir.

Salah satu tahun kelahiran kembali adalah 1952: Untuk pertama kalinya, layanan perutean kapal diperkenalkan ke dalam industri. 1952 adalah ketika kapal-kapal dipasang kembali dengan prototipe yang kemudian akan berkembang menjadi Sistem Identifikasi Otomatis (AIS) pada akhir 90-an, sesuatu yang mengantarkan era baru dalam navigasi maritim.

Data AIS, ketika disatukan, memberi kita wawasan menyeluruh tentang kapal yang terlibat, kecepatan, posisi, dimensi kapal, serta rancangannya, membantu kita mengidentifikasi kapan kapal dimuat atau diturunkan dengan kargo yang ditentukan. Namun, poin terakhir adalah aplikasi dari berbagai titik data yang diperoleh melalui AIS, dan tidak tersedia melalui data mentah yang diperoleh dari sistem onboard.

AIS, sebagaimana dinyatakan di atas, pada awalnya dimaksudkan untuk memastikan keselamatan navigasi, tetapi dengan cepat terbukti menjadi sumber intelijen bisnis yang vital bagi personel maritim.

Intelijen Bisnis:

Business Intelligence, menggabungkan perangkat lunak dan layanan lainnya, mengubah data yang dihasilkan dari sistem yang berbeda menjadi wawasan penting yang mungkin mengungkapkan pola tersembunyi dan temuan analitis. Data yang dihasilkan mengungkapkan pola tersembunyi yang cukup mampu untuk membantu dalam setiap keputusan bisnis strategis dan taktis utama bagi perusahaan dalam tindakannya di masa depan.

Pada tahun 2020-an, kecerdasan bisnis telah sepenuhnya diubah dengan bantuan algoritma Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang terus menghasilkan wawasan berharga berdasarkan cara memprogramnya.

Intelijen Bisnis dan AIS:

FleetMon terus memelopori bagaimana pemilik kapal, penyewa, dan pedagang komoditas membuat keputusan penting, berkat penambangan data AIS kami.

Di jantung ini, terletak wawasan penting yang berasal dari menilai pergerakan kapal selama keseluruhan perjalanannya. Ketika dikombinasikan dengan poin data utama lainnya yang diperoleh dari berbagai sumber, AIS dan Business Intelligence sekarang berjalan beriringan untuk setiap pemain di industri maritim, baik besar maupun kecil.

Mengelola risiko komersial di laut lepas, serta kelayakan ekonomi rute tertentu untuk perusahaan, memahami ketidakseimbangan dalam penawaran dan permintaan, intelijen bisnis maritim mencakup semuanya, berkat pusat penambangan data AIS.

FleetMonData kapal bersejarah memungkinkan berbagai pemangku kepentingan di dunia maritim untuk menjawab pertanyaan dasar yang membentuk fondasi bisnis mereka.

Menganalisis rute Panamax yang terlibat dalam perdagangan biji-bijian antara Cina dan Australia, kita dapat menjawab beberapa pertanyaan penting:

• Dalam 18 bulan terakhir, berapa banyak pelayaran yang dilakukan armada saya antara Brisbane dan Qingdao?
• Jika dibandingkan dengan muatan Argentina, bagaimana perdagangan ini berkembang pesat?
• Berapa waktu penyelesaian kapal di pelabuhan dan waktu tunggu rata-rata?

Saat menggabungkan data AIS dengan tarif pengiriman, harga kargo yang dibawa, pola cuaca, dan faktor-faktor lain yang terlibat dalam rantai pasokan di darat, kami melihat seluruh gambaran yang mungkin secara signifikan memengaruhi margin keuntungan dari bisnis yang ditargetkan. Ini dulunya adalah dugaan sebelum AIS dan ilmu data mengubah seluruh cara bisnis maritim beroperasi.

Menggunakan berbagai alat dari FleetMon, sejumlah besar pertanyaan dapat dengan mudah dijawab, berkat penambang data kami:

• Daftar pelabuhan dan terminal yang menghadapi kemacetan akut, dan waktu kemacetan.
• Membandingkan efisiensi operasional antara berbagai perusahaan.
• Ketersediaan tempat berlabuh yang ditargetkan, membandingkan data real-time dan historis dalam prosesnya.

Beberapa contoh, di mana FleetMonBasis data yang luas telah dimanfaatkan:

• Ekonom dari Kiel Institute for the World Economy (IfW Kiel) menggunakan FleetMonLayanan API untuk membuat indikator terkemuka berbasis AI untuk perdagangan internasional berdasarkan data waktu nyata dari pengiriman kontainer global.
• Para peneliti di ETH Zurich menggunakan data dari FleetMon untuk memberikan wawasan baru tentang potensi pengurangan emisi listrik sisi pantai.
• Pelanggan kami, yang mencakup beberapa pemain terbesar di industri Lepas Pantai dan Maritim, secara teratur menggunakan FleetMon Explorer untuk pelacakan kapal real-time untuk memantau armada mereka, serta kinerja pesaing mereka untuk menyusun strategi yang efektif untuk operasi armada.

Kunjungi Lab Inovasi Maritim baru kami untuk mendapatkan wawasan tentang proyek penelitian &pengembangan terbaru di FleetMon.

Memprediksi ETA dan Port Panggilan Berikutnya Menggunakan AIS:

Bekerja pada pendekatan berbasis AI yang dapat diskalakan, FleetMon memprediksi pelabuhan panggilan kapal berikutnya menggunakan data AIS historis kami yang sangat besar. Secara alami, metode ini hanya diterapkan pada skenario ketika entri tujuan AIS kapal tidak dapat ditafsirkan.

Menggunakan solusi AI yang sangat efisien berdasarkan model Markov yang ideal untuk tugas prediksi paralel besar-besaran dengan akurasi tinggi, kami berhasil menemukan model prediksi port yang memiliki tingkat akurasi tinggi.

Berdasarkan port of call berikutnya, prediksi ETA dapat dengan mudah dilakukan setelah mempertimbangkan data AIS dan menggabungkannya dengan titik data dari sumber lain seperti kemacetan pelabuhan, waktu yang dihabiskan untuk berlabuh, dll.

Prakiraan Rute Kapal dan Optimalisasi Bahan Bakar Menggunakan AIS:

Layanan perutean kapal mungkin merupakan salah satu aplikasi paling luas dari data AIS mentah yang diperoleh selama periode yang luas. Prediksi rute yang ideal, yang tidak akan menyebabkan keterlambatan pengiriman Anda mencapai pelabuhan yang ditentukan, menghindari badai dan pola cuaca abnormal di sepanjang jalan adalah apa yang dicari oleh manajer kapal, pemilik kapal, dan agen pengawas.

Baca tentang proyek penelitian kami MERMAID untuk mempelajari lebih lanjut tentang FleetMonpenelitian tentang peramalan rute kapal.

Berkat kemajuan pesat dalam data dan ilmu komputer, serta stasiun AIS kami yang telah mengumpulkan data tentang rute pengiriman selama lebih dari satu dekade, memilih rute yang ideal tidak lebih dari beberapa klik di desktop Anda.

Kondisi untuk pemilihan rute yang ideal:

1. Seperti yang kami sebutkan di atas, rute yang ideal bebas dari arus bawah laut yang kuat, gelombang tinggi, badai, atau faktor alam lainnya yang dapat menyebabkan kerusakan pada kapal, awaknya, dan kargo di atas kapal.
2. Rute ini harus hemat bahan bakar, memungkinkan perusahaan untuk mengurangi jejak karbon dan biaya operasionalnya, dan sebagai hasilnya, berkontribusi pada keuntungan perusahaan serta tujuan IMO 2050.

Perencanaan Rute: Cara Kerja

Di masa lalu, seorang analis rute biasa menyusun draf rute yang berpotensi layak yang dapat diambil kapal saat berlayar dari pelabuhan A ke pelabuhan B pada perencana rute. Selain rekomendasi rute, perencana juga mendapatkan rekomendasi tentang kecepatan optimal yang harus diikuti kapal, karena pengukusan lambat memastikan pengurangan penggunaan bahan bakar selama perjalanan.

Namun, sistem perencanaan rute modern telah berkembang jauh dari hari-hari awalnya, karena telah menambahkan sejumlah besar fitur baru, termasuk sistem ramalan cuaca dan menggunakan berbagai model untuk menggambarkan rute yang berpotensi layak. Model-model ini sangat didasarkan pada data AIS historis yang disediakan oleh perusahaan pelacakan kapal seperti FleetMon. Algoritme AI dan ML memainkan peran besar dalam perencana rute modern dan membentuk bagian penting dalam menentukan rute yang ideal.

Mengetahui apakah kapal Anda dimuat

AIS berguna dalam kasus-kasus ketika ada kargo homogen yang terlibat, seperti minyak mentah, bijih besi, biji-bijian, batu bara, dll. Kita dapat memprediksi apakah kapal dimuat atau diturunkan setelah membandingkan data dari spesifikasi kapal (misalnya, draught) dengan kedalaman lunasnya di bawah garis air.

Metode ini telah terbukti sangat berguna dalam kasus di mana spoofing AIS terjadi dan baru-baru ini digunakan untuk mengidentifikasi kapal tanker yang memuat kargo mentah dari negara-negara yang terkena sanksi PBB.

Karena data mentah yang diterima dari AIS tidak cukup untuk menarik wawasan bisnis, FleetMon menggabungkan data besar, analis data yang ambisius, dan algoritme cerdas untuk menambah nilai pada bisnis klien kami.