如何利用AIS船舶跟踪数据推动商业智能的发展

2021年6月17日 in趋势,海事知识作者：Ankur Kundu

航海本身是一个有数个世纪历史的现象，自从人类发现他们可以用一块木头做什么，它就一直存在。然而，在过去的几十年里，现代船舶导航经历了很多变化，以及随后的 "重生"。

1952年就是这样一个重生之年。船只航线服务第一次被引入到这个行业。1952年，船只被加装了一个原型，这个原型后来在90年代末演变成了自动识别系统（AIS），可以说是开创了海上导航的新时代。

AIS数据结合在一起，可以让我们全方位地了解相关船舶、其速度、位置、船舶尺寸以及吃水情况，帮助我们确定船舶何时装载或卸载了指定的货物。然而，最后一点是通过AIS获得的各种数据点的应用，而不是通过从船上系统获得的原始数据。

如上所述，AIS最初是为了确保航行安全，但很快就被证明是海事人员的重要商业情报来源。

商业智能。

商业智能，结合了软件和其他服务，将来自不同系统的生成数据转化为重要的洞察力，可能揭示出隐藏的模式和分析结果。生成的数据揭示了隐藏的模式，足以帮助公司在其未来的行动过程中作出任何关键的战略和战术业务决策。

2020年，在人工智能（AI）和机器学习（ML）算法的帮助下，商业智能已经完全转变，这些算法根据它的编程方式不断涌现出有价值的见解。

商业智能和AIS。

FleetMon 由于我们的AIS数据挖掘，我们继续在船东、租家和商品交易商如何做出关键决策方面发挥先锋作用。

其核心是通过评估船只在整个航行过程中的运动情况而获得的重要见解。当与从各种来源获得的其他关键数据点相结合时，AIS和商业智能现在对海运业的任何参与者来说都是携手并进的，不管是大还是小。

管理公海上的商业风险，以及某条航线对公司的经济可行性，了解供需的不平衡，海事商业情报涵盖了这一切，这要归功于AIS数据挖掘中心。

FleetMon我们的历史船舶数据使海事界的各种利益相关者能够回答构成其业务基础的基本问题。

分析一艘从事中国和澳大利亚之间粮食贸易的巴拿马型船的航线，我们可以回答几个重要的问题。

在过去18个月中，我的船队在布里斯班和青岛之间做了多少次航行？
当与阿根廷的装载量相比，这种贸易是如何蓬勃发展的？
船舶在港口的周转时间和平均等待时间是多少？

在将AIS数据与运费、所载货物的定价、天气模式以及陆地上供应链所涉及的其他因素结合起来时，我们看到的是可能对目标企业的利润率产生重大影响的全貌。在AIS和数据科学改变整个海运业务的运作方式之前，这曾经是一种猜测。

使用来自FleetMon 的各种工具，可以很容易地回答一大堆问题，这要感谢我们的数据挖掘者。

面临严重拥堵的港口和码头名单，以及拥堵的时间。
比较不同公司之间的运营效率。
目标泊位的可用性，在此过程中比较实时和历史数据。

有几个例子，FleetMon"广泛的数据库已被利用。

来自基尔世界经济研究所（IfW Kiel）的经济学家使用FleetMon的API服务，根据全球集装箱运输的实时数据创建了一个基于人工智能的国际贸易领先指标。
苏黎世联邦理工学院的研究人员利用来自FleetMon 的数据，对岸边电力的减排潜力进行了新的了解。
我们的客户，包括离岸和海事行业的一些最大的参与者，经常使用 FleetMon Explorer进行实时船舶跟踪，以监测他们的船队，以及他们的竞争对手的表现，从而制定有效的船队运营策略。

访问我们新的海事创新实验室，了解最新的研究和开发项目，FleetMon 。

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使用AIS预测ETA和下一个停靠港。

在一个可扩展的基于人工智能的方法上工作，FleetMon ，利用我们巨大的历史AIS数据预测船只的下一个停靠港。当然，这种方法只适用于船舶的AIS目的地条目无法解释的情况下。

利用基于马尔可夫模型的极其高效的人工智能解决方案，我们成功地找到了一个具有高精确度的大规模并行预测任务的港口预测模型。

基于下一个停靠港口，在考虑到AIS数据并结合其他来源的数据点（如港口拥堵情况、在泊位上花费的时间等）后，可以很容易地进行ETA预测。

使用AIS的船舶路线预测和燃料优化。

船舶航线服务也许是在很长一段时间内获得的原始AIS数据的最广泛的应用之一。预测一条理想的航线，使你的货物在到达指定港口时不会有任何延误，同时避免沿途的风暴和异常天气模式，这正是船舶管理者、船东和配载机构所寻求的。

阅读我们的研究项目MERMAID ，了解更多关于FleetMon"船舶航线预测 "的研究。

由于数据和计算机科学的快速发展，以及我们的AIS站已经收集了超过十年的航运路线数据，选择理想的路线只需要在你的桌面上点击几下。

理想路线选择的条件。

正如我们上面提到的，理想的路线是没有任何强大的水下水流、大浪、风暴或任何其他可能对船舶、船员和船上货物造成伤害的自然因素。
该航线应具有燃油效率，使公司能够减少其碳足迹和运营成本，从而为公司利润和海事组织的2050年目标做出贡献。

路线规划。工作场所

在过去，航线分析员曾经在航线规划器上画出船舶从A港到B港航行时可能采取的可行航线草案。除了航线建议外，计划员还得到船舶需要遵循的最佳速度的建议，因为慢速航行可以确保减少航行中的燃料使用。

然而，现代的航线规划系统与最初的时代相比已经有了长足的进步，因为它已经增加了一大批新的功能，包括天气预报系统，并使用各种模型来描绘潜在的可行航线。这些模型在很大程度上是基于船舶追踪公司提供的历史AIS数据，如FleetMon 。人工智能和ML算法在现代航线规划中发挥了很大的作用，构成了制定理想航线的一个关键部分。