1 сем маг / Нуртазин_5000_28.09.20
.docxGlobal cyber threats alongside sustained pressures over environmental regulations have always been a challenge for the shipping industry which made digitisation an indispensable alternative for the maritime industry. All over the world, major shipping industries have been keen on improvising systems to nurture and innovation and find solutions to these concerns.
When it comes global shipping, AI has emerged as one of the prime technologies that have practical use cases which organisations are adapting in their organisational work routine. However, while most of these technology implementations are in the conceptual stage, to achieve business value and traction out of it will take the due course of time.
AI and automation play a significant role in the shipping industry and businesses are having great success with AI blending well with machine-human interaction and logistics collaboration. In this article, we list down how these technologies are transforming the shipping industry at large.
How’s AI and Automation Changing the Shipping Industry?
The retail shipping channels are taking advantage of AI and logistics and can offer faster delivery as a competitive option as it has enabled cost cuts that allow for expedited delivery. This is further accelerated as retailers are using similar technology to get products sent by sea from their factories to their continental distribution centres
AI is helping to make much more accurate predictions on estimated times on arrival for container ships as well as spotting trends and risks in shipping lanes and ports
Machine learning capabilities are also helping in the analysis of historical shipping data by considering factors like weather patterns and busy or slow shipping seasons by which the final analysis is refined existing processes like inefficiencies, errors, and duplications
And automating processes could identify signs of a coming problem or conflict before it has fully unfolded, then make the needed adjustments in order to prevent an issue in advance.
The use of AI is also allowing to provide valuable insights from the reams of data that are a natural by-product in the shipping industry
Using analytics is also helps to better understand customer’s challenges which enable business processes to transform that data to anticipate future needs and expand the value to customers
By incorporating AI within information management strategies, it is helping in to address risks associated with disrupted flight plans be it a tsunami in Thailand that affects the port activity in California or threats of a terrorist attack in Brussels that may halt the overall ship transportation
AI technologies are also being used to mimic human perception and cognitive abilities such as seeing, hearing, reading and interpreting sensor data which are benefiting user interfaces aboard ship as speech recognition directly helps in controlling types of equipment onboard
AI is also helping in the optimisation of container terminal operations and planning, be it minimising and automating exceptional case handling, predictive maintenance, and supply chain optimization in terminals, ships, road transportation and warehousing
SailRouter uses AI-based cloud application that helps ship owners to reduce fuel consumption and maintenance costs
VesselBot uses AI-based digital chartering marketplace for the bulk maritime industry
Use Cases
Maana is a US Based Start-Up which has developed a knowledge platform which enables industrial companies such as Shell and Chevron to help them encode human expertise and data from across silos into a computational knowledge graph.
The combination of data and knowledge is used to power AI driven applications that accelerate decision making processes and workflows.
These applications ensure that the right people get access to the right information at the right time, which allows them to make the right decisions.
Kalmar is also implementing AI by deploying fuel consumption model for our Eco Reachstacker that uses machine learning to guarantee and calculate fuel consumption for an Eco Reachstacker based on only three inputs from the customer regarding cargo handling patterns.
Mitsui O.S.K. Lines Ltd. and its subsidiary MOL Information Systems is also using Big Data related to ocean shipping which develops the capability of data analysis of economics and maritime affairs and forecasts the ocean shipping market and bunker prices with greater accuracy.
Sea Machines Robotics builds autonomous control and remote command systems to upgrade the operation of commercial vessels.
Sea Machines recently with Maersk also installed an AI-powered situational awareness technology to their new ice-class container vessels. They are using computer vision, LiDAR, and perception software aboard a live vessel to augment and upgrade vessel operations.
Sea Machines believe that their technology can help vessel operators to reduce their operational costs by 40% and increase vessel productivity by 200%.
Shone is also one of the shipping companies that are robotizing ships using artificial intelligence to fuse data from shipboard sensors like radar and cameras to create a picture of the hazards around a ship and to navigate among them.
Autonomous and remote-controlled shipping promises to reduce the costs of consumer goods and improve safety for passenger ferries and cruise liners. The first commercial vessels likely to operate autonomously at least part of the time are expected to be tugboats and small ferries travelling short routes
The technology could enable expansion of passenger service into thinly travelled early morning hours and in rural locations.
Rolls-Royce also pulled off an AI-based autonomous voyage through passenger vessel, a state-run car ferry that avoided obstacles on a 1-mile route and docked automatically. These AI-based systems in vessel help the ship perform easily in rough winter weather, handling snow and strong winds.
Shipping industry majors such as Maersk, Panalpina and Flexport have too taken measures to incorporate AI to simulate human intelligence and to address an array of issues surrounding the maritime industry along with ensuring better estimation of the arrival time to ensure seamless preparedness of overall logistics.
Глобальные киберугрозы наряду с постоянным давлением на экологическое нормирование всегда были проблемой для судоходной отрасли, что сделало оцифровку незаменимой альтернативой для морской отрасли. Крупные судоходные предприятия по всему миру были чрезвычайно заинтересованы в импровизационных системах для развития, инноваций, а также поиска решений этих проблем.
Когда дело доходит до глобальной перевозки грузов, искусственный интеллект (ИИ) стал одной из основных технологий, имеющие практическое применение, которые организации адаптируют в своей повседневной работе. Однако, по мере того, как большая часть внедряемых технологий находятся на этапе разработки концепции, для достижения коммерческой ценности и выхода из неё потребуется определенное время.
ИИ и автоматизация играют весомую роль в судоходной отрасли, и предприятия добиваются больших успехов, поскольку ИИ хорошо сочетается с взаимодействием между машиной и человеком, а также сотрудничеством в области логистики. В этой статье мы перечисляем, как эти технологии трансформируют судоходную отрасль в целом.
Как ИИ и автоматизация меняют отрасль судоходства?
• Каналы розничной морской перевозки используют преимущества ИИ и логистики, также они могут предложить более быструю перевозку в качестве конкурентоспособного варианта, поскольку это позволило сократить затраты, которые позволяют ускорить морские перевозки. Вдобавок это ускоряется ещё больше тем, что розничные торговцы используют аналогичную технологию для морских перевозок товаров морем со своих заводов в их континентальные распределительные центры.
• ИИ помогает делать гораздо более точные прогнозы предполагаемого времени прибытия контейнеровозов, а также выявлять тенденции и риски на морских путях и в портах.
• Возможности машинного обучения также помогают в анализе исторических данных о морских перевозках, учитывая такие факторы, как погодные условия и загруженные или медленные сезоны морских перевозок, с помощью которых окончательный анализ уточняет существующие процессы, такие как неэффективность, ошибки и дублирование.
• Автоматизация процессов может выявить признаки надвигающейся проблемы или столкновения до того, как они произойдут в полной мере, а затем внести необходимые корректировки, чтобы заранее предотвратить проблему.
• Использование искусственного интеллекта также позволяет получать ценную информацию из огромного массива данных, которые являются естественным побочным продуктом в судоходной отрасли.
• Использование аналитических методов также помогает лучше понять проблемы потребителей, что позволяет технологических процессам преобразовывать эти данные для предвидения будущих потребностей и повышения ценности для потребителей.
• Включение ИИ в стратегии управления информацией он помогает устранять риски, связанные с нарушением планов полетов, будь то цунами в Таиланде, которое влияет на работу порта в Калифорнии, или угрозы террористической атаки в Брюсселе, которые могут остановить общую транспортировку судов.
• Технологии ИИ также используются для имитации человеческого восприятия и когнитивных способностей, таких как зрение, слух, чтение и интерпретация данных датчиков, которые улучшают пользовательские интерфейсы на борту судна, поскольку распознавание речи напрямую помогает в управлении типами оборудования на борту.
• ИИ также помогает в оптимизации операций и планирования контейнерных терминалов, будь то минимизация и автоматизация обработки уникальных случаев, профилактическое обслуживание и оптимизация системы поставок на терминалах, судах, автомобильных перевозках и складировании.
• SailRouter (приложение) использует «облачное» приложение на базе искусственного интеллекта, которое помогает судовладельцам снизить расход топлива и расходы на техническое обслуживание.
• VesselBot использует рынок цифрового фрахтования на базе искусственного интеллекта для морской индустрии.
Примеры использования
Маана является стартапом США, который развил платформу знаний, что позволяет таким промышленным компаниям как Шелл и Шеврон помогать им кодировать человеческий опыт и информацию со всего силоса в графы вычислительных значений.
Комбинация сведений и знаний для поддержки приложений, управляемых ИИ, которые ускоряют процесс принятия решений и рабочие процессы.
Эти приложения обеспечивают, чтобы к нужной информации получили доступ нужные люди в нужное время, что позволяет им принять правильные решения.
Кальмар также реализует ИИ путем применения модели расхода топлива для Эко Ричстакера, который использует машинное обучение для гарантии и расчета расхода топлива для Эко Ричстакера, основанного только на трех вкладах покупателей по схемам обработки грузов.
ООО Мицуи ОСК Лайнс и его филиал Информационные Системы МОЛ также используют Большой Массив Данных, связанные с морским судоходством, что развивает способность анализа данных по экономике и морским делам и с большой точностью прогнозирует рынок морских перевозок и цены на бункеры.
Морская Машинная Робототехника создает автономное управление и системы удаленных команд для улучшения работы торговых суд.
Недавно Морские Машины и Маерск также установили технологию ситуационной осведомленности на базе искусственного интеллекта на свои новые контейнеровозы ледового класса. Они используют компьютерное зрение, LiDAR и программное обеспечение восприятия на борту живого судна, чтобы расширить и усовершенствовать операции судна.
Морские Машины верят, что их технология может помочь оператору судна уменьшить их эксплуатационные расходы на 40% и повысить продуктивность судна на 200%.
Шон также является одной из судоходных компаний, которые роботизируют корабли, используя искусственный интеллект, чтобы объединить данные с судовых датчиков, таких как радар и камера, чтобы создать картинку опасностей вокруг корабля и перемещаться среди них.
Автономное судоходство и судоходство с дистанционным управлением обещают снизить затраты на потребительские товары и повысить безопасность пассажирских паромов и круизных лайнеров. Ожидается, что первыми коммерческими судами, которые, вероятно, будут работать автономно хотя бы часть времени, будут буксиры и небольшие паромы, курсирующие по коротким маршрутам.
Технология может давать возможность расширения обслуживания пассажиров в утренние часы и в сельской местности.
Rolls-Royce также совершил автономное плавание на базе ИИ на пассажирском судне, государственном автомобильном пароме, который избегал препятствий на 1-мильном маршруте и стыковался автоматически. Эти системы на основе искусственного интеллекта на судне помогают ему легко работать в суровую зимнюю погоду, справляться со снегом и сильным ветром.
Крупнейшие судоходные компании, такие как Maersk, Panalpina и Flexport, также приняли меры по внедрению ИИ для моделирования человеческого интеллекта и решения ряда проблем, связанных с морской отраслью, а также для обеспечения более точной оценки времени прибытия для обеспечения бесперебойной готовности всей логистики.
Summary
This article discusses the use of artificial intelligence to automate maritime transport and ship supplies.
Currently, automation is taking place in all industries, not excepting shipping. AI is helping shipowners and maritime companies make life easier for their workers and the ships themselves.
These technologies can minimize the human factor and predict weather conditions (as much as possible). Applications are now being developed for "cloud" (accessible to all Internet users) use, which calculate fuel consumption and ship maintenance.
Speaking of sea transportation, logistic companies are also taken into account, which are engaged not only in delivery, but also in storage of the delivered goods.
The article also demonstrates examples of the implementation of automated technologies in modern times.