人工智能在航运业的应用

引言

人工智能正逐渐进入航运业，带来了提高航运业效率、安全性和可持续性的新方法。虽然航运业一直是一个劳动密集型且极其复杂的领域，但最近它转向人工智能解决方案来克服诸如选择最佳航线、燃油消耗和其他运营问题等任务。这种整合代表了向智能航运发展的一个重大转变，因为它使运营更快、更可靠。

基于大数据和人工智能技术的技术创新，可确保对船舶性能和状况进行实时控制，以及预测设备磨损和合理分配货物。它们有助于航运公司对收集到的数据进行适当的分析，降低相关成本，并满足环保船舶的既定标准。天气和船舶交通的现有数据可以输入到深度学习中，以获得最佳和最安全的航线，同时提供最短的到达目的地时间，以减少气体排放。

人工智能在港口运营中也很有用。智能港口使用信息技术，包括人工智能的使用，来自动化包括货物装卸、设备和海关清关在内的流程。此外，智能航运（依赖人工智能进行导航和防碰撞的航运）是一个人类参与日常航运/船舶职责有限的未来。

应用

航线优化与导航

利用GPS实时跟踪数据、天气模式、洋流和交通情况，人工智能系统可以规划最佳航线。这可以减少员工在路上的时间以及他们消耗的燃油，同时减少事故发生。因此，人工智能算法的使用有助于航运公司避免与风暴或交通繁忙区域相关的风险，从而降低成本并提高交付效率。这些系统对于实现旨在最大限度减少海洋部门碳排放的可持续发展目标至关重要。

预测性维护

基于人工智能的预测性维护解决方案从安装在船上的传感器获取信息，以监测设备状态并识别偏差。这些系统通过在设备发生故障之前发出信号来工作，从而最大限度地减少设备维修时间和成本。可以借助适当的传感器轻松监控发动机、螺旋桨和冷却系统等部件，因为它们有时需要维修或更换。这种方法提高了运营效率，并延长了航运资产的总体使用寿命。

智能港口运营

这意味着越来越多的港口正在将人工智能技术应用于货物处理、库存管理甚至调度。现有技术增强了集装箱装卸等活动，消除了人为错误，并提高了资源利用效率。人工智能还通过识别海运单据以快速清关，促进了海关程序的连接，使船舶能够更快地周转。智能港口在应对国际商品交易新挑战方面发挥着积极作用。

自主船舶

人工智能意味着船舶可以自行运行，无需人工干预。这些船只还依赖传感器、摄像头和算法来进行航线规划、与其他船只的碰撞规避以及实时决策。无人驾驶船只仍在研发中，尽管不同程度的自主性正在减轻人类操作员的负担，并使操作更安全。在未来几十年，它很可能成为海事物流的主要颠覆性技术之一。

货物运输管理和规划

根据货物/设备的重量分布以及运输集装箱的尺寸收入来调整货舱分配。此类系统有助于堆叠和装载，以优化燃油使用，同时提高利润。此外，先进的跟踪技术的应用使客户能够实时了解其货物的所在地。

排放监测和合规

人工智能对于航运业应对环境标准至关重要。人工智能辅助系统展示排放分析和燃油消耗，提供了如何进行更清洁操作的信息。这些工具使组织能够改变其燃油使用方式，提高能源利用效率，并采纳全球政策，包括 IMO 的脱碳战略。这种对可持续性的关注与全球努力遵循有助于减少气候变化影响的道路是一致的。

风险管理与安全

利用过往数据，人工智能系统可以估算海盗、设备故障或恶劣天气等威胁。这些工具为航运公司提供了实际的风险规避方法。例如，在船舶稳定性方面，实时监测并避免倾覆，以及人工智能生成的通知将保证安全法规的达成。

人工智能技术

机器学习在预测性分析中的应用

机器学习通过提取大量数据（如船舶和其他船只的性能和天气模式）来做出预测，例如设备故障或应采取的高效航线。随着时间的推移，这些算法会变得更好，因为输入给它们的信息会得到更新。例如，在制造业中，基于机器学习的预测分析可用于预测所需的维护，同时避免耗时且昂贵的维修。所有这些措施加起来，提高了航运活动的可靠性和有效性。

自然语言处理（NLP）在文档处理中的应用

由于数据提取、分析和输入由NLP自动完成，因此可以轻松处理航运文件。收件人借助OCR和 NLP 进行适当的后续处理，例如提单、报关单和其他合规文件的处理。这有助于减轻工作量，并消除了出现高错误率的可能性。此外，由 NLP 驱动的聊天机器人通过实时回答有关货物状态和时间表的问题来协助客户关系。

计算机视觉用于货物检查

自动化成像技术用于检查和验证货物，以确保正确处理。这些系统使用摄像头和人工智能算法来捕捉损坏、区分标签错误的集装箱，甚至进行装卸操作。实时图像分析减少了人工参与，但同时提供了高质量的输出。例如，自动化技术可以准确地确定集装箱的裂缝或磨损，并能及时采取必要的修复措施，从而最大限度地减少货物损失。

集成物联网用于监控应用

物联网应用于航运业，以支持来自安装在船舶和集装箱上的传感器的实时数据。这些传感器可以跟踪某些条件，例如温度和湿度，这对于某些货物（如新鲜商品）的运输很重要。当IoT数据被输入到正确的人工智能算法中时，它就能实现高效的路由决策，并保护供应链中新鲜商品的完整性。

自主导航系统

人工智能相关的先进解决方案，包括深度学习和传感器融合，使得部署船舶自主导航系统成为可能。这些系统实时工作，从雷达、激光雷达、GPS 和声纳获取数据，以做出关于避免碰撞和更改航线计划的决策。对于全自主船舶而言，这些技术已经在帮助人类船员提高导航的准确性和安全性。

大数据分析改进供应链。

航运大数据技术处理巨大的交通量、日常航运运营数据和燃油消耗数据。提供先进的数据分析，其中使用分析工具在整个供应链中生成有价值和有用的信息。例如，历史数据分析可以识别可用于消除港口延误或限制的趋势。这意味着具有可预测性和成本降低，从而使全球贸易网络更容易运行。

优点

提高运营效率

人工智能通过减少手动工作、提供最佳航线和更好的燃油消耗，提高了航运业的工作效率。分析来自各种来源的数据可以节省其他流程所需的时间，从而实现快速决策。这导致高效的时间规划、港口完成时间的缩短以及运营费用的降低，所有这些都结合起来提高了航运业的有效性。

减少危险并保障安全

基于人工智能技术的预测性分析的实施，能够在风险和危险的进展阶段识别它们，并确保船员和货物的安全。例如，航运人工智能系统可以考虑天气和海况数据库、船舶操作特性等，以预测潜在危险，如风暴或机械故障。它进一步允许操作员采取预防措施，从而提高安全性并降低事故或维修的发生率。

降低燃油消耗

人工智能系统通过提供当前船舶特性、海况以及运营参数的数据来管理燃油消耗。通过应用人工智能方法以及对航线、速度和燃油消耗的预测，可以减少燃油使用量、成本以及对环境的负面影响。特别是，这有利于公司鼓励采用对环境破坏较小的做法，从而支持该行业日益增长的可持续性。

成本节约和运营组织

人工智能采用货物跟踪、计费和文档等不同程序，减少了手动工作量，从而最大限度地减少了遇到困难的可能性。人工智能驱动的系统促进了信息的连续性和准确性，从而降低了由于传统 IT 系统的延迟、错误和低效率而产生的成本。这意味着通过优化资产利用率释放的资金可以重新投资于业务的其他方面，以提高盈利能力。

挑战

高昂的初始投资成本

在航运业采用人工智能技术在硬件、软件和培训方面的初始投资非常昂贵。事实上，这可能是一个巨大的障碍，尤其是对于中小型企业而言，因为它们可能不具备所需的能力。将人工智能解决方案集成到现有系统中会进一步增加成本，尤其是与现有系统集成时，这使得该技术难以获得广泛应用。

数据质量和可用性

人工智能系统的理想条件是高质量、准确且数据丰富。然而，航运业缺乏与现代 IT 结构集成的、 proper 数据采集源和 proper 数据管理。这导致人工智能预测的决策不可靠，人工智能实施无效。

缺乏技术熟练的劳动力

人工智能的实施依赖于精通数据科学、机器学习和人工智能技术的熟练工人。然而，航运业缺乏技术熟练人员，这阻碍了公司创建或实施人工智能计划的努力。此外，由于自动化可能消除其工作岗位的问题，可能会观察到当前劳动力的合作不足。

网络安全和数据安全

考虑到数据收集，尤其是个人数据，是大多数人工智能系统的主要基础，网络安全是一个问题。航运公司很容易遭受网络攻击，而人工智能环境又可能容易被黑客攻击，导致信息泄露或运营中断。确保强大的网络安全协议至关重要，但往往具有挑战性。

遗留系统的目录和索引

当今的航运公司充斥着无法与大多数新兴人工智能技术集成的遗留 IT 系统。将人工智能集成到这些系统中通常需要大量时间、大量的资源投入，而且主要是专业知识。对于那些可能没有强大 IT 机构来支持其向人工智能转型的相对较小的运营商来说，这一挑战尤其艰巨。

示例

马士基 - 通过人工智能提高货物效率

集装箱航运公司马士基在其公司内部整合了人工智能和机器学习的使用。人工智能算法提高了马士基的货物时间计划和航线优化以及供应链管理。由于人工智能有助于减少集装箱和船舶的空闲时间，它还降低了燃油和支出。它还使用人工智能进行船舶的维护预测，以避免运营损失。因此，马士基在供应链运营效率方面取得了显著改进，并加强了其客户关系方法。

劳斯莱斯 - 创造一艘自主船舶

自主航运是劳斯莱斯在船舶创新方面取得长足进步的领域。其先进的系统利用这项先进技术来改善船舶的运动和管理，并最大限度地减少或最好是消除与人为因素相关的危险。人工智能工具的适当应用旨在协助船舶在诸如航线选择和燃油消耗等领域做出实时决策，从而实现更高效的航行和降低成本。劳斯莱斯船舶的自动驾驶系统旨在减少人为干预，并制造更好、更智能的船队。

康斯伯格 - 用于海事大数据的 AI

康斯伯格是一家总部位于挪威、在海事领域运营的技术公司，它将人工智能应用于海量海事数据集的预测。其人工智能系统整合了从船舶传感器、天气条件和运营参数收集的数据，以识别可能的维护需求时间并避免设备故障。这种方法不仅提高了性能，而且降低了运营费用。康斯伯格的人工智能解决方案提供了更好的管理船舶的方式和解决方案，并提高了航运业的性能和效率。

嘉吉 - 预测货物运输的人工智能解决方案

一家以色列信息点公司利用人工智能进行预测性分析，以支持其散货船客户嘉吉，嘉吉是一家国际性的农产品制造商和营销商。通过使用机器学习，该公司能够预测天气模式、货物类型和港口拥堵情况，以确定最佳路线和交付产品的时间。有许多此类案例可以引用人工智能技术帮助嘉吉优化船舶交通并降低燃油消耗和整体物流。这种新兴技术在航运业的整合带来了好处，因为它提高了嘉吉的成本，从而提升了其在航运业的地位。

结论

总而言之，人工智能正通过最大化生产率、提高安全措施和实现有效决策来改变航运业。从预测性维护到优化航线，再到使船舶实现自主化，以及智能货物管理，人工智能可以以更快的速度、更高效、更低的成本提供解决方案。它还通过减少排放和燃油消耗来促进环保理念。但与许多新兴技术一样，在高效应用方面仍有很长的路要走，例如高昂的实施成本、监管方面的困难以及使用该技术带来的网络安全风险。