Wie revolutioniert KI die maritime Industrie?

In diesem Artikel erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz die maritime Industrie verändert

Der Transport von Gütern und Materialien in und aus verschiedenen Teilen der Welt liegt in der Verantwortung der Versandsindustrie, die ein wesentlicher Bestandteil der Weltwirtschaft ist. Es ist ein kompliziertes und schwieriges Umfeld, in dem selbst kleine Änderungen einen großen Unterschied machen können. Um hartnäckig zu bleiben, ist es für Organisationen im Lieferbereich von grundlegender Bedeutung, Ressourcen in von Menschenhand geschaffene Argumentationsvereinbarungen zu stecken. KI kann Unternehmen bei der besseren Entscheidungsfindung unterstützen, Betriebsoptimierungund Aufgabe Automatisierung.

In diesem Artikel schauen wir uns an, wie KI der Schifffahrtsbranche helfen kann und wie sie im maritimen Sektor eingesetzt werden kann.

Wie wird die maritime Industrie von KI beeinflusst?

In den letzten Jahren ist die Präsenz von KI in der Logistikbranche immer deutlicher geworden. Das Potenzial von Künstliche Intelligenz Die Leistung in diesem Bereich ist ebenso beeindruckend wie in der Fertigung. Auf KI basierende Lösungen können den Transport auf dem Landweg erleichtern, funktionieren aber auch im maritime Industrie.

Die Lieferung von Produkten ist ein grundlegender Bestandteil der globalisierten Wirtschaft, und die Entwicklung der Annahmen der Kunden führt insgesamt zu einer stetigen Rationalisierung in diesem Bereich. Künstliche Intelligenz verändert die Substanz des Meeresgeschäfts auf drei spezifische Arten: indem sie den automatisierten Einheiten eine gewisse Unabhängigkeit verleiht, Prozesse bewertet und verbessert und zukünftige Muster abschätzt. Das Beste aus dieser Vielzahl von drei offenen Türen zu machen, ist eine Möglichkeit, die Konkurrenz zu besiegen und Wartbarkeitsziele zu erreichen.

Fallstudien zur maritimen KI:

Die Anwendungen von KI in der Schifffahrtsbranche sind zahlreich und reichen von der Ausrüstungsautomatisierung bis hin zu Prognosen. Lassen Sie uns anhand spezifischer Anwendungsfälle genauer untersuchen, wie KI die maritime Industrie revolutioniert.

Predictive Scheduling für die Containertransportplanung:

Dank Predictive Analytics kann die Schiffsplanung für Reedereien effizienter gestaltet werden. Um ihre Fahrten möglichst effektiv zu verwalten, nutzen sie die Hafenanlaufdaten – Ziel, Ankunftszeit, Flugroute und Fahrtdauer –, die von den Hafengemeinschaftssystemen bereitgestellt werden. Die Reedereien planen und verschieben Ankünfte auf der Grundlage von Daten zum Schiffsverkehr, um Verzögerungen und Ausfallzeiten zu vermeiden.

Positionierung von Lagerbehältern:

Wie wir bereits erwähnt haben, ist es eines der zentralen Elemente der künstlichen Intelligenz im Seegeschäft, der mechanisierten mechanischen Ausrüstung eine halbe Unabhängigkeit zuzugestehen. Die Containerpositionierung kann mithilfe KI-gestützter Maschinen optimiert werden, um den verfügbaren Platz optimal zu nutzen.

Die Maschinen positionieren die Halter mithilfe der PC-Vision und treffen unabhängige Entscheidungen, nachdem sie durch ungestützte Strategien gelernt haben. Wie sieht es im wirklichen Leben aus? Ohne in Feinheiten einzutauchen – das Beobachtungsgerät überträgt ein Bild auf das Entschlüsselungsgerät, das den Besitzer charakterisiert, indem er Faktoren wie Größe und Form wahrnimmt.

Reiseorganisation und Kursschätzung:

Unternehmen können ihre Routen anhand von Faktoren wie dem Wetter optimieren und mit Echtzeit-Routenvorhersagen auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren. Das Ereignis im Suez-Kanal im Jahr 2021 hat gezeigt, wie wichtig diese entscheidenden Modelle für das Liefergebiet sind – da die meistbesuchte Seetransportroute völlig blockiert war, mussten sich die Transportunternehmen begnügen und nach den kürzesten und zeitsparendsten Alternativen suchen. Mithilfe der KI-Technologie könnten sie schnelle Schätzungen erhalten.

Steigerung der Kraftstoffeffizienz und Minimierung von Emissionen:

Für den größten Teil der CO2-Emissionen im berechneten Gebiet ist der Straßenverkehr verantwortlich, allerdings ist der Lieferanteil in letzter Zeit etwas dramatisch gestiegen. Wir brauchen KI-Lösungen, die es einfacher machen, den CO2-Fußabdruck des Schiffes zu reduzieren, etwa Routenprognosen, die Faktoren wie den Treibstoffverbrauch berücksichtigen, denn die Nachfrage nach globalen Seetransporten wird angesichts der rasanten Ausbreitung des E-Commerce steigen.

Autonomer Schiffs- und Hafenbetrieb Algorithmen des maschinellen Lernens können dazu führen, dass sich automatisierte Maschinen bewegen, was Schiffen und Häfen eine gewisse Autonomie verleiht. Dadurch sind sie weniger anfällig für menschliches Versagen und benötigen weniger Arbeitskräfte, was die Kosten senkt. Darüber hinaus laufen automatisierte Frachtabläufe schneller ab, was den Spediteuren eine erhebliche Zeitersparnis ermöglicht. Die Kräne, Containerfahrzeuge und andere Elemente, die die Ladung verwalten, können von Reedereien automatisiert werden.

Prescient-Unterstützung:

Für die vorausschauende Wartung setzen Reedereien und Hafenverwaltungsunternehmen ebenso wie die Fertigungsbranche maschinelle Lernalgorithmen ein. Die künstliche Intelligenz ermöglicht es ihnen, Hardwareprobleme zu erkennen, bevor sie sich verschlimmern, was zu Margenverzögerungen führt und sich auf das gesamte Lagernetzwerk auswirkt.

Dynamische Bewertung für das Transportgeschäft

Dynamische Bewertung ist sicherlich keine andere Idee; Allerdings ist das Liefergeschäft noch weit davon entfernt, es vollständig zu nutzen. Andererseits erfährt die Idee weltweit immer mehr Aufmerksamkeit, weil der Markt immer unberechenbarer wird.

Nachfrageprognosen:

Wenn man bedenkt, wie kompliziert der Aufbau der ozeanischen Lagerketten ist und wie lange es dauert, Waren zu versenden, ist jeder Fehltritt teuer. Da Standardfahrzeuge Kurse in Tagen oder sogar Wochen umfassen, ist es schwierig, auf laufende Änderungen zu reagieren, die in der gleichen Weise angestrebt werden wie die Überlandfahrzeuge. Planung ist in der Schifffahrt unerlässlich und prädiktive Algorithmen sind hierfür ideal.

Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung zur Verbesserung der Backoffice-Abläufe:

Künstliche Intelligenz ermöglicht die unabhängige Bereitstellung und andere große Fortschritte; Wir sollten jedoch nicht außer Acht lassen, was im Hintergrund geschieht – es ist ebenso bedeutsam! Unternehmen können die Rechnungsverwaltung vereinfachen, indem sie die Informationserfassung und Dokumentenerstellung automatisieren oder digitale Assistenten mit NLP (Natural Language Processing) einführen. In unserem Artikel über NLP in der Logistik können Sie tiefer in dieses spezielle Thema eintauchen!