劉昭青

當(dāng)集裝箱存放在碼頭堆場(chǎng)時(shí),其取件時(shí)間時(shí)常未定。為了預(yù)測(cè)集裝箱的確切取貨時(shí)間,漢堡港正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)來預(yù)測(cè)其在碼頭的停留時(shí)間,起初的兩個(gè)項(xiàng)目成功地統(tǒng)合并實(shí)施到了在Altenwerder集裝箱碼頭(CTA)和Burehardkai集裝箱碼頭(CTB)的信息技術(shù)(rr)情境中。當(dāng)鋼質(zhì)集裝箱在堆場(chǎng)停留期間不需要重新堆垛時(shí),其工序被大幅優(yōu)化。基于歷史數(shù)據(jù)的算法,利用最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法不斷優(yōu)化自身,計(jì)算機(jī)將計(jì)算最有可能的集裝箱停留時(shí)間。
漢堡港口倉儲(chǔ)有限公司(HHLA)執(zhí)行委員會(huì)主席AngelaTitzrath在世界人工智能大會(huì)(WAIC)期間聲稱,“推進(jìn)的數(shù)字化正在用其改變物流業(yè)和我們的港口業(yè)務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案為我們提供了許多機(jī)會(huì)來提高碼頭的生產(chǎn)率和容量率。”另外,CTB正在采用類似的技術(shù),在那里傳統(tǒng)的集裝箱堆場(chǎng)和自動(dòng)化貨箱堆場(chǎng)被一起并用。兩個(gè)碼頭已在體驗(yàn)這些技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),因?yàn)榧b箱是基于其預(yù)計(jì)的取貨時(shí)間來儲(chǔ)存的,因此必須減少搬移頻率。
(劉昭青編譯)