Como la Inteligencia Artificial está cambiando la Industria Marítima

        Cómo la Inteligencia Artificial está cambiando                                    a la Industria Marítima

La presencia de la IA en el sector logístico ha sido cada vez más visible en los últimos años. Al igual que en el caso de la manufactura, el potencial de la inteligencia artificial en este campo es impresionante. Las soluciones basadas en inteligencia artificial pueden agilizar el transporte terrestre, pero también encuentran aplicación utilitaria en el sector marítimo.

El envío de mercancías es un aspecto fundamental de la economía globalizada y las crecientes expectativas de los clientes en todo el mundo exigen una optimización constante en este campo. En pocas palabras, la IA está cambiando la faz de la industria marítima de tres maneras particulares:

1. proporcionando autonomía parcial a las unidades automatizadas,

2. evaluando procesos y optimizándolos, y

3. pronosticando tendencias futuras.

Aprovechar estas tres oportunidades es una forma de superar a la competencia y alcanzar objetivos de sostenibilidad.

Casos de uso de IA en el sector marítimo

Desde la previsión hasta la automatización de equipos: las aplicaciones de la IA en el sector del transporte marítimo son enormes. Echemos un vistazo más de cerca a cómo la IA está revolucionando la industria marítima en función de casos de uso particulares.

Planificación del envío de contenedores: programación predictiva

El análisis predictivo permite a las compañías navieras optimizar la programación de sus buques. Utilizan los datos de escalas portuarias, tales como destino, hora de arribo, ruta y duración del viaje, proporcionados por los sistemas de la comunidad portuaria para gestionar sus propios viajes de la manera más eficiente. Utilizando los datos sobre el tráfico de buques, los transportistas programan y reprograman las llegadas para evitar demoras y periodos de inactividad. El aprendizaje automático les ayuda a afrontar los escenarios imprevistos causados por emergencias y cambios de ruta forzados. Dado que las predicciones de programación de buques dependen de muchas variables de entrada, la mejor manera de manejarlos es con Conocimiento Automatizado o ML por sus siglas en inglés, al contrario de los algoritmos tradicionales que dependen de reglas.

El modelado predictivo permite optimizar la producción y la distribución a través de mejoras en el rendimiento, la calidad, la seguridad y el rendimiento per se. La implementación personalizada de extremo a extremo de una solución que interpreta datos proporciona visualización y permite acciones automatizadas personalizadas para optimizar la logística y las redes de cadena de suministro, resultando esencial para llevar la Gestión de la Cadena de Suministros - SCM al siguiente nivel.

Planificación de viajes y previsión de rutas

La previsión de rutas basada en datos en tiempo real permite a las empresas optimizar sus rutas en función de variables como el clima y reaccionar ante eventos inesperados. El incidente del Ever Given ocurrido en 2021 bloqueando el tránsito en el Canal de Suez, ha demostrado cuán críticos son estos modelos de pronóstico para el sector marítimo: con la ruta de transporte marítimo más frecuentada completamente bloqueada, las compañías navieras tuvieron que improvisar, buscando las rutas alternativas más cortas y efectivas en el tiempo. La tecnología de inteligencia artificial podría haber proporcionado estimaciones más rápidas. El congestionamiento de buques que transitan el Canal de Panamá causando grandes demoras entre Agosto y Septiembre de 2023 es otro caso en el cual los algoritmos de IA pueden proporcionar soluciones operacionales para agilizar el tránsito.

Para crear la ruta optimizada, los algoritmos de IA deben considerar las variables cambiantes, incluida la frecuencia de las olas, las mareas y los vientos. Con un número significativamente reducido de buques navegando a nivel mundial, las capacidades de recopilación de datos han disminuido, lo que ha resultado en pronósticos menos exactos.

Eso ha hecho que la industria reconsidere sus métodos de recopilación de datos. Depender de los buques no es la estrategia más eficaz para recopilar datos; por otro lado, los satélites, que son una fuente de datos relativamente estable, aún no proporcionan una alta precisión. Mejorar manteniendo la afluencia de datos independiente de las fluctuaciones del mercado es posible con boyas de datos marítimos y boyas virtuales que se están volviendo cada vez más comunes a nivel mundial.

Optimización del consumo de combustible y reducción de emisiones

El transporte terrestre es responsable de la mayor cantidad de emisiones de CO2 en el sector logístico, pero la proporción del transporte marítimo ha aumentado exponencialmente en las últimas décadas. Teniendo en cuenta el crecimiento dinámico del comercio electrónico, la demanda de transporte marítimo mundial tiende a aumentar; por tanto, necesitamos soluciones de inteligencia artificial que faciliten la reducción de la huella de carbono de los buques, así como la previsión de rutas que involucren reducción del consumo de combustible. Además de reducir las emisiones, pueden ayudar a los transportistas a reducir su impacto contaminante. Para lograr estos objetivos, muchas empresas navieras migran de estructuras de cadena de suministro lineales a circulares utilizando inteligencia artificial.

Buques autónomos y operaciones portuarias

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden generar movimientos de la maquinaria automatizada, permitiendo una autonomía parcial de unidades como buques y puertos. Eso los hace menos susceptibles a errores humanos y reduce la demanda de fuerza laboral, lo que como resultado tiende a reducir costos. Los procesos de carga automatizados también son más rápidos, lo que permite a los transportistas ahorrar un tiempo precioso. Las navieras pueden automatizar los vehículos portacontenedores, grúas y otros elementos que gestionan las operaciones de carga y descarga.

Los vehículos automatizados son un trampolín para todo el sector logístico y la industria marítima no es una excepción. Los puertos de todo el mundo ya han comenzado a utilizar dichos equipos dentro de sus instalaciones para carga y descarga, también para distribuir los contenedores o carga multimodal de manera más efectiva. China es un precursor de estos cambios. Según el informe de conducción automatizada portuaria 2021 de ReportLinker, se espera que ese país introduzca hasta 7000 camiones portacontenedores autónomos en sus puertos para el año 2025.

Dado que las condiciones en los puertos son bastante estables, automatizar los vehículos autónomos es relativamente fácil. A diferencia de las vías terrestres habituales, en los puertos no hay tráfico impredecible. Al mismo tiempo, en condiciones tan controladas, las soluciones de visión por computadora que alimentan los vehículos automatizados tratan con un conjunto limitado de elementos predecibles, lo que acelera los procesos de aprendizaje automático.

El transporte marítimo autónomo es otro campo en rápido desarrollo en este contexto. Los sistemas autónomos de control de buques reducen la probabilidad de error humano, la causa más común de alertas de seguridad y accidentes. Con los datos meteorológicos, oceanográficos, satelitales y de sensores de proximidad, las máquinas autoconscientes manejan la navegación y apoyan a la tripulación del buque en la toma de decisiones.

Mantenimiento predictivo

Al igual que en el caso de la industria manufacturera, las compañías navieras y las empresas de gestión portuaria utilizan algoritmos de aprendizaje automático para la gestión del mantenimiento predictivo. La IA les permite identificar problemas en la maquinaria antes de que estos se agraven, provoquen tiempos de inactividad y afecten toda la cadena de suministro.

El mantenimiento predictivo es crucial para los propios buques motivado a la naturaleza dinámica de la industria naviera. La ruta de envío estándar Asia-Europa a través del Canal de Panamá demora al menos 22 días y, durante este tiempo, el acceso al soporte de mantenimiento puede ser limitado. El mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial puede identificar los problemas antes del lanzamiento de la ruta, ahorrando gastos a la compañía naviera. El mantenimiento programado periódicamente no resulta ser un método eficaz para que sistemas tan grandes estén sujetos a inspección. La inteligencia artificial permite a los transportistas reaccionar a tiempo en lugar de depender de las medidas preventivas tradicionales y, por tanto, prolongar la vida útil de la máquinaria, equipos y sistemas a bordo de los buques de su flota.

Publicación original  AI in Maritime Industry: How Artificial Intelligence Solutions Benefit the Shipping Sector

DOROTA OWCZAREK - MARCH 13, 2022 NEXOCODE