Optimización de viajes basada en datos: la desaparición del silo de datos

Hemos tenido los medios por un tiempo, ahora tenemos el incentivo para aplastar los silos de datos que están frenando la optimización del viaje.

Como niños en el arenero, los propietarios y fletadores se ven obligados a compartir, quizás más de lo que realmente quieren. La OMI y la UE, para empezar, están estableciendo reglas de descarbonización basadas en datos, y los que están en el arenero tienen que responder.

Los gestores de buques y los especialistas en análisis de datos están desarrollando soluciones técnicas para impulsar la transparencia con el objetivo de facilitar la responsabilidad compartida sobre las emisiones de CO2, pero no es una tarea fácil. Gran parte de los detalles de las normas del RCDE UE aún no se han determinado, y la nueva dinámica entre el armador y el fletador resultante del Indicador de intensidad de carbono (CII) de la OMI aún se está desarrollando.

Ha habido intentos de construir mercados de datos, dice Dor Raviv, CTO y cofundador de Orca AI. Sin embargo, diferentes soluciones requieren diferentes elementos de datos. “Debido a la falta de conjuntos de datos de referencia, las tecnologías innovadoras progresan lentamente, lo que hace que los ingenieros y desarrolladores inviertan más tiempo y energía para crear nuevos productos. Para permitir que la industria siga el ritmo, se debe adoptar una nueva perspectiva de apertura en lugar de consolidación”.

Angus Whiston, director de comunicaciones de DeepSea Technologies, dice que todo ha cambiado con la IA. Gradualmente, las compañías navieras están comenzando a ver beneficios reales por primera vez. “Seamos honestos: en los últimos años, ¿cuál ha sido el verdadero beneficio de combinar montones de datos de sensores de alta frecuencia con años de datos meteorológicos, datos AIS, datos de puertos, etc.? Casi sin excepción, el resultado de tales proyectos ha sido una confusión interna a gran escala y cientos de horas desperdiciadas”.

Hablando en una conferencia reciente, Thomas Zanzinger, director ejecutivo de Ocean Technologies Group, advirtió a los participantes que incluso si no estaban al tanto de sus datos, es muy probable que otros lo estén, lo que podría tener consecuencias financieras y de reputación para sus negocios. Señaló que el crecimiento de la conectividad y la proliferación de interfaces de programas de aplicaciones está conectando conjuntos de datos previamente dispares.
Imagen cortesía de DeepSea TechnologiesLos datos son la clave para acciones más inteligentes, pero son difíciles de administrar sin el apoyo de un software, dice Pelle Sommansson, director de producto e inteligencia artificial de ZeroNorth. “Las plataformas que pueden romper los silos existentes y crear una única fuente de verdad serán fundamentales para impulsar las eficiencias que generan un impacto ambiental y comercial inmediato, ya que mejoran la colaboración y otorgan a las partes interesadas de diferentes departamentos acceso a una realidad de datos compartida”.

El vicepresidente ejecutivo de Shipmanager Thome, Claes Eek Thorstensen, destaca que siempre es más fácil usar un solo sistema que atienda de manera integral todos los aspectos del monitoreo y la optimización del rendimiento. Sin embargo, muy pocos sistemas son completos y confiables en todos los aspectos. La adquisición, el procesamiento y el análisis de datos de rendimiento en tiempo real, en combinación con la IA, tienen un potencial significativo, pero los sistemas de optimización del rendimiento aún están madurando.

Parte de esa madurez implica romper los silos de datos creados en sistemas digitales y manuales dispares. Algunos administradores de terceros están desarrollando sus propias soluciones. Thome, por ejemplo, monitorea su flota administrada de forma centralizada, con clasificaciones CII proyectadas dinámicamente en función de factores como la resistencia del casco, el clima, el rendimiento del motor, la velocidad del barco y la utilización de TPM.

Bernhard Schulte Shipmanagement (BSM) está ampliando actualmente su plataforma digital para gestionar el cumplimiento del ETS de la UE en un único panel de control. Anil Jacob, Jefe del Centro de Rendimiento de Flotas de BSM, dice que la optimización de viajes es una de las formas más efectivas de mejorar la eficiencia operativa. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudarán a mejorar los modelos numéricos de predicción meteorológica, y los desarrollos en redes neuronales artificiales mejorarán los modelos de rendimiento para embarcaciones. Esto proporcionará resultados más precisos para diferentes condiciones de carga, velocidades o recortes. “Cuanto más preciso sea el modelo de la embarcación, mejor será el resultado de la optimización del viaje”.

Anil Jacob, Jefe del Centro de Rendimiento de Flotas de BSM, dice que la optimización de viajes es una de las formas más efectivas de mejorar la eficiencia operativa.
Imagen cortesía de BSM

La nueva herramienta CII de NAPA utiliza el gemelo digital de un barco, combinado con datos sobre sus rutas pasadas y actuales y su rendimiento, para predecir su clasificación CII para cada paso por mar. Sin embargo, algunos requisitos varían según el tipo de barco. Por ejemplo, NAPA ha trabajado con INPEX para tener en cuenta la optimización de los transportadores de GNL que se alimentan en parte con gas de evaporación de carga.

Vessel Performance Solutions señala que un buque cisterna LR puede reducir su clasificación CII en un 7 % simplemente corrigiendo la descarga y el calentamiento de la carga. Aunque algunas correcciones tienen un impacto menor, pueden seguir siendo importantes hacia el final del año cuando un fletador quiere mantener la velocidad del barco sin arriesgarse a bajar de rango.

Pero Thomas Hechmann, director de crecimiento de Coach Solutions, dice que el principal cambio relacionado con la optimización de viajes en relación con la implementación de CII no tiene nada que ver con nuevos datos o incluso con más datos. “La mayor preocupación es siempre la información correcta. ¿Puede confiar en que el informe del barco es correcto y cómo valida los datos de manera inteligente para evitar una carga de trabajo masiva para los operadores para la validación manual? Coach es un sistema basado en la nube que puede validar los datos manuales recopilados a bordo. También permite a la empresa utilizar su propio conocimiento operativo y comercial al considerar cualquier factor de optimización.

Las tripulaciones se están beneficiando. METIS Cyberspace Technology dice que su análisis impulsado por IA analiza la eficiencia a bordo y el entorno operativo cambiante, proporcionando al oficial de guardia información y alertas procesables a lo largo de un viaje.

Petter Andersen, SVP Shipping Digital en StormGeo, dice que se necesitan evaluaciones cualitativas por parte de la tripulación, el operador y la empresa de enrutamiento meteorológico para garantizar la seguridad, el ahorro de combustible y la reducción de emisiones. “El aprendizaje automático y la IA pueden mejorar continuamente la forma en que predecimos el efecto de los vientos y las olas en la velocidad del barco. Sin embargo, tener la tecnología adecuada es solo el primer paso”.

Mirando más allá de la tripulación, el propietario y el fletador, Arnaud Dianoux, fundador y director general de Opsealog, pide una democracia de datos. "Definitivamente, existe la necesidad de un mayor intercambio de datos e integración en el sector marítimo, pero también a lo largo de las cadenas de suministro en general", dice. “También es necesario que exista una mayor colaboración entre los diferentes proveedores de soluciones digitales que actúan como proveedores para un barco o una empresa determinada, para garantizar una integración de datos perfecta. Ninguna solución digital única puede lograrlo todo, por lo que, en lugar de buscar una bala de plata, el envío debe apuntar a crear un ecosistema digital”.

Parece que una nueva multitud acaba de saltar al arenero.

Imagen cortesía de Napa