האם בינה מלאכותית תשתלט על ניהול הנמל?
מקור לכתבה : AI interview on port management (portdebarcelona.cat)
בינה מלאכותית (AI) כבר מיושמת בנמלים. ולמעשה ישנם מספר פיילוטים אשר לקחו את הרעיון של הפיכת הנמלים לחכמים יותר. בכתבה נברר מה בדיוק נעשה, ומעל לכל, מה עשוי לקרות בעתיד. זאת ע"י שאלות המבהירות מה הבינה המלאכותית חושבת על יישום הבינה המלאכותית בנמלים ובמגזר השילוח.
השאלה הראשונה ששאלנו היא כיצד בינה מלאכותית יכולה לסייע בניהול הנמל. ולהלן מספר כיוונים:
- ניהול תעבורה ימית בזמן אמת על ידי ניתוח נתוני תנועה וחיזוי הביקוש לכלי שיט בנמל נתון שיכולים לטייב את השימוש בשטח נמל ולשפר את תכנון התנועה ותזמון.
- ייעול הטעינה והפריקה על-ידי ניתוח נתונים בזמן אמת וזיהוי הפרעות ועיכובים בתהליכים. ניתוח חיזוי בזמן אמת של ביקוש לטעינה ופריקה, שמסייע בהפחתת העיכובים בעיבוד ואחסון של סחורות.
- תחזוקה חזויה על ידי ניתוח נתונים מחיישנים וציוד הניטור בזמן האמת שיסייעו לצמצם זמני השבתה
- שיפור אבטחת הנמל על ידי ניתוח נתונים מחיישנים ומצלמות אבטחה כדי לזהות איומים פוטנציאליים ולמנוע תאונות.
להלן מספר דוגמאות של שימוש בבינה מלאכותית המיושמת כיום בנמלים:
- נמל רוטרדם משתמש במערכת בינה מלאכותית בשם "פרונטו", שמשתמשת בנתוני חיישנים בכדי לשפר את התכנון והתיאום של טעינה ופריקה של מכולות. מערכת Pronto משתמשת במודלים של למידת מכונה בשביל לחזות את זמן ההגעה של ספינות ואת זמן העיבוד לטעינה ופריקה של מכולות.
- נמל לוס אנג'לס משתמש במערכת בינה מלאכותית בשם "Port Optimizer", אשר משתמשת בנתוני חיישנים וניתוחי חיזוי כדי לשפר את התזמון והתיאום של טעינה ופריקה של מכולות. מערכת ה-Port Optimizer משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות ביקוש ולמטב את התזמון והתיאום של פעולות היציאה.
- נמל סינגפור משתמש במערכת בינה מלאכותית בשם " Maritime Single Window ", שמשתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח ולסווג נתונים ממסמכי משלוח ומכס, ובכך מפחיתה זמני העיבוד ועוזרת לשפר את היעילות בניהול הנמל.
השאלה הבאה הינה: מהם הצעדים הראשונים שנדרשים בנמלים כדי להסתגל לבינה מלאכותית.
- זיהוי תחומים לשיפור, במיוחד יעילות, אוטומציה של ניהול מכולות, אופטימיזציה של נתיבי משלוח, חיזוי ביקוש למטען וזיהוי הונאה הן רק כמה דוגמאות לתחומים שבהם בינה מלאכותית יכולה לסייע.
- הערכת זמינות הנתונים. בינה מלאכותית תלויה בכמות גדולה של נתונים כדי לתפקד. לכן, נמלים צריכים להעריך את זמינות הנתונים ולשקול לשלב מערכות לאיסוף נתונים נוספים במידת הצורך.
- הערכת קיבולת התשתיתית, כגון רוחב הפס של הרשת ואחסון הנתונים, כדי לקבוע אם הם מוכנים לתמוך בצרכים של מערכות AI.
- הקמת צוות AI כדי להוביל את היישום של פרויקטים AI ולהבטיח אינטגרציה נכונה של מערכות.
- הערכת העלויות ואת היתרונות של יישום מערכות AI ולקבוע אם ההשקעה זו כדאית.
בנוסף לנמלים, שאלנו אילו חברות ספנות יישמו מודלים של בינה מלאכותית.
חברת מארסק פיתחה מערכת AI בשם "קפטן פיטר" המשתמשת בנתוני חיישנים ובמודלים של למידת מכונה בכדי לסייע לקפטנים למטב את צריכת הדלק ולהפחית את פליטת הפחמן הדו-חמצני.
CMA CGM פיתחה פלטפורמת בינה מלאכותית בשם "מכולות חכמות" המשתמשת בחיישנים ואלגוריתמים של למידת מכונה לפיקוח על מצב המכולות במהלך ההובלה. כך לקוחות יכולים לעקוב בזמן אמת אחר המיקום, הטמפרטורה, הלחות ופרמטרים אחרים של המוצרים המועברים במכולות.
חברת Hapag-Lloyd החלה להשתמש בבינה מלאכותית במערכת תכנון המסלול הימי שלה. המערכת משתמשת במזג אוויר, במשלוח נתוני תנועה ובדלק כדי למטב את נתיבי האוניות ולהפחית את העלויות של התפעול.
MSC פיתחה פלטפורמת בינה מלאכותית בשם "Safeguard" המשתמשת בנתוני חיישנים ובמודלים של למידת מכונה לפיקוח על בטיחות של הספינה ולמניעת תאונות. הפלטפורמה מספקת גם התראות בזמן אמת על מצבי חירום לצוות ולצוות החוף.
לאחר סקירת היישום של AI בנמלים ומשלחים, ביקשנו לתאר תרחישים עתידיים של השימוש בו בתקופות זמן עתידיות (בשנתיים, 3, 4 ו 5 שנים.)
בעוד שנתיים: AI צפוי להיות יותר בשימוש באוטומציה של משימות שגרתיות בניהול הנמל, מה שיאפשר למפעילי הנמלים להקדיש יותר זמן ומשאבים למשימות בעלות ערך גבוה יותר.
בעוד 3 שנים: AI צפוי לשמש יותר לזיהוי ומניעה של מצבי סיכון, כגון התנגשויות ותאונות בניהול נמל. בתחום הספנות, בינה מלאכותית תשמש יותר לשיפור היעילות של פעולות בים, כגון ניהול צוות ותחזוקה מונעת של ציוד.
בעוד 4 שנים :בינה מלאכותית צפויה להיות יותר בשימוש לניהול שרשרת האספקה במגזר הימי, ותאפשר שקיפות רבה יותר בהובלת הסחורות. בתחום הספנות, בינה מלאכותית תשמש לשיפור הבטיחות בנמלים ובמסופים על ידי זיהוי סיכונים פוטנציאליים ומצבים מסוכנים לפני שהם מתרחשים.
בעוד 5 שנים: צופים כי AI ישמש יותר ויותר לקבלת החלטות אוטונומיות בניהול נמל וספנות, מה שיוביל לפעילות יעילה ומהירה יותר. בתחום הספנות, AI צפוי להיות יותר ויותר בשימוש באוטומציה מלאה של ספינות, מה שיאפשר ניווט אוטונומי וצמצום עלויות התפעול.
השאלה הבאה היא בלתי נמנעת כאשר מדברים על AI: עד כמה מקומות עבודה נמצאים בסכנה?
לשימוש בבינה מלאכותית (AI) בנמלים ובתעשייה הימית בכלל יש פוטנציאל לשפר את היעילות, להפחית עלויות ולשפר את הבטיחות. ולזה, כמובן, עשויה להיות גם השפעה על מקומות עבודה:
חשוב לציין כי בינה מלאכותית לא בהכרח תחליף עובדים, אלא עשויה לשנות את אופי העבודות ולדרוש כישורים וידע שונים. לדוגמה, עובדים עשויים להזדקק לכישורים בניתוח נתונים, תכנות ותחזוקה של מערכות אוטומטיות.
במקרים מסוימים, AI עשויה להפוך משימות מסוימות שבוצעו בעבר על ידי עובדים אנושיים לאוטומטיות, דבר שעשוי להפחית את מספר העובדים הדרושים. לדוגמה, אוטומציה של הטעינה והפריקה של מכולות בנמלים יכולה להפחית את הצורך בכוח אדם.
עם זאת, חשוב גם לציין כי AI יכול ליצור מקומות עבודה חדשים בתחומים כגון פיתוח ותחזוקה של מערכות AI, ניתוח נתונים ותכנות. בנוסף, AI יכולה לשפר את הבטיחות במקום העבודה על ידי הפחתת הצורך במשרות מסוכנות או עם סיכון גבוה.
ולבסוף שאלנו האם באמת אפשרי שמסוף מכולות ינוהל כולו על ידי בינה מלאכותית
בפועל, יש עדיין אתגרים רבים להתגבר עליהם לפני שהוא הופך למציאות.
ניהול מסוף מכולות כרוך במשימות מורכבות רבות הדורשות שילוב של מיומנויות אנושיות וטכנולוגיות. חלק ממשימות אלה כוללות תכנון הטעינה והפריקה של מכולות, ניטור מכונות מסוף, ניהול מלאי ותיאום עם נמלים וחברות ספנות אחרות. בעוד AI יכול להיות שימושי מאוד עבור חלק מהמשימות האלה, כגון תכנון וניטור הטעינה ופריקה של מכולות, יש עדיין משימות רבות הדורשות התערבות אנושית, במיוחד כאשר מתמודדים עם מצבים בלתי צפויים או בעיות טכניות במכונות.
בנוסף, ניהול מסוף מכולות הוא תהליך שיתופי מאוד הכולל בעלי עניין רבים, כולל מפעילי מסופים, משלוחים, יבואנים ויצואנים. בינה מלאכותית יכולה לשפר את היעילות והתיאום בתהליך זה, אבל היא לא יכולה להחליף לחלוטין את שיתוף הפעולה האנושי. ולכן סביר יותר כי AI ישמש כדי להשלים את הכישורים האנושיים בניהול מסוף ולשפר את היעילות והתיאום בתהליך הטיפול במכולות.
לסיכום, למרות שבינה מלאכותית יכולה לשפר באופן משמעותי את ניהול התנועה בנמל, לא סביר שאוטומציה מלאה תהיה אפשרית בטווח הקצר. גישה משולבת המשלבת טכנולוגיה עם התערבות אנושית תהיה הכרחית כדי להשיג ניהול יעיל ויעיל של תעבורת נמל.
