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从长荣货柜轮卡关 看智慧航运系统设计
船舶大型化是挑战?还是机会?
[作者 丘燕]   2021年05月03日 星期一 浏览人次: [1501]

近期长荣一艘大型货柜轮卡在苏伊士运河动弹不得,带来的连锁反应,一时之间闹得沸沸扬扬,也让船舶大型化议题又再度浮上台面。


过去数十年,船东为追求规模经济,船舶尺寸疯狂式越来越大,2011年Maersk推出号称Triple E级货柜船 (Economy of scale, Energy efficient and Environmentally improved),可载运超过1万8千个货柜,总船长400米,宽59米,直立起来比法国巴黎铁塔还要高,去年韩国现代也推出当今最大的货柜轮HMM Algeciras,可载运2万4千个货柜。


一时之间,各大航商开始造大船竞赛,即使是今年受到COVID-19影响,港囗装卸量都明显下滑,船公司的大船订单不减反增,显然大型船风潮在未来几年内还不会退烧。


大型货柜船效益大 但操作难度高

大型货柜船确实衍生了许多负面效应,不难想像船舶尺寸越大,使得船舶操纵与避让困难度更高,尤其是要在河道宽度受限的运河中航行(长赐轮宽约60米,苏伊士运河底部宽约120米),只有维持在运河中心才能安全航行,若稍微偏向,船岸间距变小,再加上船速较快,极有可能产生严重岸壁效应,这也是被质疑造成长赐轮搁浅的原因。



图1 : 大船除了存在船舶航行及货物运送等安全隐??外,靠港时也降低码头装卸前後线效率,港囗联外道路也更容易壅塞。(source: evergreen-marine.com)
图1 : 大船除了存在船舶航行及货物运送等安全隐??外,靠港时也降低码头装卸前後线效率,港囗联外道路也更容易壅塞。(source: evergreen-marine.com)

大船除了存在船舶航行及货物运送等安全隐??外,靠港时也降低码头装卸前後线效率,港囗联外道路也更容易壅塞。尤其塞港问题在疫情期间,由於港囗人力短缺,显得更形严重,严重塞港连带使得船期延误,而为保证准班只好加速航行,增加更多燃油消耗,也带来更多CO2排放。


虽然船舶大型化对现行营运模式造成不小冲击,但不可否认,大型船舶仍有许多优点,大船的高经济规模,整体而言在货物运送上可减少碳排(以延吨公里衡量)且新型船舶发动机多具备高燃油效能,可达到节能减碳效果,已有研究指出船舶大型化趋势,是促使全球货柜船队CO2年排放量下降的重要因素之一。或许在不放弃大型船的优点,设法改善它造成的负面影响,才是个长期之计。


如何降低大船的操船风险?如何让船舶能准时靠港,减少船舶在港外等待时间,估计货柜车最隹进港时间?如何让货物从装卸到送达目的地更顺畅?这些问题在当前数位化潮流下,或许可提供解答,航行(或船舶)数位化,利用高度自动化驾驶来降低船上人员操作风险;港囗码头智慧化,优化船舶靠港流程,提升码头拖车与卡车装卸效率,提高物流资讯追踪能见度等,都是当前新兴科技技术可以用来处理船舶大型化衍生的问题。


航行数位化 智能船舶概念兴起

航行数位化,智能船舶(SmartShip)概念由然兴起,智能船舶被定义为拥有涵盖能远端机械诊断、具备视讯连结能力、能进行预测性维护及云储存等应用的船舶。



图2 : 透过在船上建置智慧系统,结合ICT、监控系统、AI等技术,再利用宽频通信能力,在航行过程中持续搜集设备运作情形及航行数据。(source: marine-offshore.bureauveritas.com)
图2 : 透过在船上建置智慧系统,结合ICT、监控系统、AI等技术,再利用宽频通信能力,在航行过程中持续搜集设备运作情形及航行数据。(source: marine-offshore.bureauveritas.com)

透过在船上建置智慧系统,结合ICT、监控系统、AI等技术,再利用宽频通信能力,在航行过程中持续搜集设备运作情形及航行数据,同时搜集从航仪纪录器(VDR)或电子海图(EDCIS)中获取大量数据,包含船速、风速、船舶姿态与舵角等,改善运输与物流效率,也可应用在船难支援、紧急应变与搜救,而若能再加上有效控制航线规划及自主航行的技术,智能无人船舶可能一举改变传统的海上运输模式。


智能无人船舶(或称自驾船MASS)的关键能力在於能够自动感知航行环境,避免碰撞,进而执行自主驾驶,准确抵达目的地,减少人为介入以达到安全操船。当前已有许多叁与者积极投入研发,希??尽快推出能完全自动驾驶的船舶,例如挪威海事设备Kongsberg、芬兰动力系统公司Wartsila、瑞典ABB等公司。


其中Kongsberg提出的YARA Birkeland按规划期程有??在今年下水,将是全球首艘纯电动无人驾驶货轮,计画初期仍由驾驶台船员操控,再逐步进展到完全自主航行。


自驾船的关键技术包括自主操控系统、多重环境感知系统、远距通讯,透过智能数位资讯平台进行资料整合及分析等。以YARA Birkeland为例,运用雷达、光达、摄影机、红外线摄影机等感知系统来侦测远距物体,避免碰撞,通讯能力涵盖海上宽频广播、卫星通讯及GSM等,加上Kongsberg 开发的Kognifai平台,提供数据分析的解决方案。


随着船舶大型化、货物移动速度要求越快的压力下,港囗操作也被迫须导入智慧化。简言之,智慧港囗是导入自动化和各种技术,来提高港囗性能及物流处理效率,诸如荷兰鹿特丹港、德国汉堡港及新加坡港等国际主要港囗,都已经逐步导入各种智慧化工具来协助提升其港囗效率,综观数位发展较快速的国际港囗中,关键技术导入包含有物联网 (IOT)、第五代行动通讯技术(5G)、人工智慧(AI)、区块链(Blockchain)等。


结合AI与IoT 智慧港囗渐成显学

智慧港囗从资讯化、自动化到智慧化的技术趋势中,一是自动化,如何导入自动化设备,再透过机器学习,减少错误决策发生,另一是资料数位化、数位资料交换及智慧化使用数位资料。



图3 : 智慧港囗是导入自动化和各种技术,来提高港囗性能及物流处理效率,关键技术导入包含有物联网(IoT)、第五代行动通讯技术(5G)、人工智慧(AI)、区块链(Blockchain)等。
图3 : 智慧港囗是导入自动化和各种技术,来提高港囗性能及物流处理效率,关键技术导入包含有物联网(IoT)、第五代行动通讯技术(5G)、人工智慧(AI)、区块链(Blockchain)等。

特丹物联网生态系统(IOT-ecosystem)平台为例,汇集所有感测器数据进行分析及给予指令,Axians负责港囗区域硬体设备建置,IBM AI 系统-Watson IoT-则负责处理数据并操作IoT平台。在海侧感测器的分布,沿着鹿特丹港到北海总长共42公里,搜集有关天气、水位、潮汐、洋流、温度、风速风向及能见度等即时动态数据,再整合所有静态基础结构数据资料,透过Watson IoT平台提供港囗当局及客户优化决策,减少等待时间,并更精确有效安排停泊时间来装卸货物。


然而虽有许多可应用的技术,但目前实际应用案例还不多,因为仍有许多问题须被克服,例如5G因具备「高速度」、「低时延」、「多连结」特性,相当适合自动化码头设备需要不间断的联网及高解析影像的串流技术,降低远端指令到动作执行间的延迟,但由於码头存在恶劣环境条件, 且5G需要更多的基地站来传递讯号。


此外,要完成这背後庞大数据交换,船上及港囗的硬软体设备都需建置完备,数据交换的格式及标准需调和一致,更重要的是交换数据资料的意愿。港囗像是一个物流的枢纽中心,整个港囗运作中包含许多利害关系人,只有在所有叁与者都各自数位化其流程後,才可让运作更有效率。


事实上在竞争激烈航运市场,数位化早已成为航运业得以不被淘汰的必要手段。


向来被认为传统产业的航运公司,近年来陆续利用区块链技术开发数位化管理平台,市场上甚至同时推出多个数位化联盟,包括全球航运商业网络(Global Shipping Business Network, GSBN)、数位货柜航运协会(Digital Container Shipping Association, DCSA)等组织,各联盟的发起者积极拉拢供应链上的利害关系人,目的在串起整条物流链,让“货”足迹在运输配送过程中可被追踪。


但区块链技术尚未完全成熟,又具有高复杂的应用性,加上利害关系人众多,以及资料格式及数据传输标准尚未调和,甚至各国港务单位对单据要求也不尽相同等问题,要在在一个全球平台上同步工作,尚有许多待克服的难题。


结语

然而放眼未来,可以想像一个愿景,每艘船跟每个港囗间,像是组成一个国际工作团队,彼此间透过数据和事件交换,安排最隹船舶靠港时间,提高每艘船舶靠港准点率,码头拖车知道何时到港装卸货物,货柜卡车可以准点且立即找到正确柜场位置提领货柜,再整合境内陆上的交通资讯平台,安排货柜车最隹交通路线,让船、货、车流都更顺畅,这将为航运公司、货主、港囗都带来许多好处,面对大型船舶,不再仅考虑船、港或码头边的问题,数据将能使企业做出更有利的决策。


**刊头图(source: suezcanal.gov.eg)


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