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從長榮貨櫃輪卡關 看智慧航運系統設計
船舶大型化是挑戰?還是機會?
[作者 丘燕]   2021年05月03日 星期一 瀏覽人次: [741]

近期長榮一艘大型貨櫃輪卡在蘇伊士運河動彈不得,帶來的連鎖反應,一時之間鬧得沸沸揚揚,也讓船舶大型化議題又再度浮上檯面。


過去數十年,船東為追求規模經濟,船舶尺寸瘋狂式越來越大,2011年Maersk推出號稱Triple E級貨櫃船 (Economy of scale, Energy efficient and Environmentally improved),可載運超過1萬8千個貨櫃,總船長400米,寬59米,直立起來比法國巴黎鐵塔還要高,去年韓國現代也推出當今最大的貨櫃輪HMM Algeciras,可載運2萬4千個貨櫃。


一時之間,各大航商開始造大船競賽,即使是今年受到COVID-19影響,港口裝卸量都明顯下滑,船公司的大船訂單不減反增,顯然大型船風潮在未來幾年內還不會退燒。


大型貨櫃船效益大 但操作難度高

大型貨櫃船確實衍生了許多負面效應,不難想像船舶尺寸越大,使得船舶操縱與避讓困難度更高,尤其是要在河道寬度受限的運河中航行(長賜輪寬約60米,蘇伊士運河底部寬約120米),只有維持在運河中心才能安全航行,若稍微偏向,船岸間距變小,再加上船速較快,極有可能產生嚴重岸壁效應,這也是被質疑造成長賜輪擱淺的原因。



圖1 : 大船除了存在船舶航行及貨物運送等安全隱憂外,靠港時也降低碼頭裝卸前後線效率,港口聯外道路也更容易壅塞。(source: evergreen-marine.com)
圖1 : 大船除了存在船舶航行及貨物運送等安全隱憂外,靠港時也降低碼頭裝卸前後線效率,港口聯外道路也更容易壅塞。(source: evergreen-marine.com)

大船除了存在船舶航行及貨物運送等安全隱憂外,靠港時也降低碼頭裝卸前後線效率,港口聯外道路也更容易壅塞。尤其塞港問題在疫情期間,由於港口人力短缺,顯得更形嚴重,嚴重塞港連帶使得船期延誤,而為保證準班只好加速航行,增加更多燃油消耗,也帶來更多CO2排放。


雖然船舶大型化對現行營運模式造成不小衝擊,但不可否認,大型船舶仍有許多優點,大船的高經濟規模,整體而言在貨物運送上可減少碳排(以延噸公里衡量)且新型船舶發動機多具備高燃油效能,可達到節能減碳效果,已有研究指出船舶大型化趨勢,是促使全球貨櫃船隊CO2年排放量下降的重要因素之一。或許在不放棄大型船的優點,設法改善它造成的負面影響,才是個長期之計。


如何降低大船的操船風險?如何讓船舶能準時靠港,減少船舶在港外等待時間,估計貨櫃車最佳進港時間?如何讓貨物從裝卸到送達目的地更順暢?這些問題在當前數位化潮流下,或許可提供解答,航行(或船舶)數位化,利用高度自動化駕駛來降低船上人員操作風險;港口碼頭智慧化,優化船舶靠港流程,提升碼頭拖車與卡車裝卸效率,提高物流資訊追蹤能見度等,都是當前新興科技技術可以用來處理船舶大型化衍生的問題。


航行數位化 智能船舶概念興起

航行數位化,智能船舶(SmartShip)概念由然興起,智能船舶被定義為擁有涵蓋能遠端機械診斷、具備視訊連結能力、能進行預測性維護及雲儲存等應用的船舶。



圖2 : 透過在船上建置智慧系統,結合ICT、監控系統、AI等技術,再利用寬頻通信能力,在航行過程中持續蒐集設備運作情形及航行數據。(source: marine-offshore.bureauveritas.com)
圖2 : 透過在船上建置智慧系統,結合ICT、監控系統、AI等技術,再利用寬頻通信能力,在航行過程中持續蒐集設備運作情形及航行數據。(source: marine-offshore.bureauveritas.com)

透過在船上建置智慧系統,結合ICT、監控系統、AI等技術,再利用寬頻通信能力,在航行過程中持續蒐集設備運作情形及航行數據,同時蒐集從航儀紀錄器(VDR)或電子海圖(EDCIS)中獲取大量數據,包含船速、風速、船舶姿態與舵角等,改善運輸與物流效率,也可應用在船難支援、緊急應變與搜救,而若能再加上有效控制航線規劃及自主航行的技術,智能無人船舶可能一舉改變傳統的海上運輸模式。


智能無人船舶(或稱自駕船MASS)的關鍵能力在於能夠自動感知航行環境,避免碰撞,進而執行自主駕駛,準確抵達目的地,減少人為介入以達到安全操船。當前已有許多參與者積極投入研發,希望盡快推出能完全自動駕駛的船舶,例如挪威海事設備Kongsberg、芬蘭動力系統公司Wartsila、瑞典ABB等公司。


其中Kongsberg提出的YARA Birkeland按規劃期程有望在今年下水,將是全球首艘純電動無人駕駛貨輪,計畫初期仍由駕駛台船員操控,再逐步進展到完全自主航行。


自駕船的關鍵技術包括自主操控系統、多重環境感知系統、遠距通訊,透過智能數位資訊平台進行資料整合及分析等。以YARA Birkeland為例,運用雷達、光達、攝影機、紅外線攝影機等感知系統來偵測遠距物體,避免碰撞,通訊能力涵蓋海上寬頻廣播、衛星通訊及GSM等,加上Kongsberg 開發的Kognifai平台,提供數據分析的解決方案。


隨著船舶大型化、貨物移動速度要求越快的壓力下,港口操作也被迫須導入智慧化。簡言之,智慧港口是導入自動化和各種技術,來提高港口性能及物流處理效率,諸如荷蘭鹿特丹港、德國漢堡港及新加坡港等國際主要港口,都已經逐步導入各種智慧化工具來協助提升其港口效率,綜觀數位發展較快速的國際港口中,關鍵技術導入包含有物聯網 (IOT)、第五代行動通訊技術(5G)、人工智慧(AI)、區塊鏈(Blockchain)等。


結合AI與IoT 智慧港口漸成顯學

智慧港口從資訊化、自動化到智慧化的技術趨勢中,一是自動化,如何導入自動化設備,再透過機器學習,減少錯誤決策發生,另一是資料數位化、數位資料交換及智慧化使用數位資料。



圖3 : 智慧港口是導入自動化和各種技術,來提高港口性能及物流處理效率,關鍵技術導入包含有物聯網(IoT)、第五代行動通訊技術(5G)、人工智慧(AI)、區塊鏈(Blockchain)等。
圖3 : 智慧港口是導入自動化和各種技術,來提高港口性能及物流處理效率,關鍵技術導入包含有物聯網(IoT)、第五代行動通訊技術(5G)、人工智慧(AI)、區塊鏈(Blockchain)等。

特丹物聯網生態系統(IOT-ecosystem)平台為例,彙集所有感測器數據進行分析及給予指令,Axians負責港口區域硬體設備建置,IBM AI 系統-Watson IoT-則負責處理數據並操作IoT平台。在海側感測器的分佈,沿著鹿特丹港到北海總長共42公里,蒐集有關天氣、水位、潮汐、洋流、溫度、風速風向及能見度等即時動態數據,再整合所有靜態基礎結構數據資料,透過Watson IoT平台提供港口當局及客戶優化決策,減少等待時間,並更精確有效安排停泊時間來裝卸貨物。


然而雖有許多可應用的技術,但目前實際應用案例還不多,因為仍有許多問題須被克服,例如5G因具備「高速度」、「低時延」、「多連結」特性,相當適合自動化碼頭設備需要不間斷的聯網及高解析影像的串流技術,降低遠端指令到動作執行間的延遲,但由於碼頭存在惡劣環境條件, 且5G需要更多的基地站來傳遞訊號。


此外,要完成這背後龐大數據交換,船上及港口的硬軟體設備都需建置完備,數據交換的格式及標準需調和一致,更重要的是交換數據資料的意願。港口像是一個物流的樞紐中心,整個港口運作中包含許多利害關係人,只有在所有參與者都各自數位化其流程後,才可讓運作更有效率。


事實上在競爭激烈航運市場,數位化早已成為航運業得以不被淘汰的必要手段。


向來被認為傳統產業的航運公司,近年來陸續利用區塊鏈技術開發數位化管理平台,市場上甚至同時推出多個數位化聯盟,包括全球航運商業網絡(Global Shipping Business Network, GSBN)、數位貨櫃航運協會(Digital Container Shipping Association, DCSA)等組織,各聯盟的發起者積極拉攏供應鏈上的利害關係人,目的在串起整條物流鏈,讓“貨”足跡在運輸配送過程中可被追蹤。


但區塊鏈技術尚未完全成熟,又具有高複雜的應用性,加上利害關係人眾多,以及資料格式及數據傳輸標準尚未調和,甚至各國港務單位對單據要求也不盡相同等問題,要在在一個全球平台上同步工作,尚有許多待克服的難題。


結語

然而放眼未來,可以想像一個願景,每艘船跟每個港口間,像是組成一個國際工作團隊,彼此間透過數據和事件交換,安排最佳船舶靠港時間,提高每艘船舶靠港準點率,碼頭拖車知道何時到港裝卸貨物,貨櫃卡車可以準點且立即找到正確櫃場位置提領貨櫃,再整合境內陸上的交通資訊平台,安排貨櫃車最佳交通路線,讓船、貨、車流都更順暢,這將為航運公司、貨主、港口都帶來許多好處,面對大型船舶,不再僅考慮船、港或碼頭邊的問題,數據將能使企業做出更有利的決策。


**刊頭圖(source: suezcanal.gov.eg)


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