Proyecto ETA Prediction & Emissions API

22 julio, 2024

Resumen:

Según un estudio reciente, más de un tercio del tiempo que pasan los buques portacontenedores en puerto se dedica a maniobras de entrada y salida, atraque, desatraque y espera de servicios portuarios. El tiempo restante se corresponde con los procesos de carga y descarga propiamente dichos. Entre los factores que influyen en la llegada puntual del buque a puerto figuran la disponibilidad de atraque, las condiciones oceánicas o la disponibilidad de los servicios, entre otros.

La eficiencia de las escalas depende, por tanto, de que las Autoridades Portuarias, las terminales, las navieras y, en definitiva, todos los agentes involucrados se mantengan informados y reciban las actualizaciones de información oportunas, especialmente durante las últimas horas previas al inicio de un movimiento de entrada o salida de puerto. Para ello, se requiere una mayor transparencia, un intercambio de datos más eficaz entre los agentes que cooperan y soluciones inteligentes que apoyen los distintos procesos.

En ese sentido, la Autoridad Portuaria de la Bahía de Algeciras (APBA) establece como su misión estratégica de innovación alcanzar el concepto de Puerto de Algeciras de Última Generación. Un objetivo aspiracional que pasa por implantar una plataforma digital avanzada de orquestación portuaria que aporte visibilidad en tiempo real y una mayor predictibilidad operativa, entre otras funciones. Todo ello, con el objetivo de mejorar la competitividad y sincronización de las operaciones logístico-portuarias para ofrecer un servicio de calidad diferencial.

Partiendo de esta situación, y con el firme compromiso con la excelencia operativa, la APBA ha colaborado con Awake.AI, start-up finlandesa especializada en soluciones de Inteligencia Artificial (IA) para el negocio marítimo, y SafetyTech Accelerator, el acelerador tecnológico de Lloyd’s Register para el desarrollo de una Prueba de Concepto (PoC), denominada “ETA Prediction & Emissions API”.

El objetivo de este proyecto, llevado a cabo durante el primer semestre de 2024, se ha centrado en analizar cómo las predicciones precisas y fiables de la Hora Estimada de Llegada (ETA), mediante algoritmos de IA y datos AIS, a medida que los buques anuncian su aproximación al Puerto de Algeciras, podrían fomentar las llegadas Just-in-Time (JiT), optimizando la planificación de las escalas y mejorando la eficiencia operativa general.

Awake.AI personalizó su plataforma SaaS para la APBA, mediante el desarrollo de servicios de análisis personalizados de computación en la nube, para proporcionar vía APIs, un conocimiento de la situación en tiempo real y funciones de apoyo a la toma de decisiones para las escalas previstas en el Puerto de Algeciras. Concretamente:

1. Actualizaciones continuas de ETA para los buques con previsión de escala en el Puerto de Algeciras.
2. Emisiones de CO2 estimadas para el tiempo de navegación restante de las escalas previstas.
3. Informes analíticos semanales automatizados sobre el uso detallado de las zonas portuarias y las estimaciones de emisiones relacionadas.
4. Indicadores clave de rendimiento para identificar las zonas y las escalas con mayor potencial de optimización y la cuantificación de dichos ahorros.

La APBA se encargó de explotar dichos datos, mediante la creación de un cuadro de mando integral, para el seguimiento del tráfico de buques. La creación de este cuadro de mando requirió la integración de datos de diferentes sistemas digitales de la propia Autoridad Portuaria, como su Port Management System (PMS), y se desplegaron diferentes funcionalidades para:

1. Realizar un seguimiento, en tiempo real, de las escalas previstas.
2. Identificar las llegadas a tiempo, tempranas o tardías, así como los comportamientos de los casos con tiempos de espera.
3. Analizar los perfiles de velocidad y los patrones de la navegación marítima de aproximación a aguas del Estrecho de Gibraltar.
4. Elaborar indicadores clave de rendimiento (KPIs) con los que evaluar las desviaciones de las previsiones de ETA, según el calendario, en función de las instalaciones operativas, el tipo de buque y otros parámetros.

Los resultados obtenidos han permitido comprender cómo este tipo de soluciones podría adaptarse al caso particular del Puerto de Algeciras, abarcando varias categorías de tráfico portuario, y cómo gestionar las predicciones globales de llegada de buques durante la navegación marítima. Todo ello, para, en el futuro, seguir apoyando la toma de decisiones operativas con el fin de fomentar llegadas JIT, minimizando así los tiempos de espera y las emisiones.

Innovación del proyecto:

• Utilización de datos AIS históricos y datos en tiempo real, en combinación con algoritmos de IA, para asistir y mejorar la toma de decisiones relativa a la gestión de las llegadas de buques.
• Explotar los datos de ETAs y sus metadatos para desarrollar, a través de diferentes KPIs y cuadros de mando, capacidades de analítica avanzada y Business Intelligence (BI).

Productos del proeycto:

• Cuadro de Mando de BI para el seguimiento pormenorizado del tráfico de buques en el Puerto de Algeciras, así como para la monitorización de diferentes indicadores clave del rendimiento de la navegación marítima de dichos buques.

Usabilidad/aplicación:

• El futurible producto podría servir como herramienta de apoyo a la planificación de las maniobras de buques esperadas en el Puerto de Algeciras, de manera que se permita optimizar la prestación de servicios.
• Por otro lado, la solución podría complementar las herramientas Port Collaborative Decision Making, implementadas en la APBA, para apoyar la optimización de las escalas portuarias siguiendo un modelo JiT.
• Asimismo, la solución podría aportar un mayor conocimiento del comportamiento de la navegación marítima de los diferentes tráficos portuarios, en su aproximación a las aguas del Estrecho de Gibraltar.