AI Spotlight
Mejorando las operaciones de terminal con aprendizaje de máquina
Descubra cómo la aplicación del aprendizaje de máquina (ML, Machine Learning) mejora la eficiencia operacional en las operaciones de las terminales de contenedores. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos, los algoritmos de ML proporcionan información que permite mejorar la toma de decisiones y la optimización de procesos.
Beneficios clave
- Mayor precisión: El aprendizaje de máquina mejora significativamente la precisión de los modos de transporte de contenedores y los tiempos de permanencia.
- Eficiencia operacional: Agiliza las operaciones de la terminal optimizando la colocación de los contenedores.
- Ahorro de costos: Reduce los costos operacionales gracias a un menor número de “rehandles” y a un uso más eficiente de los recursos.
Caso de uso
Descripción
- En una terminal marítima de contenedores, se llevó a cabo un proyecto de evaluación con ML. Se centró en mejorar la optimización y los resultados operacionales, utilizando algoritmos desarrollados para otras industrias. El estudio consistió en analizar un conjunto de datos de un millón de contenedores, identificando variables clave para construir modelos ML que mejoren la eficiencia operacional. Conocer los tiempos de permanencia y los medios de salida de los contenedores es crucial, ya que ayuda a optimizar la utilización del espacio y la planificación operacional, lo que se traduce en un funcionamiento más fluido de las terminales.
- El modelo ayuda a predecir cuánto tiempo permanecerá un contenedor en la terminal y su siguiente medio de transporte. La gestión eficiente de estos aspectos facilita el funcionamiento de las terminales, reduce la congestión y mejora la asignación de recursos, mejorando el rendimiento global de las terminales y su rentabilidad.
Cómo se hace
- El ML en las operaciones de terminales es como un jugador de ajedrez muy hábil que puede predecir numerosas jugadas futuras. Analiza los movimientos de contenedores y datos operacionales pasados para tomar decisiones inteligentes sobre la colocación y movimientos futuros de los contenedores.
¿SabíaS qué?
- La implementación de ML en las operaciones de las terminales permitió aumentar la precisión de las estimaciones de un 62,9% a un 83,6%, lo que supone una mejora significativa de la eficiencia operacional.
- Este enfoque tiene el potencial de ahorrar a las grandes terminales de contenedores importantes cantidades anuales en costos operacionales.