これはCOMPIT 2016の私のレビューに私の3番目と最後の投稿です。 以前の投稿の場合は、リンクをクリックします。
ビルド済み: COMPIT 2016 レビュー (ポスト 1/3)
クラウドの使用 (最後) : COMPIT 2016 レビュー (ポスト 2/3)
COMPIT 2016は間違いなく彼らがそれを呼び出さなかった場合でも、ビッグデータに関連するプレゼンテーションの巨大な存在を持っていました。 以下は、ビッグデータに触れたプレゼンテーションのほんの一部です:
- 自律型COLREGs準拠船舶ナビゲーション:ブリッジシミュレータと無人船舶の課題と機会を使用
- VISIR:船舶ルート最適化のためのフリー・オープンソースモデル
- AIS データに基づくポート ETA 予測
- 出荷におけるビッグデータ – 課題と機会
- 論文:初期段階設計における人的要因を理解するための複数の基準を用いたファジィ論理単一目標最適化
- 詳細な天候と性能モニタリングに基づく高度な航海支援システム
- ビッグデータと(内陸)出荷:強い未来への賢明な貢献
ビッグデータが何であるかを説明するつもりはありませんが、少なくとも全員が高いレベルでそれを理解しているという点に到達しています。 ビッグデータを活用し、膨大な情報を実地情報に変換する方法は、難しい部分です。 COMPIT 2016 で議論されたビッグ データに関連するいくつかのテーマがありました。
- IoT – モノのインターネット
- 環境条件
- スマート船
- 造船・海運業界におけるビッグデータの課題
1. IoT – モノのインターネット
IoTから大量のデータを含むIoTについて多くの論文が語った。 IoTが現在、私たちの「ビッグデータ」の問題の原因であるか、多くの問題であり、さらに大きなデータに貢献することは驚くべきことではありません。
IoTが船舶のメンテナンスを10%以上削減する方法について話し合いました。 すべての情報を送信する必要はないことを指摘した良いプレゼンテーションがありました。 私たちがそれを感じるからといって、それを送信/共有する必要があるわけではありません。 ストレージの制約、帯域幅のコスト、システムの待ち時間の増加、追加処理、ノイズ対信号比など、不要な情報を送信したくない理由はいくつかあります。 一部の戦略は、単に感覚されたデータの変更を転送すること、またはしきい値に達した場合にだけ転送することです。 著者らは、情報を処理してアクションを実行できる単一または複数のエンドポイントの近くでサブシステムの利点について議論し、分析とログ情報のために中央ハブに決定を戻すだけです。 これにより、中央ハブへのメインのインターネットパイプが遮断されていても、サブシステムは機能し続けます。
2. 環境条件
私は船のルーティングに関する課題に精通していませんが、1つのプレゼンテーションが私に考えさせられました。 彼らは、流れなどの気象条件を取り、時間や燃料消費量に基づいてルートを最適化しています。
天気は、私たちが収集するデータへの明白な入力であり、他の業界が空の旅など行うのと同じことです。 しかし、船の性能に影響を与える他の環境要因があります。 その一例が、時間の経過とともに蓄積される船の汚れである。 ビッグデータを使用すると、不要な増加を取り除く時期を判断できます。 以前の結果を使用して、反汚れ塗料を再適用する時期を判断することもできます。
3. スマート船
船の実際の性能を決定するために使用され始めているデータの協調的に調達されたセットがあることを聞いて興味深かったです。 論文の1つからの引用は次のとおりです。
内陸輸送の歴史の中で初めて、燃料消費量は、キールクリアランス、貨物負荷および他の指標の下で、連続的に、まっすぐに処理された基準で、関連する他のパラメータに対して監視されています。
この情報を記録し、船のプロファイルに関連付けることができることは、私たちの業界全体にとって大きなものです。 私たちは今、私たちの分析で他の船からの情報を使用し、我々は同様の船のプロファイルとルートのためのパフォーマンスの同じ範囲にあるかどうかを確認するために、私たちの船に結果を比較することができます。 さらに、この情報により、飛行機が天候上のルートや他の飛行機からの以前の飛行データを変更するのと同じように、性能を最適化するために船舶や貨物を調整することができます。 パフォーマンスは、異なる船の所有者に異なることを意味することができます。 例えば、時間単位の性能を測定する人もいれば、時間と燃料の組み合わせを使用する人もいれば、容器の寿命を最大限にするために容器のストレスを見る人もいます。
4. 造船・海運業界におけるビッグデータの課題
現実に戻らなければ、ビッグデータについて本当に話すことはできません。 メリットと機会は大きいのに、まだ課題があります。
クローズドシステム
今日の船でも、私たちは多くの情報をキャプチャします。 今日の環境の難しさは、このキャプチャされたデータに外部システムからアクセスできないということです。 船内には多くのサブシステムがあり、それぞれが特定の資産と環境要因を監視する必要があります。 しかし、彼らはほとんど閉じたシステムなので、本当にすべてのインターネットを持っていません。 また、キャプチャされるデータは、あまり高品質ではありません。 その理由は、一部のシステムでは非常に高い精度を必要としないため、このシステムの機能に影響を与えないため、より低い品質のデータを選択できる場合があります。
また、データを検出するが、その情報を外部に公開しないサイバーフィジカルシステムもあります。 例としては、トルク制御システムを備えたウィンチがあります。
人間の報告
人間はビッグデータを扱う際にも課題となる。 船の運航に関する報告の多くは人間によって行われ、その人がデータを分類する方法に依存しています。 たとえば、5人に現在の海の状態を尋ねると、さまざまな答えが得られます。 データ内のエラーや不整合は問題なく、ビッグ データの方法論でこれらの不整合を処理できるものもあります。しかし、ある点は、彼女が真実を話すと、何らかの規制に違反している場合、金銭的な影響を及ぼす可能性があるため、オペレータが単に嘘をつくと言われました。
船舶の所在地の監視
船の現在の場所を決定することは、スマート ポートだけでなく、他の多くの利点に大きな利点を持つことができます。 GPSは、あなたの位置を記録するために使用することができますが、外部の世界にあなたの位置を送信しません。 課題は、ほぼリアルタイムで船のあなたの現在の場所を送信することは非常に困難です。 AISやVTSなど様々な技術がありますが、組み合わせても、ほぼリアルタイムで情報を活用するために必要な情報をキャプチャしません。
次に、より多くの課題を示すプレゼンテーションの表を示します。
閉会のコメント
ビッグデータが私たちの業界で研究され、実装されているのを見るのは良いことです。 すでに多くのデータがキャプチャされています。しかし、標準やオープン・システムの不足により、多くのデータがキャプチャされず、全体的なビューで分析されていません。
今後数年間で、いくつかの標準が作成されると思われます(うまくいけば、あまりにも多くのJではなく)、より多くのIoTデバイスが作成されます。 これにより、より忠実度の高い情報を感知し、転送することができ、造船や出荷のビジネスを改善します。