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船队在线航运大数据知识点

来源: 发布时间:2022年05月04日

罗马是一下建成的吗?做大数据不是三两年就能够做成的一件事情,因为它是需要一个土壤和基础的。比如说我们港口、航运业的数据规范性、一致性、数据共享程度都不高的话,大数据是很难发展起来的。较早去实践大数据的都是些什么样的行业呢?是一些没有实物商品和线下服务的领域。比如,金融行业大部分交易都在网上的信息系统中完成,数据的规范性和准确性都有良好的保障,所以能先发展大数据;还有出版行业、媒体、手机app这些行业,用户的消费可以虚拟提供,还可以在提供服务时采集用户数据,比如看视频的网站可以分析用户喜欢什么内容,手机app市场可以分析每个软件的用户年龄结构等。航运相关的大数据服务。船队在线航运大数据知识点

数据维度和数据质量是与时俱进的,不同时代对数据的维度要求也不相同。因此,谈不上数据的完整性以及准确性。针对不同应用场景,需要不同的数据维度,还需要不同的数据精度和颗粒度。在没有应用场景之前,数据不可能自发产生,谁也不可能预先知道需要什么样的数据、用什么工具采集数据。所以,航运大数据不可能进行规划,是在实践中不断产生并与用户进行不间断的进化和相互塑造的。脱离场景谈数据的完整性、准确性、即时性和一致性没有意义。智慧航运大数据分析船队在线HiFLeet航运大数据服务。

航运大数据的分析挖掘方法:从海量但是并不完善的数据中,切实提取出具有隐含意味的,但具有潜在价值的信息,就是数据挖掘的过程。数据挖掘的方法主要包含分类思想、统计思想、数据关联、可视化分析、迭代与逼近等具体环节。①分类统计。如浮态与油耗、载况与功率等参数间的函数关系与信息。②关联分析。如船舶航行进程中,吃水数据以及波浪数据的综合性关联,与此同时,海况波浪参数和相舶失速以及相舶运动参数相关联等。⑤可视化分析。利用数据发掘和可视化两种技术相融合,将抽象的数据转化成为可视化的语言,方便后续实现知识和信息的升级处理。④迭代与逼近。这一技术主要是通过时间连续性监测的数据对挖掘到的数据进行多次迭代与分析,实现逐步逼近结果的目标。

平台化聚焦于虚实一致化。平台化的过程中,现实世界中的港航货物运输、装卸操作和业务程序都以数据形式被放到了虚拟的信息化世界之中,而其具体表现形式可能是航运电子商务平台或港航数字孪生。这就带来了一个不可回避的问题,那就是如何确保虛拟世界和现实世界的一致性,即虚实一致性。如果线上虚拟世界的数据与现实情况不一致,就失去了平台化的意义。例如,虽然区块链上保管了提单信息,但如果提单上链时已经有瞒报的错误信息混入,或者对应的货物在途时被损坏,那么区块链上提单信息不可纂改的特性就失去了意义:又如,如果电子商务平台上成功预订了舱位,但现实中货物不能按时上船而被甩箱,那么电子商务平台上的业务承诺就会因为无法履约而失去意义。船队在线HiFleet航运大数据。

要探讨航运大数据首先要认清我们处于哪一个阶段,不用谈之色变。我们正处在一个经济泡沫尚未消退,概念泡沫迅速膨胀的时代,理论上可行的概念和实践之间距离越来越大。拥有数据和掌握数据一样吗?比方说,你的电脑上有1万张照片,你能很快找到你儿子划船的那张吗?你每天要处理大量的公务文件,你能马上找出首付款只有30%的那份合同吗?虽然你知道他们就在你的硬盘上。所以说,拥有数据和掌握数据是不一样的,所以你还没有掌握数据的时候,谈什么大数据都是空谈。AIS数据驱动的航运研究。远东地区航运大数据经济效益

航运物流大数据的创新与协同。船队在线航运大数据知识点

基于航运大数据的船舶历史动态还原:2018年12月某轮受租于某航次,如期抵达国外某港口锚地后,因未能接到进港许可,遂在锚地抛锚待命。而在后期租期结算时,船东与承租方在锚泊待命时间的是否计算租期的问题上略有争议。后经船东委托HiFleet基于船舶AIS大数据的分析,客观、公正地还原了该轮到达前、后码头泊位、锚地内的船只动态情况,为船东的论据提供了数据支撑。船队在线HiFleet解决方案:1、基于船舶历史AIS位置数据,利用空间和时间算法,计算出该港口在某段时间内各个泊位的船舶靠离情况;2、基于船舶历史AIS位置数据,利用空间和时间算法,筛选出该时间段内锚地里的船只信息;3、逐个分析锚地内的各个船只在该轮抵达前后的动态情况;4、结合船舶档案及实际吃水信息,分析各个船只的锚泊目的。5、还原港口各个泊位的船只靠离情况,反应出泊位在该时间段是否处于闲置状态;6、还原锚地内船只的动态情况,反应该船抵达前锚地内的船只那些是在等泊、那些是正常锚泊、那些是过往。7、系统根据船舶的实时动态,将船舶可能发生违反航道通行规则的风险(逆行、追越、超速、低速、禁止进入、禁止抛锚),即时发送给船舶驾驶员。船队在线航运大数据知识点

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