由人工调度向智能调度的转变

　　广州港进港航道狭长，珠江口东西两岸码头林立，船舶流量大，交通流复杂 , 港口调度是有效组织船舶进出港的大脑和中枢。近日，随着“监控动态”智能模块上线，广州港通讯调度指挥中心调度员跟踪船舶动态的工作发生巨大改变：从人工跟踪转为智能自动跟踪，从原来的手动逐条查询转变为批量自动查询，船舶调度效率得到大幅提升。

　　目前，基于 AIS 大数据的“监控动态”船舶智能调度模块已经上线运行，跨境铁路 国际物流，该功能将为港口生产提供精准化数据支持，极大进步了船舶动态跟踪的及时性、正确性，将进一步提升珠江口船舶调度服务水平，为进步广州港航生产效率助力赋能。

　　面对业务痛点，广州港通讯调度指挥中心党员攻坚团队着力攻克难关，通过调查研究发现利用 AIS 大数据实现船舶动态智能跟踪的理论基础存在，但实际落地的应用场景鲜有。经过与多家研究机构深进讨论可行性后，比选了与 中远海科研发创新中心 合作，研究开发船舶智能跟踪调度方案。

　　经过 4 个月的研究、场景实验、试用、优化，“孵化”出基于 AIS 大数据的船舶动态智能跟踪模块。调度员小张说，“现在使用 AIS 大数据智能跟踪，效率大幅提升，有更多的精力做好重点船舶的调度服务”。

　　智能调度的技术上风

　　数据统计显示， 2021 年经广州港通讯调度指挥中心调度的珠江口 3000 吨级以上船舶达到 148.2 艘次 / 日，调度员要同时打开业务系统、 AIS 系统，每跟踪一条船舶需要经过复制船舶资料、查询船舶轨迹、识别船舶动态、录进节点时间等多个流程，每艘船舶至少需要 2 分钟的处理时间，同时更新频率要求 1 小时一次。调度员小张从事船舶调度 8 年，对船舶调度深有感慨：“过往跟踪船舶要时刻紧盯屏幕，不停的在多个系统间切换，铁路运输 上海空运，工作量大且轻易出错，一天跟踪下来头晕眼花”。

　　智能调度融合地理信息系统和船舶调度业务系统，利用 AIS 大数据挖掘实现船舶动态的识别和计算，先后实现在地理信息系统中对珠江口主要码头泊位和锚地数字化，对进出港船舶的 AIS 时序数据进行离散处理，利用滑动窗口算法对船舶动态事件进行挖掘识别，最后自动计算抓取船舶进港、靠泊、离泊、锚泊等事件的正确时间，实现珠江口船舶智能化调度跟踪。