Dataanalyse bidrar til trygg og effektiv shipping ved havnen i Antwerpen

Som et resultat av kravet om automatisk identifikasjonssystem i shipping, innså IT-avdelingen ved Antwerpen havn at dataanalyser ville kunne gi mange optimaliseringsmuligheter.

Antwerpen havn er ansvarlig for infrastrukturen og organiseringen av Europas nest største havn, og havnen med verdens største sluse. Hvert år følger de ansatte med på reisene og besøkene av opptil 15 000 sjøgående skip og 60 000 innlandsskip. Teknologien har lenge hatt en viktig rolle, både for å optimalisere infrastrukturen og for å støtte nautiske operasjoner og logistikk. Som følge av økende trafikk og kompleksitet, og det økende behovet for tidseffektiv planlegging, øker potensialet gradvis.

^{Ny innsikt}

Erkjennelsen av at målrettet bruk av de ulike datakildene ga mange uutnyttede muligheter, slo også Amaris, IT-partneren for Antwerpen havn. «Fart, effektivitet og kostnadsbesparelser er den viktigste motivasjonen», sier Jan Goossens, prosjektleder hos Amaris. «Vi fant ut at vi ikke hadde en plan for å bruke og koordinere disse enorme datamengdene for å få ny innsikt.» En stor faktor i dette var kravet om automatisk identifikasjonssystem (AIS-transpondere) som shipping ble pålagt i 2012, et system som har blitt brukt i mange år innen luftfart. AIS-dataene ble brukt til sanntidsvisualisering av shippingtrafikk, men de enorme mengdene førte til at de ikke ble lagret i mer enn tre måneder. Derfor ble de aldri brukt til å bygge detaljert, historisk kunnskap om flaskehalser, de mest hektiske periodene, forsinkelser eller risikoer.

^{Dokumentert kunnskap og ekspertise}

«Mulighetene er uendelige», sier Jan Goossens. «Men for at dataene skal kunne kombineres, kreves egnet teknologisk arkitektur. Vi hadde for mange valgmuligheter. Vi innså raskt at vi trengte en ekstern partner med dokumentert kunnskap og ekspertise for å komme noen vei i dette prosjektet. Vi valgte Orange Business, siden de ga oss et godt dokumentert tilbud, og fordi vi har hatt gode erfaringer med dem tidligere.» Når det kommer til stordata, endres ting raskt. Det er nesten umulig for en bedrift å følge med på dette, men det er hovedoppgaven til Data Science miljøet i Orange Business. I tillegg bruker de agil metodikk. Derfor er de svært godt skikket til å finne den riktige arkitekturen for hver enkelt bedrift. For Antwerpen havn førte det til en løsning med flere komponenter med en blanding av i hovedsak Microsoft Azure-løsninger med et open source-miljø og bruk av R, Python og Spark.

^{Gode beslutninger}

De startet arbeidet i sitt datalaboratorium og laget der en demo for å visualisere bruken av havna. Deretter ble den første brukercasen utviklet for å overvåke trafikkintensiteten. Hvis det oppstår klager eller andre spørsmål om ventetiden ved sluser og ankerplasser, kan Antwerpen havn telle antall skip manuelt, men det vil alltid gi et subjektivt resultat. «Med større objektivitet og mer tilgjengelige data, blir det enklere å identifisere og forutse flaskehalser», sier Jan Goossens. «Vi kan ta gode beslutninger, og vi har alltid en sterk posisjon i enhver diskusjon.»

^{Nøyaktige prognoser}

Den andre brukercasen ble utviklet for å optimalisere driften ved Antwerpen havn. «Det trengs nøyaktige prognoser for anslått ankomsttid (ETA) for hvert skip ved havnen, helt til de er på plass ved ankerplassen, for å sikre optimal bruk av de begrensede laste- og losseanleggene med variabel tilgjengelighet», forklarer Jan Goossens. «Enkelte ganger virker ikke ETA-prognosene så nøyaktige som de kan være. Med denne brukercasen ønsket vi å finne de viktigste parametrene ved hjelp av statistiske data. Deretter kan vi sammenligne metodene for å finne ut hvordan vi kan styrke prosessene.»

^{Nøyaktige prognoser}

^{Verdifulle informasjonskilder}

Når arkitekturen er bestemt, kan vi utvide den trinn for trinn i tråd med at nye brukercaser utvikles og identifiseres. Snart vil de første dataene, AIS livesporinger, gjøres tilgjengelige for de som bruker det geografiske informasjonssystemet (GIS). For det første vil de gi merverdi til maritime driftsavdelinger, men dette er også en verdifull informasjonskilde for infrastrukturledere. Bit for bit hentes enda mer detaljerte og nøyaktige stordata inn i informasjonssystemet APICS (Antwerp Port Information Control System). «Dette er en fordel for alle brukere og partnere av Antwerpen havn», sier Jan Goossens. «Dagens brukercase har fokus på trygg og effektiv shipping, men det finnes også mange andre bruksområder og mulige kombinasjoner. For eksempel en utvidelse av tingenes internett (IoT), eller automatisk inspeksjon av kaiene ved hjelp av kameraer om bord i flåten.»

^{Kunnskapsoverføring og samskaping er nøklene til å finne en robust og fremtidsrettet løsning}

«Kunnskapsoverføring og samskaping er de viktigste aspektene vedvår tilnærming. «Vi gjør ikke ting uavhengig, men stoler på hyppig interaksjon – i dette tilfellet med Amaris-teamet. Hovedmålet er å overlevere prosjektet nesten i sin helhet innen tidsfristen.» «Alt ble gjort i tett samarbeid», sier Luc Mertens, Regional Manager hos Orange Business. «Vi startet med en Datalab, og først forsøkte vi å finne ut hvilke utfordringer som fantes ved havnen. Deretter undersøkte vi hvilke muligheter som skjulte seg i de eksisterende dataene. Så utviklet vi brukercasene.»

^{Industrialisering etter proof of concept}

Brukercasene ble prioritert i samsvar med gjennomførbarheten og fordelene for virksomheten. En første brukercase ble utviklet i datalab. Den ble brukt til å utvikle et veikart som passer til så mange fremtidige stordata-prosjekter som mulig. De tok hensyn til kundens eksisterende infrastruktur og brukercasene som hadde blitt identifisert, og gjennomførte i de fleste tilfellene en sammenligning av de ulike teknologiene som kunne vurderes. Etter å ha utviklet hver brukercase, ble industrialisering i det komplekse havnemiljøet kun utført etter proof of concept.

^{Fremtidsrettet plattform}

For å bestemme hvilken teknologi som skulle velges, brukte Orange Business en «best of breed»-tilnærming med hastighet, robusthet og skalerbarhet som hovedkrav. «Dette er en skreddersydd løsning, men det betyr ikke at den er den mest kostbare», understreker Luc Mertens. «Det er en misforståelse at ’stordata’ er synonymt med ’store kostnader’. Vi arbeider også med et svært fleksibelt tverrfaglig team som benyttet seg av våre dataarkitekter, dataingeniører og dataforskere i ulike stadier av prosjektet. Så vi fant løsninger som ikke kjører seg fast i designfasen, men som forblir praktisk gjennomførbare. Ved Antwerpen havn var det en fremtidsrettet plattform med plass til alle former for analyser.»