Wallenius Wilhelmsen 是第一家采用完全基于人工智能 (AI) 的航程優(yōu)化方法的航運(yùn)公司。

該行動涉及 65 艘船舶，預(yù)計(jì)將有助于減少高達(dá) 10% 的燃料消耗。

“這是我們朝著零排放邁出的重要一步，”Wallenius Wilhelmsen 海運(yùn)業(yè)務(wù)高級副總裁 Geir Fagerheim 說。

需要注意的是，公司制定了到2030年減排27.5%的目標(biāo)。

“減少的一半必須來自現(xiàn)有船只。我們正在努力為我們現(xiàn)有的車隊(duì)尋找排放友好的解決方案。這種伙伴關(guān)系是幫助我們實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)的幾個伙伴關(guān)系之一。我們的目標(biāo)是實(shí)施這種下一代航程優(yōu)化解決方案，以提高我們整個船隊(duì)的船舶效率，”Fagerheim 指出。

在過去的一年半里，Wallenius Wilhelmsen 一直與雅典的海洋技術(shù)公司 DeepSea 合作測試和進(jìn)一步開發(fā)其船舶性能軟件。DeepSea 是使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的專家，其使命是提高航運(yùn)效率。

在過去的三年中，Wallenius Wilhelmsen 在信息技術(shù)和云基礎(chǔ)設(shè)施方面進(jìn)行了大量投資，并正在努力在船舶上安裝傳感器以捕獲與減少燃料消耗相關(guān)的數(shù)據(jù)。

這些傳感器負(fù)責(zé)監(jiān)測船舶的重要運(yùn)行參數(shù)，例如燃料消耗、軸功率、速度和電力消耗等。

Fagerheim 解釋說：“我們現(xiàn)在可以使用云技術(shù)收集這些數(shù)據(jù)，然后通過一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型運(yùn)行它，在 DeepSea 等人工智能技術(shù)的幫助下，最終為船長提供有關(guān)最佳路線和船速的詳細(xì)說明。當(dāng)與天氣預(yù)報(bào)預(yù)測更新相關(guān)時(shí)，這些工具提供了非常精確地預(yù)測航行條件的說明。沒有人，無論他們有多少年的經(jīng)驗(yàn)，都可以與這些自動航行指令競爭。它減少了排放，減少了燃料消耗，并提高了運(yùn)行期間的安全性?！?/p>