Kunstmatige intelligentie in Havenoperaties en Internationale havenlogistiek
De haven van de toekomst is transparanter, voorspelbaarder, klimaatneutraal en efficiënter. Die past zich aan de veranderende wereld aan. Hier komt energie van windparken op zee, zijn operaties voorspelbaar door het gebruik van realtimedata, hebben schepen geen last van wachttijden en bespaar je geld en tijd door optimaal gebruik te maken van kunstmatige intelligentie, robotisering en blockchain. In de haven is sprake van gecontroleerde omgevingen. (WRR, 2021)
De haven van Rotterdam is bezig met een digitaliseringsslag, waarin kunstmatige intelligentie een grote rol krijgt. Grofweg zijn de initiatieven voor digitalisering door het Havenbedrijf Rotterdam in drie richtingen onder te verdelen:
- Ten eerste de projecten waarbij een beter beheer en management van de haven en haveninfrastructuur vooropstaat; met sensoren en datamodellen maakt het havenbedrijf infrastructuur, terreinen en gebouwen ‘slimmer’.
- Ten tweede is het een kerntaak van het havenbedrijf om te zorgen voor vlotte en veilige scheepvaart. Door data te standaardiseren, slimmer te beoordelen met behulp van algoritmen, en te delen met andere havenautoriteiten en havengebruikers maak je de scheepvaartafhandeling voorspellender, efficiënter en hiermee nóg veiliger. Bij het beoordelen van scheepsbezoeken maakt men zoveel mogelijk gebruik van beslisondersteuning door het toepassen van business rules. Naast een toename van de kwaliteit (eenduidigheid) en transparantie in besluitvorming zal dit resulteren in meer duidelijkheid voor de havengebruiker.
- Tot slot zet men in op het efficiënter maken van de logistieke processen om de concurrentiepositie van de haven van Rotterdam verder te versterken. Dit gebeurt door ketens van en naar Rotterdam te versterken, de processen in de Rotterdamse haven verder te optimaliseren en oog te blijven houden op toekomstige ontwikkelingen op het gebied van technologieën en platformen. Hiervoor gaat men internationale samenwerkingen aan om de ketens naar Rotterdam verder te verbeteren. (Port of Rotterdam, z.d.)
Een uitdaging bij het maken van de digitaliseringsslag zit in het beschikbaar stellen van de data. Optimalisatie vergt vaak dat je als keten samenwerkt en dat vereist dat je al die data van elkaar moet weten. Maar niet alle data zijn beschikbaar voor iedereen. Er zijn allemaal commerciële belangen mee gemoeid. De concurrent mag niet weten wat er geladen is. Sommige informatie, zoals Automatic Identification System (AIS), is openbaar. Deze transponder of transceiver geeft bijvoorbeeld de positie, identificatie, soort schip, snelheid, lading en koers weer van schepen onderling en waar het schip vandaan komt. Wat niet openbaar is, is wat met de lading gebeurt en voor wie de lading is. Het doel van een digitaliseringsslag met behulp van KI-systemen is minder wachttijd, minder kosten en minder CO2-uitstoot. Dat zijn tevens redenen waarom verschillende bedrijven in de haven kijken naar data en KI-toepassingen om processen te verbeteren.
Toepassingen
-
Wat houdt het in?
Het voorzien van infrastructuur met sensoren en datacommunicatie levert veel nuttige informatie op over bijvoorbeeld duur en intensiteit van gebruik. Dit vormt input voor optimalisatie van ontwerp, onderhoud en commerciële afspraken. Het gaat dan niet alleen om afmeerconstructies als steigers, boeien en palen, maar bijvoorbeeld ook over sensoren die de vulgraad meten van vuilcontainers bij binnenvaartligplaatsen of de bezettingsgraad van parkeerplaatsen. Door de digitalisering van haveninfrastructuur kun je ook stroomvoorzieningen (bijvoorbeeld zonnepanelen op een afmeerpaal) op afstand monitoren en bedienen. (Port of Rotterdam, z.d.)
Input
-
Locatiegegevens
Technologie
-
Data mining
Output
-
Perception
-
Suggestion
-
-
Wat houdt het in?
Om toepassingen op het gebied van smart shipping en autonoom varen te ontwikkelen en testen, heeft het Havenbedrijf een voormalig patrouillevaartuig (RPA3) van de Divisie Havenmeester uitgerust met camera’s, meetapparatuur en sensoren. Momenteel testen ze camerasystemen in combinatie met radardata. Een mooie volgende stap is het remote controlled maken van het Floating Lab. (Port of Rotterdam, z.d.)
Input
-
Locatiegegevens
-
Visuele gegevens
Technologie
-
Computer vision
Output
-
Perception
-
Suggestion
-
-
Wat houdt het in?
Door het toepassen van sensoren, het slim omgaan met data en kunstmatige intelligentie (KI) te gebruiken, leren ze in de haven van Rotterdam computers om afwijkingen te herkennen in de infrastructuur en die om te zetten naar bruikbare informatie voor een volgende stap in het proces. Deze slimme oplossing draagt bij aan het veiliger en accurater maken van het werk van inspecteurs: veiliger omdat ze niet de weg op moeten en accurater door ze op het juiste moment in te kunnen zetten. (Port of Rotterdam, z.d.)
Input
-
Locatiegegevens
Technologie
-
Data mining
Output
-
Perception
-
Suggestion
-
-
Wat houdt het in?
Samen met Straatman BV ontwikkelde het Havenbedrijf de slimme bolder. De bolder meet de kracht op de trossen en kan zo de belasting realtime in de gaten houden. Ook krijgen ze meer inzicht in welke schepen aan welke kade kunnen liggen. Door de bolder en de kade te testen, kun je de limiet van een kade bepalen. En nagaan tot welke trosspanning het gebruik van de kade nog veilig is om grotere schepen toe te laten. (Port of Rotterdam, z.d.)
Input
-
Locatiegegevens
Technpologie
-
Data mining
Output
-
Perception
-
-
Wat houdt het in?
Het havenbedrijf heeft de ambitie om vóór 2030 autonoom varen binnen de Rotterdamse haven mogelijk te maken. Belangrijke stap hierin is de ontwikkeling van een digital twin van de haven: een digitale weergave van de haven, inclusief alle infrastructuur, scheepsbewegingen, weersomstandigheden en hydro-informatie. Om de haven van Rotterdam voor te bereiden op de komst van autonoom varen, heeft het Havenbedrijf Rotterdam een patrouillevaartuig omgebouwd tot een drijvend laboratorium dat data verzamelt, onder andere over de bediening en het vermogen van het vaartuig. Daarvoor is een samenwerking getekend met Captain AI. Zij voegen kunstmatige intelligentie toe aan de data, waardoor ze computers opleiden tot kunstmatige kapiteins, die zelfstandig door de haven kunnen varen.
Input
-
Locatiegegevens
Technologie
-
Data mining
Output
-
Perception
-
Suggestion
-
-
Wat houdt het in?
Via een neutrale, integrale planning maakt Nextlogic elk bezoek van de containerbinnenvaart aan de haven van Rotterdam beter. Hoe meer terminals, empty depots, barge operators en hun schippers meedoen en met elkaar de integrale planning volledig opvolgen, hoe efficiënter iedereen kan werken. Terminals en depots kunnen zo hun beschikbare capaciteit optimaal benutten en binnenvaartschepen zijn in de haven sneller klaar. De realisatie van de integrale planning is een geleidelijk traject. Al lerende werken de verschillende partners samen met de sector aan voortdurende verbetering, die voor alle deelnemers leidt tot meer efficiency, snelheid en een betrouwbaardere binnenvaartketen.
De grote meerwaarde van de integrale planning voor de haven van Rotterdam is de productiviteitsverbetering die het mogelijk maakt. Je voorkomt leegloop op de terminals en binnenvaartschepen gaan met zo min mogelijk verstoringen en wachttijden door de haven. Bovendien zorgt het voor een zo betrouwbaar mogelijke planning. (Nextlogic, 2022)`
Input
-
Locatiegegevens
Technologie
-
Data mining
Output
-
Suggestion
-
-
Wat houdt het in?
Smart datamining agent is een softwareagent, een programma dat de acties uitvoert die mensen normaal gesproken zouden doen op websites. In plaats van naar de website gaan en op ‘track and trace’ klikken, voert het programma automatisch het containernummer in en haalt het de benodigde informatie uit de pop-up.
Sebastian Piest, Universiteit Twente
“We hebben een systeem gebouwd voor het tracken en tracen van zeecontainers. Die informatie staat verspreid over verschillende websites. Handmatig kopieerden medewerkers, bij een global forwarding bedrijf in Moerdijk, containernummers naar de verschillende websites. Om vervolgens de verwachte aankomsttijd daar uit te halen en in het systeem in te voeren. Dus daar hebben we ook een aantal softwareprogramma's voor gemaakt die eigenlijk die websites kunnen bedienen.”
Input
-
Locatiegegevens
Technologie
-
Proces mining
Output
-
Perception
-
Suggestion
-
-
Wat houdt het in?
Verladers en vervoerders met vestigingen in ons land kunnen wanneer de accreditatie in Nederland rond is, via het online platform van KlearNow hun douaneafhandeling laten verlopen door een systeem dat alle handelingen kan automatiseren. Met behulp van kunstmatige intelligentie kan KlearNow ongestructureerde douanedata structureren en de douaneafhandeling vrijwel volledig digitaliseren. Het systeem herkent data en de bijhorende context. Dat voorkomt dat gebruikers dezelfde data vier of vijf keer moeten invoeren. Alle handmatige stappen, zoals het invoeren, checken en opstellen van documenten en het handmatig mailen, opslaan en vastleggen van alle communicatie tussen de diverse partijen in de logistieke keten zijn dan volledig geautomatiseerd. (Bakker, 2023)
Input
-
Locatiegegevens
-
Data mining
Technologie
-
Data mining
Output
-
Perception
-
Automation
-
Impact op het werkveld van Havenoperaties en Internationale havenlogistiek
Impact op werkprocessen
Een coördinator havenoperaties heeft in de containerterminal veel te maken met planning van containers, (binnenvaart)schepen, kranen en af- en aanrijden van vrachtwagens en treinen. Daar zitten enorme knooppunten waar veel planning plaatsvindt. Een coördinator havenoperaties komt steeds meer in aanraking met KI-systemen. Het werken met geavanceerde planningssystemen is voor een coördinator havenoperaties een belangrijkere taak dan het handmatig plannen van de aankomsttijd van schepen. Medewerkers zijn verlost van allerlei handmatige handelingen, zoals het voortdurend overtypen van gegevens. Het versturen van alle informatie over rotatie, terminalbezoeken en navraag van containerstatussen gebeurt met één druk op de knop. De data gaan direct naar de juiste systemen. Vandaaruit komt ook meteen alle relevante informatie terug het eigen customer service- en planningssysteem in. Ze hebben door slimme service- en planningssystemen voortdurend het overzicht. Een medewerker in de haven zal moeten werken met digitale systemen en systemen die niet alleen maar de data presenteren, maar ook suggesties en voorspellingen geven. Data gaan over de vrachtbrieven, kennis over de transportmogelijkheden en de klanten waar de containers heen moeten.
Martijn Neef van de TU Delft vertelt:“Op de containerterminal is het van belang om een schip zo efficiënt mogelijk af te laden. Zo’n schip heeft tienduizend containers aan boord. Je hebt een x-aantal containers. Je moet een y-aantal routes op. Wat is de route die een schip moet varen, hoe zijn de wachttijden van schepen voordat ze een terminal op mogen? Er zijn enorm veel mogelijkheden om dat te plannen. Er zijn veel factoren die daarbij meespelen: beschikbaarheid van vervoermiddelen, kosten en middelen. Dus de mens redt dat niet meer om te doen. De mens wordt een vertragende factor daarin. Dat zijn typische gebieden waar ze veel data en KI-technieken in toepassen.”
Wanneer een haven autonomer is, krijgt de mens een andere rol. Dus in plaats van dat de mens in charge is, gaan de systemen meer dingen doen. De mens is dan meer de supervisor, de observator. Volgens Martijn Neef (TU Delft) krijgen alle functieprofielen op een gegeven moment in plaats van een uitvoerende meer een controlerende taak of een taak om het overzicht te bewaken. Ook bij het controleren van de lading zie je steeds meer in havens dat ze met slimme camera's diverse gegevens van de kentekenplaten van containernummers uitlezen, wat de doorstroom vergroot. Je hoeft minder handmatig te controleren, maar de controlefunctie blijft om steekproefgewijs op uitzonderingen te controleren.
“Er komt meer nadruk te liggen op controleren in plaats van handmatige taken. Dan moet je goed weten wat er speelt en hoe het werkt en de techniek ervan begrijpen. Het is wel belangrijk om daarin te blijven investeren. Ook in opleidingen en trainingen om de juiste kennis en ervaringen op te doen.”
Martijn Neef, TU Delft
Voor de werkzaamheden van een coördinator havenoperaties komt meer nadruk te liggen op het controleren of de informatie over de data in de systemen daadwerkelijk klopt. En of je ergens aanpassingen moet doen. Medewerkers krijgen ondersteuning van data. Ze krijgen meer gestuurde informatie en veel gedetailleerdere informatie. Daardoor zijn ze sneller op de hoogte van afwijkingen. Een heleboel checks die je normaal gesproken zou doen door rond te lopen, kun je nu monitoren en op afstand besturen, zelfs met behulp van camera's of drones. De functie gaat veel meer om monitoren, dus dat je het systeem moet overzien en de data uit het systeem analyseert en monitort. Daar is meer analytisch vermogen voor nodig.
De coördinator zal vanuit inzichten uit de data veel meer met procesoptimalisatie bezig zijn dan met de uitvoering. Hetzelfde geldt voor de administratieve verwerking: die verloopt geautomatiseerd.
Een havenmeester moet overzicht houden over het verkeer en moet schepen kunnen begeleiden. Hij communiceert met schepen en heeft digitaal kaartmateriaal nodig. De havenmeester moet suggesties krijgen over wat het volgende schip is en wat het moet afhandelen. Hij heeft te maken met grote plannings- en optimalisatiefuncties die verder gedigitaliseerd en geautomatiseerd zijn en die hij kan koppelen aan verkeer of andere logistieke processen.
Impact op benodigde vaardigheden
De registratie van de spullen, inclusief containernummers en documenten, verloopt steeds meer digitaal. Medewerkers moeten weten wat de verschillende codes zijn en hoe ze data uitwisselen tussen de verschillende partijen. Het werken met geavanceerde computersystemen voor het analyseren en interpreteren van data is belangrijk. Voor iedereen in het werkveld van Havenoperaties en Internationale havenlogistiek is het van belang om zich bewust te zijn van wat data zijn en welke risico’s er zijn. En om kritisch te blijven denken over het gebruik van data. Dat kan ook gaan om lastige onderwerpen zoals ethiek of het voorkómen van fouten in het gebruik van data. Oftewel: databewustzijn is belangrijk.
Het communicatiedeel is een belangrijk aspect van het werk. Zeker in de haven, waar afstemming met een veelvoud aan verschillende partijen nodig is. Persoonlijk contact zal vooral in de commerciële functies nog wel blijven. In operationele functies in havenoperaties zal dat eerder gebeuren.
Voor het opvragen van een vrachtbrief, facturatie- en klantgerelateerde zaken, zoals customer service, zijn er voorbeelden zoals van Combi Terminal Twente, waar een heel proces, ook klantcommunicatie, is ingericht met conversational KI (chatbots) en slimme camera’s. Maar de lastige vragen en uitzonderingen dienen nog door personen zelf beantwoord te worden.
“Het hele proces van het inklaren van containers, het binnenkomen op de terminal, werd teruggebracht van circa 15 minuten naar 65 seconden. Camera’s lezen er alle referenties van de containers af, zoals de maximale gewichten. Maar ze hebben ook een weegbrug waar ze dingen controleren om te zien of het overeenkomt met wat er in de vrachtdocumentatie staat. Het bespaart de chauffeurs tijd en ze hoeven zich niet meer te melden. Ze hebben daar een dubbele OCR-gate (object character recognition). Op basis van bepaalde regels wordt gecontroleerd of de informatie klopt, en dat wordt dan doorgegeven aan zowel de chauffeur als de betrokken medewerkers. Ook is er een weeginstallatie met die biometrische scan, waarmee ze dat proces sterk hebben geautomatiseerd.”
Sebastian Piest (Universiteit Twente):
Bij de Combi Terminal Twente onderzoeken ze de inzet van drones om onveilige situaties in kaart te brengen, naast beveiliging en surveillance. Dus je kunt ook controleren of containers goed gestapeld zijn, of als het slecht weer is geweest of alles nog goed op zijn plek staat. Dus met die slimme camera's kun je ook veel van dit soort controles eenvoudig uitvoeren.