Por: Redacción CAMAE
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Hamburger Hafen und Logistik AG (HHLA) desarrollará soluciones de aprendizaje automático (ML) para predecir el tiempo de permanencia de un contenedor en una terminal.
En un comunicado, el operador de la terminal inforrmó que desarrollará las soluciones en sus operaciones en el puerto de Hamburgo y que ya ha integrado con éxito los dos primeros proyectos en el panorama de TI en Container Terminals Altenwerder (CTA y Burcharkai (CTB).
Los proyectos fueron impulsados por equipos de HHLA y su filial de consultoría HPC Hamburg Port Consulting.
Angela Titzrath, presidenta de la Junta Ejecutiva de HHLA, enfatizó la importancia de ML para la compañía en su discurso de bienvenida en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial (WAIC) que se lleva a cabo en Shanghai del 9 al 11 de julio.
«El avance de la digitalización está cambiando la industria de la logística y nuestro negocio portuario con ella», dijo Titzrath.
«Las soluciones de aprendizaje automático nos brindan muchas oportunidades para aumentar las tasas de productividad y capacidad en las terminales».
La productividad del almacenamiento en bloques automatizado en CTA se incrementará mediante un pronóstico basado en ML, según HHLA, con el objetivo de predecir el tiempo preciso de recogida de un contenedor.
Los procesos se optimizan sustancialmente cuando una caja de acero no necesita ser reapilada innecesariamente durante su tiempo de permanencia en el patio. Cuando un contenedor se almacena en el patio, su tiempo de recolección con frecuencia aún se desconoce.
En el futuro, la computadora calculará el tiempo probable de permanencia del contenedor. Utilizará un algoritmo basado en datos históricos que se optimiza continuamente usando métodos de aprendizaje automático de última generación.
Las soluciones de ML pueden predecir si un contenedor se cargará en un camión, el tren o un barco con mucha más precisión de lo que se puede determinar a partir de la big data.
