Incorporation of AIS data-based machine learning into unsupervised route planning for maritime autonomous surface ships

Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) are deemed as the future of maritime transport. Although showing attractiveness in terms of the solutions to emerging challenges such as carbon emission and insufficient labor caused by black swan events such as COVID-19, the applications of MASS have revealed problems in practice, among which MASS navigation safety presents a prioritized concern. To ensure safety, rational route planning for MASS is evident as the most critical step to avoiding any relevant collision accidents. This paper aims to develop a holistic framework for the unsupervised route planning of MASS using machine learning methods based on Automatic Identification System (AIS) data, including the coherent steps of new feature measurement, pattern extraction, and route planning algorithms. Historical AIS data from manned ships are trained to extract and generate movement patterns. The route planning for MASS is derived from the movement patterns according to a dynamic optimization method and a feature extraction algorithm. Numerical experiments are constructed on real AIS data to demonstrate the effectiveness of the proposed method in solving the route planning for different types of MASS

Sincronização dinâmica de sistemas logísticos portuários inteligentes baseada no monitoramento do fluxo rodoviário

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2022.O atual cenário vivenciado no setor portuário, onde os portos precisam desenvolver soluções que estejam de acordo com a demanda atual e mantendo um planejamento a longo prazo, está contribuindo para a transformação dos portos tradicionais modernos em Portos Inteligentes. Nesse contexto, um dos principais desafios para o ambiente portuário é controlar o fluxo de caminhões na sua hinterlândia, de modo a evitar congestionamentos que atrapalhem a circulação no entorno dos portos. Uma possível abordagem para lidar com esse cenário desafiador é a adoção de um Sistema de Agendamento de Caminhões que considere a possibilidade de reagendamentos, a partir da identificação de eventos disruptivos envolvendo os participantes do sistema logístico portuário. Dessa forma, o objetivo geral desta pesquisa é medir o impacto da utilização de um sistema flexível de atendimento de caminhões nos indicadores de desempenho logístico do sistema logístico portuário, baseado no compartilhamento de informações em tempo real. Os indicadores de desempenho logístico considerados neste estudo são número médio e máximo de caminhões em fila nos gates portuários, tempo médio e máximo de caminhões em fila e quantidade de caminhões atendidos fora da data agendada. O modelo conceitual desenvolvido para o funcionamento do Sistema Flexível de Agendamento de Caminhões consiste no uso de tecnologias inteligentes, como sensores, RFID, GPS, internet, OCR, gate automatizado, IoT e Big Data, que são integradas à um algoritmo de Machine Learning para prever a condição do caminhão ao longo do transporte e classificar o caminhão entre antecipado, na janela, e atrasado. Usando o método de pesquisa de modelagem quantitativa e o emprego de Simulação de Eventos Discretos na linguagem de programação do software R?, este estudo performou um caso teste em um terminal portuário brasileiro para comparar o método proposto com um cenário estático, sem uso de tecnologia inteligente e sem a possibilidade de reagendamento, e um cenário intermediário, considerando tecnologia inteligente, mas sem a possibilidade de reagendamento. O modelo de Decision Tree, algoritmo de Machine Learning, utilizou cerca de 250 mil dados para treinamento e atingiu uma acuracidade de 95,37% para classificação da condição dos caminhões. A simulação do cenário com TAS dinâmico obteve os melhores índices para os cinco indicadores definidos, reduzindo o tempo médio de espera dos caminhões em 90,4% em comparação com o primeiro cenário, resultando em uma melhor distribuição de chegadas e impacto monetário nas operações do terminal portuário, já que a sincronização possibilita o aumento da capacidade de atendimento. Dessa forma, o método construído demonstrou eficiência para sincronizar o sistema logístico portuário a partir do monitoramento de informações rodoviárias em tempo real. A união de tecnologias inteligentes com o uso de métodos flexíveis é uma oportunidade de alcançar resultados significativamente positivos em ambientes portuários e oferecer benefícios para os membros do sistema logístico. Assim, essa dissertação aborda contribuições teóricas para a discussão científica sobre o conceito de Porto Inteligente, assim como a integração de informações no sistema logístico portuário para a formação de reagendamento flexível.Abstract: The current scenario experienced in the port sector, where ports need to develop solutions that are in line with current demand and maintaining long-term planning, is contributing to the transformation of modern traditional ports into Smart Ports. In this context, one of the main challenges for the port environment is to control the truck flow at port hinterland, in order to avoid traffic congestions that hinder circulation around the ports. A possible approach to deal with this challenging scenario is the adoption of a Truck Appointment System that considers the possibility of rescheduling, based on the identification of disruptive events involving the members of port logistics system. Thus, the main objective of this research is to measure the impact of using a flexible truck service system on the logistics performance indicators of the port logistics system, based on real-time information sharing. The key performance indicators considered in this study are the average and maximum number of trucks in queue at port gates, average and maximum time of trucks in queue and number of trucks served outside the scheduled time window. The conceptual model developed for the functioning of the Flexible Truck Appointment System consists of the use of smart technologies, such as sensors, RFID, GPS, internet, OCR, automated gate, IoT and Big Data, which is integrated with a Machine Learning algorithm for predict the condition of the truck during the transport to the port and classify the truck in on-schedule, early or late. Using the quantitative modeling research method and the use of Discrete Event Simulation in the R® software programming language, this study used a test case of a Brazilian port terminal to compare the proposed method with a static scenario, without the use of smart technologies and without the possibility of rescheduling, and an intermediate scenario, considering smart technology but without the possibility of rescheduling. The Decision Tree model, a Machine Learning algorithm, used around 250,000 historical data for training the model and reached an accuracy of 95.37% for classifying the condition of trucks. The simulated scenario considering the flexible TAS obtained the best rates for the five defined indicators, reducing the average waiting time of trucks by 90.4% compared to the current scenario, in addition to avoiding the existence of peak hours with congestion from balancing arrivals in time windows with limited appointments. Thus, the constructed method demonstrated efficiency in synchronizing the port logistics system from the monitoring of road information in real time. The integration of smart technologies with the use of flexible methods is an opportunity to achieve significantly positive results in port environments and offer benefits to members of the logistics system. Thus, this dissertation addresses theoretical contributions to the scientific discussion on the concept of Smart Port, as well as the integration of information in the port logistics system for the development of a flexible schedule

Annual General Assembly of the International Association of Maritime Universities

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