Dimensionamiento del servicio de remolque
Aplicación de la tecnología «machine learning» para el dimensionamiento de las operaciones de remolque en un puerto.
El proyecto consiste en el desarrollo de un marco metodológico para clasificar, caracterizar y predecir las necesidades del servicio portuario de remolque en un puerto, desde el punto de vista del número de remolcadores, potencia y capacidad de tiro necesarios para cada maniobra de entrada/salida, con base en las condiciones del clima, tipología y tamaño de buque, muelle de origen/destino, carga, práctico a bordo y restantes variables que intervienen en los servicios prestados.
Asimismo, se plantean diversos escenarios futuros basados en prognosis del tráfico portuario y escenarios de variación de las condiciones climáticas.
Dicha metodología se aplica en un puerto específico, proponiéndose como caso piloto de aplicación el Puerto de Santander.
De manera resumida, a partir de los resultados de la herramienta se puede inferir el número y características de los remolcadores necesarios para cada una de las maniobras desarrolladas en un puerto, con el objetivo de que la prestación del servicio portuario se desarrolle bajo unas condiciones óptimas según la predicción basada en la experiencia y aprendizaje automático. De esta manera, los resultados de la herramienta desarrollada permitirían a un puerto gestionar sus operaciones de manera eficiente, predimensionar los medios materiales actualmente necesarios, así como, planificar el servicio a futuro en función de su previsión de tráficos portuarios. Así, la predicción de la flota de remolcadores necesaria para operar el tráfico marítimo actual y esperado de un puerto se desarrolla al objeto de contribuir a la competitividad, seguridad y optimización de costes en la cadena de suministro basándose en técnicas de aprendizaje automático de machine learning.
A través de la elaboración y análisis de bases de datos de servicios históricos de remolque, se ha desarrollado un algoritmo de análisis forense que mediante metodologías de machine learning lleva a cabo previsiones tanto a corto como a largo plazo sobre el servicio portuario de remolque. Por medio de esta herramienta se pretende ampliar y mejorar el abanico de servicios ofrecidos por MC VALNERA, S.L. a sus clientes en el ámbito de los servicios portuarios, mejorando las capacidades de toma de decisiones y optimizando los recursos tanto propios como de los clientes.
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