Aplicación de la tecnología «machine learning» para el dimensionamiento de las operaciones de remolque en un puerto

Proyecto llevado a cabo a través de la convocatoria de ayudas de la Consejería de Innovación, Industria y Comercio del Gobierno de Cantabria.  Orden INN/28/2019, de 3 de mayo, por la que se convoca para el año 2019 la línea de subvenciones INNOVA.

«Esta empresa ha recibido una ayuda cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional a través del Programa Operativo FEDER 20142020 de Cantabria por medio de la línea de subvenciones INNOVA 2019»

 

 

 

 

 

BREVE INFORMACIÓN DEL PROYECTO

El proyecto propuesto consiste en desarrollar un marco metodológico para clasificar, caracterizar y predecir el servicio portuario de remolque con base en las condiciones del clima, características del tráfico, tipología de buque, operación de entrada y del servicio portuario per se. Dicha metodología se aplicará en un puerto específico, proponiéndose como caso piloto de aplicación el Puerto de Santander.

OBJETIVO

El objetivo fundamental del proyecto es el desarrollo de una metodología y una herramienta informática de análisis forense basado en machine learning que, a través de la caracterización histórica del servicio y el planteamiento de escenarios futuros, finalmente permitirá optimizar el dimensionamiento de los medios de remolque y el diseño de la operativa, todo ello teniendo en cuenta condiciones climáticas.

Esta herramienta tendría un doble objetivo. Por un lado, a largo plazo, servir de medio objetivo para precisar y simplificar la asistencia técnica a organismos públicos en la definición de exigencias en el servicio portuario de remolque, lo que podría redundar tanto en una definición de medios y equipos, como en apoyo a la determinación de costes del servicio. Por otro lado, a corto plazo y en cuanto al sector privado, la herramienta serviría para la auditoría y diagnóstico de los medios actuales, cuyas exigencias en la práctica operativa están basadas actualmente en la discrecionalidad de los prácticos. Todo ello se realizaría teniendo en cuenta la influencia de componente climática propia de la ubicación de un puerto, lo que constituye un esfuerzo adicional de análisis con el objetivo ampliar el abanico de variables y caracterizar de manera más precisa el servicio.

En resumen, a través de la elaboración y análisis de bases de datos de servicios históricos, se pretende desarrollar un algoritmo de análisis forense que mediante metodologías de machine learning lleve a previsiones tanto a corto como a largo plazo sobre el servicio portuario de remolque. Gracias a esta herramienta se pretende ampliar el abanico de servicios ofrecidos por MC VALNERA, S.L. a sus clientes, mejorando las capacidades de toma de decisiones y optimizando los recursos tanto propios como de los clientes.