Специалисты Северного Арктического федерального университета (САФУ) разработали несколько стратегий для цифровизации бизнес-процессов Архангельского порта, рассказала ТАСС доцент кафедры информационных систем и информационной безопасности Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ Ирина Васендина. Проекты разрабатываются Центром искусственного интеллекта и анализа больших данных САФУ при участии Архангельского морского торгового порта.

«Первый проект — система оптимального размещения контейнеров в складской зоне. Пиковые нагрузки в порту могут достигать тысячи контейнеров за рейс, что требует быстрого и точного размещения грузов для минимизации перемещений и снижения затрат. В условиях отсутствия адресного хранения и ограниченных ресурсов решение становится особенно актуальным. Предложены три варианта организации хранения: секторное адресное, сеточное и комбинированное, каждый из которых обеспечивает баланс между гибкостью и точностью», — рассказала Васендина.

Центральный элемент системы — специально разработанный алгоритм, который учитывает размеры и типы контейнеров, груженый контейнер или порожний, а также требования клиентов и расположение к выездам. Алгоритм использует набор критериев — фитнес-функцию для оптимального распределения грузов, обеспечивая быстрый доступ к востребованным контейнерам и минимизацию перемещений.

Для операторов создан удобный веб-интерфейс для планирования размещения партии контейнеров или расстановки контейнеров по одному. Апробация системы была на примере складской зоны с нестрого прямоугольной формой и реальным расположением проездов, с учетом требований по разделению груженых и порожних контейнеров.

«Обсуждения с портовой службой показали заинтересованность в дальнейшем развитии системы, особенно для небольших портов с ограниченными ресурсами. В будущем планируется расширение функционала, автоматизация процессов и интеграция с существующими системами порта», — уточнила Васендина.

Второй проект — это автоматическая система определения дефектов контейнеров с точной локализацией повреждений. В отличие от существующих решений, она не только выявляет наличие дефекта, но и автоматически заносит информацию в акт осмотра с указанием номера и типа контейнера, а также информацию о повреждениях контейнера. Используя методы глубокого обучения для обработки изображений, система выдает высокую точность даже при сложных условиях освещения. Это значительно ускоряет оформление документов и снижает риск человеческого фактора.

Еще один проект — создание интеллектуального помощника для управления процессами грузового терминала. В сотрудничестве с IT-отделом Архангельского морского торгового порта разрабатывается система, которая обеспечит круглосуточный доступ к корпоративной информации через чат-бота, интегрированного с базой данных и регламентами. Это позволит сотрудникам получать оперативные ответы на вопросы в любое время суток, снизить нагрузку на службу техподдержки и ускорить принятие решений. Основная задача — обеспечить постоянную поддержку, повысить скорость адаптации новых сотрудников и обеспечить достоверную информацию без ошибок.

Также специалисты САФУ ведут разработку системы прогнозирования сроков доставки грузов в порт с помощью нейронных сетей на основе исторических данных, текущего статуса судна и его габаритов. Кроме того, создается система прогнозирования времени погрузочно-разгрузочных работ. Это комплексная модель учета человеческих ресурсов, оборудования и инфраструктуры для более точного планирования загрузки судов и повышения эффективности работы порта.

Планируется, что разработки будут способствовать повышению общей эффективности работы порта Архангельск как мультимодального узла, объединяющего морские, железнодорожные и автомобильные перевозки. 

Изображения: Shutterstock