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综述船舶行业中应用大数据的意义

2020-05-13 596 上传者：管理员

摘要：对行业大数据进行分析，深入挖掘大数据背后隐藏的价值，已成为现代社会各行业发展的主流趋势。在现代船舶行业，大数据正逐步在发展预测、效益评价、企业运营管理方面体现出应用价值。因此，本文以大数据在现代船舶行业的实践应用为切入点，阐述了大数据概念及特征，探究了大数据在船舶行业实践应用的可行性，并对大数据在现代船舶行业的实践应用进行了简单的分析，以期为航运大数据优势的充分发挥提供一定参考。

关键词：
大数据
航运大数据
船舶航速
船舶行业
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现代船舶行业是一个全球性、规模庞大的传统行业，与船型设计、海事运输、船舶制造等行业均具有紧密的联系。但是由于以往管理模式限制，现代船舶行业在与互联网、大数据技术结合方面相对滞后，制约了航运大数据在造船业、航运业的价值体现。基于此，对大数据在现代船舶行业的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。

一、大数据概述

大数据（megadata）主要指无法利用常规软件工具，在一定时间范围内进行管理、捕捉、处理的数据集合，其是具有地价值密度、真实性、大量、高速、多样特征的信息资产。现阶段大数据主要应用于用户行为分析、预测分析、部分高级数据分析等领域。

二、大数据在船舶行业的实践可行性

以往现代船舶行业航运数据大多通过人工统计抄表、定时报送等方式获取。而在现代船舶行业设备智能化水平不断提升的背景下，卫星定位技术、通信技术不断成熟，现代船舶航运、船岸信息一体化已成为现实。而通过数据岸端有线传输、移动存储介质的应用，可以实现低成本、大量数据传输，为大数据在现代船舶行业应用提供充足数据源。

三、大数据在船舶行业的实践内容

1. 储存修正船舶数据

船舶数据储存、修正是大数据在现代船舶行业实践应用的基本内容。一方面，在现代船舶行业不断发展背景下，船舶数量不断攀升，航道运行环境也日趋复杂，这些对船舶数据储存、调度管理提出了巨大挑战。而借助大数据技术在船舶行业中的应用，便可以直接捕获全球船舶自动识别系统原有数据，将船舶信息储存在对应的数据库内，并对相关数据进行即时整合、分类管理。通过对相应的数据库内相关数据进行管理分析，可以全方位了解相关航道内船舶动态数据，为高效船舶调度工作的开展提供帮助。

另一方面，由于海上风浪状态不稳定性，再加上现代船舶行业各种设备运行环境较为复杂，常规监测数据极易出现不完整、甚至失真风险。而通过大数据在现代船舶行业的应用，可以通过对船舶监测数据特性分析，了解数据量级、数据变化趋势，查找出失真数据，对船舶监测数据进行修正。同时根据其他相关信号量数值，也可以进行数据关联分析，判定船舶监测数据真实性，寻找失真数据并进行修正。如利用大数据挖掘技术，可以根据船舶运动，判定浪高监测数据真实性。在发现不真实浪高监测数据后，可以在对失真数据进行修补的基础上，对后续监测数据进行再次验证。通过多次数据迭代分析，逐步逼近正确数据。而在正确数据获得之后，可以帮助船舶定位工作人员、船舶运行踪迹预测工作人员实现了解海上环境，提升船舶导航定位工作、预测工作准确性。

此外，通过对数据库内长时间监测的海况环境信息进行挖掘分析，可以全面了解风速、水流、浪潮、水深、水温变化趋势，为船型开发设计优化、航线优化、海事管理法律完善、航速优化提供充足支持。

2. 分析船舶航速影响因素

大数据特别是现代船舶行业航运大数据的应用，可以有效分析波浪、污底等因素对船舶航速、功率的影响。

一方面，在获得高精度的波浪中船舶能耗数据后，可以将其用于预测不同船型在气象影响下的能耗，为船舶能效设计指数验证提供支持。同时结合长时间波浪中船舶能耗数据监测结果，可以将营运中船舶遭受不同等级波浪数据进行分类汇总，明确波浪对船舶航速、能耗等的影响，为船舶航速控制方案制定提供依据。

另一方面，在船舶运营过程中，船舶污底难以避免。特别是船舶水下船体、螺旋桨叶表面形成的污底，会引起船舶运行阻力、油耗增加。在以往实践过程中，污底的测量与评估难度较大。而通过大数据技术的应用，可以较为准确地分析船舶污底情况，并考虑船舶营运时间、航线间关系，结合坞修时清污成本的监测估算，计算出成本最低的坞修清污时间点，减小船舶能效管理、成本管理难度。

在分析波浪、污底等因素对船舶航速、功率的影响的基础上，可以依托数字化技术，搭建数字化船舶大数据管理平台。在数字化船舶大数据管理平台中，可以自动记录船舶运行中信息，保证船员操作程序无误。同时通过船舶运营公司、管理公司间数据共享，并对共享数据进行挖掘分析，可以了解海员表现记录、培训完成情况、演练完成情况与船舶运营及管理安全性的影响。全面把控船舶运营及管理过程中船员事故趋势、机械故障趋势，为现代船舶行业“零停航”目标的实现提供坚实基础。

3. 评价船舶设备运行状态

借鉴国外船舶技术研究协会关于船舶“大数据路标”研究成果，可以通过长时间不间断地对船舶主要设备运行数据进行评测，进行船舶主要设备运行状态的判定。在了解船舶主要设备运行状态之后，可以结合船舶主要设备运行特性，进行设备故障预警，为船舶主要设备日常维护工作及时开展提供帮助，降低船舶主要设备维护管理成本并提高设系统运行的安全性。同时针对船舶营运过程中产生的大量航速数据、功率数据，可以通过大数据清洗，分类提取与交船试航测试相关的数据。在相关数据获得之后，可以进行数据关联性分析，对数据进行缺失数据推算，对失真数据进行再次校正。随后可以利用实船测试分析、转换运算手段，对营运中船舶航速、功率进行分析换算，获得相应的船舶能效营运指数，为航运能效管理及未来海事核查、监测提供充足数据支持。

在船舶附体节能装置广泛应用的基础上，验证附体节能装置应用后船舶运行状态非常重要。但是，由于现行交船试航方式主要借助船模试验方式，无法有效验证实船节能效果。而通过船舶营运大数据应用，可以获得船舶附体节能装置应用过程中航速、功率等数据间影响关系。结合大数据修正处理，可以避免水深、吃水、波浪、水流等因素对船舶附体节能装置运行效果评价影响。

四、总结

综上所述，大数据作为一种在现代船舶行业具有十分重要的作用，通过对现代船舶行业营运数据进行搜集、汇总、储存、挖掘，可以获得设备运行状态、船舶功率及航速、风浪与船舶航速间关系、节能措施应用效果等高价值信息。因此，相关人员应立足船舶行业，不间断对船舶设备运行数据进行分析评估，了解设备运行状态及污底、风速等对船舶功率的影响，为现代船舶行业营运管理能效提升提供充足支持。

参考文献：

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