劉昭青

當集裝箱存放在碼頭堆場時，其取件時間時常未定。為了預測集裝箱的確切取貨時間，漢堡港正在使用機器學習（ML）技術來預測其在碼頭的停留時間，起初的兩個項目成功地統(tǒng)合并實施到了在Altenwerder集裝箱碼頭（CTA）和Burehardkai集裝箱碼頭（CTB）的信息技術（rr）情境中。當鋼質(zhì)集裝箱在堆場停留期間不需要重新堆垛時，其工序被大幅優(yōu)化。基于歷史數(shù)據(jù)的算法，利用最先進的機器學習方法不斷優(yōu)化自身，計算機將計算最有可能的集裝箱停留時間。

漢堡港口倉儲有限公司（HHLA）執(zhí)行委員會主席AngelaTitzrath在世界人工智能大會（WAIC）期間聲稱，“推進的數(shù)字化正在用其改變物流業(yè)和我們的港口業(yè)務。機器學習解決方案為我們提供了許多機會來提高碼頭的生產(chǎn)率和容量率?！绷硗?，CTB正在采用類似的技術，在那里傳統(tǒng)的集裝箱堆場和自動化貨箱堆場被一起并用。兩個碼頭已在體驗這些技術的優(yōu)點，因為集裝箱是基于其預計的取貨時間來儲存的，因此必須減少搬移頻率。

（劉昭青編譯）