Cơn sốt AI đang lan rộng khắp nơi và ngành hàng hải cũng không ngoại lệ. Vậy làm thế nào để sàng lọc thông tin và tìm ra giải pháp thực sự giúp đội tàu của bạn vận hành hiệu quả hơn?
Khi nói đến việc ứng dụng AI trong ngành vận tải biển, câu hỏi đặt ra không còn là “Khi nào?” mà là “Như thế nào?”. Bởi các giải pháp AI dành cho hàng hải đã xuất hiện, và trong bối cảnh các chủ tàu, nhà khai thác chịu áp lực phải liên tục nâng cao hiệu suất vận hành cũng như tuân thủ các quy định ngày càng nghiêm ngặt, AI có thể mang đến những giải pháp bất ngờ.
Nếu cần tóm tắt nhanh, đây là bốn điểm chính:
- Ứng dụng AI để tối ưu hành trình giúp cải thiện hiệu suất nhiên liệu, qua đó giảm chi phí và khí thải.
- Tạo “bản sao kỹ thuật số” (digital twin) của tàu cho phép AI giám sát theo thời gian thực, tối ưu hiệu suất và hỗ trợ ra quyết định thông minh hơn.
- AI có thể triển khai bảo trì dự đoán, giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí vận hành.
- Để khai thác tối đa giải pháp AI, cần dữ liệu chất lượng cao – và thật nhiều dữ liệu.
Việc tích hợp AI và các phương pháp học máy vào các giải pháp số cho ngành hàng hải có thể nâng cao hiệu suất tàu và tối ưu hóa hoạt động của đội tàu. Nhưng chiến lược AI nào mang lại lợi ích lớn nhất? Dưới đây là ba chiến lược ứng dụng AI bất ngờ có thể giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành:
- Tối ưu hành trình để nâng cao hiệu suất nhiên liệu.
- Tạo bản sao kỹ thuật số (digital twin) để cải thiện hiệu suất tàu.
- Bảo trì dự đoán nhằm tối đa hóa thời gian hoạt động.
1. Tăng hiệu suất với tối ưu hành trình hàng hải ứng dụng AI
Tối ưu hành trình là một trong những chiến lược ứng dụng AI mạnh mẽ nhất để nâng cao hiệu quả vận hành tàu. Chỉ cần những cải thiện nhỏ trong việc lập kế hoạch tuyến đường cũng có thể giảm tiêu thụ nhiên liệu và lượng khí thải – mang lại mức tăng hiệu suất đáng kể.
Chiến lược này sử dụng AI và các thuật toán học máy để phân tích nhiều nguồn dữ liệu thời gian thực như dự báo thời tiết, điều kiện biển và dữ liệu vận hành tàu. Từ đó, hệ thống so sánh các tuyến đường khả thi và đưa ra khuyến nghị tối ưu nhằm tối đa hóa hiệu suất nhiên liệu.
Khác với hệ thống định tuyến truyền thống, tối ưu hành trình bằng AI liên tục thích ứng với điều kiện thay đổi, tự động tính toán lại tuyến để tránh bão, sóng lớn hoặc luồng giao thông dày đặc. AI cũng có thể hỗ trợ các mục tiêu vận hành cụ thể, chẳng hạn như cập cảng đúng thời điểm tối ưu hoặc đồng bộ với thời gian sẵn sàng cầu bến.
Hệ thống sẽ ngày càng hoàn thiện khi được bổ sung nhiều dữ liệu chất lượng cao, giúp nâng cao khả năng tính toán lộ trình. Nhờ có thông tin thời gian thực về hiệu suất của từng tàu trong đội, bạn có thể so sánh, đánh giá và đưa ra quyết định tối ưu hóa hiệu quả hơn.
Giải pháp Fleet Optimisation Solution (FOS) ứng dụng AI của Wärtsilä là một ví dụ điển hình để triển khai chiến lược này.
2. Xác định hiệu suất tối ưu với “bản sao kỹ thuật số” ứng dụng AI hàng hải
Hiểu rõ tình trạng vận hành của tàu theo thời gian thực – và biết được thế nào là hiệu suất tối ưu – là yếu tố then chốt để nâng cao hiệu quả. Tuy nhiên, các phương pháp giám sát truyền thống dựa vào báo cáo giữa ngày hoặc kiểm tra thủ công không thể cung cấp góc nhìn toàn diện và tức thời cần thiết để ra quyết định chính xác.
Giám sát thời gian thực được hỗ trợ bởi AI mang đến công cụ giúp phát hiện sớm các bất thường trong hiệu suất – trước khi chúng ảnh hưởng đến tiêu thụ nhiên liệu, lượng khí thải hoặc chức năng thiết bị. Các tàu hiện đại tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, và AI có khả năng phát hiện những sai lệch nhỏ mà con người khó nhận thấy.
Để triển khai chiến lược này, bước đầu tiên là nhờ chuyên gia tạo bản sao kỹ thuật số (digital twin) của tàu – một mô hình ảo chi tiết mô phỏng đặc điểm vật lý, hệ thống và hành vi vận hành của tàu. Ưu điểm lớn nhất là nó cho bạn thấy hình mẫu hiệu suất tối ưu.
Digital twin được xây dựng từ dữ liệu thiết kế của tàu, bao gồm:
- Hình dáng thân tàu và bố trí hệ thống đẩy.
- Mô phỏng kỹ thuật dựa trên động lực học chất lỏng (CFD).
- Dữ liệu thực tế từ cảm biến trên thiết bị tàu.
Khi đã thiết lập, digital twin sẽ nhận dữ liệu thời gian thực từ tàu, bao gồm hiệu suất động cơ, mức tiêu thụ nhiên liệu, điều kiện thời tiết và trạng thái điều hướng.
So sánh hiệu suất dự đoán từ mô phỏng với hiệu suất thực tế giúp bạn có thông tin để tối ưu hiệu quả vận hành. Với dịch vụ giám sát được AI hỗ trợ, dữ liệu từ digital twin có thể đưa ra khuyến nghị hành động, chẳng hạn đề xuất vệ sinh thân tàu hoặc điều chỉnh thông số để nâng cao hiệu suất.
Khả năng giám sát thời gian thực và dự đoán của digital twin giúp tối ưu tiêu thụ nhiên liệu, giảm thời gian ngừng hoạt động và đưa ra quyết định thông minh hơn trong suốt vòng đời khai thác của tàu.
3. Tối ưu bảo trì dự đoán dựa trên dữ liệu với AI trong ngành hàng hải
Bảo trì dự đoán giúp nâng cao hiệu suất tàu nhờ:
- Giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.
- Kéo dài chu kỳ bảo dưỡng.
- Tăng tuổi thọ linh kiện.
Lịch bảo trì truyền thống thường dựa trên khoảng thời gian cố định hoặc sửa chữa khi hỏng hóc xảy ra, cả hai đều có thể làm tăng chi phí vận hành. Đặc biệt, sự cố thiết bị bất ngờ có thể gây gián đoạn lớn và tổn thất tài chính đáng kể.
Khác với phương pháp truyền thống, bảo trì dự đoán ứng dụng AI sử dụng thuật toán và học máy để phân tích dữ liệu từ nhiều cảm biến và hệ thống trên tàu. Việc giám sát liên tục tình trạng các bộ phận quan trọng theo thời gian thực giúp dự đoán hỏng hóc trước khi xảy ra. AI có thể phát hiện những dấu hiệu bất thường sớm hơn nhiều so với con người, cho phép sắp xếp bảo dưỡng hoặc sửa chữa kịp thời.
Wärtsilä Expert Insight là ví dụ điển hình của dịch vụ bảo trì dự đoán ứng dụng AI. Hệ thống này theo dõi dữ liệu cảm biến thời gian thực từ tàu, kết hợp chẩn đoán nâng cao và chuyên môn của con người để đưa ra đánh giá chính xác về tình trạng thiết bị. Từ đó, dịch vụ đưa ra khuyến nghị bảo dưỡng dựa trên thông tin thực tế, giúp tàu hoạt động hiệu quả hơn nhờ tăng độ tin cậy của thiết bị.
Loại dữ liệu mà các chiến lược AI cần
Cả ba chiến lược AI nêu trên đều không thể vận hành hiệu quả nếu thiếu dữ liệu chất lượng cao – và càng nhiều càng tốt. AI cần dữ liệu chính xác, đầy đủ và có cấu trúc rõ ràng để đưa ra dự đoán đáng tin cậy. Trong môi trường hàng hải, các yếu tố như mức tiêu thụ nhiên liệu, tải động cơ, thời tiết, dòng chảy và hành vi vận hành của tàu đều được đưa vào mô hình AI để tạo ra bức tranh toàn diện và chính xác nhất.
Nếu dữ liệu bị “nhiễu”, thiếu hoặc không đồng nhất, kết quả từ hệ thống AI sẽ khó đáng tin cậy, dẫn đến các vấn đề như lộ trình chưa tối ưu, dự đoán bảo trì sai lệch hoặc khuyến nghị cải thiện hiệu suất không chính xác. Giải pháp là thu thập dữ liệu chất lượng cao để AI nhận diện mẫu, tối ưu hóa hoạt động và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.
Một điểm khởi đầu tốt khi triển khai chiến lược dựa trên AI là sử dụng dữ liệu từ Hệ thống Thu thập Dữ liệu (DCS) của IMO. Hiệu quả sẽ còn cao hơn nếu bổ sung dữ liệu cụ thể từ các cảm biến trên tàu. Các nguồn dữ liệu bên thứ ba như dự báo thời tiết cũng rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả và độ chính xác của bất kỳ hệ thống AI nào bạn áp dụng.
Cách lựa chọn giải pháp AI phù hợp cho tàu của bạn
Wärtsilä hiện là một trong những đơn vị tiên phong cung cấp các giải pháp AI giúp nâng cao hiệu suất vận hành tàu trên toàn đội. Từ tối ưu hành trình đến bảo trì dự đoán, các công cụ và giải pháp này đã mang lại kết quả đo lường được cho khách hàng trên khắp thế giới.
Nếu bạn đang tìm kiếm những chiến lược AI phù hợp để giảm tiêu thụ nhiên liệu và khí thải, nâng cao hiệu suất cũng như đảm bảo tuân thủ quy định cho toàn bộ đội tàu của mình, hãy liên hệ để được tư vấn.
Chris Lin
Nguồn: https://www.wartsila.com/
