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打造智慧港口運營數智化底座,從可感知的數據采集,到可執行的業務流程,最終實現可依賴的決策依據,從而實現對集裝箱、無人車、起吊設備、人員的無縫追蹤、智能調配與高效協同,使物流港口實現降本增效,增強競爭力。
統一物流信息管理
港口碼頭是物流信息的匯集節點,生產、經營、服務信息處理環節復雜,需要建立順暢、一體化的物流信息鏈。傳感數據實時整理
智慧碼頭海量傳感器的使用產生海量高頻實時數據,對數據采集的實時性、數據處理的精準度、數據分析應用的智能性要求苛刻。無人車輛智能調度
自動化車輛調度讓車輛自主完成貨物運送和裝卸全流程,快速找到在整個系統中完成所有任務的最優解。輔助運營科學決策
打破傳統規劃決策依賴于靜態地圖、表格統計,建設可視化運營平臺應對港口日益復雜的管理現狀。基于自主研發的全內存分布式流數據庫Rapids StreamDB、機器學習建模平臺AIworkflow、可視化數據智能平臺RapidsInsight及跨源異構查詢連接器Rapids Federation等技術產品,打破港口數據孤島現狀,將離散的實時監控系統、設施管理系統、智能運輸系統等各類業務系統數據進行統一整合。從底層構建起自主可控的全內存大數據分析平臺,幫助港口輕松地實現海量實時數據的采集、治理、分析、挖掘、建模,以及快速構建決策智能分析應用。

實時數據收集
自研流數據存儲處理技術及跨源異構數據查詢引擎使得多傳感器數據傳輸及調度運行圖能夠實時無縫銜接可視化展示。支撐精準運維
可自定義展示數據內容和界面;可選取若干數據類進行橫向比較;可選取不同時間點進行單一數據自我比較。自動預測業務
通過收集的歷史數據,分地域、客戶、產品種類等預測未來某段時間內的業務量;通過歷史數據進行機械設備維修預測。輔助科學決策
打造可視化業務數據分析平臺,根據特定算法實現實時運營建議來幫助運營者決策,便于用戶從繁雜的業務數據中進行管理聚焦。某大型自動化遠洋港口為每年吞吐量為1000萬TU,每天產生數2.51TB,不僅數據規模龐大,且自動化設備調度控制繁多,港口自動化營運調度任務復雜且難度大。柏睿數據基于全內存的大數據實時分析平臺對自動化港口核心調度數據基座進行升級。平臺連通不同系統的信息傳遞,運用實時分析技術做出的科學調度決策大幅度減少港口集卡排隊時間,加速定位異常事件,實現了港口無人車異常事件的實時溯源,無人車調度系統調用響應速度達到原指標的20倍以上。并通過對傳感器海量數據的實時整理,大幅度提高作業效率分析,優化不同港口服務,極大提升港口運營管理能力水平和客戶滿意度。