Di abad ke-21, kita tidak dapat meremehkan dampak Artificial Intelligence (AI) pada berbagai industri, mulai dari perbankan dan keamanan siber hingga ritel, otomotif, logistik, dan banyak lagi. Namun, penggabungan AI dalam industri perkapalan masih merupakan proses yang berkelanjutan. Cakupan AI hampir tidak terbatas, dan akan terus berkembang melalui teknologi dan inovasi baru.
Manfaat mengintegrasikan teknologi AI dalam industri perkapalan dapat memengaruhi kemampuan prediktif Anda dan membuat operasi Anda lebih metodis. Beberapa implementasi termasuk analitik waktu nyata, penjadwalan yang ditingkatkan, prosedur otomatis, antara lain.
Baca lainnya : Berikut ukuran kontainer yang paling banya dicari!
Adopsi AI meningkat di sebagian besar industri, dengan kapasitas yang bervariasi. Logistik mulai bertransisi menjadi industri yang digerakkan oleh AI. Oleh karena itu, dengan integrasi AI, ada potensi besar untuk meningkatkan industri maritim melalui kualitas dan kecepatan dengan menghapus tugas-tugas yang berulang dan duniawi. Menurut Survei AI Global McKinsey, ada hampir 25% peningkatan YOY dalam penggunaan AI dalam proses bisnis standar. Ini termasuk lompatan yang cukup besar dari tahun lalu di perusahaan yang menggunakan AI di berbagai lini bisnis mereka. Jadi, agar industri dapat bergerak maju dengan mengidentifikasi pola melalui pembelajaran mesin, mereka harus menyadari "data besar" dan harus dapat mengaksesnya. Selain itu, melatih staf TI tentang pembelajaran mesin memainkan peran penting. Namun, perlu diingat bahwa dengan perubahan besar datang ketakutan.
Hambatan dan risiko dalam industri maritim untuk implementasi AI
Ada kelebihan dan kekurangan untuk semuanya, termasuk AI. Meskipun memiliki manfaat, ketakutan seputar solusi yang lebih cerdas dan efisien seringkali dapat menjadi topik yang kontroversial. Adopsi AI yang meluas masih menghadapi beberapa hambatan, dan tidak hanya di industri perkapalan. Secara global beberapa masalah perlu ditangani dan diatasi sebelum bergerak maju dan mengimplementasikan AI.
Empat kategori secara luas menyoroti masalah-masalah ini yaitu:
- Integrasi data
- Masalah kepercayaan
- Keterbatasan waktu dan tenaga
- Kekurangan bakat pada keterampilan khusus yang dibutuhkan
Ketika datang ke industri perkapalan, mari kita lihat tantangan yang muncul:
Kualitas data yang buruk
Sebagai sebuah industri, ada kebutuhan akan data bersama untuk membuat keputusan berkualitas tinggi. Industri harus bergerak melewati gagasan tantangan kompetitif seputar berbagi data untuk memberi manfaat bagi semua yang terlibat. Kualitas data di sektor ini dapat memperlambat adopsi teknologi AI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan keputusan melalui ketersediaan wawasan berbasis data.
Kurangnya informasi yang solid
Melanjutkan kualitas data akan menjadi kurangnya informasi yang dapat diandalkan di seluruh rantai pasokan, yang juga akan mencegah perkembangannya. Wawasan analitik membutuhkan sumber dari sumber data yang akurat. Keputusan berdasarkan data hanya sebenar wawasan mereka. Pengumpulan data yang tepat dan konsisten diperlukan.
Takut akan penggantian pekerjaan
Tampaknya ada kekhawatiran yang berkembang tentang dampak komputer dan teknologi terhadap jenis pekerjaan yang diciptakan atau diganti. Kemungkinan besar, jenis pekerjaan akan bergeser dengan adopsi penuh AI. Pekerja akan membutuhkan waktu untuk memahami dan mempelajari teknologi baru di tempat kerja mereka. Industri secara keseluruhan perlu mengikuti inovasi yang dibawa oleh AI, Internet of things, teknologi sensor, dll.
Transformasi bisnis melalui digitalisasi akan menjadi sebuah proses
Transformasi digital adalah sebuah proses. Akan ada kendala waktu, keterbatasan, dan tentunya biaya pengembangan. Proses tersebut akan meningkatkan cara kerja yang lebih cerdas, lebih sederhana, dan lebih efisien.
Baca lainnya : 12 Tips Perawatan & Perawatan Lantai Kontainer Pengiriman
Risiko dapat dikendalikan ketika mengelola proses langkah demi langkah. Strategi yang jelas adalah serangkaian tindakan yang dirancang untuk menciptakan keunggulan atas pesaing. Penting untuk memiliki strategi yang jelas dan dapat dimengerti. Oleh karena itu, penguasaan kejelasan, tujuan, kemampuan beradaptasi, dan sumber daya akan memungkinkan perusahaan untuk mengubah strategi mereka menjadi sukses.
Keuntungan AI dalam pengiriman untuk masa depan yang lebih baik
Menggunakan data sebagai alat untuk belajar dari masa lalu untuk meningkatkan pengambilan keputusan di masa depan sangat berharga. Beberapa manfaat AI dalam industri perkapalan termasuk tetapi tidak terbatas pada, peningkatan analitik untuk pengambilan keputusan, otomatisasi, keselamatan, pengoptimalan rute, dll. Mereka juga akan memainkan peran utama dalam pengiriman kelompok dan revolusi IoT dalam industri logistik dan pengiriman peti kemas
Analisis tingkat lanjut
Mereka digunakan untuk membuat wawasan bisnis yang berharga dari berbagai sumber data. Ini akan membantu memastikan bahwa keputusan Anda didasarkan pada metode yang terbukti berdasarkan data. Ini dapat membantu pemasok kontainer pengiriman atau pemilik armada membuat keputusan yang tepat untuk menjual atau beli kontainer pengiriman on line. Algoritme situs web dapat memberikan saran untuk unit yang tepat yang paling cocok untuk pelanggan saat berencana membeli.
peralatan otomatis
AI, serta otomatisasi, berperan dalam industri maritim. Kemampuan pembelajaran mesin akan membantu dalam analisis data historis dengan mempertimbangkan hal-hal seperti pola cuaca atau musim pengiriman yang sibuk/lambat. Prosedur otomatisasi membantu memprediksi masalah bahkan sebelum masalah itu terjadi. Ini memungkinkan waktu untuk melakukan penyesuaian. Juga menggunakan AI, tagihan menjadi lebih aman.
Keamanan dan peningkatan keamanan
Frekuensi kecelakaan dapat dikurangi dengan penggunaan AI. AI juga menemukan kegunaannya dalam mendeteksi ancaman dan aktivitas jahat lainnya.
Optimasi rute
Optimalisasi rute akan membangun model optimasi untuk menentukan rute yang paling efisien untuk diambil. Dengan bantuan AI, prediksi jalur terbaik dengan konsumsi bahan bakar minimum, dengan mempertimbangkan cuaca dapat dihitung.
Perkiraan kinerja
Parameter ini dapat mengambil hubungan antara kecepatan dan daya untuk memprediksi perubahan kinerja akibat pengotoran bawah air. Anda dapat menggunakan data historis untuk memahami tingkat penurunan kinerja kapal.
Bagaimana AI berperan dalam industri maritim?
Mari kita lihat kelebihan dan kekurangan AI di industri maritim:
| manfaat | kekurangan |
| Analisis tingkat lanjut | Kualitas data yang buruk |
| Peralatan/proses otomatis | Kurangnya informasi yang stabil |
| Keamanan/peningkatan keamanan | Takut akan penggantian pekerjaan |
| Optimasi rute | Kurangnya strategi yang jelas |
| Perkiraan kinerja | Mengubah bisnis adalah proses yang panjang |
| Pengurangan biaya | |
| Mengoptimalkan pemeliharaan |
Masa depan AI di industri perkapalan
Sebagai sebuah industri, hampir sulit dipahami apa yang mungkin terjadi saat menjalin pengiriman dan logistik dengan kecerdasan buatan. Ada sejumlah besar inefisiensi dalam rantai pasokan global, tetapi kerumitan rumit dari sistem yang terlibat membuat manusia tidak mungkin menyelesaikannya sendiri. Jadi, seiring AI terus berkembang di industri lain, ada peluang besar di setiap level untuk memanfaatkan tren tersebut. AI sudah menemukan aplikasinya untuk kapal otonom. Namun, aplikasi yang jauh lebih menarik telah muncul untuk mengoptimalkan prosedur bisnis, membuat wadah cerdas, perencanaan perjalanan, dan perawatan kapal.
Tidak mungkin mengabaikan potensi kecerdasan buatan yang sangat besar. Jumlah studi kasus dan contoh yang berhasil akan terus bertambah seiring kita melihat ke masa depan, untuk integrasi AI dalam industri perkapalan. Oleh karena itu, penggabungan AI dapat memberikan manfaat yang cukup besar bagi rantai pasokan dan operasi pengiriman. Beberapa kelebihan termasuk harga ekonomis, pengurangan risiko, perkiraan yang lebih baik, pengiriman lebih cepat melalui rute yang lebih optimal, dll.
