¿Tomará la Inteligencia Artificial (IA) el control de la gestión portuaria? La Inteligencia Artificial ya se aplica en los puertos. Hay diversas pruebes piloto y aplicaciones que han llevado más lejos el concepto de puertos inteligentes. Pero para saber que se está haciendo exactamente y, sobre todo, qué puede pasar en el futuro, desde Piernext, el portal de innovación del puerto de Barcelona, le han preguntado al mayor experto en la materia: la propia IA. Reproducimos aquí las preguntas que se le formulan y sus correspondientes respuestas.
¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial en la gestión portuaria?
La IA puede ejercer un papel muy importante en la gestión portuaria. En particular, en los siguientes aspectos:
- Gestión del tráfico marítimo en tiempo real mediante el análisis de los datos de tráfico y la predicción de la demanda de barcos en un puerto determinado. También puede ayudar a optimizar el uso del espacio portuario y mejorar la planificación y programación del tráfico.
- Optimizar la carga y descarga, analizando datos en tiempo real e identificando cuellos de botella y retrasos en los procesos. También puede ayudar a programar y coordinar estas operaciones de forma más eficiente.
- Mantenimiento predictivo mediante el análisis de datos de sensores y la monitorización de equipos en tiempo real. Esto puede ayudar a prevenir fallas y reducir el tiempo de inactividad.
- Gestión de la cadena de suministro. Al proporcionar análisis predictivos y en tiempo real de la demanda de carga y descarga, lo cual ayuda a reducir los retrasos en el procesamiento y el almacenamiento de mercancías.
- Mejora de la seguridad de los puertos mediante el análisis de datos de sensores y cámaras de seguridad para detectar posibles amenazas y prevenir accidentes.
¿Qué ejemplos de inteligencia artificial aplicada, actualmente en funcionamiento, existen en los puertos?
El puerto de Róterdam está utilizando un sistema de inteligencia artificial llamado ‘Pronto’, que utiliza datos de sensores para mejorar la planificación y coordinación de la carga y descarga de contenedores. El sistema ‘Pronto’ utiliza modelos de aprendizaje automático para predecir el tiempo de llegada de los barcos y el tiempo de procesamiento de la carga y descarga de contenedores.
El puerto de Los Ángeles está utilizando un sistema de inteligencia artificial llamado ‘Port Optimizer’, que utiliza datos de sensores y análisis predictivo para mejorar la planificación y coordinación de la carga y descarga de contenedores. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir la demanda de carga y descarga y para optimizar la programación y coordinación de las operaciones portuarias.
El puerto de Singapur está utilizando un sistema de inteligencia artificial denominado ‘Maritime Single Window’, que utiliza análisis predictivo y procesamiento de lenguaje natural para mejorar la eficiencia y la transparencia en los procesos de aduanas y control de inmigración. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y clasificar los datos de los documentos de envío y aduanas, lo cual ayuda a reducir los tiempos de procesamiento y a mejorar la eficiencia en la gestión portuaria.
¿Qué pasos deberían dar los puertos para adaptarse a la inteligencia artificial?
- Identificar áreas de mejora, en concreto, la eficiencia y la productividad. Por ejemplo, la automatización de la gestión de contenedores, la optimización de rutas de navegación, la predicción de la demanda de carga y la detección de fraudes son algunos ejemplos de áreas en las cuales la IA podría ser útil.
- Evaluar la disponibilidad de datos. La IA depende de grandes cantidades de datos para su funcionamiento. Por lo tanto, los puertos tienen que evaluar la disponibilidad de datos y considerar la posibilidad de integrar sistemas para recopilar datos adicionales si es necesario.
- Evaluar la capacidad de infraestructura como el ancho de banda de red y el almacenamiento de datos para determinar si están listos para soportar las necesidades de los sistemas de IA.
- Establecer un equipo de IA para liderar la implementación de proyectos de IA y garantizar la integración adecuada de los sistemas.
- Evaluar los costes y beneficios de implementar sistemas de IA y determinar si la inversión merece la pena.
- Establecer asociaciones con empresas especializadas en IA para ayudar en la implementación de sistemas y obtener experiencia adicional en el campo.
¿Qué empresas navieras han implantado modelos de inteligencia artificial?
Maersk ha empezado a utilizar la inteligencia artificial en varias áreas de su negocio. Por ejemplo, ha desarrollado un sistema de IA denominado ‘Captain Peter’, que utiliza datos de sensores y modelos de aprendizaje automático para ayudar los capitanes a optimizar el consumo de combustible y reducir las emisiones de CO₂.
CMA CGM ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial llamada ‘Smart Contenidors’, que utiliza sensores y algoritmos de aprendizaje automático para monitorizar el estado de los contenedores durante el transporte. Esto permite a los clientes rastrear en tiempo real la ubicación, temperatura, humedad y otros parámetros de los productos transportados en los contenedores.
Hapag-Lloyd ha empezado a utilizar la inteligencia artificial en su sistema de planificación de rutas marítimas. El sistema utiliza datos meteorológicos, de tráfico marítimo y de combustible para optimizar las rutas de los barcos y reducir los costes operativos.
MSC ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial llamada ‘Safeguard’, que utiliza datos de sensores y modelos de aprendizaje automático para monitorizar la seguridad en los barcos y prevenir accidentes. La plataforma también proporciona alertas en tiempo real sobre situaciones de emergencia a la tripulación y al equipo de tierra.
Evergreen Line ha empezado a utilizar la inteligencia artificial en su sistema de mantenimiento predictivo. El sistema utiliza sensores y algoritmos de aprendizaje automático para monitorizar el estado de los equipos en los barcos y predecir cuando tienen que realizarse tareas de mantenimiento.
¿Cuáles son los escenarios de futuro en su uso?
La Inteligencia artificial (IA) está impactando significativamente en la gestión portuaria y en la navegación. Se espera que su papel continúe creciendo en el futuro próximo, aunque apunta que el ritmo y la dirección del avance de la IA en la gestión portuaria y la navegación pueden variar según los factores económicos, políticos y tecnológicos que influyan en la industria.
En 1 año:
Se espera que la IA continúe siendo una herramienta clave para mejorar la eficiencia y la transparencia en la gestión portuaria, permitiendo a los operadores portuarios planificar y coordinar mejor las operaciones de carga y descarga.
En la navegación, la IA continuará siendo utilizada para mejorar la seguridad y la eficiencia en la planificación de rutas, la optimización del consumo de combustible y la gestión de la carga.
En 2 años:
Se prevé que la IA se utilice cada vez más en la automatización de tareas rutinarias y repetitivas de la gestión portuaria, lo cual permitirá a los operadores portuarios dedicar más tiempo y recursos a tareas de mayor valor.
En la navegación, está previsto que se utilice cada vez más en la automatización de tareas de navegación, como la detección de obstáculos y la gestión de rutas, lo cual reducirá el trabajo manual de los tripulantes.
En 3 años:
Se espera que la IA se utilice cada vez más para la detección y prevención de situaciones de riesgo, como colisiones y accidentes en la gestión portuaria y en la navegación.
En la navegación, la IA se utilizará cada vez más para mejorar la eficiencia de las operaciones en alta mar, como la gestión de la tripulación y el mantenimiento preventivo de los equipos.
En 4 años:
Se prevé que la IA se utilice cada vez más para la gestión de la cadena de suministro en el sector marítimo, lo cual permitirá una mayor visibilidad y transparencia en el transporte de mercancías.
En la navegación, la IA se usará cada vez más para mejorar la seguridad en los puertos y las terminales, detectando posibles riesgos y situaciones peligrosas antes de que ocurran.
En 5 años:
Se predice que la IA se utilice cada vez más para la toma de decisiones autónomas en la gestión portuaria y en la navegación, lo cual permitirá una mayor eficiencia y rapidez en las operaciones.
En la navegación, se espera que la IA se utilice cada vez más en la automatización total de los barcos, lo cual permitirá la navegación autónoma y la reducción de costes operativos.
¿Hasta qué punto peligran los puestos de trabajo en los puertos por el uso de la inteligencia artificial?
El uso de la inteligencia artificial ( IA) en los puertos y la industria marítima en general tiene el potencial de mejorar la eficiencia y la productividad, reducir costes y mejorar la seguridad. Es importante tener en cuenta que la IA no necesariamente reemplazará a los trabajadores, sino que puede cambiar la naturaleza de los trabajos y requerir diferentes habilidades y conocimientos. Por ejemplo, los trabajadores pueden necesitar habilidades en análisis de datos, programación y mantenimiento de sistemas automatizados.
En algunos casos, la IA puede automatizar ciertas tareas que antes realizaban trabajadores humanos, lo cual puede reducir el número de empleados necesarios. Por ejemplo, la automatización de la carga y descarga de contenedores en los puertos puede disminuir la necesidad de mano de obra.
Sin embargo, también es importante tener en cuenta que la IA puede generar nuevos puestos de trabajo en áreas como el desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA, análisis de datos y programación. Además, la IA puede mejorar la seguridad en el puesto de trabajo al reducir la necesidad de trabajos peligrosos o de alto riesgo. Si bien la IA puede tener un impacto en los puestos de trabajo en la industria marítima, también puede generar nuevas oportunidades de trabajo y mejorar la seguridad en el puesto de trabajo. Es importante que las empresas y los trabajadores estén preparados para adaptarse a los cambios y adquirir nuevas habilidades y conocimientos para aprovechar al máximo los beneficios de la IA en la industria marítima.
¿Resulta viable que la IA gestiona una terminal de contenedores a corto plazo?
En la práctica, todavía hay muchos desafíos que superar antes de que esto sea una realidad. La gestión de una terminal de contenedores implica muchas tareas complejas que requieren una combinación de habilidades humanas y tecnológicas. Algunas de estas tareas incluyen la planificación de la carga y descarga de contenedores, la supervisión de la maquinaria de la terminal, la gestión del inventario y la coordinación con otros puertos y empresas de transporte.
Si bien la IA puede ser muy útil para algunas de estas tareas, como la planificación y el seguimiento de la carga y descarga de contenedores, todavía hay muchas tareas que requieren la intervención humana, especialmente cuando se trata de situaciones imprevistas o problemas técnicos en la maquinaria. Además, la gestión de una terminal de contenedores es un proceso altamente colaborativo que involucra a muchas partes interesadas, incluidos los operadores de terminales, los transportistas, los importadores y los exportadores. La IA puede mejorar la eficiencia y la coordinación en este proceso, pero no puede reemplazar completamente la colaboración humana.
En conclusión, es poco probable que una terminal de contenedores pueda ser gestionada íntegramente por una IA en el corto o mediano plazo. Es más probable que la IA se utilice para complementar las habilidades humanas en la gestión de la terminal y mejorar la eficiencia y la coordinación en el proceso de manejo de contenedores.
¿La gestión de todo el tráfico portuario podría automatizarse gracias la IA?
La gestión de todo el tráfico interno y externo de un puerto, incluyendo camiones y ferrocarriles, puede beneficiarse” de la automatización con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). La IA puede ayudar en la optimización de la logística y la coordinación del tráfico, permitiendo la previsión y la gestión de situaciones de alta demanda o congestión. También puede ayudar en la optimización de las rutas y la planificación de horarios, lo cual puede mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de espera.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la automatización completa de la gestión del tráfico puede no ser posible en el corto plazo debido a la complejidad del entorno portuario y la necesidad de coordinación entre diferentes partes interesadas. Además, la tecnología todavía no es completamente madura y requiere de la intervención humana en caso de situaciones imprevistas.
En conclusión, aunque la IA puede mejorar significativamente la gestión del tráfico en un puerto, es poco probable que la automatización completa sea viable en el corto plazo. Será necesario un enfoque integrado que combine la tecnología con la intervención humana para conseguir una gestión eficiente y efectiva del tráfico en el puerto.
