Автор: Денис Аветисян
Новый подход объединяет генеративный искусственный интеллект для стандартизации данных и алгоритмы машинного обучения для повышения точности прогнозирования времени простоя контейнеров.
Предлагается фреймворк, использующий генеративный ИИ для стандартизации данных и машинное обучение для прогнозирования времени простоя контейнеров, что потенциально снижает затраты на перемещение в портовой логистике.
Несмотря на важность оптимизации работы контейнерных терминалов, точность прогнозирования времени пребывания контейнеров зачастую ограничена неструктурированностью исходных данных. В работе, озаглавленной ‘Generative AI and Machine Learning Collaboration for Container Dwell Time Prediction via Data Standardization’, предложен инновационный подход, объединяющий генеративный искусственный интеллект и машинное обучение для стандартизации информации о владельцах и грузах. Эксперименты с реальными данными показали, что предложенная методика позволяет снизить среднеквадратичную ошибку прогнозирования на 13.88% и сократить количество перемещений контейнеров до 14.68%. Какие перспективы открываются для дальнейшего внедрения генеративного ИИ в логистику портовых терминалов и оптимизацию цепочек поставок?
Оптимизация Терминальной Логистики: Вызовы и Перспективы
Современные контейнерные терминалы испытывают растущее давление, обусловленное увеличением грузооборота и ограниченностью складских площадей. Этот фактор создает серьезные логистические трудности, поскольку постоянно возрастающий поток контейнеров требует оптимизации использования доступного пространства. Несмотря на внедрение передовых технологий, физические ограничения терминалов, в сочетании с неравномерностью поступления и вывоза грузов, приводят к переполненности, задержкам в обработке и, как следствие, к увеличению издержек для всех участников логистической цепочки. Повышение пропускной способности терминалов требует комплексного подхода, включающего не только инвестиции в инфраструктуру, но и разработку интеллектуальных систем управления, способных эффективно планировать размещение контейнеров и минимизировать время их хранения.
Неэффективная организация штабелирования контейнеров и частые перемещения приводят к серьезным проблемам в работе современных терминалов. По сути, хаотичное размещение грузов создает “узкие места”, препятствуя быстрому доступу к необходимым контейнерам и замедляя процессы погрузки и разгрузки. Это, в свою очередь, ведет к задержкам в выполнении заказов, увеличению времени обработки судов и, как следствие, к существенным финансовым потерям для портовых операторов и судоходных компаний. Помимо прямых издержек, вызванных простоями, неоптимальное размещение контейнеров также увеличивает нагрузку на технику и персонал, повышая риски аварий и повреждений груза, что дополнительно усугубляет экономические последствия.
Традиционные методы прогнозирования времени пребывания контейнеров на терминале (ICDT) зачастую сталкиваются с проблемой неполноты и неструктурированности используемых данных. Исторически, информация собиралась из разрозненных источников — журналов, отчетов, и даже устных указаний — что приводило к значительным пробелам и ошибкам. Отсутствие стандартизированных форматов и единой базы данных затрудняло автоматизированный анализ и, как следствие, снижало точность прогнозов. В результате, терминалы испытывали трудности с оптимизацией размещения контейнеров, что приводило к увеличению времени обработки, задержкам и, в конечном итоге, к росту операционных издержек. Улучшение качества и структурированности данных является ключевым фактором для повышения эффективности прогнозирования ICDT и оптимизации работы контейнерных терминалов.
Точное прогнозирование времени пребывания контейнеров на терминале (ICDT) является ключевым фактором для перехода к проактивному управлению, позволяющему оптимизировать использование ресурсов и снизить издержки. Однако, достижение высокой точности сталкивается с серьезными препятствиями, связанными с качеством доступных данных. Часто информация о контейнерах поступает в неструктурированном виде, содержит ошибки или пробелы, что затрудняет построение надежных моделей прогнозирования. Для преодоления этих трудностей необходимы комплексные подходы к сбору, обработке и анализу данных, включающие автоматизацию процессов, использование методов машинного обучения и интеграцию различных источников информации, таких как данные о судах, грузоотправителях и получателях. Только при наличии качественных и полных данных возможно эффективное прогнозирование ICDT и, как следствие, повышение эффективности работы всего терминала.
Стандартизация Данных и Предиктивное Моделирование: Ключ к Эффективности
Предлагаемая платформа использует генеративный искусственный интеллект (GenAI) для стандартизации неструктурированных данных о владельцах и грузах, включая коды ТН ВЭД и КСУГ. В ходе тестирования достигнута 90.31%-ная консистентность стандартизации информации о грузах. Это включает автоматическое извлечение релевантных данных из различных форматов и приведение их к единому, структурированному виду, что позволяет обеспечить высокую точность и надежность последующего анализа и прогнозирования.
Стандартизированные данные, полученные в результате обработки неструктурированной информации о владельцах и грузах, используются в качестве входных данных для моделей машинного обучения XGBoost и CAT Model. Эти модели применяются для точного прогнозирования расчетного времени прибытия контейнера в терминал (ICDT). XGBoost, основанный на алгоритмах градиентного бустинга, и CAT Model, использующий категориальные признаки, совместно обеспечивают высокую точность прогнозирования, что критически важно для оптимизации планирования и управления ресурсами терминала. Результаты прогнозирования ICDT служат основой для проактивного управления терминалом и повышения эффективности логистических операций.
Отслеживание контейнеров посредством EDI обеспечивает получение данных о статусе в режиме реального времени, что инициирует повторные прогнозы (re-prediction) и повышает оперативность моделей машинного обучения. Получаемые обновления, такие как изменение местоположения, даты прибытия или статуса таможенного оформления, автоматически запускают процесс переоценки вероятности ICDT (International Cargo Delivery Time), позволяя моделям адаптироваться к меняющимся условиям и предоставлять более точные и актуальные прогнозы. Данный механизм обратной связи существенно повышает надежность и эффективность системы предиктивной аналитики в управлении терминалом.
Стандартизация данных является ключевым этапом для эффективного применения машинного обучения в управлении терминалом. Отсутствие единого формата и структуры в исходных данных о владельцах и грузах, получаемых из различных источников, существенно снижает точность и надежность прогнозов. Преобразование разнородной информации в унифицированный формат позволяет использовать алгоритмы машинного обучения, такие как XGBoost и CAT Model, для точного предсказания времени прибытия контейнеров (ICDT) и оптимизации работы терминала. Без предварительной стандартизации данных, машинное обучение не может эффективно извлекать полезные закономерности и обеспечивать проактивное управление логистическими процессами.
Оптимизация Штабелирования и Сокращение Перемещений: Измеримый Результат
Прогнозируемое время пребывания контейнера в терминале (ICDT) является основой для формирования стратегии штабелирования. Приоритет при размещении отводится контейнерам с меньшим ожидаемым временем пребывания, что облегчает доступ к ним при необходимости. Такой подход позволяет минимизировать количество перемещений контейнеров, необходимых для доступа к требуемому грузу, и, как следствие, повышает эффективность работы терминала. Стратегия предполагает, что контейнеры, которые будут востребованы в ближайшее время, располагаются таким образом, чтобы их извлечение не требовало перемещения других контейнеров, что значительно сокращает время обработки и затраты ресурсов.
Перемещение контейнеров внутри терминала является существенным фактором, снижающим его общую эффективность. Каждая операция перемещения требует использования ресурсов — техники, персонала и времени — что приводит к увеличению затрат и снижению пропускной способности. Необходимость в перемещении возникает, когда контейнер, необходимый для отгрузки, оказывается заблокированным другими контейнерами. Минимизация этих перемещений достигается за счет оптимизации стратегии штабелирования, при которой контейнеры с меньшим прогнозируемым временем хранения размещаются таким образом, чтобы обеспечить их быстрый доступ и избежать необходимости в их повторном перемещении для обеспечения доступа к другим контейнерам.
В ходе тестирования разработанного фреймворка зафиксировано измеримое снижение операций по перемещению контейнеров. Общее сокращение числа перемещений составило 9.26%. В частности, в пятом участке хранения (Yard 5) наблюдалось снижение на 7.65%. Данные показатели демонстрируют эффективность предложенного подхода к оптимизации размещения контейнеров и свидетельствуют о потенциале для повышения общей производительности терминала за счет минимизации непроизводительных операций.
Стратегия размещения контейнеров усовершенствуется путем учета текущей загруженности двора (Yard Capacity) в сочетании с прогнозируемым временем пребывания контейнеров. Это позволяет оптимизировать использование пространства, размещая контейнеры с более длительным ожидаемым временем пребывания в менее доступных местах двора, а контейнеры с коротким временем пребывания — в зонах быстрого доступа. Такой подход не только максимизирует эффективность использования пространства, но и снижает необходимость в перемещениях контейнеров для обеспечения доступа к ним, что повышает общую пропускную способность терминала.
Исследование демонстрирует, что эффективное предсказание времени простоя контейнеров напрямую связано с качеством и стандартизацией данных. Авторы подчеркивают важность интеграции генеративного искусственного интеллекта для решения проблемы неоднородности данных, что позволяет значительно повысить точность моделей машинного обучения. Этот подход соответствует принципу, высказанному Робертом Таржаном: «Структура определяет поведение». Ведь именно структурированные и унифицированные данные служат основой для корректной работы алгоритмов и, следовательно, для прогнозирования и оптимизации логистических процессов. Успешное применение предложенного фреймворка в портовой логистике указывает на то, что простота и ясность в обработке данных являются ключом к созданию элегантных и эффективных систем.
Куда же дальше?
Представленная работа, стремясь к оптимизации предсказания времени простоя контейнеров, неизбежно поднимает вопрос: а что именно мы оптимизируем? Не просто сокращение издержек на перемещение, разумеется, а саму логику функционирования портовой системы. Простота, как четкое разграничение необходимого и случайного, в данном случае проявляется в стремлении к стандартизации данных — фундаменте любой предсказательной модели. Однако, стоит признать, что стандартизация — лишь первый шаг. Реальные портовые данные, как известно, далеки от идеала, и генеративные модели, несмотря на свою мощь, не способны волшебным образом создать порядок из хаоса.
Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на улучшении алгоритмов, но и на понимании самой природы неструктурированных данных. Необходимо исследовать возможности интеграции информации из различных источников — от датчиков IoT до отчетов о погодных условиях — и разработку методов, позволяющих учитывать неопределенность и изменчивость портовой среды. Важно помнить, что система — это живой организм, и попытки «починить» отдельную часть без понимания целого обречены на неудачу.
В конечном счете, истинный прогресс заключается не в создании все более сложных моделей, а в разработке более простых и понятных систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям и обеспечивать устойчивое функционирование портовой инфраструктуры. Элегантность дизайна рождается из простоты и ясности, и это правило применимо и к миру машинного обучения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20540.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-25 11:21