大数据技术在航运业中的应用

    李纯

    摘 要：大数据技术在船舶制造业和航运业中应用，能够发现很多有价值的信息与规律，对于促进造船和航运业的技术进步具有重要的意义。

    关键词：大数据 船舶业

    什么是大数据

    1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。大约从2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。

    大数据（big data ， mega data），或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

    大数据特点

    要理解大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10TB（1TB=1024GB）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结（Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity），即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

    数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

    数据类型繁多。如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

    价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

    处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

    大数据分析

    众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析。大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有：

    1、可视化分析

    大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

    2、数据挖掘算法

    大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

    3、预测性分析能力

    大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

    4、数据质量和数据管理

    大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实性和有价值。

    大数据与船舶业

    大数据作为当前的时髦术语，在国内还稍显稚嫩。这是因为：第一，大数据要在中国滋生，还缺乏文化土壤。“差不多先生”、“大概”的标签一直贯穿了中国文化的整个脉络。多数时候，决策的形成是依据主观经验，而不是客观数据。第二，对于数据开放尺度的把握目前还处于探索阶段。尽管有些机构掌握了大量原始数据，但是，如何开放数据成了一个头痛的问题。是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？第三，国内挖掘数据的工具还不是很成熟。

    即便如此，没有人否认数据时代的到来，尤其在互联网行业。人们试图在海量数据中淘到金子。大数据虽然是这两年才热起来的概念，但是跟它相关的“数据监测”、“数据挖掘”等概念却是传统造船行业中早就有的概念。船舶行业是个传统产业，它与互联网和大数据技术结合相对滞后。但是船舶行业是一个全球性且规模庞大的行业，联系着设计、制造和货物运输，联系着贸易市场和人们的生活，数据来源广泛，蕴涵着许多具有潜在价值的知识与信息，需要去挖掘，需要去发现。比如以下几个方面：

    1、提升船舶监控系统的“智能化”设计

    船舶是由多个系统组成的运载工具，在造船流程甚至是航行过程中，不可或缺的就是监控船舶各种设备的运转状况。以往有仪表盘、计算机等等，但最新的智能化船舶监测系统会收集到来自各方面的海量数据，数据一旦变大，就会给监控带来新的挑战。如何从海量的监测数据中方便、快捷地查询与获取用户所需的监测信息是船东和船长们极为关注的问题之一。若能把这些大数据好好地加以分析，将有利于监控系统的完备，提高效率，使监控更为及时、自动。

    2、监控造船施工，确保安全生产

    在安全监管方面，造船界可以积极借鉴和利用有效的技术手段，通过传感技术的应用和数据的采集，对造船施工过程进行远程监控；通过对处于流动状态和室外作业人员行为的远程监控，确保作业人员的安全。通过这些监控体系的革新和智能化设计，相信对船舶行业是一个福音。

    3、推动造船市场的纵深开发

    在造船领域，大数据的应用现状不太乐观。就全国范围来看，各个造船厂存在业务数据互相独立、信息孤岛和重复建设等现象，“多数据”往往成了一堆无用之物，难有集约资源、精准决策的导向与价值。若能在此基础上构建大数据模式，从中发现和洞悉市场风云变幻，将有利于早决策、快行动。例如，通过定期接收、存储造船的订单量，分析出某型船的需求态势，并通过数据分析，了解某时段内造船行业的波峰、波谷态势，以及各造船厂的接单特色、生产周期等等。通过这样一份数据报告，可为船厂的经营工作做好前瞻性的准备，提供有意义的参考。

    4、开发船舶能源需求预测系统

    建造节能型船舶，已是大势所趋。在这方面，大数据能做的就是预测了。以船舶油耗监控管理为例，通过安装船舶油耗远程实时监控和航速优化综合信息系统，采用传感器、数据采集、数据挖掘、数据融合、无线通信、定位等技术，能够为船舶提供实时高效、调度监控、综合分析等信息服务功能，实现节能、减排、环保目标。具体实现过程为：一是通过该系统监控船舶位置、发动机油耗和转速信息，实现船舶燃油消耗状况实时远程监测；二是通过对实时测量的数据进行统计分析，根据主机油耗量、船舶排水量和航速之间的关系，对船舶油耗进行优选，得到一个位移油耗指标，根据该指标，指导船舶在最佳工作点上运作，实现船舶油耗最经济的目标；三是通过该系统为航运商提供实时监控和数据管理平台，结合生产调度系统，实现船舶运输产业流程的整合，使管理更轻松，航运更高效，有效地降低航运业燃油消耗量，实现节能减排目标。

    大数据与航运业

    大数据在船舶行业的应用也已经启动。欧洲已经发表了“MUNIN（Maritime Unmanned Navigation though Intelligence NetWork）”项目，旨在发展新一代控制系统与通信技术，显示并控制在港和离港的船舶，这无疑推动了信息化船舶与信息化航运的发展。2014年7月，日本船舶技术研究协会着手船舶“大数据路标”工作，通过搜集多艘船舶的航行及其相关数据形成大数据，计划为船舶的节能航行、船型开发、装备远程维护等项目所使用。此外，在航运业的低谷期，人们也在积极探索大数据时代给航运业的转型发展所带来的积极影响。随着G6、2M、CKYH和O3四大航运联盟的形成，动力将达到全球动力的80%左右。无论是航线设置、港序版图，还是网络覆盖、运力调整、营销设计，都将催生航运的大数据时代。

    1、船舶营运数据的监测

    通过收集船舶营运数据信息及营运船舶性能监测，将获得大量与船舶营运管理、船舶航行环境、船舶航行性能及营运能耗有关的数据。目前信息技术和通信技术发展迅速，船舶仪器设备已逐步智能化，航行船舶的卫星定位技术已经比较成熟，使得营运船舶很多物理数据的测量已成为可能，通过对营运船舶长期监测，将逐步形成大数据的集合，奠定航运业船岸信息一体化的基础。

    2、航运数据的挖掘与应用

    通过收集和对营运船舶监测获取的数据进行统计分析以及价值挖掘，可以获得很多有价值的数据信息，如船舶的功率与航速、船舶能耗数据、风浪对船舶航速的影响、各种节能措施的节能效果、污底对功率的影响、航线航区的海况资料和各类设备运行状态等数据，具有广泛的用途。

    结语

    在大数据时代的背景下，给船舶制造业和航运业带了挑战，也带来了机遇！正确处理好大数据，将为企业带来更大的利益和优势！

    （作者单位：中国船级社武汉分社）