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      智慧港口大數據運營分析

      可擴展的大數據分析平臺,合理地利用和挖掘海量數據中的價值

      方案背景

      由于港口企業作業流動分散、操作復雜、勞動密集、露天作業、人機交叉、晝夜連續作業的性質,形成了港口企業安全作業的四個特性:

      • 操作工藝的復雜性

      • 操作過程的多變性

      • 作業方式的動態性

      • 生產事故的多發性

      傳統的港口業務系統主要為滿足作業信息化建設為基礎,隨著作業規模的擴大和設備的種類增加,作業系統中每時每刻都在產生大量的數據,其中有超過80%的數據無法被有效利用,稱為暗數據。而近幾年越來越多的港口開始往自動化、智能化發展,即將出現又一次數據的爆發式增長,迫切需要建立一套可擴展的大數據分析平臺,合理地利用和挖掘海量數據中的價值。

      方案描述

      將一橫(集裝箱橫向流轉過程)、一縱(縱向運營管理)、一鏈(物流服務鏈)、一網(區域/全球港口協同網)的數據引入大數據平臺,并從口岸信息大數據分析和集裝箱碼頭運營分析兩個維度進行關聯分析,為業務改進提供決策依據。

      優勢特點

      強大的數據收集能力,實現對所有機器數據的納管和整合;

      高效的數據挖掘能力,快速高效地實現數據的多維度鉆取;

      快速的數據分析能力,適合從一線人員到決策層的可視化;

      靈活的架構擴展能力,使用戶能夠按照需求進行功能定制。

      客戶痛點和挑戰

      機器數據量大

      信息管理系統種類繁多,隨著信息化建設,隨時都在產生龐大的數據,加上未來的自動化和智能化改造,數據規模會帶來幾何級的增長,迫切需要一套成熟的方案和技術選型,能承載海量的數據并具備靈活的擴容能力。

      數據治理難度

      在長期的信息化建設過程中,系統和供應商不斷增加,數據缺乏統一標準規范,產生了許多數據孤島,改造現有的系統需要大量的人力資源和開發周期,方案需要能具備完善的治理能力,在快速提取數據中有價值內容的同時,避免大量開發資源的投入。

      數據分析能力

      對海量數據進行多維度實時關聯分析會產生高度的計算壓力,方案中的技術選型需要滿足在處理大規模數據分析時,能夠提供足夠的分析方法,同時還需要在計算能力上最大限度提高計算資源的利用率。

      客戶收益

      從“一橫“角度,對集裝箱橫向流轉過程各環節的信息數據進行整合分析,幫助自動化系統做出更優化的決策。

      從“一縱”角度,改變港口縱向運營管理中傳統TOS系統的原有運營模式,減少人員在運營管理上的干預,為決策提供數據分析基礎。

      從“一鏈一網” 角度,在打通物流服務鏈和區域/全球港口協同網過程中,提高各參與方信息通暢,提升服務效率。

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