پیش‌بینی تقاضای کانتینر خالی با استفاده از شبکه‌های عمیق، مطالعه موردی بندر شهید رجایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 رییس بخش حمل و نقل دریایی

2 عضو هیات مدیره شرکت کشتیرانی جنوب- خط ایران

10.22034/tri.2024.417293.3194

چکیده

بندر شهید رجایی به عنوان بزرگترین و مهمترین بندر تجاری کشور، مرکز اصلی تبادل کالاهای کانتینری است. در سال‌های اخیر، با توسعه پایانه کانتینری بندر شهید رجایی در قالب پروژه توسعه یال غربی حوضچه شماره سه بندر جهت پهلودهی به بزرگترین کشتی‌های کانتینری نسل هفتم دنیا با آبخور حدود 17 متر و ارتقاء ظرفیت کانتینری این بندر از 6 به 8 میلیون از TEU از یک سو و سرمایه‌گذاری بخش خصوصی در اراضی پشتیبانی بندر از سوی دیگر، نیاز به بازنگری در نحوه بهره‌برداری و عملیات پایانه کانتینری این بندر بیش از پیش احساس می‌شود. بر این اساس، بهینه‌سازی و ارتقاء بهره‌وری پایانه‌های مختلف اراضی پشتیبانی مورد توجه بهره‌برداران و فعالان حوزه بندری قرار گرفته است. با توجه به پیش‌بینی افزایش حجم عملیات بندری و نیاز به کانتینر در محدوده بندر شهید رجایی، شرکت کشتیرانی جنوب- خط ایران به عنوان بازوی عملیات بندری گروه کشتیرانی ج.ا.ا. و تامین کننده اصلی و متولی بخش عمده عملیات کانتینرهای خالی جهت صادرات کشور، بهینه‌سازی مدیریت عملیات کانتینرهای خالی با استفاده از فناوری‌های جدید را در دستور کار خود قرار داده است. در این مقاله، فرایند بهینه‌سازی عملیات کانتینرهای خالی با استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معرفی شده است. با توجه به امکان پیش‌بینی میزان تقاضای کانتینر خالی، می‌توان با برنامه‌ریزی قبلی حجم عملیات روزانه را کاهش داد و تمهیدات لازم در خصوص توزیع مکانی مناسب کانتینرهای خالی قبل از ایجاد تقاضا را در نظر گرفت.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Prediction of empty container demand using deep neural networks, a case study of Shahid Rajaee Port

نویسندگان [English]

  • Seyede Masoome Sadaghi 1
  • Iman Shivafar 2
1 Head of Maritime Transport Department, BHRC
2 Member of Board of Directors; South Shipping lines - Iran line
چکیده [English]

Shahid Rajaee Port, as the largest and most important commercial port in the country, serves as the main hub for containerized cargo exchange. In recent years, with the development of the container terminal as part of the expansion project of the west edge of basin No. 3 in Shahid Rajaee Port, to accommodate the largest seventh-generation container vessels with a draft of approximately 17 meters and the enhancement of the port's container capacity from 6 to 8 million TEUs, along with private sector investments in the supporting lands of the port, there is a growing need for reassessing the operational and terminal management practices at the container terminal of this port. Consequently, the optimization and improvement of the efficiency of various terminal facilities and supporting lands have become the focus of attention for operators and stakeholders in the port industry. Considering the projected increase in port operations and the demand for containers in Shahid Rajaee Port, South Shipping-Iran line Company, as the operational arm of the IRI Shipping Lines (IRISL) Group and the main provider and responsible party for the majority of empty container operations for the country's exports, has prioritized the optimization of empty container management operations using new technologies. This article introduces the optimization process of empty container operations using machine learning and artificial intelligence methods. Given the possibility of predicting the demand for empty containers, it is possible to reduce the daily operation volume through advance planning and consider necessary measures regarding the appropriate spatial distribution of empty containers before the demand arises.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Empty Container
  • Deep Learning
  • Shahid Rajaee Port