大数据在航运经营管理领域的应用研究
【摘 要】为全面综合掌握我国大数据在航运经营管理领域的应用情况，促进技术与产业的深度融合，文章对航运大数据应用的类型、产生和收集、分析挖掘方法、存在问题等方面进行了分析，深入研究了大数据在船舶营运监测、修造船技术改进、港口管理、航运公共管理、航运电商、智能船舶等细分领域中的应用情况，并对上述领域的进一步深入发展提出了见解，对航运界普及大数据思维、拓展应用领域、互鉴方法技术、深化应用效果、提高航运经营管理效率与效益、提升行业整体水平具有较强借鉴和指导价值。
【关键词】大数据应用；航运；经营管理
【中图分类号】F49；F552 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）01-0148-04
0 引言
如今，人类已进入信息经济、互联网经济、数字经济时代，大数据吸引了越来越多的关注。伴随大数据技术的快速发展，电子商务领域、物流运输配送等环节都是大数据发展的风口所在，大数据有助于实现新业务的管理和发展，不断实现业务和运营的创新发展。航运大数据应用虽然起步较晚，但也在加快发展速度，掌握航运大数据及其深入应用策略，有助于分析经济贸易发展趋势，获取更多、更新的投资机遇。
1 航运大数据应用的发展概况
2014年7月，日本船舶技术研究协会首先开始进行大数据与船舶之间的关联性研究；就国内发展而言，2012年，中国航运数据库平台上线，上海国际航运研究中心也在2014年开启“港航大数据实验室”的筹建工作；与此同时，挪威船级社也开始着手进行大数据技术和船舶绩效之间的监测管理技术探索。当前，包括且不限于船舶制造企业、航运公司、经纪人、货主、银行、保险公司、港口等航运产业链上的相关方，都在逐步探索使用大数据产品完善其决策和管理系统。但是，仅有部分领域能够切实应用到大数据技术，很多领域大数据应用仍处于初级探索阶段。
1.1 航运大数据应用类型
根据应用目的不同，航运大数据通常被认为有3种重要类型：一是实时的数据分析，例如船舶的安排时间表、航行速度的实时记录等，实现数据的融合计算分析，实时数据有助于船舶管理者进行监控船舶航行行为；二是对历史已有数据的分析和核算，有助于实现航运业务和运营的数据处理发掘，有助于实现船舶航运市场的运行分析，对于后续船舶的制造提供数据支持，对船舶公司的管理策略实现数据辅助，有助于科学分析船舶运力投放并为其经济效益分析等提供服务；三是数据预测分析，主要集中于放眼未来，对于未来的航运经营管理提供策略性辅助，尤其是预测分析领域，结合已有的大数据对于航运未来发展、运力分析、贸易流向等环节进行预测分析，以及对船舶调度实施预警等。
1.2 航运大数据产生和收集
根据波士顿资讯的分析，从业务产生数据量大小的角度，数据量生产最大的是保险业，其次是航运业。航运大数据的收集方法主要有以下两种：一是利用船联网和传感器实现数据的自动收集；二是利用电子商务，将业务流程从实体逐步转化成为大数据的流程。
1.3 航运大数据的分析挖掘方法
从海量但并不完善的数据中切实提取具有隐藏和潜在价值的信息，就是数据挖掘。数据挖掘的方法主要包含分类思想、统计思想、数据关联、可视化分析、迭代與逼近等，具体如下：①分类统计。如浮态与油耗、载况与功率等参数间的函数关系与信息。②关联分析。如船舶航行进程中，吃水数据及波浪数据的综合性关联，与此同时，海况波浪参数与船舶失速及船舶运动参数相关联等。③可视化分析。利用数据发掘和可视化两种技术相融合，将抽象的数据转化成为可视化的语言，方便后续实现知识和信息的升级处理。④迭代与逼近。这一技术主要是通过时间连续性监测的数据对挖掘到的数据进行多次迭代与分析，实现逐步逼近结果的目标。
1.4 航运大数据应用存在的问题
当前航运业在应用大数据方面存在以下几个问题需逐步突破和完善：一是整合数据时遇到“格式”不同的问题。建立一个统一的数据格式标准是航运大数据发展亟待解决的问题。二是大数据所要求的“开放共享”问题。应着眼于构筑多方共赢互利的信息共享平台，推动信息不断分享，与此同时，管理者能够从共享信息平台中获取所需信息，利用“需求拉动”的思想建立信息共享平台。三是大数据安全威胁及隐患。大数据高度依赖于技术支持，因此一旦技术出现问题就会导致数据安全受到威胁。四是关于数据的深度分析问题。数据存在的基础上，数据的处理成为重点和难点，应当着力于实现数据的全方位融合及高效存储，同时重视加工过程的合理性。五是大数据专业人才匮乏。想要组建一个既懂航运业，又掌握信息化、数据处理等技术的团队是相当不容易的。
2 大数据在船舶营运监测中的应用
目前大数据在船舶营运监测中的应用还比较少，这主要是由于：？譹？訛在数据采集方面，目前实船采集数据的方式主要是交船试航测试时测试人员利用信息数据收集仪器，实时收集数据，这种数据是通过特定环境获取的，因此数据采集的时间及数量都十分有限，而船舶营运实践中，航行的数据主要依赖于报送，通过人工定期进行数据报送，多数区域仍采取人工抄写等传统方式。？譺？訛在数据传输方面，目前营运船舶信息管理普遍采用无线传输的方式，如无线电、电传电报传送及近些年来较为流行的电子邮件通讯等进行小批量数据的船舶通信，而对于需要长期监测的海量数据而言，这样的需求很难全部得到满足。
随着当前信息技术和移动通信的飞速发展，智能化也开始走进船舶仪器设备领域，能够利用卫星定位实现较好的船舶仪器运营，保障物理数据成为真正的管理需求。通过船舶营运数据信息的收集，运用大数据技术进行营运船舶性能监测将越来越迫切和可行。具体工作体现在以下方面：？譹？訛在线实时采集实船营运监测数据，可获取船舶姿态数据，如航行速度、航行方向、吃水状态等；船舶能耗指数，主要包含主机的运转及工作参数、转速与扭矩等；船舶驾驶、船舶位置、船舶运动等信息；船上各设备工作参数等，再采集燃料加注信息、淡水存量与补给信息、进出港动态、防台风等信息，构筑齐全的航运营运船舶数据集。？譺？訛采用有线加密方式在船舶靠岸或靠码头时将数据发送到指定的岸端网络信息平台。？譻？訛对船舶监测中缺失和失真的数据进行数据清洗及监测滤波，保障数据的质量和水平，并将其以一定格式输入数据库当中。