智慧海運與船舶能源管理之數據分析(IV)

在前一期三年的「數位經濟技術創新研發與應用」計畫中，本計畫導入大數據分析方法，發展智慧船舶與能源效率管理方法，在實際運營的船舶上裝設大數據收集設備，以收集船舶航行時各種運轉數據，並利用全尺寸模型的計算流體力學分析，為尋找影響船舶能效表現的重要因子，並研發出一套評估船舶能源效率的工具，同時也透過資料探勘探討主要影響船舶能源效率的變因，以提供海運公司有效的能源效率策略。為了銜接前三年之研發成果並可以整合落地，第四年的延續研究期望將過去三年研究成果中所建立的船舶性能監測系統轉換成一個數位商業模式。讓這種商業模式成為一個連接各方需求的平台，並將海運產業中的產品和服務相互連接起來。因此提出船舶性能監測的數位商業模式，以提供明確的方向，推動和引導行業走向一個可持續的、成功的數位生態系統，比傳統方法更快地提供解決方案。要建立一個生態系統，需要來自有經驗的船舶營運人員的知識，在進行數據分析之前對船舶主機的性能進行數據靈敏度範圍和數據有效性的檢查，再從分析數據解釋結果。此外還需要軟體開發和網路安全的研究人員。當然該系統還必須適當了解地方和全球不同方面的海事政策。因為一個成功的數位生態系統需要從不同技術人員的差異中汲取力量。本計畫前三年的努力已經具備整合所有與VPM系統開發相關的不同方面的專業知識，除了提高感測器技術、數據整合方面的測量可靠性之外，也了解船舶吃水、俯仰、速度、航道和天候的影響，如此才能夠提供服務來改善操作性能，並不斷更新以符合標準和適應技術的變化。這些數據使用確定性的方法進行處理，例如ISO 19030的發展、ITTC的建議等。由於推動數位生態系統需要多通道船舶性能監測服務，如此才可確保可靠的數據共享，此外還必須提供開發工具來測量性能、進行研究和改善，並確定關鍵的性能指標。因此船舶性能監測的數位商業模式，一定要了解終端消費者(海運業者)的需求和資訊共享的重要性，這樣才能推動產業朝著可持續和成功的數位生態系統發展。因為使用來自船舶航行的數據不是專注在一個設備的表現，而是關注船舶的整體性能。傳統的做法是由海運公司充當多通道船舶性能監測的腳色，除了工作繁重以外還要在公司內部進行繁複的溝通。本計畫所提出的想法，海運公司可以不用成立獨立的部門可以直接委由外部的服務。