Yara Marine lanza Route Pilot AI para optimizar eficiencia en el viaje

Por Redacción PortalPortuario.cl

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Yara Marine Technologies (Yara Marine) lanzó Route Pilot AI, un sistema de soporte de operaciones de barcos basado en Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) en la nube que utiliza datos de alta frecuencia para calcular la configuración de propulsión más ventajosa para los próximos viajes.

La AI que utiliza el modelado de gemelos digitales para simular parámetros operativos, permitirá al personal del barco y en tierra calcular las medidas de trabajo óptimos para reducir el consumo de combustible y realizar el viaje con la mayor eficiencia energética.

Mikael Laurin, Jefe de Business Line Vessel Optimization en Yara Marine, dijo que “las próximas regulaciones EEXI y CII requerirán que los armadores y operadores implementen soluciones inmediatas y preparadas para el futuro que aseguren la eficiencia operativa a largo plazo y la reducción de emisiones. La necesidad se ve exacerbada aún más por otros desarrollos dentro de la industria, como el aumento de los costos, la escasez de combustible y la actual crisis de tripulación. En Yara Marine, creemos que un sistema de datos y automatización como Route Pilot AI ofrece una solución efectiva y flexible que permite a los operadores seguir siendo competitivos y avanzar en la transición de la industria a Net Zero”.

Route Pilot AI se basa en la solución de optimización de propulsión actual de Yara Marine, FuelOpt, que permite la ejecución en tiempo real de viajes energéticamente eficientes, así como el sistema de gestión de rendimiento asociado Fleet Analytics, que se utiliza para analizar y definir las mejores prácticas a lo largo del tiempo.

El modelado de gemelos digitales del sistema impulsado por IA se basa en los datos de naves existentes de viajes anteriores y las condiciones históricas del mar. Estos datos se utilizan para evaluar las condiciones ambientales previstas y calcular los parámetros operativos máximos para el buque y la ruta en cuestión al realizar el mismo trabajo de transporte. Además, al emplear el aprendizaje automático, el sistema mejora las capacidades de optimización de combustible del modelo de IA con cada nuevo viaje.


 

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