造船業如何玩轉航運大數據_數據分析師考試
對大數據進行分析，挖掘大數據所蘊涵的價值，目前已成為許多行業的熱點，並在行業評價、預測及企業運營方面發揮著重要作用。上海船舶運輸科學研究所副總工程師、航運技術與安全國家重點實驗室負責人陳昌運認為，船舶行業是個傳統產業，與互聯網和大數據技術的結合相對滯後，但船舶行業又是壹個全球性且規模龐大的行業，聯系著設計、制造和運輸業等，與許多行業的大數據有著根深蒂固的關系，這其中就包括航運大數據。日前，他向造船業同仁介紹了航運大數據技術的有關研究情況，以及如何讓航運大數據為造船業所用。
航運大數據收集與傳輸已有技術支撐
陳昌運介紹說，航運大數據包括船舶營運管理、船舶航行環境、船舶航行性能及營運能耗等數據內容，通常可以通過航運信息管理和船舶營運監測兩種方式獲取。
最常見的實船數據是船舶試航時測試到的數據，主要包括航速、航向、風速、風向、主機轉速和扭矩等。但這類數據是在特定環境下獲取的，采集的時間特定，數據量有限。因此，要獲得最全面的數據，必須對營運船舶進行長期監測。
以往，營運船舶的航行數據主要是采用定時報送方式獲取，通常每4小時或6小時由船上報送岸上，人工統計抄報的情況較為普遍。目前，隨著船舶設備逐步智能化，衛星定位技術和通信技術日漸成熟，營運船舶很多物理數據的測量已成為可能，航運業船岸信息壹體化也成為現實。陳昌運提出，要想實現航運數據傳輸量大且成本不太高，目前條件下可以采用兩種簡單實用的方法。壹是進行數據岸端有線傳輸，即當船舶靠岸或靠泊碼頭時，將數據采用有線加密方式發送到指定的岸上網絡信息平臺，該岸上網絡信息平臺的所有者可以是該船舶所屬公司，也可以是合作的科研機構。二是通過移動存儲介質，在船舶每個航次返回特定港口時，由指定船員交到岸上指定機構。
鑒於海上風浪和船上各種設備運行環境的復雜性，監測得到的數據難免會有不完整或失真的情況。陳昌運表示，對於船舶監測數據要進行修正。可以根據監測數據的特性查找出失真數據，也可以根據數據的量級以及數據變化趨勢進行判斷，還可以根據其他相關信號量的值進行判斷，例如，可以根據船舶運動來判斷浪高監測數據是否失真等。壹旦判斷出失真數據，就要采用壹定的數值方法對失真數據進行修補，通過後續監測的數據進行再驗證，通過多次叠代與分析，逐步逼近正確的結果。
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