自動(dòng)化碼頭大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)

陸逸東

上海國(guó)際港務(wù)(集團(tuán))股份有限公司尚東集裝箱碼頭分公司

1 引言

目前，某自動(dòng)化集裝箱碼頭投產(chǎn)設(shè)備規(guī)模為21臺(tái)岸邊集裝箱起重機(jī)(以下簡(jiǎn)稱岸橋)、108臺(tái)自動(dòng)化軌道式龍門起重機(jī)(以下簡(jiǎn)稱軌道吊、ASC)、110臺(tái)AGV(Automated Guided Vehicle，自動(dòng)引導(dǎo)車輛)。隨著生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，碼頭機(jī)械設(shè)備逐漸飽和。優(yōu)化資源配置，提升產(chǎn)能，減少運(yùn)營(yíng)成本是自動(dòng)化碼頭需要解決的主要問(wèn)題。大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)是自動(dòng)化集裝箱碼頭的基礎(chǔ)性智能化系統(tǒng)，負(fù)責(zé)收集分析自動(dòng)化碼頭各項(xiàng)生產(chǎn)指標(biāo)與數(shù)據(jù)，進(jìn)行全生命周期的生產(chǎn)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，是碼頭運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、指標(biāo)分析、管理決策咨詢、效率問(wèn)題定位的重要數(shù)據(jù)工具[1]。

2 自動(dòng)化碼頭大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)指標(biāo)體系構(gòu)成

2.1 系統(tǒng)指標(biāo)體系構(gòu)成

在收集大量作業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，自動(dòng)化碼頭運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)采用OEE理論(全局設(shè)備效率)構(gòu)建效率分析指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)(見(jiàn)表1)。通過(guò)構(gòu)建和分析機(jī)械設(shè)備時(shí)間矩陣等方法，制定資源使用率、效率指標(biāo)以及預(yù)警效率等相關(guān)指標(biāo)，分析碼頭運(yùn)營(yíng)作業(yè)效率和計(jì)劃制定的銜接情況，并進(jìn)行設(shè)備運(yùn)作效率瓶頸分析；同時(shí)，制定包括船舶靠離泊、進(jìn)提箱、設(shè)備關(guān)聯(lián)效率分析指標(biāo)，找到適合自動(dòng)化集裝箱碼頭的全過(guò)程效率分析指標(biāo)體系[2]。

表1 效率分析指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)

(續(xù)表1)

2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

該部分由月度分析、船舶分析、岸邊機(jī)械、水平機(jī)械、堆場(chǎng)機(jī)械、箱全過(guò)程、陸側(cè)作業(yè)7個(gè)模塊組成，每個(gè)大模塊下針對(duì)不同的數(shù)據(jù)分析需求設(shè)立若干小模塊。

(1)月度分析。該模塊以船公司和服務(wù)航線為分析對(duì)象，以利潤(rùn)、收入和成本為分析指標(biāo)，衡量每個(gè)客戶對(duì)碼頭企業(yè)的貢獻(xiàn)程度，從而為決策者實(shí)現(xiàn)更好的客戶關(guān)系管理提供相關(guān)數(shù)據(jù)支持。

(2)船舶分析。該模塊以每個(gè)船名航次為分析對(duì)象，一方面從船舶的角度來(lái)分析船舶收入和作業(yè)成本，另一方面從碼頭裝卸機(jī)械產(chǎn)能(作業(yè)耗時(shí))和該船舶作業(yè)期間碼頭海側(cè)(裝卸作業(yè))、路側(cè)(進(jìn)提箱作業(yè))的繁忙程度角度來(lái)描述每一艘船舶的作業(yè)效率，捕捉作業(yè)效率瓶頸，分析產(chǎn)生瓶頸的原因。

(3)岸邊機(jī)械。該模塊從作業(yè)效率(臺(tái)時(shí)量、作業(yè)周期等指標(biāo))、作業(yè)軌跡(作業(yè)起始和終止位置)、作業(yè)成本這3個(gè)角度，描述每一部岸橋的作業(yè)情況，捕捉作業(yè)效率瓶頸，以及分析產(chǎn)生瓶頸的原因。

(4)水平機(jī)械。該模塊從作業(yè)效率(作業(yè)周期、空載次數(shù)等指標(biāo))、作業(yè)軌跡(移動(dòng)距離、起始位置和終止位置)、作業(yè)成本3個(gè)角度，描述每一輛AGV為指定船舶服務(wù)的質(zhì)量，以及在為該指定船舶服務(wù)期間同時(shí)為其他船舶服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。從整個(gè)碼頭全局角度出發(fā)，分析AGV的作業(yè)瓶頸。

(5)堆場(chǎng)機(jī)械。該模塊以每一部堆場(chǎng)機(jī)械或者每一個(gè)箱區(qū)為研究對(duì)象。從堆場(chǎng)機(jī)械的作業(yè)效率(作業(yè)周期、行車頻率、移動(dòng)距離)、堆場(chǎng)機(jī)械的作業(yè)軌跡(作業(yè)起始和終止位置)、堆場(chǎng)機(jī)械的作業(yè)成本、各個(gè)箱區(qū)每個(gè)小時(shí)的收發(fā)箱密集程度、各個(gè)箱區(qū)堆存位置占用率等角度，描述每一部堆場(chǎng)機(jī)械的服務(wù)狀況，以及每個(gè)箱區(qū)的繁忙程度。

(6)箱全過(guò)程。該模塊以每一個(gè)(或按船或者岸橋區(qū)分的每一類)集裝箱為研究對(duì)象，觀察集裝箱在裝卸作業(yè)過(guò)程中，在每個(gè)作業(yè)環(huán)節(jié)的作業(yè)耗時(shí)以及作業(yè)成本(如果是某一類集裝箱則取每個(gè)環(huán)節(jié)的平均值)，捕捉其作業(yè)瓶頸(單箱瓶頸、岸橋瓶頸或者船舶瓶頸)，分析瓶頸產(chǎn)生原因。

(7)陸側(cè)作業(yè)。該模塊以外集卡為研究對(duì)象，統(tǒng)計(jì)每個(gè)小時(shí)進(jìn)出場(chǎng)道口的繁忙程度。從外集卡的相關(guān)效率指標(biāo)(移動(dòng)距離、等待時(shí)間、作業(yè)時(shí)間)和各個(gè)箱區(qū)的每小時(shí)被外集卡訪問(wèn)次數(shù)的角度，分析外集卡的作業(yè)效率，以及各個(gè)箱區(qū)進(jìn)提箱業(yè)務(wù)的繁忙程度，以便于用戶掌握道口作業(yè)的瓶頸，分析進(jìn)提箱業(yè)務(wù)對(duì)裝卸船作業(yè)的聯(lián)動(dòng)影響。

3 技術(shù)方案

3.1 自動(dòng)化碼頭大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析平臺(tái)結(jié)構(gòu)

基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)主要由Cloudera的CDH作為整體解決方案，支持星環(huán)TDH大數(shù)據(jù)解決方案(本項(xiàng)目大數(shù)據(jù)處理部分以星環(huán)架構(gòu)方案為主設(shè)計(jì))。計(jì)算層主要解決分布式算力問(wèn)題，主要包括Spark、Kylin、Impala、Kafka Streams、Spark Streaming等模塊。業(yè)務(wù)層主要包括基于Spring Cloud的業(yè)務(wù)微服務(wù)、GIS分析微服務(wù)、定時(shí)任務(wù)、BI分析微服務(wù)等模塊。接入層主要包括Nginx、Spring Cloud體系組件等。應(yīng)用層主要包括React、React Native、Web Socket、RESTFul API、ECharts4等模塊。運(yùn)用Spark MLlib、Graphx算法庫(kù)，構(gòu)建自動(dòng)化碼頭數(shù)據(jù)分析算法庫(kù)(見(jiàn)圖1)。

圖1 自動(dòng)化碼頭數(shù)據(jù)分析算法庫(kù)

前端開源技術(shù)使用React，與后端通過(guò)Restful接口通訊，通過(guò)Websocket等實(shí)現(xiàn)后端向前端推送數(shù)據(jù)。使用Ant Design組件庫(kù)，令前端支持多種平臺(tái)的可視化展示?？梢暬治鰣D表采用Echarts構(gòu)建，支持各種可視化展現(xiàn)方案，儀表盤控制等，并且通過(guò)二次開發(fā)支持圖與圖之間的混搭和自定義，符合碼頭數(shù)據(jù)分析需求。

3.2 自動(dòng)化碼頭大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析平臺(tái)應(yīng)用

目前自動(dòng)化碼頭大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)已經(jīng)投入使用，主要負(fù)責(zé)任務(wù)實(shí)時(shí)監(jiān)控以及數(shù)據(jù)展示，具有全局看板模式、實(shí)時(shí)分析模式和無(wú)人機(jī)看板模式。使用者可以根據(jù)不同需求切換不同的模式，獲取更直觀的信息。

(1)全局看板模式，可清晰地展示自動(dòng)化作業(yè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，具備10個(gè)功能：碼頭全局概況展示、海側(cè)指標(biāo)展示、海側(cè)圖表展示、陸側(cè)指標(biāo)展示、陸側(cè)圖表展示、消息窗口、模式切換、全屏切換、教學(xué)操作、回放功能。

(2)實(shí)時(shí)分析模式，幫助使用人員快速了解自動(dòng)化碼頭的生產(chǎn)情況，并自帶預(yù)警機(jī)制，提示將要出現(xiàn)的作業(yè)難點(diǎn)和問(wèn)題。

(3)無(wú)人機(jī)看板模式，提供真實(shí)的無(wú)人機(jī)視角和全方位的數(shù)據(jù)展示。

投產(chǎn)以來(lái)，大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)強(qiáng)大的功能對(duì)自動(dòng)化碼頭的生產(chǎn)運(yùn)作發(fā)揮著很重要的作用。

事前預(yù)估的能力可以同時(shí)與航線平均作業(yè)效率、標(biāo)桿作業(yè)效率進(jìn)行比較，通過(guò)影響因素分析，得出效率高低的原因并對(duì)效率相關(guān)性強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行量化，為作業(yè)人員調(diào)整設(shè)備資源提供有力的數(shù)據(jù)依據(jù)。

實(shí)時(shí)監(jiān)控功能的實(shí)現(xiàn)，能夠時(shí)刻反饋碼頭作業(yè)情況，針對(duì)機(jī)械的異常報(bào)警機(jī)制幫助使用人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，將各類異常情況對(duì)生產(chǎn)作業(yè)的影響降到最低。

數(shù)據(jù)分析功能從船舶、機(jī)械、箱全過(guò)程、陸側(cè)作業(yè)各個(gè)方面對(duì)碼頭作業(yè)進(jìn)行全生命周期的數(shù)據(jù)采集和分析，幫助自動(dòng)化碼頭發(fā)現(xiàn)不足、定位問(wèn)題，不斷提高作業(yè)效率及產(chǎn)能。

4 結(jié)語(yǔ)

自動(dòng)化碼頭大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)將會(huì)得到持續(xù)的完善和優(yōu)化，而自動(dòng)化碼頭在大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)幫助下，將進(jìn)一步貫徹信息化、智能化的建設(shè)理念，提升自身的軟硬件實(shí)力。