조선업계가 해운 빅데이터를 활용하는 방식_데이터 분석가 시험
빅데이터를 분석하고 빅데이터에 담긴 가치를 탐구하는 것은 많은 산업 분야에서 화두가 되었고, 중요한 역할을 하고 있습니다. 산업 평가, 예측 및 기업 운영에서의 역할. 상하이 해운 과학 연구소 부책임 엔지니어이자 해운 기술 및 안전 국가 중점 연구소 소장인 Chen Changyun은 해운 산업이 인터넷 및 빅 데이터 기술과의 통합에 뒤처진 전통 산업이라고 믿습니다. 해운산업 역시 글로벌하고 규모가 큰 산업이다. 거대 산업은 디자인, 제조, 운송 산업과 연결되어 있으며, 해운 빅데이터를 비롯한 여러 산업 분야에서 빅데이터와 뿌리 깊은 관계를 맺고 있다. 최근에는 조선업계 동료들에게 해운 빅데이터 기술 연구 현황과 조선업계에서 활용되는 해운 빅데이터를 만드는 방법을 소개하기도 했다.
해운 빅데이터 수집 및 전송에 대한 기술 지원이 있습니다
Chen Changyun은 배송 빅데이터에는 선박 운영 관리, 선박 항해 환경, 선박 항해 성능과 같은 데이터 콘텐츠가 포함된다고 말했습니다. 운영 에너지 소비량은 일반적으로 배송 정보 관리와 선박 운영 모니터링의 두 가지 방법을 통해 얻을 수 있습니다.
가장 일반적인 실제 선박 데이터는 선박 시험 중에 테스트한 데이터로 주로 속도, 방향, 풍속, 풍향, 주 엔진 속도 및 토크 등이 포함됩니다. 그러나 이러한 유형의 데이터는 특정 환경, 특정 시간에 획득되며 데이터 양이 제한됩니다. 따라서 가장 포괄적인 데이터를 얻으려면 운항 선박에 대한 장기적인 모니터링이 필요합니다.
과거에는 운항 선박의 항해 데이터를 주로 정기 보고를 통해 얻었는데, 이는 보통 4시간 또는 6시간마다 선박에서 해안으로 보고되는 수동 통계 및 보고서 복사가 더 일반적이었습니다. . 현재 선박장비가 점점 지능화되고 위성 측위 기술과 통신 기술이 점점 성숙해지면서 운항 중인 선박의 많은 물리적 데이터를 측정하는 것이 가능해졌고 해운산업에 선박-해안 정보의 통합도 현실이 됐다. . Chen Changyun은 높은 비용 없이 대규모 배송 데이터 전송을 달성하기 위해 현재 상황에서 두 가지 간단하고 실용적인 방법을 채택할 수 있다고 제안했습니다. 첫 번째는 데이터 육상 유선 전송입니다. 즉, 선박이 부두에 정박하거나 정박할 때 유선 암호화를 사용하여 데이터를 지정된 육상 네트워크 정보 플랫폼으로 전송합니다. 육상 네트워크 정보 플랫폼의 소유자는 회사일 수 있습니다. 선박이 속한 공동 과학 연구 기관일 수도 있습니다. 두 번째는 항해 시마다 선박이 특정 항구로 돌아올 때 지정된 선원이 저장매체를 옮겨 육상 지정 기관에 인계하는 방식이다.
해파의 복잡성과 선내의 다양한 장비의 작동 환경을 고려할 때 모니터링을 통해 얻은 데이터는 필연적으로 불완전하거나 왜곡될 수 있습니다. Chen Changyun은 선박 모니터링 데이터를 수정해야 한다고 말했습니다. 왜곡 데이터는 모니터링 데이터의 특성을 기반으로 찾을 수 있으며, 데이터의 크기와 데이터 변화 추세를 기반으로 판단할 수도 있습니다. 예를 들어 파고 모니터링 데이터는 선박의 움직임 등을 기준으로 판단할 수 있습니다. 왜곡된 데이터가 결정되면 왜곡된 데이터를 수정하기 위해 특정한 수치적 방법을 사용해야 하며, 이후의 모니터링 데이터를 통해 다시 검증되어야 하며, 여러 번의 반복과 분석을 통해 점차 올바른 결과에 접근할 수 있습니다.
위 내용은 조선업계가 해운 빅데이터를 어떻게 활용하는지에 대해 편집자가 공유한 관련 내용입니다. 자세한 내용은 Global Ivy를 팔로우하여 더 많은 정보를 공유할 수 있습니다.