论大数据在智慧港口中的应用

黄琛

摘要：目前物联网以及云服务技术正在不断发展，受这一因素的影响，港口运营成本也在不断增加，探索新型智慧港口势在必行，这将会成为将来港口发展的主要方向。基于数字化管理的支持，港口智能化才能更好地实现，采用港口大数据的方式，将智能物流链作为主要成果，提升港口的运行效率，增加港口的吞吐量。

关键词：大数据；智慧港口；港口应用路径

现如今，受互联网技术不断发展的影响，不论是国内还是国外，众多港口都随之有所延伸，在保证港口运营效率、服务质量等不断提升的前提下，大数据治港的概念也正在趋于完善，因而相关人员逐渐连接在一起。在智慧领域，智慧港口是一项重要内容，所以在城市发展中要对其引以为重，加强关注力度。本篇文章从大数据技术在智慧港口的应用这一角度展开探讨，就此机会分析当前智慧港口发展的主要趋势。

1智慧港口

1.1概念

智慧港口借助物联网以及大数据等技术对港口实现感知以及广泛互联以及信息深度挖掘，从而使得港口的相关资源要素都能够无缝连接，促使各个功能模块都能做到协同联动，最终形成现代化的港口形态。

1.2智慧港口目标

（1）实现对远端资源的有效掌控，建立完善的感知体系以及监控体系，对远端信息资源进行科学控制，针对港口信息，有关部门需要增强对其感知的全面性，并组织相关工作人员参加培训，不断提升相关工作者对港口信息的迅速反应能力，如此一来才能够为客户提供优质服务，并且对于港口管理成本的降低也有积极作用。

（2）实现资源信息高度共享，在港口信息资源有效整合的情况下，充分将政府部门以及口岸单位及港航企业的信息有效融合在一起，从而构建集港口管理和安全通信及实时监控一体化发展的模式，在资源高度共享以及运行机制不断完善和构建完善的服务平台的情况下，实现港口服务智能化发展。

（3）优化港口管理水平，基于感知灵敏、智能决策等服务网络的前提下，与港口经营生产相关的活动都可以汇聚在服务网络中，这样能够实现港口人员、设备以及基础设施的设施管理，在港口数据挖掘以及智能应用的作用下，促使港口运营的智能化不断发展，从而能够满足目前港口的运作需求以及管理需求。

1.3智慧港口架构

智慧港口由信息感知层、网络传输层等部分组成，在信息感知层，主要会进行信息采集工作，在采集港口信息时会借助RFID等一系列感知设备进行有效采集。而网络传输层负责将采集的信息传输到服务器中，期间会借助互联网以及移动通信网等。数据称负责对数据信息进行整合处理，以云数据中心为基础，对不同类型的数据展开整合，从而更好地为大数据挖掘以及智能应用提供数据支持。

2大数据的内涵与特点

2.1大数据的内涵

大数据具有数据量丰富的特点，并且数据类型比较复杂，如果借助一般的或者传统数据处理技术对数据进行处理，其难度系数比较高，数据应用的重点需要有所转变，从传统搜集管理逐步转向深度挖掘应用，基于专业技术对数据获取以及存储进行分析，以分析结果为重要依据，为企业经营决策提供参考。数据分析的应用范围不断扩大，目前各个行业领域中都有数据分析的身影，其作为决策的主要依据具有重要意义。如果在港口中能够有效应用大数据，这对于我国港口企业的发展将起到积极推进作用，从海量的数据中，我们能看到我国港口的发展情况，从最细微之处显现港口发展的问题。港口行业隶属于传统行业，要想使得港口得到充分发展，必须要打破传统价值观的束缚，科学使用大数据技术，促使港口运作效率不断提升。

2.2大数据的特点

IDC认为大数据主要具备四方面特点，其一是Volume，其具体指的是数据规模比较大；其二是Variety，其指的是数据的种类比较丰富，大数据对半结构化以及非结构化数据的分析比较重视，对其应用情况较为关注；其三是Velocity，其指的是数据的传播速度以及处理速度非常快，在信息飞速发展的时代，数据流动速度快能够保证企业行为以及个人行为产生高速实时的数据流量，除此之外，很多研究人员对于数据处理速度也非常重视，这是大数据区别于传统数据处理的一个特点；其四是Value，其指的是数据价值密度相对比较低，在大数据涵盖下，数据的规模数量日益增大，虽然其中包含的价值总量比较大，但是其中掺杂的不相关信息也非常多，排除不可用信息，收集可处理数据的操作难度也非常高。

3港口数字化管理平台的建设

港口数字化管理平台采用多层体系结构，设备层和数据层、服务层等都是其结构组成之一。设备层属于物理基础，其负责搭建服务器以及信息采集设备。数据层负责采集、存储以及传递数据，基于港口数据库的建设，推动数据库朝向信息化方向不断发展。服务层包括数据可视化以及视频监控和定位等服务，通用接口的使用能够使得使用者访问更为便捷，使用者可以在应用层进行访问，不需要考虑服务层架构问题。

4港口大数据分析系统的建设

港口大数据分析系统是港口数字化管理平台的核心，在访问数据库信息的基础上有效处理港口的数据信息内容，在港口数字化管理平台中的数据资源利用的基础上为港口管理和生产提供相关的决策信息。港口大数据分析系统由四部分功能组成：（1）建立数据采集及数据库，对港口日常生产相关的数据信息进行采集，在其基础上，结合港口调度的需求，对数据库结构加以明确，保证采集到的数据能够实现有效存储。（2）可视化管理。可视化管理模型的构建需要满足港口管理的需要，通过可视化图形的方式使得数据信息得以展现，依据港口生产管理逻辑建立数据分析模型，明确得到数据分析的具体模型，智能预测未来港口吞吐量和流程管理。（3）动态监管港口的相关生产流程，加快港口日常运营效率。（4）智能决策预警，对数据内在联系进行分析探究，在此基础上对异常数据进行智能分析，以较快的速度找到异常数据产生的原因，并得到相关数据关联关系，在安全管理以及应急预警等功能的保障下，维护港口服务质量。

5港口智能物流链

物联网是在现代通信技术的基础上得以发展起来的，该技术在物流运输、仓储管理等基础设施监控领域应用比较广泛。港口大数据分析系统应用于港口建设的过程中，设计到物流量管理时也要应用物联网技术，这样能够保证港口大数据分析系统能够贯彻到港口物流管理的各个环节，对于港口物流链效率的提升具有积极帮助。港口物流供应链的运输环节有三方面组成，分别是港外运输、港内运输以及海上运输。对于传统港口物流供应链来说，其存在较多的问题，如不能及时运输港外货物、港内车辆运输调度效率低等。在港外运输过程中应用物联网技术能够有效实现港口物联网体系，将港口物流的不同要素以及关节和大数据分析系统进行紧密融合，其工作原理如下，在货物分拣、装运货物之前贴上RFID标签，在每个流程执行的情况下，在读写录入物联网信息管理系统，更好地实现对货物的全周期跟踪，借助定位技术，合理调节货物运输进度。上述物联网技术的应用，能够在整个运输周期实现对运输车辆以及人员的智能管理。

总结

基于港口数据资源，借助大数据服务，得到更大的港口运营决策支持，应用先进的物联网技术能够实现对港口工作人员以及货物的智能管理，对于物流链智能化发展具有积极的推动作用。目前我国对智慧港口的探索依然停留在初级阶段，在信息技术不断发展的过程中，我们需要加强智慧港口中对大数据的重视度，促使港口变得更为高效，向智能化的方向不断发展。

参考文献

[1]王浩然.浅谈如何建设新型智慧港口[J]. 科学与信息化， 2020(3):190-190.

[2]李靖奎.大数据背景下中国沿海港口发展方向[J]. 中国海洋经济， 2017, (02):86-97.

[3]王德青.智慧港口云数据中心集成项目的研究与实现[C].中国it，网络，信息技术，电子，仪器仪表创新学术会议. 2018.

[4][1]任建东，焦明倩.浅谈新型智慧港口的建设——以青岛港为例[J]. 科技与创新， 2019, (23):49-50.