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1、智慧港口 阿里云解決方案 阿里云企業業務事業部 阿里云介紹-1 阿里巴巴集團30多個事業部、100多家子公司 190萬+外部客戶 阿里云介紹-2 核心競爭力 數據智能 互聯網化微服務 世界級網絡安全防護 全球能力網 攜手全球領先的SAAS服務商 高速增長的云市場 使命 為了無法計算的價值 More than just Cloud 愿景 成為全球云數據大計算的領導者 智慧港口定義 智慧港口是港口發展新理念和科技催生的新智慧港口是港口發展新理念和科技催生的新概念：概念：以信息物理系統為結構框架，通過高新技術的創新應用，使物流供給方和需求方共同融入集疏運一體化系統；極大提升港口及其相關物流園區對信息2、的綜合處理能力和對相關資源的優化配置能力；智能監管、智能服務、自動裝卸成為其主要呈現形式，并能為現代物流業提供高安全、高效率和高品質服務的一類新型港口。智慧港口一體化運行經營管理戰略 智能化管理智能化管理 （船公司/碼頭資源）自主裝卸作業自主裝卸作業（物流企業）智慧交通智慧交通 （港區聯動/交通監控/調度）智能商務交往智能商務交往（貨主/船代/公路鐵路運輸/物流園區/機融機構）智能監管智能監管（海關/質檢/稅收/海事局/邊防）智慧港口 物流園區 代理 鐵路 貨主 公路 海關 稅收 檢驗檢疫 船公司 6 各層級對智慧港口建設的要求 決策層決策層 管理層管理層 執行層執行層 決策層關鍵指標，及時調3、整運行、經營戰略。管理層需要獲取和解讀數據，快速調整運行、經營、管理戰術。日常業務操作需求，直接獲得綜合信息及分析內容以提高操作效率。具體的視角 實時監控/數據交互發布/報表上報 全面的視角 實時分析/趨勢分析/預測推演 統一的視角 實時告警/級聯分析 關注核心：能力分析與績效管理關注核心：能力分析與績效管理 關注核心：運營管理有效性關注核心：運營管理有效性 關注核心：流程有效性關注核心：流程有效性 7機密 智慧港口建設面臨的挑戰-數據 數據不全數據不全 分散的IT系統建設，形成數據孤島，對支撐港口生態化難度大；各系統獨立運作，數據運營手段缺乏，加大整體決策難度；數據數據分散分散 現場數據的全4、面數字化，只采集了一些基本的業務數據，還有很多數據沒有進入系統；需要依托于物聯網、遠程傳輸網絡以及數據集成管理；設備操作數據；港區地形數據；物流數據；倉儲數據；危險品運輸數據等等；現象 船公司物流數據；貨物進出港數據在當日運行日報中體現；港區交通數據；無序裝卸貨和人工調度等影響港區效率；數據不及時數據不及時 數據源數據源 數據治理和運營數據治理和運營 實時 同步 數據應用數據應用 財務管理財務管理 物流物流服務服務 資源管理資源管理 貨物計劃貨物計劃 資源管理資源管理 安檢信息安檢信息 客戶客戶信息信息 交通交通數據數據 其它其它 解決之道：智能的港口數據中心 批量 同步 整合層整合層 數據質5、量數據質量 質量管理 清洗規則 設備信息 貨物信息 船代信息 客戶信息 音頻 視頻 圖片 日志 匯聚層匯聚層 主題層主題層 裝卸保障主題 倉儲服務主題 財務分析主題.數據抽取數據抽取 數據同步 數據抽取 數據管理數據管理 數據表管理 元數據管理 任務調度任務調度 資源管理 調度管理 云管理云管理 資源監控 資源管理 數據整合層：數據整合層：所有來源于各業務系統的明細數據，根據業務與數據標準，在數據整合層按機場各業務主題域進行匹配、整合，并生成集成匯總數據進行存儲，為機場數據應用奠定良好基礎。數據匯聚層：數據匯聚層：具備大數據的接入能力：采用ETL工具調度程序、數據庫任務作業、企業服務總線（ES6、B）等多種模式，以XML消息、Web Service服務、數據庫表、文件導入等多種方式進行數據接入或輸出。數據主題層：數據主題層：面向主題構建各業務分析域的數據應用基礎，擴展的智能分析能力 支持運行監控指揮、統計分析決策、財務收費分析等業務應用。數據應用層數據應用層：通過構建各類OLTP與OLAP應用訪問門戶，將應用分析層上構建的各類數據應用通過統一或各自的平臺展現給公司各類用戶。主要包括信息展現與人機交互、信息發布等。智能數據中心的定位 經營管理體系 其他角色拓展 大平臺戰略 服務體系 運行體系 承擔運行數據接入、整合、集成、交互職能。構成全業務流程運行視圖，拓展各類運行監控與運行業務應用，7、如地控、調度、資源優化、監控預警、協同指揮決策、應急、權威數據發布等。承擔綜合服務數據接入、整合、集成、交互職能。構成全業務流程服務視圖，拓展各類服務型應用，如各運行主體服務信息發布等。承擔經營輔助決策支持職能。構建涵蓋機場航空與非航業務各類統計、分析、報表、數據報送等輔助決策支持應用，提供財務結算、對賬、經營績效管理等數據支撐。“業務管理操作平臺”+“業務數據整合中心”+“業務數據交換中心”+“決策支持中心”承擔港口金融、各區域節能減排、物流園等一系列社會公共職能拓展。焦點應用1：指揮和監控大屏 10 港口各資源進行實時監控：實現港口各區域(裝卸、倉儲、安檢、貨物提取、公鐵聯動等)流量實時監8、控 實現各監控區域超容預警與告警 實現區域相關設備資源實時監控 展現設備當前狀態 展現資源和設備相關使用時間數據 實現設備資源告警 為資源分配系統提供直觀的輔助決策 焦點應用焦點應用2:2:港口物流港口物流電商電商系統系統 支撐 保障 體系|標準規范、治理管 控、信息安全 公 有 云 公有云應 用 服 務 資源平臺 資源服務 共享 服務 平臺 共享 技術 平臺 分布式緩存 分布式數據庫 分布式消息中間件 分布式服務框架 大數據分析 交易中心 訂單管理 交易規則 交易狀態 配置化管理 用戶中心 貨主 貨代 船代 碼頭 評價中心 評價管理 評價分析 評價撤銷 貨物中心 干散貨商品 集裝箱商品 油品9、 礦砂 客服中心 咨詢 投訴 客服 評價 支付中心 小額支付 大額支付 合同中心 合同生成 合同管理 合同取消 其它 平臺 應用 管理層 港口業務部門運營管理 港口集團運營管控 決策層 決策支撐 交易層 干散貨交易 集裝箱交易 油品交易 終端 貨主 報關 貨代 船代 港口 用 戶 桌面終端桌面終端 移動終端移動終端 呼叫中心呼叫中心 11.焦點應用焦點應用3:3:港口金融生態系統港口金融生態系統海關報關風控稅控 社區發現 團伙聚集 關系檢索 關系網絡引擎 統一數據管理：標簽統一數據管理：標簽體系體系 業務規則業務規則D D（預警）（預警）業務規則E 業務規則F 業務規則業務規則G G （預警）10、（預警）預警系統預警系統 風控風控、貸款、貸款 數據訂閱數據訂閱 企業關系數據企業關系數據 企業屬性數據企業屬性數據 報關單數據報關單數據 分析引擎 企業多維特征分析 全景企業洞察全景企業洞察 DTBoost提供了一套支撐海關大數據應用的敏捷開發套件，在標簽體系的數據整合與針對業務優化的開發引擎之上，能夠快速搭建大數據應用 關系網絡挖掘關系網絡挖掘 建模預測 風險評估 APIAPI 數據訂閱數據訂閱 物理數據層物理數據層 系統層系統層 大數據應用大數據應用 孤立點檢測 關鍵點挖掘 N度關系 信用評估 焦點應用4：交通物流調度解決方案概覽 運輸優化 堆場優化 服務對接 數據集成 路況信息 到港信11、息 氣象信息 一站式運輸匹配推薦服務 貨物與客戶的關聯 推薦合理的聯運方式或直撥運輸 貨物運輸搭配最優化（免超載運力最大化）目的地線路預測，及運輸路線優化 鼓勵預約提箱 優化裝船翻箱 優化提貨翻箱 空箱及時轉場 主動翻箱 利用流程優化算法合理安排港內車輛將貨物從裝卸運輸到堆場，充分考慮車輛到達和裝卸時間隨機性和貨物運輸的時間 焦點應用4-交通物流調度解決方案概覽 強大的優化計算功能 能從多種車輛中選擇最適合的車輛來裝載貨物。考慮各種客戶約束條件的同時進行優化計算。要求計算速度、追求優化結果等，為滿足各種客戶的需求，提供多種優化算法。可靈活調整約束條件，貨物車輛信息等，并按照調整后條件和信息再次12、進行優化計算。實現人機協同作業 通過系統確認裝載結果，可以在車輛間任意調整裝載貨物。可以指定調整后的車輛，再次進行優化計算。通過交叉合計功能查看容積率，重量率，對指定的車輛再次進行優化計算。學習熟練者經驗和知識 該系統提供了能夠簡單做成各種Block的功能，熟練者可以手動按照自己的想法來修改自動計算結果。將熟練者手動修正的擺放結果作為原型登錄，供下次計算參考，無需對同一擺放方法進行再度修正。同時可以繼承熟練者的經驗。焦點應用5 港區交通聯動 交通信息服務平臺交通信息服務平臺 交警互聯網交警互聯網+高德地圖高德地圖APPAPP 異常堵點影異常堵點影響范圍實時響范圍實時分析分析 實時監控，實時監控13、，快速出警快速出警 異常堵點全異常堵點全局分布局分布 管制信息發管制信息發布布 違章高發預違章高發預警警 躲避擁堵躲避擁堵 焦點應用6：到港有序 到港時間預到港時間預測測 根據船舶到港申報信息，結合AIS對船舶到港的時間、貨物運載量、相應的裝卸船工作量和機械使用需求，對船舶進港時間和停泊時間做出預測。船舶進出港船舶進出港計劃優化計劃優化 根據已知的船舶到港計劃、作業計劃，預測港口擁堵情況，合理安排到和港口的使用。海事巡邏檢海事巡邏檢查管理查管理 根據船舶信息詳細記錄（違章、安全檢查、貨物等信息），對船舶進行登記劃分決定是否進行安全檢查，縮短進港時間 焦點應用7：近港可疑船只洞察 方案概要方案概14、要 通過對海關緝拿走私船的歷史航行軌跡，分析其行為模式如是否違背最短路徑原則（航向突變）、長時間異常停留等，對可疑船只進行監控并提前預警。業務價值業務價值 降低走私帶來國家利益損害。提升海上緝私效率。天眼，天網恢恢疏而不漏。海上緝私，大數據+人工智能。積極響應并呼應國家十三五天地一體化信息網絡、遙感衛星商業化應用、全球海洋立體觀測系統三大項目。方案意義方案意義 實時監控指定海域船只。提前預測可疑船只并進行顯著標示與報警。標示異常發生點及時間以及船體當前位置。預研：海關給出目前走私船的AIS開關情況，分析可行性。設計：海關給出歷史走私船編號，阿里結合全球AIS歷史數據對走私船進行機器學習，分析其15、行為模式。工程：開發海上緝私算法，并結合可視化進行實時監控預警。方案步驟方案步驟 焦點應用8：海路與公路、鐵路聯運 海上運輸憑借其規模大距離遠成本低的特點在國內外廣為使用。尤其是對于體積和重量都較大的貨物，海上運輸是最佳的選擇。同時，海上運輸不能獨立存在，需要公路卡車運輸的配合。有時還需要鐵路運輸的配合。在采用多種運輸方式時，如不進行優化設計，則不但會增加運輸成本，庫存成本也將增加。組合優化算法引擎是其核心。支持地區間陸上運輸的全部功能。同時還開發出了卡車（陸上）與集裝箱（海上）連動的配送算法。中轉站中轉站 中轉站中轉站 算法能夠將公路的卡車運輸與海路的集裝箱運輸有效結合，針對客戶的過去實績進16、行分析。港 港 為了最大限度地減少在港口的停留時間，結合船舶的發船時間，將貨物發送到港口進行出貨。發貨發貨 到達到達 物流中物流中心心 為了最大限度地減少在港口的停留時間，結合船舶的達到時間，從港口開始貨物的配送。介紹介紹 1.通過網絡與運行數據分析對設備的狀態進行監測，當出現異常時分析其產生的原因、部位和嚴重程度，并預報其發展趨勢；2.歷史數據和消耗預測的基礎上，對庫存進行分析和優化，包括多層ABC分析、庫存周轉率分析、庫存仿真，最終確定各類商品合理的庫存數量。3.根據不同貨物的消耗量和消耗頻率，確定其類別（A/B/C），對不同類別，采用不同的庫存策略。通過阿里云高性能計算平臺的仿真模擬計算，最終確定合適的庫存量，使得：在控制庫存量的前提下，盡量避免缺貨。一旦預測到即將缺貨，及時從就近倉庫或網點調撥。焦點應用9：港口設備智能智能診斷與診斷與評估評估&備件備貨庫存優化 More 智能場地計劃 智能泊位計劃 港區綠色能源管理 物流商戶精準營銷和引流 業務聯動 裝卸成本綜合分析 財務開賬與經營收費應用 港區熱點直播 危險品運輸管理 港口無人區識別 小結 實現智慧港口的核心是具備智能化的大數據平臺。支持智慧港口商務創新是互聯網對外服務框架。阿里強大的平臺架構和算法能力可以為智慧港口的建設提供核心能力。