Pengelolaan kargo dan peti kemas yang terus meningkat secara efisien dan ramah lingkungan menjadi tantangan besar bagi operator pelabuhan dan industri maritim saat ini. Tak hanya itu, operator pelabuhan tidak hanya dihadapkan pada pertumbuhan traffic kapal namun juga ukuran kapal yang semakin besar. Di sisi lain data arus distribusi logistik menjadi barang mutlak yang harus dikelola secara baik oleh para pelaku dunia maritim.

Satu-satunya solusi dari semua permasalahan dan tantangan tersebut adalah dengan memaksimalkan peranan sistem teknologi dan informasi yang berbasis pada kecerdasan buatan  di lingkungan maritim atau biasa kita kenal dengan Artificial Intelligence (AI) atau kecedasan buatan.

Apa yang bisa AI lakukan pada pengelolaan pelabuhan?

AI bisa mengubah berbagai macam prespektif manajemen dan operasional yang lebih efisien dan mengurangi risiko kesalahan yang dilakukan oleh manusia, tak terkecuali pada area transportasi baik di laut, di darat dan di udara.

Implementasi AI awal mulanya dimulai pada sektor keuangan, layanan peningkatan penjualan, perdagangan, hingga teknik layanan pelanggan. Kini beberapa pelabuhan terbesar di dunia, terutama Singapura, Rotterdam dan Hamburg, menggunakan AI yang sama untuk meningkatkan operasi bisnis mereka.

Salah satu cara ini meningkatkan operasi adalah dengan membangun sistem pendukung pengambilan keputusan berdasarkan model perilaku prediktif. Proses Ini menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam untuk menganalisis data dengan cara yang jauh lebih efisien dari pada manusia.

Selain data historis, ini juga dapat mencakup pengenalan gambar dan suara, dan banyak lagi. Bagian dari proses yang disebutkan di atas disebut Machine Learning (ML), yang dapat Anda sebut 'mesin' AI.

Memprediksi Masa Depan

AI memiliki peran dalam pengumpulan data, mengorganisir hingga memproses. Hal tersebut bermanfaat  untuk menemukan pola dalam rantai logistik dan menawarkan waktu prediksi terperinci tentang kapan kapal, truk dan kontainer akan tiba di terminal, sehingga memungkinkan perencanaan efisien.

Sebagai contoh, platform AI dapat memprediksi ada sekitar 65% lebih kontainer yang meninggalkan pelabuhan enam minggu dari sekarang. Dari analisa tersebut juga akan ditemukan  rute alternatif dan direkomendasikan dalam beberapa menit.

Ini juga dapat digunakan untuk memprediksi kebutuhan peralatan di masa depan, pemanfaatan lahan jangka panjang, kerusakan kontainer, jumlah kunjungan kapal dan banyak lagi. Efisiensi dan keamanan hanyalah dua manfaat utama AI di pelabuhan dan terminal, hal yang mungkin lebih besar bisa dilakukan seperti dapat menyatukan para stakeholder rantai pasok.

Ekosistem pelabuhan yang menggunakan AI dan didukung oleh Port Community Systems, dapat meningkatkan kolaborasi antara berbagai pihak, seperti otoritas pelabuhan, pemilik kargo, penyedia logistik pihak ketiga, dan lainnya karena akan menyelaraskan peta jalan digital masing-masing.

Hal ini pada gilirannya dapat memungkinkan peluang yang saling menguntungkan untuk meningkatkan efisiensi dan penghematan anggaran karena Port Community Systems memungkinkan para pihak berbagi data prediksi, dan kendala yang dimungkinkan oleh AI.

Jelas bahwa AI memiliki potensi besar untuk digunakan di pelabuhan dan terminal, tetapi ada pertanyaan tentang bagaimana ia dapat digunakan. Inti dari hal ini adalah aspek data apa, seperti pengenalan gambar atau robot, akan paling relevan dengan terminal di masa depan.

Seperti yang industri lihat dengan otomatisasi, tidak ada proses atau pendekatan yang sesuai dengan kebutuhan setiap pelabuhan atau terminal. Oleh karena itu, ketika menerapkan AI untuk operasi, pelabuhan dan terminal harus sangat menyadari apa yang mereka butuhkan dan di mana teknologi terbaik dapat digunakan.