港口信息化的必然趨勢：要自動化更要智能化
2017-02-06 13:53 來源：港口圈
近幾年，歐美企業在提高生產效率上，側重點逐漸從藍領轉移到白領，改進對象從港口物流轉向信息流，目標從更高效地生產轉向高效地管理決策。這也是從碼頭自動化向碼頭智能化轉移的趨勢。
1.港口碼頭自動化
以集裝箱為例來講，自動化集裝箱碼頭（Automated Container Terminal，ACT）是將集箱碼頭岸邊與堆場之間的運輸、堆場內的作業、道口的進出等全過程碼頭裝卸及物流服務實現自動化運作的碼頭，自動化集裝箱碼頭ACT能保證安全性，提高集裝箱的堆放密度和處理速度，降低用工制約，噪音，碳排放和經營成本，減少集裝箱損壞等。集裝箱碼頭自動化主要是針對基于傳統的工藝、流程及規則的工作。此類工作絕大多數還屬于生產操作與執行的過程層面，可以清楚地設定規則，通過港口碼頭軌道吊、AGV車輛、堆場等自動化來減少港口碼頭的人工投入，從而提高港口碼頭的生產效率，這里面有所涉及重點的技術就是PLC（可編程邏輯控制器）以及物聯網RFID等技術。目前港口碼頭自動化成熟案例比較少（廈門、青島也是剛剛完成了自動化碼頭的建設），主要原因在于碼頭自動化改造投資巨大，前期的價值產出不明顯，但這并不代表自動化沒有價值產出，我們可以看到在制造業領域中，富士康的機器人生產性實現了自動化。互聯網電子商務領域，比如淘寶聚劃算的打折、推薦也是自動化的。前者是生產過程的自動化，起步早、做得也更好，尤其是勞動力成本高昂的國家；后者是交易流程的自動化，起步晚，而且因為處理對象多為信息流，比較隱蔽，并不是被每一個企業都重視。
對于當前中國的港口企業來說，面對人工成本的上升的同時，船公司聯盟也對港口自身作業提出更高要求，船公司聯盟增強了自身議價能力，而港口碼頭運營商處于相對被動的位置，一方面港口與港口之間的競爭將因為聯盟船隊的集中選擇而變得更加激烈，另一方面船公司更集中的作業量也意味著更強的議價能力，港口則必須配合船公司的硬件升級和效率提升要求，這就將迫使港口必須升級泊位、裝卸設備等一系列基礎設施，實現與大型船舶相匹配的裝卸效率，減少船舶在港時間。這些都凸現了港口碼頭自動化的重要性。這是藍領工作的自動化，主要在于提升港口碼頭生產現場側的生產能力與生產效率、降低生產成本。
在港航業，例如對船公司、船代等港口碼頭的客戶的各類報文數據來說，國內較為領先的大型港口早已建立了功能完備的口岸EDI電子交換平臺，通過口岸EDI電子交換平臺可以實現港口碼頭自身與船公司、船代等港口碼頭客戶公司之間的各種報文收發，這樣對港口碼頭的生產成本、運營效率也都有了很大程度的優化。想想看，假如讓一個客服的小姑娘一條條手工輸入，如果對于一個客戶來說那是大不了的事，但如果是幾十、幾百個客戶的話，那要配多少客服人員去圍繞這些報文做手工統計操作？即便是生產企業，很多問題也不再是來自具體生產，而是訂單的跟蹤、處理、交付，以及后續的付款。所以，藍領工作要自動化，白領工作也要自動化。我們過去對自動化的理解只是在流水線、自動化的生產設備、機器人等這些看起來花哨的東西，我們暫且稱之為“可以用眼睛看得見的自動化”，實質是生產現場側-生產裝備自動化。而在生產管理側-管理系統、決策分析系統往往會因為我們看不到而被忽略。這兩側媾和的結果就是“數據流動自動化”，它并不是機器人、自動化設備、無人碼頭等這些“看得見的自動化”，而是“看不見的自動化”。它在正確的時間把正確的數據發送給正確的人和生產設備，從而解決了港口碼頭客戶的個性化需求所帶來的生產不確定性、多樣性及復雜性。這是白領的自動化。
2.港口碼頭智能化
智能化主要是針對基于判斷的工作。基于判斷的工作多屬管理類，沒法簡單地依賴傳統的規則，必須借助于人的職業判斷。如果說港口碼頭自動化是提高生產效率的話，港口碼頭智能化則是從大量的港口大數據中提取合適的信息，幫助港口管理者快速、準確地判斷、決策，以提高管理決策的質量。港口企業規模龐大，生產工藝、組織、流程復雜，港口供應鏈上下游企業、政務部門數量繁多，數據很多，噪音很多，真正有用的信息很難提煉。缺乏智能，港口碼頭運作的透明度就不足，管理決策質量勢必會欠佳。
粗放式管理中的“拍腦袋決策”，跟沒有足夠的智能離不開關系：既然決策支持（員工+系統）沒法提供有意義的決策依據信息，那就只能靠上層領導者去拍腦袋決策了。歐美的企業相對好一些，這跟數據驅動的決策流程有關，也跟傳統上的科學管理有關。不止是港口，其實任何企業管理的精細程度，很大程度上其實都取決于企業信息的智能化水平。最近年流行起來的大數據、商業分析、商業智能、BI，也都是在試圖提供更多的智能，系統地提高企業管理決策質量。
3.港口碼頭要自動化，更要智能化
港口供應鏈作為服務價值型供應鏈，縱觀港口供應鏈，港口物流服務是根本，它是價值的載體，自動化可改善港口物流的成本、效率、加快速度；信息流更重要，因為它是港口供應鏈的神經，主導和支配港口物流、資金流。從技術角度來說，信息流的改善一方面得借助于自動化（前面提到的PLC、物聯網RFID等），以有效地搜集、整理數據；另一方面得借助智能化，從數據中提煉信息價值，以供港口碼頭的管理者做出正確的判斷和決策。信息流的最終目的就是及時、準確地做決策，讓決策驅動行動。
不管港口物流的效率多高，如果缺失了正確的決策，港口物流服務就成了“南轅北轍”中的那輛車：跑得快的同時離目標越來越越遠。這就如你的港口碼頭生產是錯的，生產線的效率越高，生產地越快，港口物流綜合成本就越高。我們的重點從自動化到智能化的轉移，這就是根本原因之一。
對于白領工作來說，與其說是自動化，不如說是Smart智能化。港口碼頭智能化對信息化的基礎以及底層的數據標準有很高的要求，這需要從港口數據治理開始，建立港口碼頭自身的數據標準、開展主數據管理MDM。國內港口，尤其是大型港口的信息化程度比較高，已擁有很多的先進的業務管理信息系統，但絕大多數港口碼頭信息化的現狀依然是大量的信息孤島，前面我們提到港口碼頭智能化是從大量的港口大數據中提取合適的信息，幫助港口管理者快速、準確地判斷、決策，降低信息不對稱性的同時提高管理決策的質量。首先在信息的提取前，由于這些港口大數據分散在港口碼頭自身多源異構的信息孤島中，從而無法進行整體分析，其次數據質量較低，分析結果的可靠性難以有效的支撐企業管理決策工作等等（關于信息孤島的問題的解決辦法可以參考之前發布的《基于主數據的大數據分析解決方案》）。關于港口碼頭智能化所需要的對底層信息化的再造、數據標準的統一，根據筆者的經驗來看，目前最好的辦法是建立全港統一的數據標準，在此基礎上搭建符合SOA企業應用架構，從根本消除港口企業信息孤島局面。這些都是港口碼頭從傳統信息化走向未來全新的信息化即實現港口碼頭智能化的重大任務，面對未來，我們沒有捷徑可走。
簡單的說，智能化比自動化更高級一點，智能化是加入了像我們人腦一樣的智慧的程序，可以根據物聯網傳感器等各類數據做出不同的調整，而自動化就相對要簡單的多，一般會出現幾種情況作同樣的反應（通常都是提前預設好的程序），多用于重復性的工程中。正如前文所說的智能是有一定的“自我”判斷能力，自動化只是能夠按照已經制訂的程序工作，沒有自我判斷能力……
因此，自動化只是港口碼頭智能化的基礎，從自動化到智能化是未來港口信息化的必然趨勢，我們在實現港口碼頭自動化后，更要讓港口智能化！
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