中國遠洋海運集團有限公司（以下簡稱中國遠洋海運）以實施國有企業改革深化提升行動為契機，充分利用自身覆蓋航運全領域的產業優勢，對航運大數據進行系統集成、深度治理和全面挖掘，并有機融合人工智能、物聯網和區塊鏈等前沿技術，大力推進船舶服務板塊數字化賦能改革，促進現代數字技術與傳統船舶服務業務深度交融，推動船舶服務全要素生產效率實現顯著躍升。

集聚船舶服務“大數據”，筑牢數智轉型堅實根基

一是筑牢數智基礎，助力行業升級。通過大數據采集分析以及信息服務系統實時監控等手段，精心構建航運數據中臺，實現將原本分散、雜亂、失真的數據重新聚合整理，不僅有效提升了數據質量，更充分激發了數據活力，使其轉化為數據資產。2024年，匯集形成包括船舶檔案、港口檔案、碼頭檔案、設備檔案等方面，近540萬條基礎數據，為全系統互聯互通和行業產業化服務奠定堅實基礎。二是實施數智驅動，保障航行安全。依托航運數據中臺，疊加全球海洋高精度氣象數據、中國沿海氣象預報數據等多元信息，借助智能辨識船舶狀態、動態監控船舶態勢以及提前預測航線環境等技術手段，實現對船舶航行全生命周期行為的精準識別與全面監控預警，并能對全球港口進行實時監控。2024年，已匯集全球26萬多艘船舶的全生命周期動態數據1億余條，涵蓋船舶事件7大類、24小類，船舶風險6大類、22小類，促使航行安全保障從經驗主導向數據驅動發生根本性轉變。三是強化數智賦能，提升船管水平。以中臺為堅實底座支撐，構建全集團統一的航運管理信息標準化平臺，運用數字化手段為傳統船舶管理賦能，全力輔助船岸協同和高效決策。2024年，已匯聚在管船舶25萬條修船記錄、63萬條備件訂單、34萬條物料訂單、300多萬條維護保養工單、15萬條安全檢查記錄、2700多條險情事故記錄等海量數據，為船舶管理科學決策提供多維度的分析工具支持，助力船舶管理從經驗管理邁向“數據+經驗”的科學管理新階段。

研發船舶服務“大模型”，深度釋放數據要素潛能

一是構建船舶運維保障供應鏈體系。加強供應鏈各節點間的信息有效共享，并融合應用AI技術，實現船舶智能運維保障供給的高效協同。2024年，已成功打造行業垂直大模型算法4套。運用人工神經網絡和時間序列模型，有效解決船舶備件供應及時性問題。構建預測性維護保養算法體系，達成船舶設備實時監測、設備健康度動態評估以及維修科學決策。運用運籌優化模型，合理匹配船、貨、港，使物流成本降低5%以上，備件供應時效提高50%以上。二是完善船舶燃料供應鏈解決方案。通過對全球油價、港口加油情況、船舶加油動態的密切關注與跟蹤，有效監控和分析船舶油耗動態，運用人工神經網絡模型算法智能化預測可航里程，并推薦最優加油港及加油方案，有效助力航線效率提升，借助數智化手段實現船舶節能減排，提升船舶能效等級。2023年，已在1200多家客戶中投入使用，使船舶能耗降低8%以上，推動從半自動化監管向數字化監管的全面升級。針對全球首艘大型電動集裝箱船“中遠海運綠水01”，打造新一代信息技術大型電動船綜合安全解決方案，榮獲2024年度中國物流與采購聯合會科學技術進步二等獎。三是創新打造船舶服務業務大語言模型。運用大語言模型對采購數據開展智能化加工分析，構建優化采購策略匹配關聯模型，輔助備件和燃油交易決策。實現每5分鐘解析詢報價郵件100封以上，自動解析和錄入比例至少達到73%，訂單執行響應速度提高5%以上，極大地提升了采購信息的準確性和及時性。

搭建船舶服務“大平臺”，全面重塑業務管控流程

一是促進業務全線可視化、透明化。平臺上線統一收口系統，打通全域備件、燃油業務數據連接，實現業務采購審批、詢價報價、訂單確認、物流跟蹤、收款開票等全流程操作的完整留痕，并支持數據可視化呈現，確保全鏈透明、全程可控。與第三方物流平臺打通數據接口，結合船期信息進行擬合判斷，實現訂單全流程可視化監控預警，推動船舶配件采購從“人跟備件跑”向“備件跟船跑”轉變，顯著提升船舶有效營運率。二是實現庫存數據實時性、完整性。平臺借助于物聯網射頻識別技術，規范入庫、出庫、盤點流程，實現船舶備件的科學化、精細化管理，切實做到庫位清晰、賬物相符，數據真實完整，可靠可控，有效化解船舶備件種類繁多、數量龐大的庫管難題。已在中國遠洋海運5艘船舶和集團外1艘船舶率先應用，推進傳統備件采購從被動響應向主動感知轉變。三是保證業務關鍵數真實性、可靠性。基于區塊鏈技術，實現數據分布式存儲和共識驗證，區塊鏈平臺節點數5個，電子數據證據近70萬條，充分保證關鍵數據的完整性、真實性和可靠性，有機整合線下孤立、分散粗放的船舶服務業務，實現數智化革新升級和科學化精益管理。（文章來源：中國遠洋海運集團有限公司）