Päämainos
Aikatiedosta hyötyvät kaikki tasapuolisesti
Kuljetukset 18.10. 09:48

Aikatiedosta hyötyvät kaikki tasapuolisesti

Laivan saapuminen ja lähteminen satamasta määrittää lukemattomien ihmisten aikatauluja.

18.10.2021
Teksti Vaula Aunola kuvat Hangon Satama

Vaikka valtaosan aluksista on täytynyt tähän saakka toimittaa VHF-taajuuksien kautta muiden vaadittujen tietojen lisäksi arvio saapumisajasta, on näistä saatu data ollut heikkoa ja hajanaista.

Uudessa aikatietopalvelussa käytettävä koneäly oppii menneestä ja palvelu voi ennakoida, kuinka eri asiat vaikuttavat saapumisaikaan. Pikavauhtia, jo tänä syksynä käyttöön otettava kaikille avoin aikatietopalvelu parantaa merilogistiikan kilpailukykyä monin tavoin.

Uuden aikatietopalvelun taustalla on Traficomin vetämä, keväällä 2019 toimintansa käynnistänyt Aikatieto-ryhmä, joka koostui noin 30 alan toimijasta: yrityksistä, julkisista tahoista, järjestöistä ja viranomaisista, jotka käyttävät ja tuottavat aikatietoja.

Laadukkaan laivojen satamakäyntien aikatietoarvion tuottaminen vaatii teknisen ratkaisun lisäksi ihmisten yhteistyötä yli organisaatiorajojen.

"Merilogistiikan tiedonhallinnan haasteita on yritetty taklata jo pitkään. Työryhmän perustamista edelsi esiselvitystyö, jossa koottiin yhteen jo tehtyä tutkimus- ja selvitystyötä sekä kartoitettiin sieltä yhdistäviä tarpeita. Aikatieto nousi selkeästi keskiöön", Traficomin johtava asiantuntija Katariina Kalatie kertoo.

Esiselvityksestä opittiin, että tahtotila ja tarpeet ovat pitkälti yhtenäiset: tarvitaan parempaa tiedonjakoa ja ennakointia toiminnan tehostamiseksi. Haasteeksi nousi se, kuinka ja mitä dataa voidaan jakaa avoimesti, sillä osa tiedoista on liikesalaisuuksia ja monet toimijat kilpailevat keskenään. Aikatietojen todettiin olevan sellainen asia, josta kaikki satamatoimijat hyötyvät tasapuolisesti.

"Aikatieto-ryhmän jäsenet olivat työnsä puolesta tekemisissä aikatiedon kanssa käytännön arjessa. Näin saimme hyvän kuvan siitä, mikä on oikeasti olennaista ja tärkeää ruohonjuuritasolla. Tavoite olikin löytää käytännön ratkaisuja korkealentoisten strategialauseiden sijaan."

Maaliksi otettiin helppokäyttöisyys

Palvelua testasi Hangon satamassa kuusi henkilöä.

"Haluttiin kokeilla mahdollisimman yksinkertaista keinoa jakaa dataa sellaisille toimijoille, joilla ei ole arjessa pääsyä yleisesti käytettyihin järjestelmiin, tai joilla ei ole aikaa etsiä tietoa eri lähteistä", Kalatie kertoo.

Käytännössä vastaanottajat saivat aikatiedon tekstiviesteillä ja verkkosivun avulla. Käyttäjä tilasi palvelun puhelimeen tekstiviestinä haluamaansa kellonaikaan. Tekstiviesti saapui päivittäin, niin kauan kunnes käyttäjä perui tilauksensa. Viestissä oli tiivistelmä päivän laivalistasta ja linkki informatiivisempaan laivalistaan verkossa. Mikäli aikatauluun tuli muutosta yli yhden tunnin verran, sai käyttäjä puhelimeensa muutoksesta kertovan viestin.

"Testijaksojen välissä dataa paranneltiin, käyttöliittymää ja tietojen esittämisen järjestystä muokattiin. Viestejä myös tiivistettiin ja kaikki ylimääräinen karsittiin pois."

Sludge-kuljettajan epäonninen työpäivä

Käyttäjätestauksen lisäksi tehtiin noin parikymmentä taustahaastattelua eri merenkulkualan toimijoiden kesken mukana olivat muun muassa jäänmurto, luotsaus ja ajojärjestelyt.

"Niiden pohjalta rakennettiin skenaarioita sataman eri toimijoiden arjesta."

Toiminnot esitettiin palvelupolkuina, joiden avulla on helppo havaita, minkälaisia haasteita aikatiedon puute aiheuttaa arjessa. Sludge-auton kuljettaja toimi yhtenä esimerkkinä.

"Huonona päivänä tieto rahtilaivan aikataulujen muutoksesta ei tavoita kuljettajaa ja siitä seuraa useita tunteja turhaa odottelua ja ylimääräistä laskutusta."

Haastatteluissa tunnistettiin lukuisia konkreettisia, käytännön arjen hyötyjä eri toimijoille. Vastauksissa toistuivat kustannushyödyt, yhteistyön parantaminen, ajankäytön tehostaminen, ympäristönäkökulma, sataman turvallisuus ja työhyvinvointi.

Aikatietopalvelu käyttöön ennätysajassa

Aikatietotyöryhmä julkaisi loppuraporttinsa kesäkuussa ja aikatiedon saatavuuden kehittäminen siirtyi Finntraficille, joka teki syyskuun alussa palvelusopimuksen Awake.Ai Oy:n kanssa uudesta Port Call Time Stamp and Estimation Servicestä eli aikatietopalvelusta satamatoimijoiden ja viranomaisten käyttöön.

Runsaasti myös kansainvälistä mielenkiintoa herättäneen EU:n laajuisen tarjouskilpailun kautta toteutetun julkisen hankinnan tekninen toteutus tehdään siis Suomessa.

"Merenkulun aikatiedon merkitys on huomioitu valtakunnallisessa liikennejärjestelmäsuunnitelmassa sekä valtioneuvoston periaatepäätöksessä logistiikan digitalisaatiosta. Nyt aikatietopalvelun kautta pääsemme viemään tämän konkreettisesti käytännön tasolle", Fintrafficin meriliikenteenohjauksen hankepäällikkö Olli Soininen taustoittaa.

Uusi aikatietopalvelu saadaan käyttöön jo tulevana syksynä. Awake räätälöi palvelun teknisesti Fintrafficin tarpeisiin sopivaksi. Sen jälkeen alkaa testausvaihe, jonka päätteeksi alkaa palvelun jalkauttaminen satamien käyttöön.

"Palvelu on käytettävissä Fintrafficin Digitraffic -palvelun API-rajapinnan tai Fintrafficin Port Activity -sovelluksen kautta", kertoo Fintrafficin meriliikenteenohjauksen kehityspäällikkö Juho Pitkänen.

Palvelu otetaan käyttöön ensin Suomen satamissa, mutta sitä voidaan käytännössä hyödyntää missä tahansa. Tämä avaa uusia globaaleja mahdollisuuksia.

"Käytännössä uusi aikatietopalvelu tarjoaa tarvittavat API-rajapinnat, joista saatua aikatietodataa satamatoimijat voivat hyödyntää omissa järjestelmissään", Awaken tuotekehitysjohtaja ja projektipäällikkö Kimmo Kummala avaa.

Koneäly oppii menneestä

Uusi palvelu perustuu koneoppimisen kautta tapahtuvaan datan analysointiin. Ennusteisiin vaikuttavat monet osatekijät, joita kartoitetaan globaaleiden AIS-viestien avulla.

Automaattisten luokitteluiden, kuten mistä laiva on tulossa ja mihin se on menossa, lisäksi saapumisajan arviointiin vaikuttavat monet vaihtuvat tekijät, kuten nopeus, reitti sekä sää- ja jäätilanne.

"Alusten lähettämissä AIS-viesteissä on paljon potentiaalia, mutta niiden hyöty on tähän saakka jostain syystä jätetty huomioimatta", Awaken tekninen projektipäällikkö Jussi Poikonen toteaa.

Koneoppimista hyödyntämällä palvelu muistaa historiasta, kuinka eri asiat vaikuttavat saapumisaikaan. Koneäly oppii siis huomioimaan paikalliset normaalit poikkeamat, suhteuttaen arvion laskemisen niiden mukaan. Näin datan hajontaa voidaan vähentää, ja lopputuloksena saadaan aiempaa paremmin paikkansa pitäviä aikatietoja.

Artikkeli on julkaistu alunperin merenkulun erikoislehdessä Navigator Magazine. www.navigatormagazine.fi

AVAINSANAT

Aikatieto

JAA