一瑞典船舶运营商运用AI与AM功能，完善了船舶能效系统

瑞典船舶运营商Ventrafiken开展题为“船舶数据驱动能源效率”（D2E2F）的研究项目，为研究目的是为了收集开放数据。

其中一艘双端渡轮（Uraniborg）配备了Blueflow能源管理系统，用于收集能源消耗数据和船舶数据。

然后，研究人员可以公开使用这些数据来测试增强型系统，以优化船舶的能源，从简单的机器学习方法到先进的人工智能算法。

气候变化需要跨越公司边界的合作来分享共同的知识。我们很乐意支持研究界透过数位化的方法，寻找适当的方法，以减低对环境的影响。

该系统是为了支持船员和运营商在他们的日常决策，以减少能源消耗。此外，研究数据还可以用来进一步提高能源效率。

评估数据和创建基准可能性将使研究社区能够应用和测试新的AI和ML工具，以尽量减少气候影响。

Rederi AB Ventrafiken在Landskrona和Ven之间经营渡轮服务，Ven是唯一一家全年通航的航运公司。这家船运公司有两艘汽车渡轮：乌拉尼堡号和斯特杰里内堡号。可以为Landskrona和Ven提供定期服务，除此之外，也可以租用船只。

该项目的目的是收集和分析小型船只的运行数据，如渡轮、领航船、搜救船、拖船和沿瑞典海岸移动的群岛船只，以达到至少10-35%的节能效果。

研究结果将成为在后期开发通用决策支持工具的基础，这些工具将为主要在沿海作业区的船舶提供提高能效的机会，并可用于本研究以外的其他船舶。

该项目由瑞典能源局资助。

该技术本质上说是一个多功能的工具，可以实时跟进船舶的能源消耗。

集中式互联网服务器持续监控每艘船舶，并记录燃油消耗、位置、速度等信息。强大的统计功能用于生成报告，并为用户提供对车队状况的全面控制。Blueflow还可以根据客户的要求不断开发新功能。
编辑：lyn