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J-GLOBAL ID：201802242791810886   整理番号：18A1760116

船舶物流データを用いた船舶割当モデルの開発とそのばら積貨物船需要予測や基本計画支援への適用

Development of Ship Allocation Models using Marine Logistics Data and its Application to Bulk Carrier Demand Forecasting and Basic Planning Support

著者 (5件)： Arifin Mohammad Danil (Graduate School of Engineering, Hiroshima University) ,  Hamada Kunihiro (Graduate School of Engineering, Hiroshima University) ,  Hirata Noritaka (Graduate School of Engineering, Hiroshima University) ,  Ihara Kai (Graduate School of Engineering, Hiroshima University) ,  Koide Yuki (Graduate School of Engineering, Hiroshima University)
資料名： 日本船舶海洋工学会論文集  (Journal of the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers)
巻： 27  ページ： 139-148(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： G0242B  ISSN： 1880-3717  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,世界の海洋ロジスティックス業界は,商品のグローバルな動きの影響を受けて大幅に変化した。この状況は,市場要求を満たす船舶の開発の重要性を増加させている。そのような変化の一つは,利用可能なデータ量の指数関数的な増加であり,種々な分野での大規模なデータ分析に注意を払われている。現在,港湾,船舶,経路,国際貿易,および自動識別システムデータなどの大量の海洋ロジスティックスデータを取得することが可能である。これらのデータが効果的に利用できれば,海洋ロジスティックス産業において大きな革新を達成できる。本研究では,バルクキャリアの需要を予測し,貨物輸送のための船舶に効果的な主要目表を調べることができる船舶割当モデルを開発した。これらの目標を実現するために,著者らは,統計的,階層的,および深層学習分析手法を用いて,荷送人,船主,およびオペレータモデルの3つの異なるモデルを開発した。さらに,要求を満たすと期待される船の主要目表を調べ,提案モデルの有効性を実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *海洋 ,  *ロジスティックス ,  *ばら積貨物船 ,  *貨物輸送 ,  統計解析 ,  機械学習 ,  解析モデル ,  データ解析 ,  荷主 ,  船主 ,  オペレータ ,  *需要予測 ,  船舶 ,  パターン認識 ,  貿易 ,  港湾 ,  方式設計
準シソーラス用語： バルクキャリア ,  階層分析法 ,  基本計画 ,  深層学習 ,  *船舶配置モデル ,  要目表

分類 (1件)： 水上輸送・サービス一般  (TD01010U)

引用文献 (23件)：

• 1) Van Heyningen M. K., The Buzz of Big Data, Ship Insight, pp. 35-41, 2015.
• 2) Hossein H. and Emmanuel S. S., Forecasting with Big Data; A Review, Springer, pp. 5-19, 2015.
• 3) Chase C. W., Jr., Using Big Data to Enhance Demand-Driven Forecasting and Planning, JBF, 32(2), pp. 26-32, 2013.
• 4) Hiekata. K., Yamato H., et al., Study on Improving Accuracy for Edge Measurement Using 3D Laser Scanner, IFIP Advances in Information and Communication Technology, 442, pp. 427-434, 2014.
• 5) Aoyama K., Liu J., and Hiro Y., Monitoring System for Advanced Shipbuilding Construction Management: Extracting and Utilizing Monitoring Data by Considering the Reliability of Monitored Data, ICCAS, pp. 143-154, 2015.

タイトルに関連する用語 (9件)： 船舶 ,  物流 ,  割当 ,  モデル ,  開発 ,  ばら積貨物船 ,  需要予測 ,  計画 ,  支援