全自動化碼頭視域下的集裝箱驗殘模式優化

武君

摘 要：自20世紀90年代初，作為第一個自動化運營的荷蘭鹿特丹港DS （Delta Sealand）集裝箱碼頭投產，到2017年5月11日，標志著當今港口已經真正意義上跨入了第四代集裝箱作業的青島港全自動化碼頭的投運，信息感知系統、作業控制系統、調度指揮系統等日臻完善，但集裝箱自動驗殘模塊卻一直未搭建。如何在無人化操作的模式下快速、準確地檢查集裝箱箱體表面狀況，成為目前全自動化碼頭視域下一個亟待解決的課題。通過分析集裝箱傳統驗殘方式，結合自動化操作模式，探索建立基于PLC、OCR等技術的集裝箱驗殘可追溯體系，以期劃清殘損責任歸屬，降低貨運糾紛。

關鍵詞：全自動化;集裝箱;驗殘;可追溯體系

中圖分類號：U653? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）25-0183-02

引言

集裝箱殘損，廣義上分集裝箱箱體殘損和箱內貨殘損兩大類，本文僅探討狹義的集裝箱箱體殘損。集裝箱殘損根據不同的責任人、不同的發生場景又可分為原殘（發貨人）、場殘（集裝箱場站）、車殘（公路、鐵路等陸上承運人）、港殘（碼頭）、工殘（操作工人）、船殘（水上承運人）和海損（自然災害或不可抗力因素導致的海事殘損）等七種。目前，集裝箱設備交接單和集裝箱殘損單是劃分殘損責任方的最原始、最有效的憑證。根據海商法規定，承運人對裝運貨物的責任期間以船舷為界，因此，集裝箱碼頭作為連接承運人、托運人的服務平臺，既是貨物的集散地，也是責任的交割線。準確地描述殘損狀況及發生場景，是避免海運糾紛的最直接證據。

一、傳統裝卸船工藝下集裝箱驗殘模式

以進口為例，傳統的集裝箱卸箱過程中，工人指揮手在甲板指揮橋吊司機從船上將集裝箱準確顛放到集卡車上。理貨員核對集裝箱信息，通過RDT，將相關數據即時錄入碼頭生產系統。橋板頭有兩個工人負責摘除集裝箱鎖墊，集卡司機按照碼頭箱管信息指令將集裝箱水平運輸到堆場，軌道吊司機負責將集裝箱堆碼到場地上。整個裝卸過程中，橋吊司機、指揮手、理貨員、橋板頭操作工人、集卡司機、軌道吊司機、碼頭箱管員等都對集裝箱箱體殘損負有檢查的責任。一旦發現箱體異常，則第一時間通知外理單船理貨組長拍照或協同船方值班人員現場驗看，并填制現場記錄。裝卸完畢后，單船理貨組長匯總現場記錄編制集裝箱殘損單提交相關方簽字確認。

二、全自動化碼頭視域下集裝箱驗殘設計模式

全自動化碼頭的每個橋吊上安裝了四對監控攝像頭，作業過程中，通過PLC觸發，智能化理貨系統自動抓拍集裝箱前、后、左、右及頂部5張照片，同時采用OCR技術自動識別集裝箱箱號、ISO號等信息。裝卸船過程中，理貨員通過監視屏查看圖像、視頻等檢查箱體狀態，發現殘損箱及時將相關信息通過系統上傳單船理貨組長。裝卸完畢后，單船理貨組長匯總智能化理貨系統內該輪信息，生成集裝箱電子版殘損單，通過PAD電子簽名系統，將集裝箱殘損單提交相關方簽字確認。

三、時下設計模式的缺陷

從仿真平臺的反復推演模擬到生產實踐的持續升級優化，全自動化碼頭生產系統兩年來累計升級80余次，優化功能850余項，在確保系統操控零事故的同時，作業效率不斷刷新世界紀錄，單機效率由投產初期的26.1TEU/H提升到43.23TEU/H，大大超過了人工操作的臺時量。生產系統日臻完善，但作為輔助節點的集裝箱驗殘平臺卻囿于技術及投資的性價比考慮，始終停留在人工后臺驗看的模式。經常出現船方、貨主發現了殘損箱，碼頭卻提供不出殘損紀錄的狀況。單純的箱損，特別是凍柜，有的修理費高達數萬元，如果因為箱體損壞，引起內貨發生質量事故，索賠額甚至高達上百萬。因此，及時準確查驗箱體狀況，利益攸關。分析出現殘損而無相關方簽字確認，導致責任不清的主要原因有以下幾個方面。

1.上文提到，傳統的驗殘模式七道關口至少八個人負責箱體的查驗，而全自動化碼頭所有關口都是無人智能操作系統，只有外理理貨員從視頻監控畫面中監控作業過程、檢查箱體狀態。

2.理貨員查驗箱體界面為集裝箱前、后、左、右及頂部五張立體照片，且要人工手動選擇點擊照片，方可在監視屏上看到清晰圖片。作業過程中，現場視頻大數據同時傳輸，信號間相互干擾強烈，有時出現數據滯后情況，理貨員無法及時對裝卸的集裝箱進行實時查驗。

3.目前理貨員一人負責兩條作業線的監控，為確保系統下游工序的流暢性，理貨員的主要職責是負責OCR系統糾錯、ISO號及箱門方向校驗、危險品箱處置、框架箱等特殊箱人工干預等工作。系統異常狀況多的情況下，理貨員對集裝箱箱體的查驗就會出現偏差。

4.個別集裝箱因長期使用，箱號缺失或模糊，OCR無法識別或識別錯誤，導致殘損箱漏確認或錯確認。

四、全自動化碼頭視域下集裝箱驗殘模式優化

1.技術升級。借助海康威視、青島港（集團）科技中心等專家團隊，改進目前OCR系統抓拍角度，成功研發、升級了集裝箱箱體自動成像功能，將五面立體集裝箱實物照片根據OCR識別箱號、方位，后臺生成一張集裝箱各側面展開圖，將箱面影像呈現在計算機屏幕上。理貨員僅需要查驗一張平面圖，即可完成箱體殘損檢驗鑒定。

2.搭建數據庫。依托大數據技術、云計算進行數據挖掘，開發了集裝箱殘損查詢系統。系統內既存儲了歷年進出口集裝箱殘損狀況的歷史數據，也對接了場站、閘口的查驗系統，即時錄入新發生、發現的殘損箱信息。裝卸作業前，系統自動與進口電子艙單或出口預配圖信息進行比對。作業過程中，理貨員在監控屏上就會看到集裝箱殘損情況，便于理貨員有針對性地進行查驗。

3.優化流程。將殘損影像系統接入單船理貨組長PAD，在復查全船裝卸集裝箱影像的基礎上，將殘損箱復原成立體實物照片，標識殘損部位，描述殘損詳細狀態，導入系統，更新、豐富數據庫信息。同時，理貨中控室設專人，通過后臺操作，負責對碼頭作業船舶的殘損查驗情況進行監督檢查。

4.建立可追溯體系。作為第三方公正單位，理貨公司牽頭碼頭公司、船公司，在互信互利的基礎上簽署協議，采信視頻監控數據。對產生糾紛的殘損箱，通過調取裝卸船、閘口等監控信息，確認責任方。

結語

全自動化碼頭視域下的核心就是智能決策、系統管理。目前上海、寧波、青島三家理貨公司成立的“3T”組織，為配合5G智慧港口建設，已將采用AI技術，實現集裝箱自動驗殘作為攻關課題，進行了立項。我們期待著這項新技術的誕生。

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