Cargo Flow Predictor
Cliente
Partners
El problema
La solución
En Mosaic Factor desarrollamos una herramienta de pronóstico impulsada por inteligencia artificial para la logística portuaria que predice los flujos de carga, demostrando el poder del análisis predictivo para mejorar la toma de decisiones operativas en el Puerto de Amberes-Brujas.
Con acceso continuo a datos y colaboración entre las partes interesadas, la solución está bien posicionada para pasar de piloto a producción, contribuyendo a un ecosistema portuario más inteligente, verde y eficiente.
La solución digital predice dos eventos críticos para la carga contenerizada:
- El Next Mode of Transport (NMOT), por ejemplo carretera, ferrocarril o vía fluvial interior
- El momento de salida (día de recogida en la terminal)
Esto fomenta una planificación logística más proactiva y sostenible y abre el camino para una futura integración en el ecosistema digital de PoAB, lo que permite:
- Una mejora en la eficiencia operativa y la reducción de la congestión portuaria.
- Una promoción del cambio modal hacia el transporte sostenible (ferrocarril, vía fluvial interior).
- Aumento de la capacidad de toma de decisiones basada en datos para operadores de terminales y transporte.
- Finalmente, demostrar la viabilidad de herramientas predictivas impulsadas por IA en un entorno portuario real.
Resultados
Este proyecto piloto contribuye directamente a los objetivos de política de la UE a través de:
- Apoyar la agenda de cambio modal al proporcionar visibilidad avanzada sobre los modos de transporte interior.
- Mejorar la eficiencia de recursos a nivel terminal a través de un apilamiento optimizado.
- Demostrar cómo la IA y el aprendizaje automático pueden impulsar la innovación digital sostenible en los puertos.
El proyecto también ha entregado un prototipo de dashboard escalable que puede ser ampliado y mejorado con nuevos datos, y potencialmente transferido a otros puertos o nodos intermodales.