【摘 要】
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当集装箱存放在码头堆场时，其取件时间时常未定。为了预测集装箱的确切取货时间，汉堡港正在使用机器学习（ML）技术来预测其在码头的停留时间，起初的两个项目成功地统合并实施到了在Altenwerder集装箱码头（CTA）和Burehardkai集装箱码头（CTB）的信息技术（rr）情境中。当钢质集装箱在堆场停留期间不需要重新堆垛时，其工序被大幅优化。基于历史数据的算法，利用最先进的机器学习方法不断优化自
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当集装箱存放在码头堆场时，其取件时间时常未定。为了预测集装箱的确切取货时间，汉堡港正在使用机器学习（ML）技术来预测其在码头的停留时间，起初的两个项目成功地统合并实施到了在Altenwerder集装箱码头（CTA）和Burehardkai集装箱码头（CTB）的信息技术（rr）情境中。当钢质集装箱在堆场停留期间不需要重新堆垛时，其工序被大幅优化。基于历史数据的算法，利用最先进的机器学习方法不断优化自身，计算机将计算最有可能的集装箱停留时间。
汉堡港口仓储有限公司（HHLA）执行委员会主席AngelaTitzrath在世界人工智能大會（WAIC）期间声称，“推进的数字化正在用其改变物流业和我们的港口业务。机器学习解决方案为我们提供了许多机会来提高码头的生产率和容量率。”另外，CTB正在采用类似的技术，在那里传统的集装箱堆场和自动化货箱堆场被一起并用。两个码头已在体验这些技术的优点，因为集装箱是基于其预计的取货时间来储存的，因此必须减少搬移频率。
（刘昭青编译）
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