Making Port Scheduling Robust to Uncertainty

•人工智慧與自動化技術已顯著提升港口作業效率，例如台灣港口導入AI車牌辨識系統，將卡車通關時間從4分鐘縮短至10秒，而中國的自動化碼頭則透過數位分身、物聯網感測與無人搬運車，將人力需求減少60%，營運成本降低近30%。
•新一代港口社群系統（PCS）正從傳統的電子資料交換中心，轉型為由AI驅動的「港口大腦」，具備預測性分析、流程探勘與自主決策能力，透過多層技術架構整合所有利害關係人。
•機器學習模型在港口排程中扮演關鍵角色，例如迴歸模型可用於預測船舶作業時間，時序預測模型（如LSTM、ARIMA）可用於預測船舶抵達時間，而強化學習則可應用於泊位分配決策。
•全球智慧港口發展正朝向「機器驅動」（Smart Business Operation Level 8, SBO 8）的最高成熟度邁進，這意味著AI將不再僅是分析工具，而是港口自主決策的核心大腦。
•為應對港口延誤風險，研究已將延誤時間轉化為機會損失成本，並利用威布爾分佈等統計方法擬合各港口延遲時間，以優化多週期冷藏集裝箱重、空箱聯合調度，最大化航運公司總運輸利潤。

預測模型整合: 結合機器學習（如XGBoost、Random Forest）預測船舶處理時間，以及時序預測模型（如LSTM、ARIMA）預測船舶預計抵達時間（ETA）。
決策模型: 採用強化學習（RL）方法（如DQN、PPO）來學習最佳泊位分配策略，以最小化總等待時間或總成本。
混合模型與啟發式演算法: 先利用機器學習預測必要參數，再結合啟發式演算法（如遺傳演算法、禁忌搜尋）求解排程問題。
數位分身與模擬: 透過模擬整個港口流程，並利用機器學習調整參數以達到最佳配置，實現數位分身技術在港口排程中的應用。
穩健型最佳化方法: 針對不確定性，研究提出基於K-means的泊位聚類方法，並結合模擬退火演算法的自適應Stacking集成學習模型（SA-Stacking）來預測船舶作業時間。
模糊不確定性處理: 針對船舶到港時間和裝卸作業時間的模糊不確定性，建立模糊整數規劃模型，並提出基於解修復策略和跳出策略的改進多元宇宙演算法進行求解。

港口排程將更廣泛地採用自適應穩健性方法，以即時應對非平穩不確定性。

隨著全球貿易環境日益複雜和多變，傳統的靜態排程方法難以應對突發事件和動態變化，因此需要能夠在運行中調整策略的自適應系統。

AI驅動的智慧港口將實現更高層次的自主決策，大幅減少人工干預。

全球港口正朝向SBO 8（機器驅動）的數位成熟度邁進，AI將從分析工具轉變為具備預測性分析、流程探勘與自主決策能力的「港口大腦」。

港口排程的穩健性導向搜尋設計將整合更多外部即時數據，提升預測準確性。

AI演算法能夠處理交通、天氣、港口擁堵等即時數據，並結合歷史數據和經濟指標，提供更精確的運輸路線和需求預測，從而增強排程的韌性。

2021-04

ArXiv發表基於機器學習的船舶周轉時間預測系統研究

2025-04

FIND趨勢報導智慧港口AI大腦的全球競賽，強調預測靠泊與數位孿生應用

2025-11

交通部運輸研究所評估台灣建立港口協調整合決策系統（PortCDM）的可行性

2025-12

中國航海發表模糊不確定性條件下集裝箱碼頭泊位分配問題研究

2026-01

台灣臺中港「AI船舶入侵偵測系統」完成驗收並正式投入運作，提升港區安全防護

2026-05

美國紐奧良港啟動AI合作夥伴關係，導入AI與數位孿生簡化超大型貨物運輸規劃

讓港口排程更能抵禦不確定性