ABB AI岸边自动化：让集装箱岸桥逐步迈向自主作业

ABB将其定位为迈向 自主岸桥（autonomous quay crane） 的重要一步，即逐步减少人工操作强度，同时保留操作员的监管角色。

AI如何实现集装箱自动吊装与定位

在船舶上方进行装卸作业非常复杂，因为环境不断变化：

• 船舶结构
• 舱口盖
• 集装箱堆叠
• 导向槽（cell guides）

这些因素使自动化难度远高于堆场作业。

Waterside Automation 通过 传感器融合 + AI视觉识别 + 实时控制系统 来解决这一问题。

关键技术包括：

• 多传感器融合：多个传感器同时提供环境和集装箱位置数据
• AI物体识别：机器视觉识别集装箱和相关结构
• 实时控制决策：系统根据实时数据自动调整起重机运动

换句话说，岸桥不再完全依赖驾驶员的视觉判断，而是通过数字化环境感知来执行动作。

在这种模式下，人类操作员的职责转变为 监控系统并处理异常情况。

为什么岸桥长期成为港口自动化瓶颈

在很多现代化码头中，陆侧自动化已经非常成熟，例如：

• 自动堆场起重机
• 自动运输车辆
• 自动闸口系统

但船舶上方的岸桥操作一直难以自动化，其原因包括：

• 船舶结构不断变化
• 集装箱装载方式差异
• 舱口盖与绑扎操作
• 作业环境复杂

因此，传统模式下每台岸桥都需要操作员持续控制。ABB认为这正是 限制集装箱码头效率的关键瓶颈之一。

如果这一环节实现自动化，港口整体吞吐效率就有机会显著提升。

对港口运营的实际价值

远程监管多台岸桥

在自动化模式下，操作员可以在控制中心远程监控岸桥，而不必坐在每台起重机的驾驶室中。

系统会自动完成大部分作业周期，操作员只在必要时介入。

这种方式不仅提升安全性，也改善了工作环境。

岸桥“池化管理”

Waterside Automation 允许 操作员与单台岸桥解绑。

传统模式是一名操作员控制一台岸桥，而自动化后，一组操作员可以同时监管多台设备，并把注意力集中在异常情况上。

这让港口在人员配置和作业安排上更加灵活。

异常驱动的操作模式

现代自动化系统越来越多采用 “异常处理模式”：

自动化系统负责日常操作，而人类只在情况超出正常范围时介入处理。

这种方式可以提高操作一致性，同时减少人为疲劳。

OCR集装箱识别与装载验证

ABB的生态系统还包括 Crane OCR（光学字符识别）系统 和 QuayPro软件模块。

这些系统可以：

• 自动识别集装箱编号
• 跟踪装卸过程
• 实时验证集装箱在船上的位置

过去这些工作需要码头工作人员手动记录，现在可以通过系统自动完成。

数字化作业指令

当集装箱识别和装载数据被实时记录后，码头系统可以生成 数字化作业指令。

这减少了纸质流程，并提高了数据准确性和运营可视化水平。

基于ABB全球港口自动化经验

Waterside Automation 并不是孤立产品，而是建立在 ABB 长期港口自动化经验之上。

该公司在全球港口提供的解决方案包括：

• 船到岸起重机自动化
• 远程岸桥操作系统
• 自动堆场起重机
• OCR集装箱识别平台

ABB表示，其自动化系统已部署在 全球超过1000台起重机 上，这些实际运营经验为新一代AI自动化系统提供了基础。

通往“自动化港口”的一步

Waterside Automation 改变了岸桥的角色。

过去它是一台必须由操作员持续控制的机器；未来，它更像是一个 自动运行、由控制室团队监管的智能设备。

如果这种模式被广泛采用，集装箱码头可能实现：

• 更稳定、更高效的岸桥生产率
• 更安全、更舒适的操作环境
• 更灵活的设备管理
• 向完全自动化港口进一步迈进

考虑到全球 超过80%的货物通过海运运输，任何提升港口装卸效率的技术都可能对全球供应链产生重要影响。