벨기에물류·운송2024 – 진행 중엑스마르
선단 항해 최적화에 쓴 토쿠아의 머신러닝 선박 성능 모델
엑스마르가 시범 운영 뒤 토쿠아 선박 모델을 전 선단에 도입했고, 기존 항해 최적화에 더해 연료를 최대 3% 절감했다
문제
엑스마르는 선박 성능을 판단할 때 시운전 곡선과 정오 보고서 같은 전통적 방법에 의존했다. 이런 방법으로는 달라지는 조건 전반에서 선박이 어떻게 움직이는지 파악하기 어렵다.
접근 방식
엑스마르는 물리 기반 머신러닝 모델인 쉽 커널(Ship Kernels)을 만드는 토쿠아와 협력했다. 각 커널은 센서와 운항 데이터를 바탕으로 선박이 낼 수 있는 최고 성능을 모델링하고 새 성능 데이터로 갱신된다. 시범 운영에서 상당한 잠재력이 확인되자 엑스마르는 전 선단에 플랫폼을 도입하기로 했다. 선체와 엔진 모니터링, 용선 결정, 자매선 비교, 항해 최적화에 이 데이터를 쓸 계획이다.
주요 수치
up to 3%엑스마르의 기존 항해 최적화에 쉽 커널을 더했을 때 추가로 늘어난 연료 절감, 발표 기준
시사점
엑스마르는 이미 쓰던 항해 최적화 도구에 모델을 더했고, 이득은 그 기준선과 비교해 측정했다.
분류
출처
출처 요약
[1]PortNews2024년 12월 5일
보도는 엑스마르가 시범 운영 뒤 토쿠아의 플랫폼을 전 선단에 도입하기로 했다고 밝혔다. 기존 항해 최적화에 쉽 커널을 더하자 연료 절감이 최대 3% 늘었다고 설명했다. 선단 관리자 크리스토프 베르캄멘의 발언도 실었다. 이 글은 회사나 공급업체의 발표문처럼 읽히며 절감 규모를 어떻게 측정했는지는 밝히지 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
