독일물류·운송2020 – 진행 중함부르크 항만물류(HHLA)
컨테이너 체류 시간과 반출 수단을 예측하는 머신러닝
HHLA는 함부르크 터미널 두 곳에서 머신러닝으로 예측한 반출 시점에 따라 컨테이너를 보관했다
문제
언제 나갈지 모르고 쌓은 컨테이너는 먼저 반출되는 컨테이너에 닿기 위해 다시 옮겨야 한다. 추가 이동이 생길 때마다 야드 용량과 시간이 든다.
접근 방식
HHLA 팀과 자회사 컨설팅사 HPC 함부르크 포트 컨설팅은 과거 데이터를 학습하는 모델을 만들었다. 알텐베르더 터미널(CTA)에서는 모델이 자동화 블록 보관용으로 컨테이너별 반출 시점을 예측한다. 부르크하르트카이 터미널(CTB)에서는 컨테이너가 트럭, 열차, 선박 중 무엇으로 나가는지도 예측하고 야드 위치 배정을 돕는다.
주요 수치
공개된 수치 없음
시사점
컨테이너가 언제 어떻게 나가는지 예측하면 터미널이 처음부터 알맞은 자리에 둘 수 있어 재작업 이동이 줄어든다.
분류
출처
출처 요약
[1]HHLA2020년 7월 10일
HHLA는 CTA와 CTB에서 머신러닝 모델이 체류 시간과 반출 운송 수단을 예측하고 있다고 발표했다. 컨테이너 이동이 줄어 뚜렷한 긍정적 효과가 있었다고 밝혔다. 보도자료는 수치를 제시하지 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
