摘 要：隨着社會經濟和科學技術的發展，船舶管理技術又出現了許多新的特徵。在新的時代背景下，如何利用大數據技術為船舶管理提供服務，對於船舶的製造、管理和運營有着十分重要的影響。文章結合過往經驗及實際情況，對大數據技術在船舶管理中的應用進行分析，以供參考。
關鍵詞：大數據技術;船舶管理;應用
自從進入互聯網時代以來，各種信息的傳播速度明顯加快，人們接觸到的各種信息數量也呈現爆炸式增長，這就給大數據技術的應用和發展提供了良好的契機。在信息化時代，船舶管理工作也迎來了一輪技術革新，大數據技術的的應用對於船舶管理的發展有着不可忽視的推動作用，極大的提升了我國水面交通安全管理的效率和質量，促進了水面交通的可持續發展。
1.大數據技術簡介
大數據是IT行業的專業術語，指的是無法在一定時間內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據中的“大”指的不僅僅是數據數量多，同時還指通過數據的挖掘和分析所得到的價值很“大”。大數據經過多年發展，其特點被人們用5V來形容，第一是Volume，意為大量，指的是數據的數量非常多，種類複雜;第二是Velocity，意為高速，指的是數據增長量非常快，並且越到後期增長速度越快;第三是Variety，意為多樣，指的是數據表現出多樣化的特點，數據價值兩極分化比較嚴重;第四是Value，意為價值密度低，指的是數據數量雖然非常大，但有用的信息含量往往很少，需要經過不斷的挖掘和分析才能找到想要的信息;第五是Veracity，意為真實性，指的是數據的產生和處理都是實時性的，因此數據被造假的可能性較小，真實性較高。大數據基於以上特點，未來的應用前景十分廣闊[1]。
2.大數據處理技術
大數據處理技術以大數據技術為基礎，是對傳統數據處理技術的完善和優化。因為大數據中所包含的信息量非常大，以往傳統的處理技術來進行分析不僅費時費力，準確率還非常低，在這種情況下，大數據處理技術才得以發展起來。當前社會經濟的競爭非常激烈，大數據處理技術已經成為各行各業爭奪市場的關鍵點，在計算機及信息技術的幫助下，各種大數據技術已經得到了廣泛的應用。大數據處理技術在處理信息時的程序較多，需要經過數據的生成、採集、存儲以及分析等多個環節，直到該數據信息被應用於實際生產中。目前常用的大數據處理技術包括信息管理系統、分佈式數據庫以及數據挖掘等。在計算機技術、傳感器技術以及數學等基礎學科的幫助下，各種高性能的大數據處理設備或技術正在不斷出現，對於各行各業的進步和發展有着不可忽視的作用[2]。
3.大數據技術在船舶管理中的應用
3.1船舶調度管理
隨着水面交通的不斷髮展，我國的船舶數量也在急劇上升，但港口的建設及管理難以滿足日益增長的船舶數量，由此而引發的港口擁堵、航道擁擠的情況日漸嚴重，船舶調度管理的難度進一步加大。尤其對於噸位較大的船舶來講，其管理更是一件費時費力的事情。但是，如果將船舶管理過程中所遇到的各種問題以數字的形式展現出來，則將該問題轉化為一個大數據的收集與處理問題，在這種情況下，只需要運用最新的大數據技術就可以解決船舶調度管理中所遇到的各種問題。首先，將各種船舶的信息全部錄入到調度中心的數據庫當中，然後利用大數據處理技術對這些信息進行分類和處理，以處理結果為基礎實現對船舶的實時調度管理，將船舶調度上升到信息化和科學化的層面，有效緩解了因港口不足或條件落後所造成的擁堵問題。目前大數據在船舶調度管理中的應用已經被挖掘出多個方向，如圖譜特徵分析、關聯特徵匹配等，對傳統的船舶調度管理技術實現了完善和優化[3]。
3.2船舶自動識別
水上交通的安全性和陸地交通一樣重要，由於我國沿海區域及內河區域的經濟發展條件更為便利，由此造成船舶的數量也在急劇上升，船舶之間碰撞的可能性大大增加。目前解決船舶航行安全的方法有很多，其中最常用的技術就是船舶自動識別系統（AIS）。在衞星技術的支持下，AIS的覆蓋範圍也大大增加，幾乎能夠為全球範圍內所有的船舶提供識別與跟蹤。但是AIS也有着明顯的短板，就是該技術的數據處理能力不足。據統計，AIS每年產生的數據信息量達到上億條，但在數據密集區衝突和丟失現象比較嚴重。在大數據處理技術的幫助下，可以對AIS所產生的歷史數據進行挖掘，並對全球範圍內所有船舶的實時航行數據進行分析。為了更加高效地管理船舶，大數據處理技術目前已經形成了分佈式的存儲架構，對於數據處理的彈性更強，基本上已經滿足了現代船舶航行過程中所產生的數據處理要求，在海洋軍事、海洋執法、海洋環境保護等方面的應用前景十分廣闊。
3.3船舶導航和軌跡預測
由於海洋環境的特殊性，船舶必須按照導航行走才能到達目的地，因此海洋管理部門也要對船舶行走的軌跡進行預測，預先掌握有關於船舶航行的各種數據嗎，這樣才能有效避免海上安全事故的發生。近兩年國家愈加重視水面航行的安全，能夠實現船舶定位和管理的方法也很多，如神經網絡、灰色模型以及貝葉斯等，這些方法的核心思想都是通過對船舶航行數據曲線的分析，進而達到船舶定位以及軌跡預等目的，這些方法目前已經得到了廣泛的應用，對於水面交通的繁榮發展有着極大的促進作用[4]。
4.結束語
隨着全球經濟一體化的加深，水面交通已經成為各國發展經濟的重要方式之一，因此船舶管理的任務也會越來越多，越來越重。我們應當充分利用大數據技術在船舶管理中的作用，並對現有的技術進行持續優化和完善，不斷吸收國外的先進管理理念和管理方法，全面促進我國航運事業的可持續發展，為國家經濟的繁榮做出應有的貢獻。
參考文獻：
[1]黃單單，梁佳琪，沈愛華.大數據在現代船舶製造業中的應用前景[J].無線互聯科技，2019（8）：55-56.
[2]劉柱，姚久武，李迪陽.基於大數據分析的船舶功率優化應用[J].中國航海，2019（2）：12-16.
[3]陳紅.大數據技術在人工智能中的應用探討[J].數碼世界，2019（3）：33-34.