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Big Data Utilization and Analysis to Improve Operational Performance of Hybrid Straddle Carrier in Container Terminal

机译：大数据利用与分析提高集装箱码头混合跨运车的运营性能

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Big data analytics has triggered various advances in marine terminal research and information technology implementation. Specifically, for container terminals, big data technology has much to offer in understanding and consolidating information between port users and operators. One of the clear advantages for port operators is the opportunity to exploit the operational potential of cargo handling machinery. In 2015, we developed and introduced a method to effectively measure the performance of a hybrid straddle carrier (HSC) utilizing big data collection and analysis. Since 2017, this method has been used in the form of the Eco-Lamp prototype installed on HSCs at a medium-size container terminal in Japan. This study will analyze the effectiveness of that implementation, present the result achieved from the big data analytic point-of-view, and discuss the challenges and possible improvement of the system toward cost savings and efficient operation of port equipment.
机译：大数据分析引发了海上码头研究和信息技术实施的各种进步。具体来说，对于集装箱码头，大数据技术在理解和整合港口用户和运营商之间的信息方面可以提供很多帮助。港口经营者的明显优势之一是有机会利用货物装卸机械的运行潜力。 2015年，我们开发并引入了一种利用大数据收集和分析有效地测量混合跨运车（HSC）性能的方法。自2017年以来，这种方法以在日本中型集装箱码头的HSC上安装的Eco-Lamp原型的形式使用。这项研究将分析该实施方案的有效性，从大数据分析的角度介绍所取得的成果，并讨论该系统在节约成本和有效操作港口设备方面所面临的挑战和可能的改进。

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