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【24h】

Big Data Approach to Identify the Waste Management of Container Terminal Resources

机译：大数据方法识别集装箱码头资源的废物管理

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This paper reviews the relevance of analyzing the data in a container terminal to provide useful information on how the terminal uses its resources. The daily operation in a container terminal faces many challenges, the container relocation problem or blocks relocation problem, is a classic example that occurs in day-to-day operation for facilities that use stacking systems. Data analysis is a potent tool to visualize and describe the actual behavior of any operation and finding its flaws. It aims to provide generic metadata related to handling containers in a terminal with the objective of understanding how terminal operation is done as well as its resource usage rates. It also describes an overview of a terminal’s stacking operation in a simulation model of stacking containers.
机译：本文回顾了在集装箱码头中分析数据的相关性，以提供有关码头如何使用其资源的有用信息。集装箱码头的日常运营面临许多挑战，例如集装箱重定位问题或区块重定位问题，这是使用堆叠系统的设施在日常运营中发生的经典示例。数据分析是一种可视化和描述任何操作的实际行为并发现其缺陷的有效工具。它旨在提供与在终端中处理容器有关的通用元数据，目的是了解终端操作的方式以及其资源使用率。它还在堆叠容器的仿真模型中概述了码头的堆叠操作。

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