全自动化码头视域下的集装箱验残模式优化

武君

摘 要：自20世纪90年代初，作为第一个自动化运营的荷兰鹿特丹港DS （Delta Sealand）集装箱码头投产，到2017年5月11日，标志着当今港口已经真正意义上跨入了第四代集装箱作业的青岛港全自动化码头的投运，信息感知系统、作业控制系统、调度指挥系统等日臻完善，但集装箱自动验残模块却一直未搭建。如何在无人化操作的模式下快速、准确地检查集装箱箱体表面状况，成为目前全自动化码头视域下一个亟待解决的课题。通过分析集装箱传统验残方式，结合自动化操作模式，探索建立基于PLC、OCR等技术的集装箱验残可追溯体系，以期划清残损责任归属，降低货运纠纷。

关键词：全自动化;集装箱;验残;可追溯体系

中图分类号：U653        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2019）25-0183-02

引言

集装箱残损，广义上分集装箱箱体残损和箱内货残损两大类，本文仅探讨狭义的集装箱箱体残损。集装箱残损根据不同的责任人、不同的发生场景又可分为原残（发货人）、场残（集装箱场站）、车残（公路、铁路等陆上承运人）、港残（码头）、工残（操作工人）、船残（水上承运人）和海损（自然灾害或不可抗力因素导致的海事残损）等七种。目前，集装箱设备交接单和集装箱残损单是划分残损责任方的最原始、最有效的凭证。根据海商法规定，承运人对装运货物的责任期间以船舷为界，因此，集装箱码头作为连接承运人、托运人的服务平台，既是货物的集散地，也是责任的交割线。准确地描述残损状况及发生场景，是避免海运纠纷的最直接证据。

一、传统装卸船工艺下集装箱验残模式

以进口为例，传统的集装箱卸箱过程中，工人指挥手在甲板指挥桥吊司机从船上将集装箱准确颠放到集卡车上。理货员核对集装箱信息，通过RDT，将相关数据即时录入码头生产系统。桥板头有两个工人负责摘除集装箱锁垫，集卡司机按照码头箱管信息指令将集装箱水平运输到堆场，轨道吊司机负责将集装箱堆码到场地上。整个装卸过程中，桥吊司机、指挥手、理货员、桥板头操作工人、集卡司机、轨道吊司机、码头箱管员等都对集装箱箱体残损负有检查的责任。一旦发现箱体异常，则第一时间通知外理单船理货组长拍照或协同船方值班人员现场验看，并填制现场记录。装卸完毕后，单船理货组长汇总现场记录编制集装箱残损单提交相关方签字确认。

二、全自动化码头视域下集装箱验残设计模式

全自动化码头的每个桥吊上安装了四对监控摄像头，作业过程中，通过PLC触发，智能化理货系统自动抓拍集装箱前、后、左、右及顶部5张照片，同时采用OCR技术自动识别集装箱箱号、ISO号等信息。装卸船过程中，理货员通过监视屏查看图像、视频等检查箱体状态，发现残损箱及时将相关信息通过系统上传单船理货组长。装卸完毕后，单船理货组长汇总智能化理货系统内该轮信息，生成集装箱电子版残损单，通过PAD电子签名系统，将集装箱残损单提交相关方签字确认。

三、时下设计模式的缺陷

从仿真平台的反复推演模拟到生产实践的持续升级优化，全自动化码头生产系统两年来累计升级80余次，优化功能850余项，在确保系统操控零事故的同时，作业效率不断刷新世界纪录，单机效率由投产初期的26.1TEU/H提升到43.23TEU/H，大大超过了人工操作的台时量。生产系统日臻完善，但作为辅助节点的集装箱验残平台却囿于技术及投资的性价比考虑，始终停留在人工后台验看的模式。经常出现船方、货主发现了残损箱，码头却提供不出残损纪录的状况。单纯的箱损，特别是冻柜，有的修理费高达数万元，如果因为箱体损坏，引起内货发生质量事故，索赔额甚至高达上百万。因此，及时准确查验箱体状况，利益攸关。分析出现残损而无相关方签字确认，导致责任不清的主要原因有以下几个方面。

1.上文提到，传统的验残模式七道关口至少八个人负责箱体的查验，而全自动化码头所有关口都是无人智能操作系统，只有外理理货员从视频监控画面中监控作业过程、检查箱体状态。

2.理货员查验箱体界面為集装箱前、后、左、右及顶部五张立体照片，且要人工手动选择点击照片，方可在监视屏上看到清晰图片。作业过程中，现场视频大数据同时传输，信号间相互干扰强烈，有时出现数据滞后情况，理货员无法及时对装卸的集装箱进行实时查验。

3.目前理货员一人负责两条作业线的监控，为确保系统下游工序的流畅性，理货员的主要职责是负责OCR系统纠错、ISO号及箱门方向校验、危险品箱处置、框架箱等特殊箱人工干预等工作。系统异常状况多的情况下，理货员对集装箱箱体的查验就会出现偏差。

4.个别集装箱因长期使用，箱号缺失或模糊，OCR无法识别或识别错误，导致残损箱漏确认或错确认。

四、全自动化码头视域下集装箱验残模式优化

1.技术升级。借助海康威视、青岛港（集团）科技中心等专家团队，改进目前OCR系统抓拍角度，成功研发、升级了集装箱箱体自动成像功能，将五面立体集装箱实物照片根据OCR识别箱号、方位，后台生成一张集装箱各侧面展开图，将箱面影像呈现在计算机屏幕上。理货员仅需要查验一张平面图，即可完成箱体残损检验鉴定。

2.搭建数据库。依托大数据技术、云计算进行数据挖掘，开发了集装箱残损查询系统。系统内既存储了历年进出口集装箱残损状况的历史数据，也对接了场站、闸口的查验系统，即时录入新发生、发现的残损箱信息。装卸作业前，系统自动与进口电子舱单或出口预配图信息进行比对。作业过程中，理货员在监控屏上就会看到集装箱残损情况，便于理货员有针对性地进行查验。

3.优化流程。将残损影像系统接入单船理货组长PAD，在复查全船装卸集装箱影像的基础上，将残损箱复原成立体实物照片，标识残损部位，描述残损详细状态，导入系统，更新、丰富数据库信息。同时，理货中控室设专人，通过后台操作，负责对码头作业船舶的残损查验情况进行监督检查。

4.建立可追溯体系。作为第三方公正单位，理货公司牵头码头公司、船公司，在互信互利的基础上签署协议，采信视频监控数据。对产生纠纷的残损箱，通过调取装卸船、闸口等监控信息，确认责任方。

结语

全自动化码头视域下的核心就是智能决策、系统管理。目前上海、宁波、青岛三家理货公司成立的“3T”组织，为配合5G智慧港口建设，已将采用AI技术，实现集装箱自动验残作为攻关课题，进行了立项。我们期待着这项新技术的诞生。

参考文献：

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[2]  孙晓东.集装箱自动化码头的解耦[J].中国港口，2019，（3）.

[3]  张昊.论新形势下理货业务的转型升级[J].中国远洋航务，2015，（6）.

[4]  赵峰，李新照.新型集装箱码头智能理货系统设计[J].集装箱化，2018，（3）.

[5]  赵海涛.青岛外轮理货公司业务发展策略研究[D].上海：中国石油大学（华东），2015.