IoT-engineering van begin tot eind
oscarcabreragonzalez IoT Studio Wat niet gemeten wordt, ontglipt
GETIJ · WIND
Blog · IoT-cases › Havens en logistiek
Nederland Smart Port 7 min

Haven van Rotterdam: 44 sensoren die bepalen wanneer een schip aanmeert

De grootste haven van Europa nam een IoT-platform in productie waarvan de eerste kritieke toepassing water en wind meet om elke aanmeerbeurt te plannen.

In een haven is een uur niet zomaar een uur: het is brandstof, bemanning, stilstaande kranen en schepen die buiten wachten. Havenbedrijf Rotterdam besloot dat het aanmeervenster niet mocht afhangen van een algemene verwachting en bouwde een IoT-platform om de haven in realtime te meten.
44
hydrologische en meteorologische sensoren in de haven
1,2 M
datapunten per dag verwerkt
≈ 80.000 $
geschatte besparing per gewonnen uur aanmeertijd
4
technologiepartners: IBM, Cisco, Esri en Axians

De uitdaging: aanmeren met het echte getij, de echte wind en het echte zicht

Een schip met grote diepgang kan alleen binnenvaren of vertrekken als er genoeg water onder de kiel staat en wind en stroming veilig manoeuvreren toelaten. Worden die omstandigheden onnauwkeurig geschat, dan dekt de haven zich in met ruime marges: het schip wacht langer dan nodig of laadt minder dan het zou kunnen.

In 2018 kondigde het Havenbedrijf een digitaliseringsprogramma met IBM aan om de haven te verbinden met sensoren en voorspellende modellen. Volgens de aankondiging zelf kan tot een uur winst in aanmeertijd zo'n 80.000 dollar besparing opleveren voor rederijen en haven.

Van getij tot aanmeerbeslissing
44 hydro-/meteosensoren
→
Havennetwerk
→
IoT-platform + modellen
→
Ligplaatsplanning

De oplossing: een generiek IoT-platform en een eerste kritische toepassing

In januari 2019 nam de haven een IoT-platform in gebruik dat met IBM, Cisco, Esri en Axians is ontwikkeld. De eerste toepassing in productie was de hydrometeorologische: 44 sensoren verspreid over de haven, gecombineerd met voorspellingsmodellen, data van Rijkswaterstaat en astronomische getijberekeningen.

Het systeem meet waterhoogte, getijstroming, zoutgehalte, windsnelheid en -richting en zicht. Vanaf het begin verwerkte het zo'n 1,2 miljoen datapunten per dag voor modellen, systemen en gebruikers.

Het belangrijke aan de architectuur is dat het platform generiek is: de water- en windtoepassing was de eerste, maar dezelfde infrastructuur van sensoren, netwerk en data dient voor de volgende, van de staat van de kades tot verkeersmanagement.

Wat het systeem meet
WaterWaterhoogte, stroming en zoutgehalte
LuchtWindsnelheid en -richting, zicht
Externe dataRijkswaterstaat en astronomische getijberekening
Volume≈ 1,2 miljoen punten per dag
In productie sindsjanuari 2019

De berekening: wat 1,2 miljoen datapunten per dag betekenen

1.200.000 punten per dag over 44 sensoren is zo'n 27.300 punten per sensor per dag, oftewel in de orde van één meting per 3 seconden per sensor (86.400 s ÷ 27.300 ≈ 3,2 s). Die resolutie volstaat om een windvlaag of het kenteren van een stroming te volgen, en dat is precies wat bepaalt of een manoeuvre wordt toegestaan of uitgesteld.

In dat tempo zit de waarde niet in het opslaan van data, maar in het tijdig omzetten ervan in een beslissing: bevestigt het model het veilige venster eerder, dan meert het schip eerder aan, en daar verschijnt het gewonnen uur uit de aankondiging van 2018.

Geschatte tijdsresolutie per sensor
Punten per sensor per dag≈ 27.300
Seconden tussen metingen≈ 3,2 s
Eigen berekening: 1.200.000 punten ÷ 44 sensoren; 86.400 s ÷ 27.300.

Lessen voor uw bedrijf

  • Een generiek IoT-platform verdient zich terug met de eerste kritische toepassing en maakt alle volgende goedkoper.
  • Nuttige data zijn data die op tijd komen om een operationele beslissing te veranderen: hier het aanmeervenster.
  • Eigen sensoren combineren met openbare data (Rijkswaterstaat) en modellen verbetert de voorspelling meer dan extra sensoren.

Bronnen en referenties

AJOT · Port of Rotterdam puts Internet of Things platform into operation (2019) ↗ Marine Link · Port of Rotterdam teams with IBM (2018) ↗ Óscar C. González · oorspronkelijke publicatie op LinkedIn ↗

De genoemde economische gegevens en resultaten komen uit de gelinkte bronnen (cases gepubliceerd door de bedrijven zelf, technologie-integratoren of academische instellingen). oscarcabreragonzalez IoT Studio verzamelt deze informatie ter voorlichting; dit houdt geen commerciële relatie in met de genoemde bedrijven.

Vond u deze case nuttig?

Reacties (0)

Om te reageren hebt u een account nodig. Het is gratis en snel. Inloggen of registreren
Reageer als eerste op deze case.

Wilt u een ecosysteem als dit voor uw organisatie?

Bij oscarcabreragonzalez IoT Studio ontwerpen en implementeren we end-to-end IoT-oplossingen, van sensor tot dashboard.

Laten we het over uw project hebben