МЕТОДИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З УПРАВЛІННЯ РУХОМ СУДЕН В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ НАВІГАЦІЙНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2024.2.29.099-110
Анотація
Стаття присвячена питанням розвитку методів підтримки прийняття рішень у галузі судноводіння та їх практичному застосуванню в інтелектуальних навігаційних інформаційних системах (ІНІС). Проведено порівняльний аналіз аварійності сучасного світового судноплавства за останні два десятиріччя, визначено її динаміку та з’ясовані основні чинники виникнення аварій. Доведено, що домінуюча частка аварій обумовлена негативним впливом людського фактора на процеси управління суднами, що, як наслідок, призводить до зіткнень, посідань на мілину, а також до виникнення небезпечних ситуацій на судні та відмов у роботі його систем. Показані типи помилок, обумовлених впливом людини на процеси керування судном та запропоновані можливі шляхи зменшення їх кількості. Визначено роль та місце ІНІС та систем підтримки прийняття рішень (СППР) у вирішенні задач підвищення якості та ефективності процесів управління суднами та судновими системами з метою зниження рівня аварійності. Доведено, що ІНІС мають значний потенціал у вирішені проблеми зменшення кількості помилок, спричинених впливом людського фактора на процеси керування суднами та допоміжними системами, і, як наслідок, сприятимуть зменшенню кількості аварій у світовому судноплавстві. Показано зростаючу роль сучасних інформаційних технологій, зокрема методів штучного інтелекту та інтелектуального аналізу даних у вирішені питань підвищення безпеки сучасного судноплавства, зростання рівня його автоматизації. Запропоновано класифікацію методів прийняття рішень у галузі судноводіння за класами задач, що вирішуються. Визначено особливості практичного застосування кожної групи методів в ІНІС та окреслено перспективні шляхи їх подальшого розвитку. Розроблено загальну структуру ІНІС та запропоновано застосування чотирьохетапного циклу для реалізації процесу прийняття рішень із диференційованим використанням різних груп методів та джерел вихідних даних на кожному з етапів. Визначено пріоритетні шляхи та перспективи подальшого застосування СППР та ІНІС у судноплавстві, а також їх місце і роль у розвитку галузі безекіпажних та автономних морських суден.
Посилання
2. Vahushchenko, L. L. (2016). Sudnovi navihatsiino-informatsiini systemy. Odesa : NU «OMA», 238 c.
3. Ben, A. P. (2024). Systemy pidtrymky pryiniattia rishen v sudnovodinni: suchasnyi stan ta perspektyvy podalshoho rozvytku. Naukovyi visnyk Khersonskoi derzhavnoi morskoi akademii. № 1 (28). S. 152–162.
4. Aylward, K., Weber, R., Lundh, M., MacKinnon, S. N., Dahlman, J. (2022). Navigators’ views of a collision avoidance decision support system for maritime navigation. The Journal of Navigation 75: 5. 1035–1048.
5. Ben A. P. (2012). Perspektyvy rozvytku system pidtrymky pryiniattia rishen sudnovodiia / Ben A. P. // Naukovyi visnyk Khersonskoi derzhavnoi morskoi akademii. – Kherson : Vydavnytstvo KhDMA. № 1 (6). S. 12–19.
6. Iakusevych, Yu. H., Tryshyn, V. V., Dorofieieva, Z. Ya. (2021). Pobudova navihatsiinoi systemy sudna na osnovi suchasnykh informatsiinykh tekhnolohii. Kibernetyka ta systemnyi analiz. №4(70). C. 83–88.
7. Ben, A. P., Maltsev, A. S. (2019). Systemy pidtrymky pryiniattia rishen shchodo upravlinnia rukhom sudna // Monohrafiia. Kherson : Vydavnytstvo KhDMA. 244 s.
8. Pietrzykowski, Z., Wołejsza, P., Borkowski, P. (2017). Decision support in collision situations at sea. J. Navig. Vol. 70. P. 447–464.
9. Abudu, R., Bridgelall, R. (2024). Autonomous Ships: A Thematic Review. World 2024, 5, Р. 276–292.
10. Yan, X., Li, C., Liu, J., You, X., Wang, S., Ma, F. (2021). Architecture and key technologies for new generation of waterborne transportation system. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 21(5):22.
11. Krata, P., Kniat, A., Vettor, R., Krata, H., Guedes Soares, C. (2021). The Development of a Combined Method to Quickly Assess Ship Speed and Fuel Consumption at Different Powertrain Load and Sea Conditions. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. Vol. 15, № 2. Р. 437–444.
12. Sang Jin Kim, Mihkel Kõrgersaar, Nima Ahmadi, Ghalib Taimuri, Pentti Kujala, Spyros Hirdaris (2021). The influence of fluid structure interaction modelling on the dynamic response of ships subject to collision and grounding, Marine Structures, Vol. 75, 102875.
13. Dugan, S. A., Skjetne, R., Wróbel, K., Montewka, J., Gil, M., Utne, I. B. (2023). Integration Test Procedures for a Collision Avoidance Decision Support System Using STPA. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. Vol. 17, № 2. Р. 375–381.
14. MacKinnon, S. N., Weber, R., Olindersson, F. and Lundh, M. (2020). Artificial Intelligence in Maritime Navigation: A Human Factors Perspective/In book: Advances in Human Aspects of Transportation, N. Stanton (Ed.): AHFE 2020, AISC 1212, pp. 429–435.
15. Zhang, M. (2023). Big data analytics methods for collision and grounding risk analysis in real conditions: framework, evaluation, and applications. Aalto University; Doctoral thesis, 202 р.
16. Du, L, Goerlandt, F, Kujala, P. (2020). Review and analysis of methods for assessing maritime waterway risk based on non-accident critical events detected from AIS data. Reliability Engineering and System Safety, 200, 106933.
17. Huang, Y., Chen, L., Chen, P., Negenborn, R. R., Van Gelder PHAJM (2020). Ship collision avoidance methods: state-of-the-art. Safety Science, 121, Р. 451–473.
18. Li, Y., Song, G., Yip, T.-L., Yeo, G.-T. (2024). Fuzzy Logic-Based Decision-Making Method for Ultra-Large Ship Berthing Using Pilotage Data J. Mar. Sci. Eng. 12, 717.
19. Tunçel, A. L., Yüksekyıldız, E., Akyuz, E., & Arslan, O. (2021). Probability-based extensive quantitative risk analysis: collision and grounding case studies for bulk carrier and general cargo ships. Australian Journal of Maritime & Ocean Affairs. 15(1), 89–105.
20. Başhan, V., Demirel, H. & Gul, M. (2020). An FMEA-based TOPSIS approach under single valued neutrosophic sets for maritime risk evaluation: the case of ship navigation safety. Soft Computing, 24, 18749–18764.
21. Bünyamin Kamal, Erkan Çakır (2022). Data-driven Bayes approach on marine accidents occurring in Istanbul strait, Applied Ocean Research, Volume 123, 103180.
22. Axel Hörteborn, Jonas, W. Ringsberg (2021). A method for risk analysis of ship collisions with stationary infrastructure using AIS data and a ship manoeuvring simulator, Ocean Engineering, Volume 235, 109396.
23. Leveson, N. G. (2016). Engineering a safer world: systems thinking applied to safety. The MIT Press. p. 560.
24. Kujala, P., Hänninen, M., Arola, T., Ylitalo, J. (2009). Analysis of the marine traffic safety in the Gulf of Finland, Reliability Engineering & System Safety, Vol. 94, Issue 8, pp. 1349–1357.
25. https://lloydslist.maritimeintelligence.informa.com/sectors/casualty.
26. Wu, B., Yip, T. L., Yan, X., Soares, C. G. (2022). Review of techniques and challenges of human and organizational factors analysis in maritime transportation. Reliability Engineering and System Safety, 219:108249.
27. IMO (2002). Guidelines for formal safety assessment (FSA) for use in the imo rule-making process. London, UK: International Maritime Organization – MSC/Circ.1023-MEPC/Circ.392.
28. ISO (2018). ISO 31000:2018. Risk management – guidelines. International Organization for Standardization.
29. IMO (1972). Convention on the international regulations for preventing collisions at Sea, 1972 (COLREGs).
30. IMO (2024). Maritime safety committee POLARIS – proposed system for determining operational limitations in ice. In: Submitted by the International Association of Classification Societies, MSC 94/3/7,9th Session, Agenda 3, September 12; 2014.
31. IMO (2021). Outcome of the regulatory scoping exercise for the use of maritime autonomous surface ships (MASS) – MSC.1-Circ.1638, London, UK.
