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交通运输部关于中国远洋海运集团有限公司开展绿色航运建设等交通强国建设试点工作的意见

  《中国远洋海运集团关于报送<中远海运集团交通强国建设试点实施方案(送审稿)>的函》收悉。为重在落实《交通强国建设纲要》相关领域的目标任务,根据《交通运输部关于开展交通强国建设试点工作的通知》(交规划函〔2019〕859号),经研究,主要意见回复如下:

  一、原则同意在绿色航运、基于区块链的航运商业网络平台建设、集装箱管理系统建设、航运数据集成平台建设应用、智能船舶发展应用等方面开展试点(具体要点附后),请进一步完善试点实施方案,细化试点任务,落实具体举措,明确阶段目标和时间进度,并及时向我部报备。

  二、加强对试点工作的组织领导,建立健全试点工作推进机制,明确责任分工,强化政策支持。加强上下联动,强化协同配合,鼓励各方积极参与。

  三、统筹推进、突出重点,力争在绿色航运机制建设、区块链与航运经济深度融合、集装箱智能管理决策系统建设、数据赋能航运高质量发展、智能船舶技术及标准等方面取得突破性进展,形成一批先进经验和典型成果,充分发挥示范引领作用,为交通强国建设提供经验借鉴。

  四、加强跟踪、督导和总结,试点工作中出现的重大问题以及取得的阶段性成果、成功经验模式及时报送我部。每年12月底前向我部报送年度试点工作总结。

  我部将会同有关部门、单位、专家对试点工作积极指导,在相关“十四五”规划编制等工作中加强支持。适时开展跟踪调研、监测评估和经验交流。在试点任务实施完成后组织开展考核、成果认定、宣传推广等工作。

  交通运输部

  2020年9月24日

附件

交通强国建设中远海运集团有限公司试点任务要点

  一、绿色航运建设

  (一)试点单位。

  中国远洋海运集团有限公司、交通运输部水运科学研究院。

  (二)试点内容及实施路径。

  推进现有集装箱、散货、杂货船舶受电设施升级改造,分步推动挂五星旗沿海航行船舶实施符合岸电要求的相关改造。推进港口岸电设施升级改造,重点推进连云港新东方码头、泉州太平洋码头、武汉阳逻国际港铁水联运码头等在建码头岸电配套设施改造建设。建立实施岸电使用制度,鼓励船舶靠港使用岸电,总结岸电推广经验,提高岸电使用率。打造绿色航运样板工程和绿色航线,积极推进40万吨超大型干散货船航线岸电使用、津冀港口集装箱和干散货船舶岸电使用、自有船舶靠泊自有港口岸电使用,形成绿色航运建设和推广机制,完善相关标准规范。

  (三)预期成果。

  通过2年时间,完成35艘挂五星旗沿海航行集装箱船舶、16艘散货船舶、16艘杂货船舶受电设施改造。完成连云港新东方码头等在建码头岸电配套设施改造4套。新建集装箱船舶、散货船舶全部加装船舶受电设施,船舶靠港使用岸电艘次年均增加10%以上,自有船舶靠泊自有港口岸电100%使用,年替代燃料量8万吨标准油,年减少二氧化碳25万吨。绿色航运建设取得明显成效,在绿色航运机制、绿色航线建设等方面形成可推广、可复制的相关政策成果、技术标准等。

  二、基于区块链的航运商业网络平台建设

  (一)试点单位。

  中国远洋海运集团有限公司。

  (二)试点内容及实施路径。

  1.加强航运数据共享。加强与航运产业链上下游、政府监管部门及相关行业对接,推动航运数据互联互通。依托区块链技术,强化多方数据共享,推动物流、资金流、信息流高效衔接。利用跨链存储、去中心化和加密技术,提升数据安全保障能力。开展航运区块链相关标准研究,推进航运数据安全制度建设。

  2.优化航运服务流程。依托区块链电子数据的可靠性和不可更改性,改造传统航运服务模式和单证体系,建立多式联运全程“一单制”,优化航运服务流程。

  3.拓展航运物流服务。推动航运物流信息透明化与全程共享。优化库存管理,促进供应链降本增效。基于航运物流全程可视化信息数据,提供物流征信服务,创新航运物流信用监管模式。

  4.发展供应链金融。推动区块链和实体经济深度融合,借助区块链技术,保证物权凭证的真实性、可承兑性和防伪性,打通供应链金融信息通道,加强供应链金融产品研发。

  (三)预期成果。

  通过1—2年时间,基于区块链的航运商业网络平台初步建成,进口提货单、提单等海运单证基本完成电子化,初步实现区块链流转。危险货物全程监测监控、供应链金融产品开发取得有效进展。

  通过3—5年时间,基于区块链的航运商业网络平台基本建成,并实现航运领域多场景应用。航运物流实现“无纸化”“零接触”,航运数据安全保障达到新高度。在航运区块链建设方面取得可复制、可推广经验,在海运全程单证数据、区块链流转流程、技术与接口标准、数据安全等方面形成相关标准规范。

  三、集装箱管理系统建设

  (一)试点单位。

  中国远洋海运集团有限公司。

  (二)试点内容及实施路径。

  1.业务流程数字化。以运输产品为中心,标准化、数字化集装箱运输业务流程,实现产品运输全过程可视化。建立作业任务自动分配与自动监控工作机制,推进主动式、标准化和细节化管理,提升内部协同效率。

  2.客户服务数字化。客户交互方式数字化。利用大数据、人工智能等新一代信息技术,实现预警功能和例外管理,提升运输服务品质和业务操作效率,改善客户服务体验。

  3.集装箱管理系统建设。推动航运业务规则数字化,建立集装箱舱位、设备资源预测分析模型,提升资产利用效率。依托大数据,加强船舶航速智能优化管理,减少能源浪费。以机器学习为重点,优化与模拟空箱调运配置,降低运输成本。搭建智能决策平台,自主研发算法模型,推动智能审批,提升市场及时响应能力。

  (三)预期成果。

  通过3年时间,基本建成集装箱管理系统,并在外贸核心业务开展应用。作业任务自动分配、自动监控等机制逐渐完善,实现主动式、标准化和细节化管理,内部协同效率显著提升。货物运输实现面向客户的全程可视化和例外预警。实现对船舶航速的智能优化管理和对空箱的优化调运配置,能源、资产利用效率有效提升。建成智能决策支持平台,市场及时响应能力大幅提高。

  四、航运数据集成平台建设应用

  (一)试点单位。

  中国远洋海运集团有限公司、上海海事大学。

  (二)试点内容及实施路径。

  1.搭建航运数据集成平台。推动数据中台建设,加强大型航运企业数据、市场行情数据和互联网数据等整合。建设数据集成平台及展示平台,提高航运经营数据等业务的可视化程度。建设决策支持系统,提升科学管理水平。构建综合经营分析系统,提供生产运营、投资、财务、安全和人力资源等多维分析和自助服务。加强数据质量、元数据和数据安全统一管理。

  2.提升航运数据集成平台能力。完善优化数据中台、决策支持系统、综合经营分析系统,打通数据壁垒、进行功能扩充,满足各业务部门需求。搭建数据实验室平台,实践数据挖掘、机器学习。开展专项智能应用,提升扩展数据集市,新建投资、财务、采购等业务数据集市。扩展元数据、数据质量等数据管理功能。

  3.加强智能航运应用。推动产业集群数据统一纳入数据中台,加强外部数据资源采集,拓展数据中台服务功能。优化数据实验室平台,建立深度学习框架与知识图谱,开展人工智能应用场景分析与建模。扩建数据自助服务平台,推动集团级数据资产自主应用。优化和扩展“团队智能管理”“智慧舆情”等专项智能应用。优化数据管理功能,加强数据全生命周期管理,推动数据自动化管理。研究构建航运指数体系。

  (三)预期成果。

  通过1—2年时间,完成航运数据集成平台基础建设,初步实现数据管理和服务功能。航运业相关数据积累量达到60TB,建成不少于3个模型算法的算法库。

  通过3—5年时间,航运数据集成平台功能进一步完善,系统进一步优化,应用成效显著。建成150个应用服务封装,企业用户数量超过300家,系统用户数量超过2000人。建成不少于6个模型算法的模型算法库,建成航运业行业指数体系。航运数据赋能服务航运高质量发展成效显著,

  五、智能船舶发展应用

  (一)试点单位。

  中国远洋海运集团有限公司、上海船舶运输科学研究所。

  (二)试点内容及实施路径。

  1.船岸数据平台开发。建设船岸数据中心。推动智能航运数据可视化监管应用中心建设,开发应用营运能效优化管控、机舱设备健康运维辅助决策、船舶结构安全评估、发电机运行监管等数据应用系统。加强行业数据共享衔接,畅通船岸数据通道,提升海事监管、船舶安全等数据支撑能力。

  2.企业智能船舶标准制定。建立智能船舶运营安全标准和评估体系。制定船舶智能化设备系统配套标准。搭建设计船舶智能化系统架构。研究制定集团智能船舶通信协议与接口、数据传输与交换等相关标准。

  3.新技术集成应用。依托船舶自动识别系统、雷达及自组网系统,增强大型集装箱船舶态势感知能力,开展感知图像识别及安全保障功能验证。推进远海、近海智能避碰及自主航行测试。加强货物状态监控与优化配载研究应用。

  4.智能化方案应用推广。完善新造船项目技术规格书,增加智能船舶符号,增设集成平台、智能机舱、智能航行与智能能效等功能。研究制定营运船舶技改方案,增设智能船舶集成平台、智能能效、智能机舱等功能模块。强化智能船体结构应力监测能力,加快在大型散货船、矿砂船、大型油轮、大型集装箱船等船型中推广应用。开展全船能效监测与优化控制,优化以机舱综合能效为中心的能源管理模块。

  (三)预期成果。

  通过1—2年时间,智能船舶应用水平初见成效,形成企业智能船舶相关标准,完成船岸数据中心建设,智能船舶运营数据共享水平有效增强,数据信息服务能力显著提升。

  通过3—5年时间,智能船舶应用水平显著提升,智能船舶营运数据实现深度应用,海事监管、船舶安全、营运水平得到有效提升。智能化方案得到广泛推广和应用,建成不少于100艘标配智能船舶系统的智能化船队。

 
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