Российская IT-компания «Эволюция морских цифровых технологий» (ЭМЦТ) разработала сервис мониторинга топливной эффективности флота. Платформа анализирует расход топлива морским флотом и предлагает рекомендации по оптимизации маршрутов с помощью алгоритмов машинного обучения. На конкурсе «Проф-IT.Инновация» проект занял второе место в номинации «Умные решения и управление данными».
Почему это актуально для отрасли
Морские грузоперевозки — значимая часть российской логистики. Себестоимость фрахта напрямую зависит от расхода топлива, а цены на него остаются волатильными. Параллельно ужесточаются международные экологические требования к судоходству, что создаёт дополнительное давление на операторов.
Традиционный путь снижения расхода — модернизация двигателей или установка нового оборудования на суда. Это дорого и требует времени на внедрение. Сервис ЭМЦТ предлагает другой подход: он работает с данными, которые уже собираются бортовыми системами судов, и анализирует их с помощью алгоритмов машинного обучения.
Как устроен сервис
Платформа решает несколько задач одновременно. Ретроспективный анализ данных по всем судам и маршрутам компании позволяет выявить закономерности перерасхода. Экомониторинг в реальном времени отслеживает углеродные выбросы по ходу рейса. Алгоритмы рассчитывают индекс углеродоёмкости — показатель, который отражает, сколько CO₂ приходится на единицу груза или пройденного расстояния.
Ключевой элемент системы — построение эталонной кривой расхода топлива. Для читателя без отраслевого бэкграунда поясним: эталонная кривая — это модель оптимального расхода для конкретного типа судна с учётом внешних условий. Система сравнивает фактический расход судна с этой кривой и выявляет отклонения. При расчёте учитываются погодная обстановка, ледовая ситуация, обрастание корпуса водорослями и моллюсками (что увеличивает сопротивление воды), а также задержки в порту.
Отдельный элемент — ИИ-помощник, который сравнивает рейс конкретного судна с тысячами успешных рейсов аналогичных судов и автоматически формирует рекомендации по оптимизации. По данным ЭМЦТ, это позволяет повысить маршрутную эффективность на 10–20%.
Важное отличие от ряда зарубежных аналогов — интеграция без дополнительного оборудования. Решение встраивается в штатные бортовые системы, что упрощает внедрение и сокращает издержки на оснащение флота.
Что это даёт на практике
По заявлениям разработчика, внедрение сервиса позволяет сократить расход топлива за рейс на 3–10%, а снижение углеродных выбросов на одно судно может превысить 5 тысяч тонн в год. Финансовый эффект компания оценивает в миллионы рублей ежегодно для каждого судна — с учётом того, что флот крупного оператора насчитывает десятки и сотни единиц, экономия масштабируется значительно.
Директор по развитию ЭМЦТ Владимир Пономарев отмечает: в условиях конкуренции и роста цен на топливо подобные инструменты становятся не дополнительной опцией, а необходимостью для сохранения маржинальности перевозок.
Контекст и перспективы
Полностью отечественная разработка означает, что судоходные компании могут внедрять её без зависимости от зарубежных поставщиков — без необходимости закупки импортного оборудования или программных решений. Для российских операторов флота платформа может быть интересна не только как инструмент экономии, но и как элемент подготовки к соответствию международным экологическим стандартам. Индекс углеродоёмкости позволяет декларировать выбросы и отслеживать динамику — функции, значимые при работе в международных водах и портах.
Насколько заявленные показатели подтвердятся при массовом внедрении, покажет практика. Конкуренцию на рынке решений для оптимизации флота составляют как зарубежные платформы, требующие аппаратной дооснастки судов, так и внутренние разработки в области телематики и аналитики грузоперевозок. Но сам подход — использование накопленных данных и алгоритмов машинного обучения для оптимизации существующих процессов — характерен для текущего этапа цифровизации транспортной отрасли.
