港口泊位 AI 辅助调度系统

规划 · 计算 · 验证 · 执行 - 全流程闭环调度

Demo 演示模式
复杂调度 AI 应用构建总指引
掌握 5 大核心步骤，轻松构建企业级调度系统
1

数据梳理

定义调度对象（船舶）、资源（泊位）、约束三类核心数据

2

决策模型

基于业务规则或大模型，生成初步分配方案与优先级

3

计算组件

精准计算作业时长、时间参数、资源分配，避免错误

4

验证引擎

约束冲突检测，自动优化，确保方案可靠可执行

5

执行监控

指令标准化下发，实时跟踪状态，异常干预优化

核心架构原则：决策 + 计算 + 验证 三层分离，而非单一模型直接求解
船舶信息录入
共 0 艘船舶
录入待泊船舶的关键信息，包括船舶类型、载重吨、到港时间、作业需求等
快速生成测试数据艘自动匹配泊位能力
船舶ID类型载重吨装卸量到港时间截止时间优先级
暂无船舶数据，请添加船舶信息
泊位资源录入
共 0 个泊位
录入港口泊位信息，包括泊位类型、靠泊能力、设备配置等
快速生成测试数据个支持大型船舶靠泊
泊位ID类型靠泊能力设备数量设备效率
暂无泊位数据，请添加泊位信息
约束条件配置
点击左侧启用/禁用|点击右侧切换类型
配置调度约束条件：硬性约束必须满足，软性约束尽量满足，不考虑则忽略该约束
约束类型说明：
  • 硬性约束：必须满足，违反则方案无效
  • 软性约束：尽量满足，违反时给出警告但不阻止方案
  • 不考虑：忽略该约束，不参与验证
数据校验
检查数据冲突和可行性：船舶载重吨不能超过泊位最大靠泊能力，必须在截止时间内完成装卸任务
0
待泊船舶
0
可用泊位
0
硬性约束
0
软性约束
数据能力小课堂
理解复杂调度 AI 应用的核心数据基础

核心数据三要素

调度对象：
船舶（类型、载重、时间、优先级）
调度资源：
泊位（能力、设备、状态、时段）
约束条件：
硬性约束+软性约束

数据来源示例

  • • 船舶数据：船期系统
  • • 泊位数据：港口运维系统
  • • 约束数据：业务规则库

核心能力要求

多源数据接入：支持系统对接、人工补录
数据质量校验：自动检测冲突，避免无效数据
字段标准化：统一数据格式和命名

关键提示

完整的数据梳理是复杂调度 AI 应用的核心前提，数据质量直接决定调度方案的可靠性。