总部位于纽约的软件即服务公司OrbitMI正在优先考虑其Orbit船舶性能平台的数据完整性，以提供高质量的实时数据，从而实现更智能的航行决策，从而提高效率、可持续性、安全性和盈利能力。
随着数字复杂性的增加，海事数据的可靠性对船舶运营变得越来越重要，因为该行业在面向脱碳的新法规的推动下变得更加数据驱动。
但是数据质量是运输的一个主要挑战，因为孤立的系统阻碍了数据的可用性、一系列不同的来源、验证问题和人为错误。
从数据中提取价值
“要使数据具有价值，它必须及时、准确、可获取和可操作，以促进有效的决策。这对于实现燃油消耗、排放、预防性维护和港口周转等领域的运营效率以及确保货物固定装置等商业收益是必要的，”OrbitMI首席执行官Ali Riaz解释说。
全球航行的船只会产生大量数据，包括燃料使用、天气、货物和港口运营，这些数据来自AIS信号和正午报告等多个来源。
这些原始数据一旦被收集、提炼、验证和处理，以提供可操作的见解，就有可能为船舶运营带来变革。最终，它可以通过为预测分析提供高级智能，从而使基于可靠的、数据驱动的预测的前瞻性决策成为一项战略资产。
Riaz说:“如果数据是新的石油，那么将原始数据提炼成高级燃料可以为更智能、更高效的船舶运营提供动力。”
无缝流动，优质货源
为了充分利用数据的价值，它必须能够在不同的系统之间无缝流动，经历不断的改进和更新，这对于考虑天气变化和港口条件等因素的航行计划至关重要。这些数据还需要随时可用，以便及时作出决策。
手动从不同系统中提取数据的延迟(或“数据延迟”)可能会迅速使这些信息过时，从而导致失去商业机会。例如，掌握船舶位置、燃油价格和港口状况的最新数据，可能会决定合同的输赢。
OrbitMI的数据质量方法基于高质量的数据源，包括AIS、天气、地理空间信息和其他来自供应商的数据馈送，这些数据源经过仔细审查，符合严格的标准。
考虑到新法规对准确的二氧化碳排放数据的要求，该公司还与包括合作伙伴必维国际检验集团在内的领先船级社进行了战略整合，以确保这些数据的可靠性，并实现自动化验证，以简化关键的法规遵从流程。
智能有限公司nnected工作流
Orbit平台的核心是智能连接工作流的创新概念，它超越了简单的数据集成，利用人工智能和机器学习等先进技术，创建无缝、高效的流程，提高每一步的数据质量。
这标志着从孤立的系统向更加集成和智能的数据管理方法的转变，通过连接多个系统和自动化重复的手动流程来节省时间，减少错误，扩大人力专业知识并提高生产力。集成平台还提供了统一的事实来源，以促进团队之间更有效的协作，同时为决策提供实时见解。
该平台内置了复杂的数据处理和校正功能，例如用于分析数据和标记潜在错误的高级算法，确保用户获得最准确和最有价值的见解。
数据质量创新
中午和事件报告应用程序Orbit Reporter集成了许多验证检查，以防止错误数据进入系统，并确保在进入点进行可靠验证，在确保OrbitMI生态系统中数据的整体质量方面发挥着至关重要的作用。
OrbitMI正在寻求进一步的创新，通过尖端的人工智能等努力不断提高数据质量，以增强数据验证，校正和分析能力，同时也扩大数据源。
Riaz表示:“我们对数据质量的承诺可以产生重大影响，从而改善租船和运营的决策，增强船舶性能监控，提高监管合规性，并改善公司各部门之间的协作。”
