泰米尔纳德邦杜蒂戈林V O Chidambaranar港务局（VOCPA）已指定印度马德拉斯理工学院（IIT Madras）构建基于人工智能与机器学习的预测及异常检测系统。此举旨在通过数据科学技术提升港口运营效率与营商便利度，是印度港口领域的首次同类创新实践。
AI赋能港口运营：聚焦周转时间与滞港时间
该系统将应用于港口水上与陆上作业全流程，核心考核指标为船舶周转时间（VTT）和滞港时间（DT）。模型输入特征涵盖货物类型与货量、船舶及泊位参数、吊机分配、卡车闸口规程及调度等关键要素。
VTT指船舶从锚地报到至离泊的全周期时长；DT则反映进出口货物在码头中转存储区的等待时间。这两项指标直接体现港口综合运营效能。目前VOCPA集装箱船平均周转时间为20小时，其中靠泊前等待（如泊位、拖轮、引航员调度）及靠泊后资源配置是影响效率的关键瓶颈。
IIT Madras罗伯特·博世数据科学与人工智能中心（RBCDSAI）提案指出，低VTT是吸引航运公司的核心竞争力，因船舶运营成本占比极高。同时，高DT不仅导致收发货延迟、占用企业资金，还会增加港口人力、设备及仓储成本，进而削弱其作为物流通道的竞争力。
多变量因素分析与历史数据洞察
印度港口陆路分拨流程复杂，涉及堆场、集装箱货运站（CFS）处理及直接港口交付（DPD）等多种渠道。提案强调，不同渠道及输入变量对时效的影响差异显著。影响VTT和DT的因素还包括天气、船舶尺寸、拥堵状况、海关监管及节假日安排等。
历史数据分析显示，除周日外，节假日VTT普遍偏高，主要源于人手不足或特定日期集中到港。这些洞察有助于精准识别影响运营效率的关键参数。
预测引擎与异常检测的双重干预机制
两项AI功能对应互补的港口管理策略：
- 预测引擎：系统性解析影响VTT和DT的因素及其权重，通过预估各阶段耗时辅助产能规划。
- 异常检测：支持针对性个案干预。利用多变量框架预估特定步骤耗时，识别偏离正常范围的异常操作。
总体而言，应用这两大AI/ML引擎将为港口提供可操作的洞察与建议性政策，助力实现精细化运营管理。