Wie kann KI das Reisemanagement für Crewwechsel verbessern?

Als Sponsor und Reisepartner der diesjährigen Seatrade Crew Connect in Manila war ATPI Marine Travel Teil der wichtigen Gespräche, die die Zukunft der Schifffahrtsindustrie gestalten. Die Veranstaltung brachte führende Vertreter der Schifffahrt zusammen, um Innovationen in den Bereichen Rekrutierung, Logistik, Wohlbefinden und digitaler Wandel zu erörtern. Zu den wichtigsten Themen gehörte die wachsende Rolle der künstlichen Intelligenz, insbesondere ihre praktische Anwendung im Crew- und Schiffsmanagement.

Eleftheria Letsiou, Head of Global Account Management bei ATPI, nahm an einer Podiumsdiskussion mit Branchenexperten teil, um aktuelle Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen (ML) in der Schifffahrt zu untersuchen. Die Diskussion konzentrierte sich darauf, wo diese Technologien bereits einen Unterschied machen, welche Herausforderungen es für eine breitere Akzeptanz gibt und wie Unternehmen verantwortungsvoll vorankommen können.

Systeme verbinden, nicht nur Werkzeuge

Ein wiederkehrendes Thema war die Notwendigkeit, die strukturellen Diskrepanzen zu beseitigen, die das Potenzial jeder intelligenten Technologie einschränken. Wenn Systeme und Prozesse fragmentiert sind, können KI oder ML nur auf der Oberfläche arbeiten. Die Automatisierung einer einzelnen Buchung oder die Vorhersage einer Flugverspätung mag hilfreich sein, aber ohne Integration bleiben diese Verbesserungen isoliert.

Bedeutende Fortschritte werden durch integrierte Arbeitsabläufe und gemeinsame Daten erzielt. Eine eigenständige KI kann die gesamte Crewwechsel-Reise nicht optimieren, wenn sie nur einen Teil davon einsehen kann. Während der Podiumsdiskussion wurde die gemeinsame Entwicklung von Tools, die mit Altsystemen zusammenarbeiten, als realistische Lösung vorgestellt. Tatsächlich bevorzugen laut einer Studie von ATPI viele Unternehmen modulare Upgrades, die auf dem aufbauen, was bereits funktioniert, anstatt komplette Systemerneuerungen.

Das Panel warnte vor der „Layering-Falle“, bei der Unternehmen Technologie auf fehlerhafte Prozesse aufsetzen. Dies kann zu Ineffizienzen und verpassten Gelegenheiten für sinnvolle Verbesserungen führen. Stattdessen sollten KI und ML erst eingeführt werden, nachdem die Arbeitsabläufe geklärt, die Verantwortlichkeiten abgestimmt und die Kommunikationsflüsse eingerichtet wurden. Auf diese Weise können digitale Tools die Zuverlässigkeit erhöhen, manuelle Aufgaben reduzieren und einen stabileren, vernetzten Betrieb unterstützen.

Während der gesamten Sitzung herrschte Einigkeit darüber, dass die effektivsten Modelle Automatisierung mit menschlicher Unterstützung in Einklang bringen. Beim Crewwechsel-Reisemanagement, wo Störungen reale betriebliche und persönliche Auswirkungen haben können, erwarten die Kunden weiterhin bei Bedarf ein schnelles, fachkundiges Eingreifen. Die richtigen Grundlagen zu schaffen, ist für den Erfolg der Technologie unerlässlich.

KI-gestützte Crewwechsel-Logistik

Eleftheria Letsiou erläuterte, wie ATPI die anhaltende Herausforderung der Fragmentierung in der Crewwechsel-Logistik angeht. Sie betonte, dass intelligente Technologien zwar ein erhebliches Potenzial bieten, aber nicht isoliert von strukturierten Arbeitsabläufen und koordinierter Eingabe aller Beteiligten funktionieren können.

Crewwechsel umfassen typischerweise mehrere Parteien, darunter Crewing-Teams, Reisekoordinatoren, Hafenagenten und Schiffsbetreiber. Diese Funktionen laufen oft parallel ab und verwenden separate Systeme und Zeitpläne. Infolgedessen sind Verzögerungen und Fehlkommunikation häufig, was zu Ineffizienzen führt, die sowohl die Kosten als auch das gesamte Crewwechsel-Erlebnis beeinträchtigen.

Das Door-to-Deck-Konzept von ATPI begegnet dieser Herausforderung, indem es eine vernetzte Umgebung schafft, in der Schifffahrtsunternehmen, Reiseanbieter und Hafenagenten in einem einzigen, koordinierten Rahmen agieren, wodurch Crewing-Abteilungen bei der Ausrichtung der Planung, der Erhöhung der Transparenz und der Unterstützung zeitnaher Aktualisierungen unterstützt werden.

Aufbau des Workflow-Fundaments

ATPI visualisiert einen zweiphasigen Ansatz, um technologie- und datengesteuerte Optimierung für operative Module zu liefern, die davon profitieren können.

Phase 1: Professionell getriebene Synergie

Der Ausgangspunkt ist die Klarheit des Workflows. Expertenteams bilden strukturierte Workflows ab und verwalten sie, wobei sichergestellt wird, dass die Verantwortlichkeiten definiert sind und Informationen, wie z. B. ETA-Updates, die richtigen Personen zur richtigen Zeit erreichen. Dieser professionell geführte Ansatz reduziert Verzögerungen, verbessert die Kommunikation und schafft eine stabile Grundlage für die Zusammenarbeit aller Beteiligten.

Phase 2: KI-gestützte Optimierung

Sobald diese Workflows und Partnerschaften vorhanden sind, kann KI den Prozess verbessern. Predictive Analytics, automatisierte Störungsbehebung und intelligentes Routing werden durch KI ermöglicht und entfalten ihren vollen Wert, wenn sie auf einem konsistenten operativen Rahmenwerk aufbauen.

Dieses Phasenmodell spiegelt die Position von ATPI wider, dass die Technologie der nächsten Generation etablierte Praktiken ergänzen und verbessern sollte, anstatt sie außer Kraft zu setzen. Durch den Beginn mit strukturierten Prozessen und der Abstimmung der Stakeholder hat die Integration solcher Technologien eine viel größere Chance, praktische, messbare Verbesserungen im Crewwechsel-Logistikmanagement zu erzielen.

Daten, Infrastruktur & Menschen

Das Panel kam zu dem Schluss, dass KI oder ML als Werkzeug zur Unterstützung und nicht als Ersatz für die menschliche Leistungsfähigkeit betrachtet werden sollte. Dies ist besonders wichtig in risikoreichen oder compliance-gesteuerten Bereichen, in denen Urteilsvermögen und Kontext weiterhin unerlässlich sind.

Damit datengesteuerte Innovationen im maritimen Sektor erfolgreich sind, müssen Unternehmen in eine solide Dateninfrastruktur investieren und sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter verstehen, wie sie mit diesen Tools umgehen. Schulungen und Weiterbildungen tragen dazu bei, dass die Mitarbeiter selbstbewusst und relevant bleiben, wenn intelligente Technologien stärker in den Betrieb integriert werden. Robuste Governance-Rahmen wurden ebenfalls als eine kritische Anforderung identifiziert. Mit klaren Richtlinien, Verantwortlichkeiten und ethischer Aufsicht kann intelligente Automatisierung so eingesetzt werden, dass sie mit den Werten und Betriebsstandards der Branche übereinstimmt.

Aus der Sicht von ATPI unterstrich die Diskussion die Bedeutung der praktischen Integration. Crewwechsel-Prozesse sind von Natur aus komplex und beinhalten sowohl operative Risiken als auch menschliche Konsequenzen. KI-gestützte Lösungen und ML-gesteuerte Modelle können vorhersehbarere, effizientere Ergebnisse unterstützen, aber nur, wenn Systeme, Prozesse und Menschen von Anfang an aufeinander abgestimmt sind.