Hoe kan AI het reisbeheer voor bemanningswisselingen verbeteren?

Als sponsor en reispartner tijdens de Seatrade Crew Connect in Manila van dit jaar, was ATPI Marine Travel betrokken bij de belangrijke gesprekken die de toekomst van de scheepvaartindustrie vormgeven. Het evenement bracht maritieme leiders samen om innovatie in werving, logistiek, welzijn en digitale transformatie te verkennen. Een van de belangrijkste onderwerpen was de groeiende rol van kunstmatige intelligentie, met specifieke aandacht voor de praktische toepassing in bemanning- en scheepsbeheer.

ATPI’s Eleftheria Letsiou, Head of Global Account Management, nam deel aan een panel van industrie-experts om de huidige toepassingen van AI en machine learning (ML) in de scheepvaart te onderzoeken. De discussie richtte zich op waar deze technologieën al een verschil maken, de uitdagingen voor bredere adoptie en hoe organisaties verantwoord vooruit kunnen gaan.

Systemen verbinden, niet alleen tools

Een terugkerend thema was de noodzaak om de structurele disconnecties aan te pakken die het potentieel van slimme technologie beperken. Wanneer systemen en processen gefragmenteerd zijn, kunnen AI of ML alleen op oppervlakkig niveau opereren. Het automatiseren van een enkele boeking of het voorspellen van een vluchtvertraging kan nuttig zijn, maar zonder integratie blijven deze verbeteringen geïsoleerd.

Betekenisvolle vooruitgang zal komen door geïntegreerde workflows en gedeelde data. Standalone AI kan de volledige bemanningswisselingsreis niet optimaliseren als het slechts zicht heeft op één deel ervan. Tijdens de panelsessie werd het gezamenlijk ontwikkelen van tools die werken met bestaande systemen gepresenteerd als een realistische oplossing. Volgens onderzoek van ATPI geven veel organisaties de voorkeur aan modulaire upgrades die voortbouwen op wat al werkt, in plaats van complete systeemvervangingen.

Het panel waarschuwde voor de “layering trap”, waarbij organisaties technologie toepassen bovenop gebrekkige processen. Dit kan leiden tot inefficiënties en gemiste kansen voor betekenisvolle verbetering. In plaats daarvan moeten AI en ML worden geïntroduceerd nadat workflows zijn verduidelijkt, verantwoordelijkheden zijn afgestemd en communicatiestromen zijn vastgesteld. Op deze manier kunnen digitale tools de betrouwbaarheid vergroten, handmatige taken verminderen en een stabielere, verbonden operatie ondersteunen.

Tijdens de sessie was er overeenstemming dat de meest effectieve modellen automatisering balanceren met menselijke ondersteuning. Bij bemanningswisselingen, waar verstoringen echte operationele en persoonlijke impact kunnen hebben, blijven klanten responsieve, deskundige interventie verwachten wanneer nodig. Het eerst goed krijgen van de fundamenten is essentieel voor het succes van technologie.

AI-verbeterde logistiek van bemanningswisselingen

Eleftheria Letsiou deelde hoe ATPI de aanhoudende uitdaging van fragmentatie in logistieke operaties van bemanningswisselingen aanpakt. Hoewel slimme technologieën significant potentieel bieden, benadrukte zij dat deze niet in isolatie kunnen opereren van gestructureerde workflows en gecoördineerde input van alle belanghebbenden.

Bemanningswisselingen betrekken doorgaans meerdere partijen, waaronder bemanningsteams, reiscoördinatoren, havenagentenm en scheepsoperators. Deze functies opereren vaak parallel, met gebruik van aparte systemen en tijdlijnen. Als gevolg hiervan komen vertragingen en miscommunicatie vaak voor, wat leidt tot inefficiënties die zowel de kosten als de algehele ervaring van de bemanningswisseling beïnvloeden.

ATPI’s Door to Deck-concept pakt deze uitdaging aan door een verbonden omgeving te creëren waar scheepvaartbedrijven, reisaanbieders en havenagenten binnen één gecoördineerd kader opereren, wat bemanningsafdelingen helpt bij het afstemmen van planning, het vergroten van zichtbaarheid en het ondersteunen van tijdige updates.

Het bouwen van de workflow-basis

ATPI visualiseert een tweefasenaanpak om tech- en datagestuurde optimalisatie te leveren voor operationele modules die daarvan kunnen profiteren.

Fase 1: Professioneel gedreven synergie

Het startpunt is workflow-duidelijkheid. Expertteams brengen gestructureerde workflows in kaart en beheren deze, waarbij ze zorgen dat verantwoordelijkheden zijn gedefinieerd en informatie, zoals ETA-updates, de juiste mensen op het juiste moment bereikt. Deze professioneel geleide aanpak vermindert vertragingen, verbetert communicatie en legt een stabiele basis voor samenwerking tussen alle betrokken partijen.

Fase 2: AI-gestuurde optimalisatie

Zodra deze workflows en partnerschappen zijn geïmplementeerd, kan AI het proces verbeteren. Voorspellende analyses, geautomatiseerde verstoringsafhandeling en intelligente routering worden mogelijk door AI en leveren volledige waarde wanneer ze zijn gebouwd op een consistent operationeel kader.

Dit gefaseerde model weerspiegelt ATPI’s standpunt dat technologie van de volgende generatie bestaande praktijken moet complementeren en verbeteren, niet vervangen. Door te beginnen met gestructureerde processen en afstemming tussen belanghebbenden, heeft de integratie van dergelijke technologieën een veel betere kans om praktische, meetbare verbeteringen in het beheer van bemanningswisselingslogistiek te leveren.

Data, infrastructuur & mensen

Het panel concludeerde door te benadrukken dat AI of ML moet worden gezien als een tool om menselijke capaciteit te ondersteunen, niet te vervangen. Dit is vooral belangrijk in gebieden met hoog risico of waar compliance belangrijk is, waar oordeelsvermogen en context essentieel blijven.

Voor het succes van data-gedreven innovatie in de maritieme sector moeten organisaties investeren in solide data-infrastructuur en ervoor zorgen dat hun werknemers begrijpen hoe ze met deze tools moeten omgaan. Training en educatie zullen helpen verzekeren dat medewerkers zelfverzekerd en relevant blijven naarmate slimme technologieën meer ingebed raken in operaties. Robuuste governance-kaders werden ook geïdentificeerd als een kritische vereiste. Met duidelijk beleid, verantwoordelijkheden en ethisch toezicht kan intelligente automatisering worden ingezet op manieren die aansluiten bij de waarden en operationele standaarden van de industrie.

Vanuit ATPI’s perspectief onderstreepte de discussie het belang van praktische integratie. Bemanningswisselingsprocessen zijn inherent complex, met zowel operationele risico’s als menselijke consequenties. AI-aangedreven oplossingen en ML-gedreven modellen kunnen meer voorspelbare, efficiënte resultaten ondersteunen, maar alleen wanneer systemen, processen en mensen vanaf het begin zijn afgestemd.