Je zou denken dat alle bij het zeetransport betrokken partijen anno 2019 volop gebruikmaken van datatechnologie om informatie met elkaar te delen en zo de bewegingen van zeeschepen nauwkeurig te kunnen monitoren. Maar hoewel er op dat vlak veel initiatieven zijn, ook van de Rotterdamse haven zelf, gaat het allemaal nog lang niet zo efficiënt als nu al mogelijk is.

Lang wachten

‘Je ziet nu vaak dat schepen op volle kracht naar de haven varen en dat ze daar vervolgens lang moeten wachten tot ze kunnen laden of lossen’, zegt Erik Lankamp, innovatiemanager bij Vopak. ‘Dat kan een halve dag duren. Of één dag. Of twee dagen. Zeer inefficiënt natuurlijk. Maar stel nu dat ze vooraf al hadden gehoord wanneer ze aan de beurt zouden zijn. Dan hadden ze op weg naar de haven wat rustiger kunnen varen. Dan zouden ze bij aankomst niet lang hoeven wachten. Dan zou het minder druk zijn in de haven. Veel efficiënter dus, waarbij er ook nog eens minder CO2 zou worden uitgestoten.’

Gezien de drukte gebeurt het regelmatig dat schepen uren of zelfs dagen op de Noordzee voor anker moeten gaan voordat ze gelost kunnen worden in de haven. Zeer inefficiënt. In deze tijd van datatechnologie moet dat toch beter kunnen, vindt Vopak.

Aankomsttijden nauwkeuriger berekenen

Daarom startte het op- en overslagbedrijf een samenwerking met TNO om de aankomsttijden van zeeschepen nauwkeuriger te berekenen. Naast Vopak zaten er ook een rederij, een terminal-operator, verschillende service- en dienstverleners en een hoogleraar van de Erasmus Universiteit in het consortium. ‘Dankzij de inzet van verschillende data-analyse-modellen lukte het ons met publieke data al om dicht bij een nauwkeurigheid van anderhalf uur te komen’, zegt Lankamp.

Volgens de partijen zouden de ETA’s (Estimated Time of Arrival) van zeeschepen tot op anderhalf uur nauwkeurig moeten zijn. ‘Tijdens onze verkenning hebben we alleen maar publieke databases gebruikt die makkelijk verkrijgbaar waren’, vertelt Gerwin Zomer, de business consultant van TNO die het project leidde. ‘Maar dankzij de inzet van verschillende data-analyse-modellen lukte het ons met die publieke data toch al om dicht bij die anderhalf uur te komen.’

Gedragsverandering

Hoewel de ETA nog een stuk nauwkeuriger te voorspellen zou zijn, is dat niet de volgende stap van het project. ‘Met alleen nauwkeurige ETA-meldingen ben je er nog niet’, vindt Lankamp. ‘Om daadwerkelijk een grote efficiencyslag te kunnen maken, moeten rederijen, slepers, operators en andere dienstverleners eerst op een andere manier gaan werken. Om data daadwerkelijk leidend te laten zijn bij de acties die ze ondernemen, is echt een gedragsverandering nodig. Die zal pas plaatsvinden als iedereen de meerwaarde van zo’n nieuw, op data gebaseerd systeem ziet.’

‘Ondertussen zorgen de huidige afspraken en contracten ervoor dat sommige partijen er profijt bij hebben als schepen moeten wachten’, vult Zomer aan. ‘Als een schip niet binnen de afgesproken ligtijd wordt geholpen, volgt er een financiële compensatie. Als een schip onvoldoende retourlading heeft, kan dat aantrekkelijk zijn. Dankzij die compensatie wordt er geld verdiend met wachten. Ondertussen is dat vanuit systeemoogpunt natuurlijk verre van optimaal. Er is dus een systeeminnovatie nodig.’