Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/32456
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dc.contributor.authorAlonso Medina, Pablo-
dc.contributor.authorSanz Sáiz, Ricardo-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ciencia Jurídicaes_ES
dc.date.accessioned2024-07-15T08:55:27Z-
dc.date.available2024-07-15T08:55:27Z-
dc.date.created2024-
dc.identifier.citationRevista de ordenación del sector marítimo, Volumen 2, Número 1, 2024. Artículo 3es_ES
dc.identifier.issn3020-3821-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/32456-
dc.description.abstractLa inteligencia artificial (IA) está transformando múltiples sectores, incluyendo el sector portuario. Este artículo aborda cómo las soluciones basadas en IA pueden revolucionar el desarrollo de negocios en entornos portuarios, proporcionando ventajas competitivas significativas. El estado de la cuestión revela que los puertos enfrentan desafíos crecientes en términos de eficiencia operativa, optimización de recursos y competitividad. En este contexto, la IA surge como una herramienta poderosa capaz de analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones informadas.El contenido del artículo se estructura en varias secciones clave. Primero, se exploran las ventajas competitivas que ofrece la IA en el sector portuario, tales como la optimización de recursos, la toma de decisiones estratégicas, la mejora de la seguridad, la sostenibilidad ambiental y la experiencia del cliente. Se discuten aplicaciones específicas como el análisis predictivo, la automatización de proce-sos y la optimización de rutas. Se presentan casos de estudio de puertos que han implementado con éxito tecnologías de IA, como el Puerto de Rotterdam, el Puerto de Hamburgo y el Puerto de Singapur, ilustrando los beneficios obtenidos y los desafíos superados.El desarrollo de la investigación se centra en los algoritmos y técnicas de análisis utilizados, incluyen-do el aprendizaje automático, las redes neuronales, y el procesamiento de lenguaje natural. Se anali-zan diversas aplicaciones en el sector portuario, desde el prediseño de instalaciones y la optimización de espacios hasta las estimaciones de Capex y Opex y la capacidad de generación de negocio. La IA también se emplea para mejorar la eficiencia operativa y optimizar las inversiones y costes.Las conclusiones obtenidas subrayan que, aunque la adopción de IA presenta desafíos, como la necesidad de infraestructura tecnológica avanzada y la formación continua del personal, los benefi-cios potenciales son significativos. La IA permite a los puertos mejorar la eficiencia operativa, reducir costes, aumentar la seguridad y sostenibilidad, y ofrecer mejores servicios a los clientes. Finalmente, se proponen recomendaciones para la implementación exitosa de soluciones de IA, enfatizando la importancia de una planificación estratégica detallada, la colaboración con socios tecnológicos y la formación adecuada del personal.es_ES
dc.description.abstractArtificial intelligence (AI) is transforming numerous sectors, including the port industry. This article addresses how AI-based solutions can revolutionize business development in port environments, pro-viding significant competitive advantages. The state of the art reveals that ports face increasing cha-llenges in terms of operational efficiency, resource optimization, and competitiveness. In this context, AI emerges as a powerful tool capable of analyzing large volumes of data and making informed deci-sions.The content of the article is structured into several key sections. First, it explores the competitive ad-vantages offered by AI in the port sector, such as resource optimization, strategic decision-making, improved security, environmental sustainability, and customer experience. Specific applications such as predictive analytics, process automation, and route optimization are discussed. Case studies of ports that have successfully implemented AI technologies, such as the Port of Rotterdam, the Port of Hamburg, and the Port of Singapore, are presented to illustrate the benefits obtained and the challen-ges overcome.The development of the research focuses on the algorithms and analysis techniques used, including machine learning, neural networks, and natural language processing. Various applications in the port sector are analyzed, from facility pre-design and space optimization to Capex and Opex estimations and business generation capacity. AI is also used to improve operational efficiency and optimize in-vestments and costs.The conclusions emphasize that, although the adoption of AI presents challenges, such as the need for advanced technological infrastructure and continuous staff training, the potential benefits are sig-nificant. AI enables ports to improve operational efficiency, reduce costs, increase security and sus-tainability, and offer better services to customers. Finally, recommendations for the successful imple-mentation of AI solutions are proposed, emphasizing the importance of detailed strategic planning, collaboration with technology partners, and adequate staff training.article is to provide an extensive comparison of some of them, showing their similarities and also their regulatory differences, as well as possible gaps and inconsistencieses_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent17es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernándezes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligencia Artificial (IA)es_ES
dc.subjectPuertoses_ES
dc.subjectOptimización de recursoses_ES
dc.subjectAnálisis predictivoes_ES
dc.subjectNegocioes_ES
dc.subjectArtificial Intelligence (AI)es_ES
dc.subjectPortses_ES
dc.subjectResource Optimizationes_ES
dc.subjectPredictive Analyticses_ES
dc.subjectBusinesses_ES
dc.subject.otherCDU::3 - Ciencias socialeses_ES
dc.titleSoluciones basadas en inteligencia artificial para el desarrollo de negocios en entornos portuarioses_ES
dc.title.alternativeArtificial intelligence-based solutions for business development in portses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.21134/c0z9qy28es_ES
Aparece en las colecciones:
Vol. 2 Núm. 1 (2024)


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