Inteligencia artificial para puertos, terminales y navieras
Aplicamos inteligencia artificial para puertos, terminales y navieras: previsión de llegadas, optimización de atraques y del patio de contenedores, eficiencia de combustible y mantenimiento predictivo de grúas y buques. Soluciones integradas con tu TOS y tu PCS, validadas primero con una prueba de concepto.
6 casos de usoMachine learning predictivoOptimización matemática
IA en Marítimo y puertos
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en el sector marítimo y portuario
La inteligencia artificial para puertos y transporte marítimo llega en un momento de fuerte presión: buques cada vez más grandes que concentran picos de actividad, cadenas logísticas que exigen previsibilidad y una transición energética que el comercio europeo de emisiones y FuelEU Maritime ya han convertido en coste. Terminales, autoridades portuarias y navieras generan datos de AIS, TOS, sensores y operaciones, pero buena parte de la planificación sigue apoyándose en hojas de cálculo y experiencia.
En Proinicia desarrollamos modelos de machine learning, optimización, visión artificial e IA generativa conectados a los sistemas que ya usas: TOS, PCS, sistemas de gestión de flota y sensores embarcados. Te ayudamos a avanzar hacia un modelo de puerto inteligente y a pasar de la reacción a la anticipación, empezando por un diagnóstico gratuito y una prueba de concepto sobre tus datos reales, para integrar después la solución en tu operación diaria con acompañamiento continuo.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en el sector marítimo y portuario
1
Incertidumbre en la llegada de los buques
Las horas estimadas de llegada que declaran los buques cambian constantemente por meteorología, congestión o decisiones comerciales. Planificar atraques, prácticos, remolcadores y personal con información poco fiable genera esperas y recursos ociosos.
2
Patios de contenedores saturados
Cada remoción innecesaria de contenedores consume tiempo de grúa y encarece la operación. Asignar posiciones sin anticipar cuándo saldrá cada contenedor ni por qué modo multiplica los movimientos improductivos y alarga los tiempos de camión.
3
Descarbonización y coste del combustible
El combustible es uno de los mayores costes de una naviera y las emisiones ya tienen precio. Reducir consumo exige optimizar velocidad, ruta, asiento y mantenimiento del casco con datos, no solo con reglas de experiencia.
4
Ecosistema portuario fragmentado
Terminales, consignatarios, transitarios, aduanas, transportistas y autoridad portuaria usan sistemas distintos. Sin integración de datos, la coordinación depende de correos y llamadas y la visibilidad extremo a extremo es limitada.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en el sector marítimo y portuario
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Predicción de la ETA de buques con machine learning
Combinamos posiciones AIS, histórico de escalas, meteorología y oceanografía, congestión en puertos previos y comportamiento de cada naviera para estimar la hora real de llegada con varios días de antelación. La autoridad portuaria y la terminal usan la predicción para planificar la línea de atraque, prácticos, amarradores, remolcadores y turnos de estiba, y la previsión se recalcula ante cualquier cambio.
Menos esperas en fondeo y mejor aprovechamiento de muelles y recursos
Machine learning
Datos AIS
Series temporales
CASO 02
Optimización de atraques y del patio de contenedores
Desarrollamos motores de optimización que asignan atraques y grúas de muelle según la ETA prevista, y posiciones en patio según la fecha y el modo de salida que un modelo de machine learning estima para cada contenedor. El planificador de la terminal obtiene propuestas orientadas a reducir remociones y desplazamientos, las ajusta si lo necesita y las publica directamente en el TOS.
Menos movimientos improductivos y mayor productividad de grúa
Optimización
Investigación operativa
Machine learning
CASO 03
Optimización del consumo de combustible y emisiones de la flota
A partir de datos de sensores embarcados, informes de mediodía, meteorología y estado del casco, entrenamos modelos de rendimiento de cada buque que estiman el consumo según velocidad, asiento y condiciones de mar. Con ellos recomendamos velocidad y ruta para cumplir la llegada acordada con el menor consumo, detectamos cuándo conviene limpiar el casco y simplificamos los informes de emisiones para MRV y EU ETS.
Menor consumo de combustible y cumplimiento de emisiones más sencillo
Modelos de rendimiento
Optimización de rutas
Machine learning
CASO 04
Visión artificial y OCR en accesos, grúas y muelles
Instalamos o aprovechamos cámaras en accesos, grúas y muelles para leer automáticamente matrículas, códigos de contenedor ISO 6346 y etiquetas IMDG de mercancías peligrosas, detectar daños en contenedores y supervisar zonas de riesgo para las personas. La información se vuelca al TOS y al sistema de control de accesos, lo que agiliza el paso de camiones y deja registro gráfico de cada movimiento.
Accesos más fluidos, menos errores de registro y más seguridad en muelle
Visión artificial
OCR
Edge computing
CASO 05
Mantenimiento predictivo de grúas portuarias y equipos de buque
Analizamos datos del PLC de grúas STS, RTG y carretillas pórtico, así como de motores principales y auxiliares de los buques: vibraciones, temperaturas, consumos, alarmas y órdenes de trabajo históricas. Los modelos detectan anomalías y anticipan fallos en componentes críticos, y el equipo técnico recibe alertas priorizadas para intervenir en ventanas sin operación o en la próxima escala.
Menos averías en plena operación y mayor disponibilidad de equipos
Mantenimiento predictivo
Detección de anomalías
IoT industrial
CASO 06
IA generativa para documentación de escalas y atención operativa
Un agente basado en LLM extrae y valida automáticamente la información de manifiestos, conocimientos de embarque, declaraciones de mercancías peligrosas y solicitudes de escala, detecta incoherencias y prepara los datos para el PCS y la ventanilla única marítima. También responde a consignatarios y transportistas sobre el estado de su contenedor o buque consultando el TOS en tiempo real.
Menos trabajo administrativo manual y respuestas inmediatas a clientes
Te ayudamos a priorizar las oportunidades de IA en el sector marítimo y portuario según su impacto y viabilidad. La primera sesión es sin coste y sin compromiso.
Técnicas de IA que aplicamos en el sector marítimo y portuario
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Cómo implantamos IA en el sector marítimo y portuario
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en el sector marítimo y portuario
¿Cuánto cuesta un proyecto de inteligencia artificial para una terminal o un puerto?
Depende del caso de uso, de la calidad de los datos del TOS o del PCS y de la integración necesaria. Una predicción de ETA puede validarse con datos AIS e históricos de escalas, mientras que optimizar el patio requiere integración profunda con el TOS. Tras el diagnóstico gratuito te damos una estimación y proponemos una prueba de concepto acotada antes de comprometer más inversión.
¿Cuánto se tarda en validar un caso de uso de IA en el sector marítimo?
Una prueba de concepto suele llevar entre 4 y 8 semanas. Los casos que parten de datos ya disponibles, como AIS, histórico de escalas o informes de mediodía, suelen ser los más rápidos. Si hace falta instalar cámaras o sensores, o integrar en tiempo real con el TOS, el plazo depende también de la coordinación con operaciones para no interferir en la actividad.
¿Qué datos necesita una naviera para optimizar el consumo de combustible con IA?
Como mínimo, informes de mediodía con consumo, velocidad, calados y condiciones meteorológicas. Con datos de sensores embarcados de alta frecuencia, como caudalímetros, par en el eje o GPS, los modelos de rendimiento ganan precisión. También ayudan el histórico de limpiezas de casco y varadas. En el diagnóstico revisamos qué tienes y proponemos cómo empezar sin grandes inversiones en hardware.
¿Os integráis con el TOS, el Port Community System y los sistemas de la autoridad portuaria?
Sí. La integración es imprescindible para que la IA se use en la operación diaria. Nos conectamos mediante APIs, mensajería EDI como EDIFACT o bases de datos con el TOS de la terminal, el PCS del puerto, los sistemas de gestión de escalas y los ERP, y desarrollamos a medida la capa de datos que unifica la información cuando está dispersa.
¿Qué regulación hay que tener en cuenta al aplicar IA en puertos y navieras?
Los puertos son infraestructuras críticas, por lo que la ciberseguridad y la Directiva NIS2 son centrales. Si se tratan imágenes de personas o matrículas, aplica el RGPD. En el ámbito ambiental, los modelos de consumo deben encajar con los requisitos de MRV, EU ETS y FuelEU Maritime. Los casos habituales no suelen ser de alto riesgo bajo el AI Act, pero lo revisamos en cada caso, sin sustituir a tu asesoría jurídica.
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
