Entre 2020 et 2022, le paysage maritime a été profondément marqué : en particulier, les impératifs réglementaires ont obligé les ports et les compagnies maritimes à réexaminer activement leurs opérations afin d'optimiser la chaîne d'approvisionnement dans son ensemble et de se conformer aux nouvelles exigences environnementales, sociales et de gouvernance (ESG).
Consciente de la nécessité d'agir en faveur du climat, l'OMI a fixé des objectifs de réduction de l'intensité carbone de 40% d'ici 2030 et de 70% d'ici 2050, auxquels s'ajoute une réduction absolue minimale de 50% d'ici 2050.
La congestion portuaire est en augmentation. De plus, les navires souhaitent arriver à une heure précise et minimiser le temps à quai afin d'optimiser et de réduire les coûts liés à la main-d'œuvre à terre, aux pilotes, aux remorqueurs, etc. Les ports doivent donc optimiser la planification des postes d'amarrage, commencer à séquencer les navires bien à l'avance et tenir compte également des émissions de gaz à effet de serre (GES). Les compagnies maritimes doivent également se conformer à la réduction des émissions de gaz à effet de serre et de la consommation de carburant ; leur attention se tourne donc vers l'arrivée au juste à temps (JIT).
Les ports doivent optimiser la planification des postes d'amarrage, le séquençage des navires et se conformer aux directives écologiques. Les compagnies maritimes doivent également respecter des objectifs de réduction des émissions.
La Solution : OCIANA™
Un modèle numérique pour simuler la séquence des opérations portuaires (arrivées et départs) et évaluer les résultats de chaque scénario offre la possibilité d'optimiser l'allocation des ressources telles que les pilotes, les remorqueurs et les postes d'amarrage. Cela est essentiel pour maximiser l'efficacité et satisfaire aux exigences réglementaires.
Grâce au planificateur d'optimisation des horaires (SOP) d'OCIANA, les opérateurs de ports et de terminaux peuvent explorer et sélectionner la séquence optimale des opérations à effectuer, et allouer les ressources nécessaires en conséquence.
Comment fonctionne le planificateur d'optimisation des plannings (SOP) :
- Les opérations portuaires comprennent l'acquisition et la libération des ressources maritimes : postes d'amarrage, bateaux pilotes et remorqueurs. En nous basant sur le travail de GSTS avec les autorités portuaires et de pilotage, nous avons pu définir le processus par lequel un navire acquiert chaque ressource afin de construire un modèle de simulation représentatif du port.
- Le Planificateur d'optimisation des horaires (SOP) utilise des prévisions d'arrivée des navires à long terme, la détection des postes d'amarrage et les contributions des utilisateurs pour élaborer des scénarios simulés afin de déterminer les séquences optimales des opérations portuaires.
- La simulation est exécutée plusieurs fois en utilisant différentes permutations d'utilisation des ressources et de séquencement. Les simulations sont ensuite classées selon leur capacité à respecter les KPI définis, à savoir un temps d'attente réduit, un temps de retard réduit et une robustesse accrue (c'est-à-dire une flexibilité ou une capacité à résister aux fluctuations).
- À l'aide des séquences simulées, les planificateurs opérationnels peuvent utiliser le SOP pour accroître l'efficacité des opérations portuaires, ce qui contribuera de manière significative à la réduction des temps d'attente et des émissions de gaz à effet de serre dans des scénarios réels.
Évaluation du modèle
L'engagement de GSTS auprès du Port compare les temps d'attente historiques réels et les émissions de GES à ceux qui auraient résulté de l'utilisation du SOP. Bien que le SOP optimisera les réductions des temps d'attente pour les navires au départ, l'analyse s'est concentrée sur les temps d'attente car il était plus possible de déterminer les temps d'attente réels des navires par opposition aux retards réels des navires, en raison du manque d'informations sur les départements prévus.
La comparaison entre les temps d'attente simulés et réels d'un voyage de navire réel est présentée dans la figure 1. Le temps d'attente moyen par navire dans la simulation était de 15,09 heures, tandis que le temps d'attente moyen réel par navire était de 32,68 heures – soit plus du double de celui de la simulation. Il est également remarquable que les temps d'attente réels s'étendent sur une plage beaucoup plus large que les temps simulés. Les résultats révèlent en outre qu'une faible quantité de temps d'attente pour la plupart des navires peut permettre une réduction plus importante des temps d'attente globaux. Le temps de retard moyen pour la simulation était de 0,07 heure, ce qui est bien inférieur au temps d'attente moyen réel, ce qui indique qu'une grande partie du goulet d'étranglement au port résulte du temps passé à l'ancre en attente.
Figure 1 : Répartition du temps d'attente moyen par navire au port pour les données réelles (orange) par rapport aux données simulées (vert)
Figure 2 : Temps d'attente moyen par navire pour chaque mois de septembre 2021 à 2022 pour les données réelles (orange) par rapport aux données simulées (vert)
Les temps d'attente mensuels moyens sont présentés dans la figure 2, qui montre que les temps d'attente SOP sont en moyenne plus faibles pour chaque mois. On observe une baisse marquée pendant les mois d'hiver, période où le trafic a tendance à être plus faible.
Nous avons obtenu des estimations des émissions de gaz à effet de serre (GES) par navire et par semaine en utilisant le temps d'attente total du navire et ses caractéristiques de carburant, qui comprenaient le type et l'âge du moteur, le type de carburant et la vitesse de service du navire ; toutes ces données ayant été obtenues à partir des données d'IHS. Dans les cas où les données IHS pertinentes manquaient partiellement ou totalement pour un navire, nous avons imputé les valeurs manquantes avec la moyenne pour le type de navire correspondant. Les émissions de GES estimées entre les deux scénarios sont présentées à la figure 3. Nous constatons une réduction substantielle des GES estimés avec le SOP, avec une moyenne de 17,17 tonnes par navire, contre 70,83 tonnes par navire en réalité.
Ces analyses suggèrent que la procédure opérationnelle standard (SOP) peut réduire les temps d’attente et les émissions de GES associées d’environ 75%. Cependant, il est possible de réduire encore davantage ces émissions (et à une échelle bien plus grande) en intégrant le concept des arrivées « juste à temps » (JIT). Par exemple, si l’on sait qu’un navire devra subir un temps d’attente, celui-ci peut réduire sa vitesse (et les émissions de GES associées) pour arriver juste à temps. L’analyse suivante examine comment le JIT peut réduire davantage les émissions de GES et compare ces résultats à l’ensemble des trajets effectués selon les données réelles.
Figure 3 : Estimations des émissions de GES par navire en fonction des temps d'attente réels (orange) et simulés (vert)
Impact de l'arrivée JIT sur les émissions de gaz à effet de serre
Jusqu'à présent, l'analyse s'est concentrée sur la réduction potentielle des émissions résultant de la diminution du temps d'attente. Cependant, les émissions peuvent être davantage réduites en arrivant en temps utile (JIT) pour les navires qui auraient eu des temps d'attente importants. Le mode opératoire normalisé (SOP) peut être utilisé pour identifier quels navires subiront des temps d'attente, puis pour suggérer des vitesses plus faibles pour ces navires afin de réduire leur empreinte carbone.
Figure 4 : Trajets historiques utilisés dans l'analyse JIT. Nombre de trajets = 731
Nous avons réalisé une analyse supplémentaire pour explorer la réduction globale des émissions de GES pour les scénarios JIT. Nous avons centré notre analyse sur les trajets hebdomadaires de septembre 2021 à 2022 vers Le Port. Cela a donné un total de 731 trajets (voir la Figure 4). Nous avons ensuite calculé les émissions de GES pour l'ensemble du trajet se terminant au Port. Les temps d'attente ont été reportés de l'analyse précédente.
Nous avons obtenu la vitesse de transit moyenne du navire pendant le voyage et l'avons utilisée pour représenter la vitesse de référence “ sans JIT ”. Nous avons calculé une vitesse corrigée par le JIT en divisant la distance du voyage par le temps total du voyage, y compris le temps d'attente. Si la vitesse corrigée par le JIT était inférieure à la vitesse optimale du navire, nous avons utilisé la vitesse optimale à la place. Cela signifiait que certains navires subiraient toujours un certain temps d'attente, mais dans une moindre mesure que s'ils n'avaient pas mis en œuvre le JIT.
Enfin, nous avons obtenu l'estimation des GES en utilisant cette vitesse corrigée par le JIT. Cela a été fait pour les temps d'attente réels et simulés. La figure 5 montre la distribution par trajet des GES répartie en trois groupes : SOP avec JIT, SOP sans JIT et Réel sans JIT. Le tableau 1 fournit les moyennes et les écarts-types ainsi que le pourcentage de réduction des GES. Nous constatons que la moyenne de GES la plus basse a été trouvée en utilisant le JIT avec le SOP. Passer d'une solution SOP sans JIT à une solution avec JIT entraîne une réduction significative des GES de l'ordre d'environ 70 tonnes de GES en moyenne. Cela suggère que l'utilisation du SOP avec JIT peut réduire considérablement les émissions en encourageant des vitesses de navire optimales grâce à une planification et une programmation plus efficaces et transparentes des arrivées de navires.
Figure 5 : Réduction des émissions de GES liées aux déplacements grâce au JIT. Remarque : la ligne noire au milieu du graphique correspond à la médiane. Les points noirs correspondent aux valeurs aberrantes (par exemple, inférieures ou supérieures à 951 TP3T de l'écart interquartile).
Comparaison des estimations d'émissions de GES pour les trajets utilisant des combinaisons de SOP et JIT
Tableau 1 : Émissions de GES estimées moyennes en utilisant la SOP et le JIT. À noter que les écarts-types (ÉT) sont assez importants en raison de trajets aberrants de longue durée. Nos résultats ont été répliqués même lorsque ces valeurs aberrantes ont été supprimées
Validation du modèle et résultats
À titre d'exemple de navires dont les temps d'attente ont été réduits en comparant le résultat historique au résultat du SOP, nous avons examiné trois voyages effectués par un seul navire (“ Le Navire ”) vers un grand port de la côte Est de l'Amérique du Nord (“ Le Port ”) entre septembre 2021 et 2022. Nous avons calculé les temps d'attente réels et simulés pour ces voyages. Le temps d'attente réel moyen était de 9,58 heures, tandis que le temps d'attente simulé moyen était de 1,37 heures. Lors de réunions ultérieures avec des représentants de la compagnie maritime, les données et l'analyse ont été discutées, ce qui a conduit à plusieurs enseignements clés concernant la valadité de l'analyse actuelle ainsi que l'utilisation pratique du SOP pour réduire les émissions de GES.
Tout d'abord, le temps passé au mouillage peut ne pas être dû à des retards ou à un manque de ressources au port. En décembre 2021, Le Navire a passé environ 20 heures au mouillage avant d'accoster. La compagnie maritime a révélé que ce retard était dû à l'accumulation de glace sur le navire, qui devait être éliminée avant d'entrer dans le port. Dans notre analyse, il a été supposé que tout temps d'attente au mouillage était dû à des inefficacités dans l'horaire qui pouvaient être optimisées ; cependant, il s'agissait clairement d'un cas où un navire était dans l'incapacité d'accoster au moment de l'arrivée. Bien que ce scénario spécifique ne produise pas nécessairement d'améliorations grâce à une allocation plus efficace des ressources, il est toujours possible de réduire les GES en optimisant les vitesses en raison de retards connus, afin de réduire les temps d'attente. La collaboration en temps réel et la communication concernant l'accumulation de glace auraient pu offrir l'occasion d'optimiser la vitesse compte tenu des circonstances. Comprendre pourquoi les navires attendent au mouillage (ou subissent des retards à leur poste) permettrait d'obtenir une image plus précise du véritable temps d'attente tel qu'il est conceptualisé dans le mode opératoire normalisé (SOP).
Deuxièmement, les incitations actuelles pour les navires ne concordent pas toujours avec l'optimisation de l'efficacité et du JIT. Par exemple, les porte-conteneurs peuvent gagner plus d'argent en arrivant rapidement et en attendant au mouillage, même si cela coûte plus cher en carburant. Bien que cela souligne une préoccupation pratique importante quant à la probabilité que les navires suivent la SOP et la solution JIT, cela ne remet pas en cause la validité de la solution elle-même. En effet, les réglementations CII et EEXI à venir de l'Organisation maritime internationale (OMI) pourraient encore accroître l'incitation pour les navires à adhérer au JIT.
Pris dans leur ensemble, l'accent mis sur les déplacements et la discussion ultérieure avec la compagnie maritime ont fourni des méthodes concrètes sur la manière dont la procédure opérationnelle standard (SOP) peut être mise en œuvre dans des scénarios réels. Cela démontre l'importance d'obtenir des informations sur les raisons des temps d'attente et de prendre en compte les aspects pratiques et contractuels.
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