How technology can advance port operations and address supply chain disruptions
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain disruptions continue to be a significant challenge as the world economy recovers from the pandemic-related shutdowns that have strained global supply chains. Shocks challenge the adaptability and resilience of maritime ports. The reaction of automated container terminals to supply chain disruptions has renewed interest, given the dramatic scenes of ships anchored for weeks. In this dissertation, I provide a vision of how technology can enhance a port’s ability to anticipate and handle shocks by improving coordination, cooperation, and information exchange across port stakeholders. The vision will be helpful for academics and practitioners to perform research that advances theory and practice on the use of advanced technologies to improve port operations. I use complex adaptive systems theory to develop a qualitative cross-case study of the ports of Los Angeles, Vancouver, and Rotterdam. I examine the effect that automation and other technologies have had on the efficiency of these ports, both in daily operations and during the disruption caused by the COVID-19 pandemic. Using critical tenets of complexity and with a rigorous application of the case study method, I develop theoretical propositions and practical insights to ground the vision of the port of the future based on current practices. The findings from the cross-case study suggest that automated terminals were more efficient during the pandemic than non-automated terminals. I propose that transitioning to higher levels of automation, supported by emerging technologies like blockchain and the internet of things, will make ports more resilient to supply chain disruptions when those systems are coordinated through Port Community Systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».