부산을 세계 최고의 AI 항만으로 만듭니다.

1. T-CAG Yard Orchestrator (TYO)

컨테이너 재처리(Rehandle) 최소화 AI. 터미널 운영의 핵심 난제인 불필요한 재처리 작업을 줄여 운영 비용(OPEX)을 절감합니다.

'레고 블록 정리 문제'처럼, 입고되는 컨테이너들의 출고 우선순위를 분석하여 가장 먼저 출고될 컨테이너가 밑에 깔리지 않도록 최적의 적재 위치를 결정합니다.

단순히 현재 위치만 고려하는 것이 아니라, 미래의 비용(재처리 페널티)을 예측하는 AI 의사결정 방식(Cost Function)을 사용하여 불필요한 작업을 미리 방지합니다.

AI 기반 컨테이너 스태킹 검증

3x5x5 환경에서 재처리 횟수 32.4% 절감 입증 | YouTube 영상 보기

2. T-CAG Digital Twin

AI 학습 및 운영 환경. 야드 전체(크레인, ITT 스케줄링)의 복잡한 운영 제약을 모델링하고, T-CAG TYO를 지속적으로 학습시키는 디지털 트윈 환경입니다.

전략적 의사결정을 위한 항만 시뮬레이터

3D 인터랙티브 뷰

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