堆场的核心使命，是在有限的空间内，对成千上万类型、重量、目的港和作业优先级等各不相同的集装箱，进行高效、有序的编排，确保每个箱子在需要被装船或提走时，都能被迅速、准确地定位并提取。

这就意味着，堆场内的每一个运作单元，都必须像精密时钟内部的齿轮一样，严丝合缝地联动。

任何一个齿轮的微小卡顿或偏差，都可能引发连锁反应，导致船舶延误、设备闲置与成本飙升。

相对的，堆场上任何细微效率提升，都将为整个港口的运营带来可观的经济回报。

我们不妨把集装箱港口的堆场想象成一个巨型立体停车场，只是里面停的不是汽车，而是成千上万的集装箱。

尽管集装箱本身已经高度标准化，但受限于以下运营困境，这座停车场也时常陷入结构性的效率瓶颈。

1. 高翻箱率：堆场作业的隐形成本

在堆场里，最头疼的情况就是“想取的箱子被压在最下面”。这就像玩“叠叠乐”抽积木，你想抽走下面那块，就得先把上面的小心翼翼移开。这个移来移去的过程，在行业里叫“翻箱”。

为什么会出现这种情况？船期冲突、目的港重叠、重量分配不当等问题，都可能推高翻箱频率。比如，好几艘船的箱子混放在一起，或者后到的箱子阴差阳错压在了需要先走的箱子上面。

每一次翻箱，都意味着设备空耗、时间浪费与能源损失。

2. 等集卡，等岸桥：港口作业陷入协同困局

如果把港口作业想象成一条高效运转的流水线，那么：

岸桥是“装船终端”，场桥是“仓库拣货员”，拖车则是连接二者的“传送带”

戳视频直观感受港口作业实景，了解什么是岸桥、场桥

传统堆场的痛点在于，这条流水线常常出现断点，需要等待。

比如，当堆场布局不合理时，为完成一艘船的装货，一台场桥可能需要在相距很远的箱区间长途奔波，这就像快递员在分散的小区间穿梭，大部分时间花在路上，真正装卸的时间反而很少，导致拖车在作业点前排起长队。

3. 协同断层：信息孤岛下的调度脱节

一个高效的堆场，本该像一支配合默契的交响乐团，堆场、岸桥、卡车、吊桥等所有港口作业信息都汇聚在码头操作系统(Terminal OperatingSystem,简称TOS)系统中，但现实中，各环节却常常陷入“信息孤岛”。

比如，指导装船的 “船舶配载图” 与指导堆场存放的 “堆存计划” 脱节。堆场计划员无法提前获取精准的配载信息，只能被动地、见缝插针地堆放，无法为后续作业做长远规划。

这种被动的决策模式，让整个港口无法从全局高度优化效率，协同的潜力被白白浪费。

针对上述困局，当前，许多港口采用“就地解决”策略，虽然能暂时缓解问题，但未能从全局视角解决处理，效率瓶颈依然存在。

杉数AI智能决策方案，作为TOS的“智能决策引擎”，通过与TOS系统的计划与执行模块实时交互，以“预测+规划+执行+调整”为核心逻辑，帮助港口从“被动执行”转向“主动优化”，实现资源协同与效率跃升。

预测驱动：让堆场拥有“预见未来”的能力

杉数AI智能决策方案构建动态预测系统，融合船期、订舱数据、历史作业规律等多维信息，生成未来一段时间内的集装箱流动图谱。

系统不仅能预测箱量，还能提前判断箱子的关键属性（如所属船舶、目的港、重量等），从而在实际收箱前就“预知”整体布局，为科学派位打下基础。

例如，当系统预测到某艘船在未来三天将有大量发往同一港口的箱子进场，会提前预留集中堆放区，而不是临时找空位塞进去。

这种“以终为始”的规划思维，可以从源头减少后续的作业冲突。

宏观分区：为每艘船划好“专属停车区”

在准确预测的基础上，系统对堆场进行宏观分区规划，核心目标是实现集中管理、互不干扰、负荷均衡。

• 集中性原则：同一艘船的箱子尽量集中放置在同一区域，避免分散带来的调度成本

• 隔离性原则：将同时段作业的船舶安排到物理距离较远的箱区，从空间上避免场桥“撞车”

• 均衡性原则：合理分配各区域作业负荷，防止部分场桥忙到瘫痪，而其他设备空置

精细派位：像玩益智游戏一样摆放集装箱

完成宏观分区后，系统在每艘船的专属区域内实施更精细的派位策略，重点解决三类典型问题：

• 目的港冲突：将同一目的港的箱子归类堆放，并依据装船顺序安排上下位置，避免“后装压前装”导致的翻箱

• 重量匹配：合理配置轻重箱的堆叠结构，避免轻箱被压底形成“死堆”，同时为中量级箱子预留灵活位置，增强整体可调度性

• 置换性预留：为未来将大量到达的同类型箱子预留堆位，避免被零散箱子占用关键空间，提升堆位资源的利用效率

微观派位：基于全局规划的派位增强

这一层的优化不再追求单点最优，而是在全局约束下寻求长期效率最大化。