Facilitará el intercambio de información con amarradores, remolcadores y prácticos
El Puerto de Huelva ha comenzado a implementar una plataforma digital de gestión de servicios portuarios. El objetivo consiste en propiciar el intercambio y la coordinación de información con amarradores, remolcadores y prácticos con el fin de agilizar y garantizar la máxima eficiencia de las operaciones asociadas con el tráfico marítimo y el resto de los servicios que presta el Puerto onubense.
Este servicio se ha adjudicado a la empresa Hiades Business Patterns S.L. por un importe superior a 493.800 euros y una duración estimada de 30 meses.
El presidente del Puerto de Huelva, Alberto Santana, ha asegurado que “esta plataforma digital contribuirá a agilizar las operaciones de tráfico portuario mediante el intercambio de información con distintos agentes implicados en el atraque de buques. De esta forma, continuaremos potenciando la competitividad del Puerto de Huelva como referente en graneles y logística intermodal”.
El Puerto de Huelva está implementando desde septiembre de 2022 el proyecto RAPID, cofinanciado por el Programa de Apoyo al Transporte Sostenible y Digital, enmarcado en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR), elaborado por el Gobierno de España para la gestión de los fondos del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (MRR), elemento central del instrumento NextGenerationEU.
El objetivo principal de este proyecto se centra en el diseño, desarrollo, validación e implementación de una plataforma de gestión de servicios portuarios en el Puerto de Huelva. Estaría conformado por un sistema de plataformas federadas basado en estándares europeos de intercambio de datos NGSI y su implementación mediante el ecosistema FIWARE. Está orientado a dar soluciones de digitalización de procesos e infraestructuras, teniendo en cuenta las necesidades del entorno portuario, la cadena logística y servicios asociados, mediante tecnología de compartición de información contextualizada entre los distintos agentes de la red. El proyecto también cuenta con la participación de NextPort, que aportará su experiencia en los sistemas de aprendizaje automático y optimización basados en Machine Learning.
