Method of automated identification of qualification parameters for marine operators under risk conditions

Abstract

The objective of the study is to enhance maritime safety by applying a method for identifying and predicting the qualification parameters of ship operators based on fuzzy logic. The core challenge of this research lies in the necessity to control internal uncertainty factors of ship operator actions and develop a system that identifies their qualification parameters to ensure safe decision-making in complex navigational conditions. The research methodology comprises: a) an algorithm for automatic data processing of ECDIS to reduce subjectivity in defining fuzzy membership functions related to navigational factors; b) formalization of the structure of fuzzy functions and establishment of a rule base for identifying risks in complex navigation scenarios; and c) simulation-based fuzzy modeling that investigates the influence of qualification parameters on the overall risk index of ship motion management. The research outcomes involve the development of an intelligent system predicting navigational risks in intricate maritime conditions. Through simulation modeling, it has been identified that ship operators' qualification parameters significantly impact the risk associated with vessel management. For instance, an increase in parameters across four indicators can elevate the overall risk by 15.8%, shifting the situation into a hazardous or critical category. The practical significance is manifested by the efficiency of automated ECDIS data processing, which reduced subjective errors and refined navigational risk prediction. The revealed influence of ship operators' qualification parameters on risk levels underscores the importance of individualized forecasts tailored to each operator. The practical value also lies in the potential to enhance maritime safety by precise risk prediction and management, considering the human factor of each operator. Future research will focus on integrating this method into other ship motion management systems, creating even more effective decision-support tools for operators under conditions of inherent uncertainty. Мета дослідження –підвищення безпеки мореплавства шляхом застосування методу ідентифікації та прогнозування кваліфікаційних параметрів операторів-судноводіїв на основі нечіткої логіки. Основна проблема дослідження полягає у необхідності контролю над внутрішніми факторами невизначеності дій оператора-судноводія та створення системи, яка ідентифікує його кваліфікаційні параметри для забезпечення безпеки прийняття рішень у складних навігаційних умовах. Методика дослідження включає в себе: а) алгоритм автоматичної обробки даних ECDIS для зменшення суб'єктивності у визначенні нечітких функцій приналежності відносно навігаційних факторів; б) формалізацію структури нечітких функцій та побудову бази правил для ідентифікації ризиків при керуванні судном у складних умовах плавання; і в) імітаційне нечітке моделювання, яке досліджує вплив кваліфікаційних параметрів на загальний показник ризику керування рухом судна. Результати дослідження полягають у створенні інтелектуальної системи, що прогнозує навігаційні ризики у складних умовах плавання. За допомогою імітаційного моделювання виявлено, що кваліфікаційні параметри операторів-судноводіїв істотно впливають на ризик при управлінні судном. Наприклад, підвищення параметрів за чотирма показниками може значно збільшити загальний ризик, на 15,8%, переводячи ситуацію в небезпечну або критичну категорію. Практична значущість представлена результативністю автоматизованої обробки даних ECDIS, яка зменшила суб'єктивні помилки та удосконалила прогнозування навігаційних ризиків. Виявлений вплив кваліфікаційних параметрів операторів-судноводіїв на рівень ризику підкреслює важливість індивідуалізації прогнозу, що адаптовано до конкретного оператора. Практична цінність також полягає в потенціалі поліпшення безпеки мореплавства завдяки точному прогнозуванню та управлінню ризиками, враховуючи людський фактор кожного оператора. Майбутні дослідження будуть направлені на інтеграцію методу в інші системи управління рухом судна, створюючи ще більш ефективні інструменти підтримки прийняття рішень оператора в умовах внутрішньої невизначеності.