Cómo se entrena, datos mínimos y mejoras operativas.
Los puertos y navieras dependen de estimaciones de hora de arribo (ETA) para coordinar ventanas de atraque, remolcadores, prácticos y turnos de patio. La irrupción de modelos de IA entrenados con AIS, meteorología, marea, congestión y rendimiento histórico está permitiendo pronósticos más precisos y tempranos, lo que reduce esperas, emisiones y costos. Esta nota explica qué mide un sistema de ETA predictivo, cómo se integra a TOS/VTS, qué resultados se han observado en puertos líderes y cómo implementar una hoja de ruta realista para la región.
Qué resuelve el ETA predictivo y por qué impacta en toda la cadena
Un ETA predictivo estima la hora de recalada con base en datos dinámicos y patrones aprendidos. La diferencia con un ETA “manual” o estático es su capacidad de actualización continua y la lectura de contexto (clima, tráfico en canales de acceso, disponibilidad de muelle y recursos). Al mejorar la precisión, se reduce la incertidumbre de:
- Asignación de ventanas de atraque: menos solapamientos y reprogramaciones de última hora.
- Uso de remolcadores y práctico: turnos más cortos y menor tiempo muerto.
- Plan de patio y gates: prealocación de sitios, equipos y turnos de estiba/aforo.
- Cadena terrestre: sincronización con camiones, depósitos y yard externo.
- Emisiones: menor espera a la gira/fondeo y más just-in-time arrival.
La ganancia económica proviene de tres palancas: (i) menos minutos en espera (barco y recursos), (ii) menor consumo por velocidad optimizada antes del arribo y (iii) mejor utilización de infraestructura (muelles, grúas, vías de acceso). Además, permite introducir SLA y KPIs más exigentes en contratos puerto–naviera–terminal.
De dónde vienen los datos y cómo “aprende” el modelo
Un sistema robusto combina AIS satelital/terrestre (posición, rumbo, velocidad), meteorología (viento, oleaje, visibilidad), marea, estado de canales/espera, historial del buque y de la ruta, y agenda portuaria. Con estas capas, la IA (árboles de decisión, gradiente, redes profundas o modelos híbridos) “aprende” patrones de demora por tipo de nave, terminal y ventana horaria, corrigiendo el sesgo de ETAs autogenerados por los propios buques.
En la práctica, el sistema calcula un ETA base a varias horas o días vista y lo reentrena con nuevas señales: cambio de velocidad (speed over ground), maniobras de aproximación, prioridad en canal o instrucciones VTS. Esa capacidad de refresco convierte al ETA en un reloj operativo para gates, patio, asignación de grúas y dotaciones.
Vista operativa: coordinación bahía–muelle para un arribo preciso
Resultados observados: evidencia internacional y métricas
Experiencias documentadas en hubs internacionales muestran disminuciones relevantes del tiempo de espera y avances en la precisión del ETA. A nivel de operaciones, las mejoras se traducen en menos demoras en fondeo/zarpe y, en paralelo, en indicadores de precisión (error medio absoluto, MAE) cada vez menores en pronósticos de arribo.
| Caso / Estudio | Indicador observado | Resultado reportado | Fuente |
|---|---|---|---|
| Optimización de escala con plataforma colaborativa | Reducción de tiempo de espera | Ahorro de espera en torno a 20% en piloto multiactor | Autoridad Portuaria de Rotterdam / PortXchange |
| Guía JIT Arrival (colaboración industria) | Menor espera en fondeo + eficiencia energética | Implementación JIT: recortes de espera y consumo en navegación previa al arribo | Iniciativa sectorial y organismos internacionales |
| Modelos ML para ETA (rutas marítimas) | Precisión del ETA (MAE) | MAE cercano a 100 min con técnicas de ensemble | Revista científica (2024) |
| ETA con aprendizaje multimodelo (vías interiores) | Precisión del ETA (MAE) | MAE en torno a 39 min con enfoque multimodelo | Publicación académica (2025) |
Gráfico | Precisión comparada de modelos ETA (MAE, minutos)
Integración con sistemas portuarios: arquitectura y flujos
La adopción exitosa requiere integraciones API con TOS/VBS, VTS/port community system y fuentes de datos externas. Las buenas prácticas incluyen: data lake con esquema común (buque, viaje, terminal, evento), normalización AIS, control de calidad (detección de anomalías y spoofing), y observabilidad del modelo (métricas de error por puerto, ruta y tipo de nave). Es clave definir roles y permisos para naviera, terminal, prácticos y autoridades marítimas.
KPIs para gestionar ventanas de atraque y contratos
- MAE/Mediana del error de ETA por horizonte temporal (24h, 12h, 6h, 2h).
- Minutos de espera en fondeo por recalada y por línea naviera.
- Cumplimiento de ventana (llegada dentro del umbral definido).
- Minutos de replanificación (cambios de muelle/turno a t-2h y t-1h).
- Utilización de recursos (remolcadores, prácticos, equipos en muelle).
- Eventos de congestión (colas en canal, meteorología, mantenimiento) y su incidencia.
Riesgos, sesgos y cómo mitigarlos
Todo modelo hereda limitaciones de sus datos. Para minimizar riesgos: (i) aplicar validación cruzada por temporada y tipo de operación, (ii) reentrenar con nuevas señales y cambios de infraestructura, (iii) mantener un fallback operativo (reglas determinísticas) y (iv) registrar explicabilidad del modelo (qué variables incidieron) para auditorías y post–mortem. La coordinación con la autoridad marítima y prácticos evita conflictos con normas de seguridad y prioridades de tráfico.
Hoja de ruta de adopción (90–180 días)
- Diagnóstico: brechas de datos (AIS, meteo, marea), calidad y accesos.
- Casos de uso: ETA para planeamiento diario, asignación de recursos y just-in-time.
- Piloto: una o dos rutas/líneas y un terminal; definir baseline de espera y MAE.
- Gobernanza: acuerdos de intercambio y privacidad; bitácora de cambios operativos.
- Escalamiento: más terminales/rutas, dashboard unificado y alertas de desvío.
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- Autoridad Portuaria de Rotterdam / PortXchange: beneficios de optimización de escala y reducción de espera en pilotos colaborativos (~20%).
- Guía Just-in-Time Arrival (colaboración industria y organismos internacionales): fundamentos y beneficios operativos/ambientales de JIT.
- Journal of Marine Science and Engineering (2024): “Enhancing Prediction Accuracy of Vessel Arrival Times Using Machine Learning” (MAE ~100 min).
- Publicación académica (2025): “Multi-model learning for vessel ETA prediction in inland waterways” (MAE ~39 min).
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