Herramienta de IA lanzada para detectar mercancías erróneas y peligrosas en contenedores
La última herramienta en la lucha contra los productos peligrosos desordenados y no declarados en contenedores está siendo lanzada por World Shipping Council en su programa de seguridad de carga. La iniciativa dirigida por la industria es utilizar una nueva herramienta de detección con AI en un intento de identificar los peligros que son una causa principal de incendios y aumentar la protección para la tripulación, los vasos y el medio ambiente. En el lanzamiento, los operadores que representan más del 70 por ciento de la capacidad global de TEU se han unido al programa.
Los mercancías peligrosas desordenadas son una causa principal de incendios de barcos, reportados como responsables de más de una cuarta parte de todos los incidentes relacionados con la carga, según datos de la revisión de seguridad y envío de Allianz 2025. La aseguradora advirtió en su análisis que los incendios del barco están en su nivel más alto en más de una década, incluidos varios incidentes de alto perfil en las últimas semanas.
Marie Maersk llegó a Malasia ayer, el 14 de septiembre, un mes después de que la tripulación vio humo proveniente de un contenedor mientras estaban en la costa de África. Si bien pudieron contener el incendio, Maersk ha declarado un promedio general para compartir el costo del extraordinario esfuerzo de lucha contra incendios. La semana pasada, Hulk of Wan Hai 503 también finalmente llegó a un puerto de refugio después de un devastador incendio y explosiones de contenedores, lo que contribuyó a la pérdida de cuatro miembros de la tripulación y un recipiente que se agotó en gran medida.
«Hemos visto demasiados incidentes trágicos en los que la carga errónea ha llevado a incendios catastróficos, incluida la pérdida de vidas», dijo Joe Kramek, presidente y CEO del World Shipping Council. «El Programa de Seguridad de Cargo WSC fortalece la red de seguridad de la industria al combinar tecnología de detección compartida, estándares de inspección comunes y comentarios del mundo real para reducir el riesgo».
En el corazón del programa hay una herramienta de detección de carga digital impulsada por la tecnología de la Oficina Nacional de Cargo (NCB). El programa combina la detección de carga con IA y los estándares de inspección comunes para identificar envíos de alto riesgo desordenados y no declarados antes de que se carguen. Además, incorpora el aprendizaje automático para ayudar a la herramienta a ser más inteligente y adaptarse a los riesgos nuevos y emergentes.
El sistema escaneará millones de reservas en tiempo real utilizando búsquedas de palabras clave, reconocimiento de patrones comerciales y algoritmos impulsados por la IA para identificar riesgos potenciales. Las alertas son revisadas por portadores y, cuando es necesario, verificadas a través de inspecciones físicas específicas.
El World Shipping Council dice que no reemplaza la obligación fundamental que los cargadores deben declarar con precisión los productos peligrosos. Sin embargo, el programa también establecerá estándares de inspección comunes para verificar los envíos y un ciclo de retroalimentación de incidentes para garantizar que las lecciones de los casos del mundo real fortalezcan la prevención.
El World Shipping Council advirtió recientemente que un análisis de los datos de inspección del estado de Port mostró que más de uno de cada diez (11.39 por ciento) tenía un problema en 2024 de más de 77,600 contenedores inspeccionados. El informe destacó que las deficiencias aumentaron ligeramente a partir de 2023 y en un nuevo alto reciente, con problemas que incluyen productos peligrosos desordenados y no declarados, documentación incorrecta y un embalaje inadecuado.
Al mejorar la detección de carga, el World Shipping Council cree que ayudará a prevenir incidentes, proteger la tripulación, los buques, otras carga y el medio ambiente. Un esfuerzo similar lanzado en los últimos años para ayudar a educar a los equipos sobre colapsos de contenedores y los peligros de la rodadura paramétrica contribuyeron a la disminución en la cantidad de cajas que se pierden por la borda.