aalto1 untyped-item.component.html
Strategies for implementing emerging technologies in the maritime industry
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Master's thesis
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
111
Series
Abstract
This thesis examines how artificial intelligence and quantum computing could be implemented in the maritime industry. By combining technical perspectives with a business strategy approach, this thesis contributes to bridging the gap between technology and business strategy research. The research studies a broader scope through the lens of the target maritime software company.
In a field where narrower studies are mainstream, the approach of a wider scope helps to connect and synthesise previous research. The study contributes to developing a better understanding of business use-cases for artificial intelligence and quantum computing in a field, that is traditionally considered conservative. The motivation for this thesis within the maritime industry is the urgent need to decarbonise global shipping through digitalisation and increased efficiency.
Using a “de- and re-linking approach”, this study combines insights from existing literature with qualitative data from internal and external interviews. The total sample is nine participants, of whom six were internal and three external. The findings include lists of application ideas for both of the studied technologies. Based on the application ideas and the external interviews, managerial implications were formulated and summarised in a roadmap.
The target company should focus on artificial intelligence as the main emerging technology and choose a “monitor and explore” strategy regarding quantum computing. Examples of artificial intelligence application ideas include AI agents, controlling wind propulsion, and finding insights from AIS-data. For quantum computing a few application ideas are CFD-simulation and route optimisation.
Tämä diplomityö tutkii, miten tekoälyä ja kvanttilaskentaa voidaan hyödyntää merenkulkualalla. Lähestymällä liiketoimintastrategiaa teknisestä näkökulmasta työ pyrkii kaventamaan kuilua teknologia- ja strategiatutkimuksen välillä. Tutkimus tarkastelee koko alaa kohdeyrityksen linssien läpi.
Merenkulun kannalta tutkimuksen motivaationa on vähentää laivaliikenteen päästöjä digitalisaation ja prosessien tehostamisen kautta. Tutkimus lisää ymmärrystä tekoälyn ja kvanttilaskennan hyödyntämisestä alalla, jota perinteisesti pidetään konservatiivisena.
Tutkimuksessa hyödynnetään ”de- and re-linking” -menetelmää, yhdistäen olemassa olevaa kirjallisuutta kvantitatiivisiin haastatteluihin. Tutkimuksen otos oli yhteensä yhdeksän haastateltavaa, joista kuusi olivat kohdeyrityksen sisäisiä ja kolme ulkoisia asiantuntijoita. Tulokset koostuvat sovellusidealistoista sekä strategisista suosituksista kummallekin teknologialle.
Tulokset korostavat tekoälyn merkitystä ensisijaisena nousevana teknologiana, johon yrityksen tulisi panostaa lähivuosina. Kvanttilaskennan suhteen yritykselle suositellaan ”seuraa ja tutki” -strategiaa. Esimerkkejä tekoälysovelluksista ovat tekoälyagentit, tuulipropulsion hallinta ja oivalluksien löytäminen AIS-datasta. Kvanttilaskennan sovellusideoihin kuuluvat muun muassa CFD-simulaatio ja reittioptimointi.
Diplomarbetet undersöker hur artificiell intelligens och kvantberäkning kan användas inom sjöfartssektorn. Genom att studera affärsstragegi ur en teknisk synvinkel bidrar arbetet till att hitta kopplingar mellan strategi- och teknologiforskning. Studien granskar hela branschen genom företagets perspektiv.
Motivet för forskningen är att minska utsläppen från fartygstrafiken genom att göra processerna digitala or mer effektiva. Forskningen fördjupar förståelsen för hur artificiell intelligens och kvantberäkning kan tillämpas inom en bransch som traditionellt betraktas som konservativ.
Genom att använda "de- and re-linking" -metoden kombinerar studien insikter från befintlig litteratur med kvalitativ data från interna och externa intervjuer. Totalt deltog nio personer, varav sex var interna från målbolaget och tre externa experter. Resultaten består av listor med applikationsidéer för båda teknologierna. Baserat på applikationsidéerna och de externa intervjuerna formulerades rekommendationer för ledningen som sammanfattades i en färdplan.
Företaget bör fokusera på artificiell intelligens som den främsta framväxande teknologin. Gällande kvantberäkning rekommenderas strategin, som kallas ”följ med och utforska”. Exempel på applikationsidéer för artificiell intelligens är AI-agenter, kontroll av vind-assisterad framdrivning och att hitta insikter från AIS-data. För kvantdatorer är några applikationsidéer CFD-simulering och ruttoptimering.