Projektet SCRUB (Scheduling Cleaning and Routing Under Uncertainty in Bulk Shipping) er et samarbejde mellem DTU og Baltic hipping Company, der skal udvikle avancerede beslutningsværktøjer til at håndtere en af de mest undervurderede kilder til forsinkelser og unødvendige emissioner i tørlastskibsfart: usikkerheden forbundet med rengøring og inspektion af lastrum.
Projektet bærer navnet SCRUB som står for Scheduling Cleaning and Routing Under Uncertainty in Bulk Shipping, og er forankret ved DTU Management. Projektet skal udvikle matematiske optimeringsmodeller, der eksplicit tager højde for den operationelle sikkerhed, som præger planlægningen af bulkskibes ruter og lastplaner.
Tørlastskibe transporterer råvarer som jernmalm, kul, korn og gødning og udgør alene 44 procent af den samlede globale søtransport. Til forskel fra containerskibe sejler tørlastskibe uden faste ruter og skal løbende tilpasse sig markedets efterspørgsel. Det stiller store krav til den operationelle planlægning – og her er rengøringen af lasttankene en
kritisk, men ofte undervurderet faktor. Før et skib kan modtage en ny last skal skibets lastrum opfylde strenge rengøringsstandarder, der afhænger af, hvad skibet tidligere har transporteret. Rengøringsprocessen er imidlertid præget af betydelig usikkerhed: varigheden varierer afhængigt af vejr, besætning og udstyr, og risikoen for at dumpe en inspektion er i visse havne så høj som 69 procent. En mislykket inspektion kan medføre gentagne rengøringscyklusser, ugers forsinkelse og tab på op mod 2,5 millioner kroner i ét enkelt tilfælde. Alligevel er denne usikkerhed hidtil stort set ignoreret i den videnskabelige litteratur.
SCRUB vil som det første projekt systematisk kortlægge og modellere disse usikkerheder ved hjælp af reelle operationelle data fra Baltic Shipping Company. På den baggrund udvikles optimeringsalgoritmer, der kan generere ruteplanér, som er robuste over for
rengøringsforsinkelser, inspektionsfejl og vejrrelaterede forstyrrelser.
Projektet vil desuden udvikle et strategisk beslutningsstøtteværktøj, der kan give ledelsesmæssig indsigt i de langsigtede konsekvenser af operationel usikkerhed – herunder budgettering af rengøringsomkostninger og planlægning af flådeudnyttelse.
Metoderne er udviklet i en tørlastkontekst, men er overførbare til tankskibssegmentet, hvor lignende planlægningsudfordringer gør sig gældende.