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为产业链决策支持缓解海运业“痛点”

时间:2016-12-02 来源:中国航务 浏览次数:

  在今年的泛太平洋海运亚洲大会(TPM亚洲大会)上,海运大数据服务提供商亿海蓝副总裁张文轩做了题为《高质量的数据如何帮助直客改善供应链管理》的演讲。他认为,目前物流行业信息沟通仍处于传统模式,操作人员需要多环节、跨船公司、多渠道地沟通和查询才能得到目标信息,效率仍处在较低水平,亟需改变。作为传统业态,海运业数据具有生成量大、涉及环节众多等特点,数据经过采集、沉淀、分析,最终生成相应的解决方案并非易事。

  

为产业链决策支持缓解海运业“痛点”

 

  在供应链管理中,大数据能够解决哪些痛点?具体到海运大数据企业,又能为行业提供哪些解决方案?TPM亚洲大会归来后,张文轩接受了《中国航务周刊》记者专访,对业界关注的话题一一解读。

  《中国航务周刊》:亿海蓝的定位是海运大数据服务提供商,服务于航运产业链,而产业链离不开各方的数据支撑,您认为,当前航运业产生的数据有哪些特点?

  张文轩:作为国际贸易很重要的一个环节,海运业整体行业基础非常传统,当中涉及到的大部分环节都需要人工来进行。有数据显示,目前全球每年的海运运量约为4亿TEU,当中涉及2000多个港口及海关,有些跨国船公司单月运量就要高达百万标箱。因此,在货物运输前的计划阶段,从船公司的选择、航线的选择、船的选择以及船公司准班率、服务状态如何等都需要大量的信息了解和处理。

  另外,每个集装箱在单程航程中要产生20多个数据节点,全球每年仅集装箱数据将达到80亿,这些数据直客要处理一次,整个物流行业所涉及的环节都要进行处理,航运企业再处理一次,当中将产生诸如人力成本等大量支出。此外,除了这些必要成本之外,错误的信息和信息延迟也将产生额外成本,而这些成本是由整个行业来埋单。

  此前,INTTRA做过一个名为Ocean IQ的项目,该项目得出一个结论,全球海运业可视化数据准确率不到80%。以集装箱跟踪的数据为例,该项数据由船公司依靠跟港口的数据链接获得从始发港到目的港之间的状况。因此,船公司本身并不产生数据,也是依赖第三方数据来追踪集装箱。第三方如港口、码头、船员提供了这些数据节点,但并不对数据的准确性负责。

  这也是亿海蓝立足供应链事业的原因,就是要用更先进的技术来帮助海运公司,促进优化、提升整个行业。

  《中国航务周刊》:您刚刚提到的特点我想应该也是海运大数据在应用前的难点,这是否会影响大数据在航运业的应用前景?目前航运大数据应用现状如何?

  张文轩:尽管具有数据量大、环节众多、准确率有待提升等问题,但大数据在海运业的应用前景依然非常广阔,尤其在为货主企业提供决策依据方面有独特的优势。以某全球领先的家居行业企业为例,该企业2016财年销售总额超过100亿元,但其1/3的销售费用用于抵抗销售波动和维持安全库存。事实上,如果通过对以往的供销数据进行分析,了解不同时间段的供销数量及趋势,就可以依照该趋势形成完整、准确的供应链计划,减少不必要的产品库存。

  从实际应用的情况来看,很多船公司在大数据方面有很多的想法和做法,包括集装箱的流量,同一时间段港口的泊位供给,以及在数量方面货物跟舱位之间的匹配等。但是受制于不同船公司之间缺乏有效的沟通机制,造成大家对于整个市场上的船舶供需并不明确,也不透明,因此,大数据对于船公司来说有助于他们进行恰当的运力安排。

  另外,当前航运大数据尚未被更多应用的原因,在于大数据的开发和利用依然有一定的技术壁垒,尤其在行业专业性和技术专业性上有比较高的要求。比如,对大宗商品中石油流量分析的相关产品,除了基础数据的获取难度外,还需要航运、贸易、研发等方面人员的配合。数据的分析与模型的建立,需要有行业研究方面的专业人员,有较高的行业门槛。

  《中国航务周刊》:您此前提出,计划、订舱和跟踪三大环节是供应链管理中的“痛点”,那么亿海蓝如何解决这三个“痛点”?

  张文轩:整体来说,亿海蓝针对供应链管理开发的大数据产品主要有两个:供应链可视化和准班率报告。

  在供应链可视化方面,亿海蓝通过运用大数据计算模型对原始的海量数据进行处理和校准,辅以先进的卫星和AIS数据对全球船位实时跟踪,通过数据的整理和标准化处理,立体地呈现供应链各节点信息,定位货物信息。

  准班率报告是以平台数据为基础,通过对多方数据的整理和标准化处理,提供船公司准班率报告。准班率报告使客户可以在承运商和航线上获得更多参考和比较,利于成本控制和管理。对于船公司而言,准班率报告可以使其更清楚地了解与其他船公司相比有何优势和不足,从而更好地改善自身业务。

  基于上述两类产品,我们针对供应链管理中的“痛点”提出了不同的解决方案。

  计划环节的“痛点”来源于恶劣天气和人为因素等导致船公司公布的船期会发生频繁变动。亿海蓝积累了近十年的船舶轨迹数据和最新船期数据,用船期中给出的预计到达时间(ETA)和预计离港时间(ETD)与船位跟踪数据中的实际到达时间(ATA)和实际离港时间(ATD)进行比较,得出准点率、港口作业和等待时间等指标,并且可以从多维度展示这部分指标,给客户提供可靠的船公司准点率报告,提供订舱前的决策依据。

  订舱环节的“痛点”来源于货主与货代企业之间信息不对称、不透明。亿海蓝将各大船公司纳入平台,提供包括营销推广、订舱操作、金融保险等全方位的O2O服务体系,掌握各环节实时费用。

  跟踪环节的“痛点”基于海运供应链产业链条长、环节多,从而对于货物当前状况不明晰。亿海蓝对接和整合来自货主、车队、货代、港区、海关和船公司等多种数据源,运用大数据计算模型对原始的海量数据进行处理和校准。海上用卫星定位系统,港口则以AIS定位。目前,亿海蓝在全球拥有2000多个卫星基站,装货和卸货两个节点以电子围栏的技术清晰划分出港区、锚区和泊位这三个节点,及时跟踪货物信息。

  《中国航务周刊》:大数据应用的基础应该是数据跨环节、跨渠道共享,在数据共享、打造开放平台方面,亿海蓝做了哪些突破?

  张文轩:亿海蓝目前主要针对两个方面进行数据的共享。一个就是面向公众的数据,比如亿海蓝旗下船舶动态查询平台船讯网提供的船位信息。船讯网成立之初采取的是会员制,2011年免费开放了所有的基础船位信息。尽管因此每年的营收减少2000万元,但是却换来了230多万的用户资源。另外我们专门针对集装箱跟踪的“i跟踪”产品也是免费的。后来事实证明我们获得了回报,我们目前的业务跟庞大的用户群是息息相关的。

  另外,亿海蓝在内部数据共享上也已经形成了相应的机制。比如,利用航运大数据产品进行金融授信,利用订舱和交易平台形成的数据积累来完善风控模型,这些方面的工作突破了传统授信、风控模型的局限,使得能更多识别、预警相关业务中的风险。

  总的来说,亿海蓝致力于构建互联网下的航运生态圈,平台数据的开放和共享将是生态圈构建的基础。

  《中国航务周刊》:未来在完善产业链环节方面,亿海蓝还有哪些战略规划?

  张文轩:亿海蓝是产业互联网建设的先行者,“互联网+航运”也必然成为未来行业发展的趋势。我个人认为,生态圈不是创建出来的,而是在不断的使用和实践过程中“长”出来的。就像我们推出的一些产品,比如船讯网、拖车宝等,不管是民用船舶还是商船都在使用。为什么?因为这些产品能够提供更加高效、便利的服务。在不断的使用过程中,才会有更多的创新点出来,才能够一点点完善产业生态圈。

  当然,亿海蓝也在进行各种各样的尝试,范围涵盖整个产业链的上下游。未来,我们的产品不仅限于大数据,还将陆续加入协同软件产品、金融集采产品等。在这个过程中,我们依然会保持开放的姿态,做行业的基础平台,从而推动海运互联网的建设,帮助整个行业降低成本,提高效率。


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