转型集装箱航运：智能高效运营的数字化战略

物流行业整体拥抱数字化变革步履蹒跚，集装箱航运尤为抗拒摒弃模拟方法。空箱调运的复杂决策仍在电子表格中靠人工直觉手工处理。

然而现在，随着总船舶运力预计2020年达到历史新高，各港口和航运枢纽的企业开始重新评估长期业务流程。

全球贸易量约90%由海运承担，海运贸易预计2030年翻倍。2020年全球化进程虽受挫，但集装箱航运业推进数字化采纳的需求比以往更迫切。

多数船公司拥有过多储备集装箱，导致显著低效。此外，系统无法清晰洞察成本。许多情况下，物流团队全球管理空箱调运，而独立采购团队控制供应商费用。

这种脱节导致：航线知晓在某地向某供应商支付的总额，却不清成本驱动因素。调运了多少箱？为何调运？另一供应商能否更低成本处理？做物流决策者往往缺乏对其行为成本影响的全面认知。

对延迟如何发生、流程如何改进缺乏洞察，会显著抑制集装箱航运。庆幸的是，推动行业发展的数字化变革创造了真实增长新机遇。

改善全球集装箱航运

好消息是，近年海上集装箱损失大幅下降至历史低位。此类物理事故导致程序迅速纠正。更难解决的是因数据缺失造成的损失。

模拟方案和手工数据录入提供港到港移货手段。但这些处理世界资源的长期方法在2020年迎来急剧转折点。

据波士顿咨询集团，全球每三个集装箱就有一个空箱调运。这一失衡每年成本高达200亿美元，可通过应用更好物流规划策略加以扭转。

空箱管理低效源于调运迟缓、调运成本、仓储成本和所有权成本。无法消除全部200亿美元空箱调运成本，但估计约30%可借助正确技术规避。此类改进能更好指导未来物流决策，尤其在路线有竞争时。

过往数十年，预测完全建立在人工经验上——世界一隅工人基于订单和个人经验预测需求，再汇总成单一主预测。此法虽能逼近实际需求，但受人为误差和偏见影响。

此外，全球集装箱航运业面临工人减少、需求下降、供应路线中断。确保每艘船按时带着适量集装箱离港，今日不只是目标——关乎公司生存。

集装箱航运与其他物流分支一样的关键障碍：如何更准预测未来航运模式。采用需求预测解决方案的公司拥有优势。

人工智能解法

集装箱航运的数字化路径是解决方案导向。我们或许想着“2020年剩余时间”，但船公司知晓明年及以后将遵循类似量级模式。历史数据有价值，老牌物流企业每年赖此成功。但更精准审视区域或全球需求，挑战更大。

这是人工智能分离信号与噪音的用武之地。预测算法和数据模型结合内部公司信息，综合节假日等外部时序因素，决定何时何地调运集装箱。

AI使承运商能提前两三个月评估客户需求。空箱调运、维修成本增加、劳动力预算超支是所有航线的主要营收抑制因素。当集装箱流优化后，资源压力减轻、营收增加，因公司无需再应对过剩空箱产能。

全球海运贸易规模宏大，使大多数航运公司难以手工优化供应链。借助AI，决策者获得集装箱去向及应去向的更宏观图景。

2020年优化解决方案

跨大洋调运集装箱，容不得半点猜测。每次离港不仅要对底线负责，还要对数周甚至数月后到港港口的需求现实负责。

更有甚者，经济收缩意味着全球需要更小船队规模。我们面临供需双双动荡局面。为带来清晰度，公司必须寻求正确的预测分析工具。

AI在动荡水域中为运营者指引方向。当集装箱航运由正确数据驱动，速度、安全、利润皆增，因空箱流优化和合理需求预测。

当今集装箱航运公司需确定性地预测快速变化事件。意味着使用数字化信息源，聚焦数据驱动决策。即使社交距离时期，高管行动和员工投入仍至关重要。今天的进化在于领导者利用正确技术扬帆起航，充满信心。

Jon Fath为Transmetrics首席运营官。