Thứ Năm, 26 tháng 11, 2015

Phân tích và dự đoán lưu lượng vận tải hàng hóa bằng đường biển

Chín mươi phần trăm lưu lượng hậu cần của thế giới di chuyển qua vận tải biển, và đến ngày hôm nay, cộng đồng toàn bộ hậu cần của các chủ hàng, giao nhận, vận chuyển, và theo dõi các nhà cung cấp công nghệ đã phải chịu đựng sự đấu tranh để thống nhất dự đoán sự xuất hiện chính xác các tàu viễn dương của thế giới với sự chắc chắn đáng tin cậy . Nhiều trong chuỗi cung ứng công nghiệp cho rằng động dự đoán sự xuất hiện chính xác các tàu viễn dương của thế giới là quá phức tạp, đòi hỏi dữ liệu không tồn tại, và chỉ đơn giản là khó có được. Thật không may, "đủ tốt" cấp độ của sự chắc chắn đã được sử dụng trong các kết quả trong quá khứ trong chi tiêu không cần thiết cho tất cả người tham gia.

Ngoài ra, khả năng dự đoán chính xác sự xuất cho tàu biển trên thế giới bởi làn đường, bởi tàu sân bay, theo tháng, theo ngày, theo giờ hoặc thậm chí bằng phút không tồn tại. Các dữ liệu cần thiết có thể được thu thập agnostically và kết quả trong phân tích dự đoán rằng cung cấp mức độ chắc chắn lấn át 95 phần trăm.
Phân tích và dự đoán lưu lượng vận tải hàng hóa bằng đường biển
Vận tải hàng hóa bằng đường biển


Những yêu cầu của người mua và nhà cung cấp công nghệ trong phổ vận tải biển đang thay đổi nhanh chóng và các tổ chức buộc phải nhìn xa hơn EDI để giảm chi tiêu không cần thiết. Hệ thống sự kiện truyền thống được cung cấp bởi các công ty phần mềm marquee đã tìm thấy mình không thể đáp ứng nhu cầu cập nhật theo thời gian thực và độ chính xác cao phân tích dự đoán rằng tác động đến thương mại toàn cầu.

Công cụ EDI truyền thống là chỉ tốt như các dữ liệu nhận được từ các đối tác. Điều đó có nghĩa là những công cụ được điều khiển bởi các quá trình tự báo cáo nhằm quản lý tốt nhất chỉ số hiệu suất (KPIs), không chất lượng dữ liệu hoặc tính chính xác các biện pháp. Ngoài ra, hệ thống được xây dựng trên nền tảng của EDI có thể được mô tả như là báo cáo "tin tức ngày hôm qua" và không được thiết kế để cung cấp tốc độ cao và độ chính xác cao các phân tích cần thiết để giải quyết các vấn đề phát triển thiết cho sự chắc chắn trong chuỗi cung ứng.

GIẢI QUYẾT CHO THÊM VẬN VÀ CHUỖI CUNG ỨNG CHẮC CHẮN

Để chống lại sự không chắc chắn của các dữ liệu mạng EDI dựa trên hiệu suất và các vấn đề vận chuyển, một số tổ chức đã đăng ký dịch vụ mà sử dụng các hệ thống nhận dạng tự động (AIS). Hệ thống này được phát triển và hiện được yêu cầu của Tổ chức Hàng hải quốc tế cho tất cả các tàu thương mại trên 300 tấn để truyền tải dữ liệu vị trí. Các vấn đề công ty đăng ký đã được tìm thấy với AIS là kết quả đầu ra siêu dữ liệu của nó và chấm trực quan trên bản đồ viện trợ rất ít trong việc tìm hiểu các thành phần quan trọng đến tàu / hàng hóa.

YÊU CẦU CHO ANALYTICS TÀU LIÊN QUAN ĐẾN TỐT HƠN

Các tổ chức hiểu được giá trị hoạt động liên quan đến dự báo thời gian đến tàu chính xác cao đã được xác định để cung cấp cái nhìn sâu sắc rằng điều này đòi hỏi một cách tiếp cận khác nhau. Cách tiếp cận này kết hợp ba yếu tố quan trọng mà nhiên liệu phân tích tốt hơn:
  1. Toàn cầu "Live" và đoán trước liệu. Để dự đoán khách đến của tàu biển trên thế giới, một giải pháp phải có khả năng truyền dữ liệu trực tiếp và dự báo của thế giới. Điều này bao gồm thức ăn chính cảm biến tạo ra, xu hướng thời tiết trực tiếp và dự báo, phương tiện truyền thông xã hội, hoạt động cảng, thương mại tắc nghẽn đường, thời gian dừng tàu, lịch thuyền buồm, cập nhật thảm họa thiên nhiên, nguồn cấp dữ liệu tin tức, và nhiều người khác.
  2. Độ chính xác cao và tốc độ cao Analytics. Mỗi khoảnh khắc của quá trình vận chuyển hàng hóa  được theo dõi, tích lũy terabytes của cấu trúc và phi cấu trúc dữ liệu và sự kiện. Luồng dữ liệu ít hơn một nửa trận chiến khi nói đến cung cấp những dự đoán gián đoạn. Tất cả các dữ liệu này phải được chuẩn hóa, phân tích, và có các toán thích hợp được áp dụng để cung cấp cái nhìn sâu sắc cần thiết cho hệ thống hồ sơ hoặc thực hiện của tổ chức hành động. Thông qua phân tích tận dụng tốc độ cao, thế hệ tiếp theo của phân tích tiên đoán sẽ rút ngắn thời gian quyết định từ ngày / tuần để phút / giây, và không ngừng nâng cao trình độ chắc chắn trong quá trình này.
  3. Khả năng mở rộng dữ liệu khoa học trong thời gian thực. Các thành phần cuối cùng và quan trọng nhất của cách tiếp cận thế hệ tiếp theo để phân tích mạch tiên đoán là khả năng áp dụng các quy trình máy học tập để nâng cao hơn nữa tính chính xác. Mỗi sự kiện theo dõi và thời điểm là phong phú với những so sánh xu hướng sống và lịch sử có sức mạnh để cải thiện hoạt động. Thông qua đám đông, thương mại điện tử, phân tích và tùy chỉnh, hệ thống cấp độ tiếp theo sẽ tận dụng mọi khía cạnh của quá trình vận chuyển hàng hóa để cải thiện hoạt động trên toàn thế giới.
  4. Khi kết hợp, ba thành phần này cung cấp sức mạnh để biến dự đoán thành hành động làm giảm biến đổi trong một quá trình trước đó không kiểm soát được.

0 nhận xét:

Đăng nhận xét