航运业转型 110亿吨货物 每年都有大量货运需求。随着全球贸易和“即时”交付的增长，托运人面临的快速、可靠且经济高效地交付货物的压力急剧上升，许多人发现很难跟上。从错综复杂的整箱运输 (FCL) 网络到较小的拼箱运输 (LCL)，每种运输方式都面临着独特的挑战。
传统上，航运物流严重依赖纸质记录、电话追踪集装箱以及大量手工工作。现在，随着实时跟踪传感器和智能算法（由人工智能和机器学习支持）的出现，情况正在发生变化，这些算法可以动态优化物流。这些技术为复杂的航运世界带来了一些急需的可视性和效率。
因此，托运人在漫长而复杂的运输途中丢失集装箱并费力寻找集装箱的日子很快就成为过去。现代物流由实时跟踪传感器、预测算法和端到端可视性平台控制。让我们来探索一下公司现在如何监控集装箱从工厂到港口的准确位置和状态。
为什么传统航运物流已无法跟上
正如我们刚才提到的，传统货运涉及大量手动文书工作、电话、传真和追踪货物——我们称之为“模拟物流”。一旦集装箱离开托运人的码头，他们通常无法实时了解其在运输过程中的状态和位置。
港口、船舶、火车和卡车之间的交接很容易出现延误和沟通不畅。集装箱可能停留在港口等待装船或卸船。海关检查和文书工作也可能导致长时间延误。
因此，大多数追踪都是追溯性的。如果客户询问他们的订单在哪里，托运人必须打很多电话才能找到答案。承运人各自为政，彼此之间几乎没有数据共享。
这种不确定性使得预测延误或制定应急计划变得非常困难。因此，托运人很难满足客户对订单准确性和准时交付的期望。
传感器提供实时集装箱跟踪
企业现在可以将廉价的无线传感器和 GPS 追踪器直接安装到集装箱和底盘上，以实时追踪位置和状态。这些便捷的设备通过蜂窝或卫星网络将信息传送到云端。
这项技术对于依赖 整箱运输 因为它可以让他们随时准确地看到集装箱的位置和状态。这意味着企业主可以放心，因为他们知道他们珍贵的货物是安全的，并且可以观察到集装箱何时到达装船、抵达港口、清关等关键里程碑。
港口和铁路站场的守门人使用手持设备自动捕获和传输更精细的事件，如集装箱提取、卸载、安装到底盘以及进/出门时间。
这些跟踪事件在运输管理系统中汇总和分析。因此，现在所有相关人员都可以访问可操作的数据，了解每个集装箱的情况，甚至是街道逐向指示（这些知识可用于加强和优化物流，并最终将利益传递给最终消费者）。
人工智能和机器学习优化物流
随着集装箱运输数据呈指数级增长，人工智能算法可以检测模式并预测潜在结果。机器学习模型经过训练可以预测港口到达时间、排队长度、海关等待时间以及您能想到的几乎所有其他情况。
通过与历史趋势进行对比，可以立即标记异常情况，以便采取主动措施，最大限度地减少延误。例如，如果集装箱在港口停留的时间比平时长，系统会自动通知责任方将其运走。
推荐引擎访问来自 整个供应链网络 提供动态指导，优化路线和仓储。算法生成更智能的装载计划，以最有效的顺序装载船舶和安排集装箱路线。
随着情况的变化，系统会快速重新计算计划并规定下一步最佳行动，以确保交付顺利进行。人类处理异常情况，而人工智能处理日常执行。
协调端到端物流
航运公司正在提供集成控制塔，将实时跟踪数据、天气和交通报告、海关信息和预订状态结合在一起。这些系统提供了从工厂到目的港的完整供应链可视性和事件管理。这在几十年前被认为是不可能实现的。
控制塔使用工作流、警报和仪表板，以便客户可以主动监控订单状态。问题会提前被标记，并向托运人和收货人发送通知。从那里，他们可以合作解决问题，以免对下游产生影响。
该平台使用预测分析，自动就如何在承运商网络中优化订单路由提出建议。它可能会建议将一些集装箱转移到卡车或铁路上，以避免潜在的港口拥堵造成的延误。这种级别的供应链协调可以最大限度地降低成本并提供更好的客户服务——这对所有参与者来说都是双赢的。
下一代物流的优势
传感器、机器学习和协作系统的结合从根本上大大提高了航运的效率、透明度和弹性。主要优势包括：
- 实时集装箱跟踪和状态更新
- 减少港口和铁路站场的等候时间
- 船舶和卡车的准时装载/卸载
- 人工智能优化的船舶装载计划
- 精确到街道层面的预计到达时间 (ETA) 计算
- 解决问题的异常管理工作流程
- 通过网络优化降低成本
最后的话
最新技术为集装箱运输的端到端旅程提供了无与伦比的可视性。供应链合作伙伴现在无需管理物流混乱，而是以数据驱动的信心和敏捷性进行协作。跨大洲运输货物的速度越来越快、成本越来越低、越来越可靠。
尽管航运业仍然面临贸易战、劳动力短缺和经济动荡带来的阻力，但技术正在提供必要的工具和见解，以规划更稳定的增长和盈利道路。
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