了解您的航線和船舶船期數據
在船期變化如此頻繁的情況下，您的船期數據來源是什麽？質量如何？只要把握到這兩個問題的答案，您就能了解和分析數據源的局限性，並有可能通過新的數據源開啟新機遇。
做好供應鏈規劃並知悉海運貨物位置
《紐約時報》報道了關於全球航運近況，並談及進出口貨物延誤的嚴重程度，想必您能感覺到航運業正經歷嚴峻考驗。即使是小型零售商也在密切關注複雜的全球物流情形，因為他們急於補充售空的貨架、盡快完成拖欠的訂單、掌握他們所進貨物的狀況。
疫情全球蔓延已長達一年，供應鏈仍然未能順利運行。同時，美國對貨艙的需求一直強勁，這更加引起了全球各地的連鎖反應。為了滿足需求，海運公司不得不做出調整，以盡量保證班輪按期航行。
在航運和物流領域，我們需要更高的可視性以提前規劃，規避供應鏈中的風險，隨時應對意外情況。為了確保訂艙順利完成，我們會想更提前了解船期相關信息。為了確認計費周期，我們會想知道船舶確切的到港卸貨時間，以便做好與物流中心、工廠和客戶對接的準備。發貨人一般會通過內部的企業資源計劃（ERP）系統和運輸管理（TMS）系統、承運人在線應用、碼頭門戶網站和卡車司機來了解貨運的最新狀態。
船期和船舶數據需求
所有的海運規劃和可視化應用都離不開數據。根據航線船期數據，您可以提前進行訂艙規劃，而船舶位置（船舶船期）數據，可以幫您在班輪離港後提前進行到港規劃。如果船期數據準確，您可以信賴到手的數據並憑此進行對比，完成訂艙、規劃、跟蹤、績效分析，並及時與客戶溝通最新狀況。如果船期數據質量差，那麽您的規劃可能就是基於過時、不完整的信息而制定的，這將給供應鏈埋下成本高昂的隱患。
然而，承運人船期變動越為頻繁，越會迫使您更高頻地去查找最新船期，這給管理帶來了更大的挑戰。 2020年第四季度，只有不到一半班輪能在預計到港時間（ETA）一天內抵達目的港，這反映了頻繁的船期變動以及嚴重的船舶到港延誤。而船期變動如此之快，其數據的質量也可想而知。
在網上快速搜索任意一家承運人船期，您就會得到很多條預計到離港時間日期、實際到離港時間日期的搜索結果，但數據卻各不相同。可以從以下幾個方面考量造成這些差異的因素：
• 原始數據源是什麽？
• 數據是否準確？
• 數據是否完整？
• 何時最後更新？
• 是否經過驗證？
• 數據是否經過清洗？
只要找到這幾個問題的答案，您就可以知道當前數據源是否存在局限性，並且有可能通過新的數據源開啟新機遇。
了解API和應用程式中的船期數據
在深入了解船期數據或其他任何您準備獲取的數據之前，您首先要確定數據的原始來源。三大原始信息來源有：海運承運人電子數據交換（EDI）或應用程序接口（API）的最新信息、海運承運人的網站以及船舶自動識別系統（AIS）的船舶實時位置信息。
通常，當提到數據質量，最基本地，我們會想到數據的及時性、準確性和完整性。其中，AIS 系統數據幾乎可以做到實時更新，它能提供包含船舶位置、方向和速度的連續數據流。當承運人還沒來得及將實際離港時間（ATD）和實際到港時間（ATA）告訴客戶時，在AIS系統裡就已經可以查到這些數據了。
此外，海運公司的系統中，承運人從船長或船舶操作員處獲取最新信息後，隨即會在系統中進行更改，然後觸發網站的數據更新，並通過 EDI將最新數據告知客戶和合作夥伴。 EDI 中的數據有時並不完整，或者會在某一個關鍵里程碑完成很久之後才更新。當數據更新後、或發現數據存在差異時， 雖然承運人可以輕鬆更改網站上的船期數據，但 EDI 所傳輸的數據可能還是會延遲。
在獲取原始來源的航線船期和船舶船期數據時，可能需要對海量的數據進行管理。如果數據的格式不正確或信息不完整，將無法與內部系統集成，那麼您可能需要管理成千上萬條不斷更新的數據、校驗不同來源的數據，並進行數據清理。
而這中間，船期數據供應商其實可以為您完成大部分繁重的任務，包括識別最新數據、優化數據結構、直接聯繫承運人核實數據差異。
如何篩選海運船期數據供應商？
若數據質量更好，您就能安心地通過船期數據API和自研應用將其發送到內部企業系統和分析面板中，您還可以選擇使用基於該數據研發的應用，比如和易孚大船期分析服務（IQAX Big Schedules Analytics）。
大部分船期數據供應商所提供的數據元素基本雷同，所以您最好核實他們的數據來源以及數據優化方式。從中選擇數據質量最高的供應商，幫助您更好地進行規劃並節省成本。
請從以下幾方面對數據供應商進行考量：
• 及时性 - 您可以考察更新原始數據的頻率、信息從數據源傳遞到您手中所耗時長，以及他們是否從第三方獲取數據，導致您無法及時獲得最新信息。
• 準確性 - 核驗供應商是否會對比多個數據源，以識別來自承運人的最新航線船期和船舶船期數據，以及他們的數據與承運人網站公佈的信息是否存在差異。
• 完整性 - 確認供應商船期數據傳輸過程是否存在中斷，其數據是否涵蓋所有的主要承運人和港口、他們是否對船舶船期數據進行整理和優化，以完整地體現跳港、實際離港時間和實際到港時間的相關信息。
• 前瞻性 - 驗證供應商是否會採用機器學習和人工智能算法來檢驗其與歷史船期數據的偏差，以預測異常情況，並聯繫承運人核實和更新數據。
要做明智的選擇，請考慮您在規劃、分析或客戶服務中會如何應用航線船期和船舶船期數據。即使船期一直在變動，視具體應用方式而定，哪怕在網上現找的實時位置信息，只要是最新的數據，都將對您的決策有幫助。
雖然船舶滿載、港口擁堵、為趕進度的調整所引起的船期變動難以預測，但您可以決定從哪裡獲取最新的數據，數據帶來的清晰視野將為您提供支持，方便您採取風險規避策略、與承運人和物流商合作，從而掌握動態以隨機應變。
通過智能 API 和應用提升船期數據
如果您希望提升船期數據，無論是通過API發送到內部系統還是通過獨立的應用，又或者是通過統一在線平台查找最新的船期數據，您都可以體驗一下和易孚的大船期。
和易孚大船期從 2015 年就開始提供船期數據。研發伊始，和易孚大船期就采取了多項策略，提供高質量的數據。和易孚大船期從承運人和AIS系統中獲取船期數據，根據多年的數據和經驗積累建立算法以檢測數據異常。基於這些數據和經驗，通過特定算法來檢測數據異常，並運用數字孿生(Digital Twins)技術，借由AIS系統和承運人聯盟提供的、但可能不在承運人公示信息中的數據來增強我們的船舶船期數據。
和易孚大船期會為您減輕許多繁重的工作，讓您放心輕鬆地獲取所需數據，憑此制定並實施海運計劃，還能把這些數據整合到您的創新應用中。
您可以參閱和易孚的貨運計劃解決方案，了解更多有關船期數據和應用的信息。
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