海上輸送の視認性の向上は、コンテナ追跡を超えています

パンデミックが始まって以来、サプライチェーンは大規模に混乱しています。 これらの混乱は価格を押し上げ、商品の不足につながりました。 港での混雑は確かにこれらの混乱に影響を及ぼしました。 世界の艦隊は約6,000隻の船で構成されています。 これらの船は昨年、約150億100万TEUのコンテナを運びました。 昨年70月、XNUMX隻のコンテナ船を含むXNUMX隻以上の船が 錨で待っていた またはドリフトゾーンでロサンゼルスとロングビーチのツインポートで荷降ろしします。

北米では状況が緩和されましたが、中国では港の混雑がさらに悪化しています。 中国は世界貿易の約12％を占めています。 重要な港湾都市における中国の厳格なCOVID封鎖は、世界のサプライチェーンに影響を与えています。 XNUMX月末に、 500隻以上の船 中国の埠頭で停泊スペースを待っていた。

荷送人（海上、鉄道、トラックの運送業者に商品の輸送にお金を払っている会社）は、港の混雑に悩まされている貨物をスピードアップするためにほとんど何もできません。 しかし、荷送人が海を渡ってから施設のXNUMXつに移動するのにかかる時間をより適切に把握できれば、遅延の影響を軽減するために取り組むことができます。 より良い推定到着時間（ETA）を推進するには、より良い可視性が必要です。

ハパックロイドは、最大の海上輸送業者の250つです。 彼らは1.8隻以上のコンテナ船の艦隊とXNUMX万TEUの輸送能力を持っています。 彼ら 最近発表された コンテナフリート全体にリアルタイム追跡デバイスを装備します。 デバイスは、各コンテナからリアルタイムでデータを送信することにより、視認性を向上させます。 NexxiotとORBCOMMの追跡装置が設置されており、GPSに基づいて位置データを提供し、温度を測定し、コンテナへの突然の衝撃を監視します。 将来的には、Bluetoothを介してセンサーを追加する可能性があります。

これは、可視性の荷送人が切実に必要としているのでしょうか。 で国際ソリューション担当上級副社長のスティーブ・ダウズと話をしました。 フォーカイト。 FourKitesは、トラック、電車、船、その他の輸送資産から位置とステータスのデータを取り込み、会社の商品がどこにあるかを予測できる到着時刻とともに可視化できるサプライチェーン可視化プラットフォームを提供します。 Dowse氏は、1980年代後半に海上輸送のキャリアを開始しました。

ダウズ氏は、船の視界はすでに非常に良好であると説明しました。 船舶には、他の船舶がその位置を認識できるように、船舶の位置を送信する自動識別システム（AIS）があります。 国際海事機関は、衝突を避けるために大型船がその位置を放送することを義務付けています。

しかし、コンテナの可視性を高めることが非常に必要です。 港の混雑は主に陸側の問題です。 たとえば、中国の港での現在の混雑は、中国での州をまたがるトラックの停止と港湾労働者のCOVIDのロックダウンに対するCOVIDの制限に基づいており、労働者は輸送コンテナの荷降ろしと乗船を妨げています。 同様に、北米およびヨーロッパの港での混雑は、海上ターミナル、鉄道ランプ、内陸港、および荷送人の倉庫での陸側の混雑によるものです。 労働力の不足は、エンドツーエンドのサプライチェーン業務に大混乱をもたらしました。 中国の工場から米国の荷送人の倉庫までのエンドツーエンドの旅は、以前は45日かかっていましたが、現在は100日以上かかります」とDowse氏は説明しました。 したがって、鉄道やトラックで移動する陸上のコンテナの視界は、船がいつ停泊するかよりも重要です。 「コンテナ船が燃料を節約するために太平洋をゆっくりと航行し、ロングビーチの港で荷降ろしするのにまだ3日かかり、その後さらに15日かかる場合、予想よりXNUMX日遅れて到着する場合はどうでしょうか。その目的地？」

同様に、海上輸送業者によって発行されたETAは、それほど重要ではありません。 Ocean ETAは、船が入港して貨物を降ろし始める時期に焦点を当てています。 荷送人にとって重要なのはエンドツーエンドのETAです。 「機械学習と人工知能は、データに対する貪欲な欲求を持っています」とダウズ氏は続けました。 「それが、Googleマップがとても優れている理由です。 非常に多くのデータポイントがあります。」

FourKitesが最終目的地への到着を予測するとき、Oceanキャリアが使用できるよりも多くのデータポイントを使用しています。 「私たちは多くの異なるデータソースを持っています」とDowse氏は続けて言いました。 「私たちはそれらを相互に関連付け、ETAを更新し続けます。 28日間のETAは、7日間のETAほど正確ではありません。 大まかな予測です。」

場合によっては、この大まかな予測が役立つことがあります。 この早期の警告により、荷送人は、遅れるリスクを冒すのではなく、飛行機での輸送を促進することを決定する可能性があります。 「空気のコストはXNUMX倍ですが、商品は時間どおりに到着します。」

しかし、多くの場合、貨物が荷送人の倉庫に到着するのに近づくほど、到着予測時刻の精度が向上することが重要になります。 これらの倉庫は、倉庫のインバウンド側で貨物を降ろし、アウトバウンドトラックにこれらのパレットまたはパッケージを積み込むための容量（ゲートの可用性、保管スペース、および労働力）があることを確認する必要があります。

各ノード（トラックから港へ、港のターミナルでトラックを降ろす、船に積まれた商品など）で、FourKitesは最新のデータに基づいて到着の予測時刻を更新します。 Dowse氏によると、「途中の各時点で、予測を調整します」。 そして、これらは必ずしも単純な調整ではありません。 「船がロングビーチに到着して5日間座っていると仮定しますが、計画では、船は3日間座っていると推定されています。 ETAをXNUMX日だけ調整することはできません。 新しい列車の時刻表を理解する必要があります。 私たちのETAは、どのキャリアよりも優れています。」

同様に、FourKitesは、一部の荷送人に対して他の荷送人よりも優れた予測を行うことができます。 一部の荷送人は、活用できるより多くのより優れたデータソースを持っています。 たとえば、XNUMX人の荷送人が ジオフェンス トラックが施設を離れる時期に関するデータ。他の荷送人は信頼性の低いEDIメッセージに依存しています。

ダウズ氏は、ハパックロイドのコンテナ追跡プログラムを称賛し、他の大型海運会社もそれに続くことを望んでいます。 これは、FourKitesプラットフォームが取り込むことができるもうXNUMXつのデータソースになります。

しかし、Dowse氏はさらに、コンテナレベルの可視性では不十分であると主張しました。 「配送業者は、コンテナの可視性ではなく、SKU（在庫管理単位）の可視性を求めています。」 たとえば、小売業者が製品の販売シーズンに近づくほど、更新された需要予測に基づいて製品をさまざまな店舗に割り当てる方法を小売業者がよりよく理解できます。

FourKitesの見解は、貨物の片方の区間のデータを改善することは称賛に値するということです。 ただし、荷送人が必要とするのは、すべてのノードとモードにわたる可視性と、発注書とSKUレベルまでのエンドツーエンドの旅を説明する適切な到着予測時間です。