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透過航運大數據看全球供應鏈發展

　　如果把煤礦比喻為“工業糧食”，那么對于信息化社會來說，大數據就像是蘊藏能量的煤礦，誰掌握了數據，誰就掌握了主動權。

 

　　那么，在航運大數據領域，數字化的供應鏈要解決什么問題?其演變的模式和路徑是什么?上海國際航運研究中心航運信息研究所所長徐凱從技術、數據和模式等三個方面給出了答案。

 

　　數字化供應鏈要解決什么問題?

 

　　首先，徐凱認為，存在與數字化供應鏈之外，應該有一個數字技術鏈條。該技術鏈條從數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據分析、數據展示到數據應用形成完整的閉環后，構成了如今人們所熟知的如5G、AI等前沿科技要素。

 

　　“但所有技術的應用都不應該以技術本身的應用為目標，而應該提升供應鏈業務。”徐凱表示，這些業務應該包括透明、高效、集成、標準化、誠信、可控的。

 

　　他舉例說，物流技術有一個不可逃避的O2O問題，即線上、線下的問題。即使將貨物流、信息流、資金流全部搬到線上，但物流或者供應鏈實際發生在線下，由此也引發了在線達成的協議線下能否有效執行、線上與線下能否保持監控一致性、統計學與人工智能的分水嶺在哪兒等問題。

 

　　而航運大數據就是指航運業務、管理、監管等領域產生的海量數據，以及圍繞這個數據規模有效的融合、存儲、加工、查詢(可視化)、分析相關技術和解決方案的統稱。“數字化供應鏈就是要解決決策完善和決策支撐的問題，幫助探索解決現實困境的方式。”徐凱說。

 

　　在研究航運大數據的實踐中，上海國際航運研究中心總結出做大數據分析的三個境界。

 

　　“在感知階段，從歷史數據中學習規律和知識，并且在實踐中運用知識;在預見階段，實時或在極小的延遲下迅速做出相應的判斷;在掌控階段，對未來進行預判或預警，再通過行為改變結果。”徐凱介紹。

 

　　他從集裝箱角度舉例，“感知”層面，以2018年全球集裝箱運能數據分析為支撐，2018年第三季度約有5200艘集裝箱船舶航行在全球417條航線上，而通過巴拿馬運河和掛靠中東地區的大型船舶明顯增多。此外，集裝箱大型運力向大洋上轉移，太平洋航線和大西洋航線11000

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