Keterlihatan Yang Dipertingkatkan Kepada Penghantaran Laut Melangkaui Penjejakan Kontena

Terdapat gangguan rantaian bekalan yang besar sejak wabak itu bermula. Gangguan ini telah menaikkan harga dan menyebabkan kekurangan barang. Kesesakan di pelabuhan sudah tentu memainkan peranan dalam gangguan ini. Armada dunia terdiri daripada kira-kira 6,000 kapal. Kapal-kapal ini membawa hampir 150 juta unit bersamaan dua puluh kaki (TEU) kontena tahun lepas. Oktober lalu, lebih 100 kapal, termasuk 70 kapal kontena, sedang menunggu di sauh atau di zon hanyut untuk memunggah di pelabuhan berkembar Los Angeles dan Long Beach.

Walaupun keadaan telah reda di Amerika Utara, kesesakan pelabuhan menjadi lebih teruk di China. China menyumbang kira-kira 12% daripada perdagangan global. Penutupan ketat COVID China di bandar pelabuhan kritikal telah menjejaskan rantaian bekalan global. Pada penghujung April, lebih 500 kapal sedang menunggu ruang berlabuh di dok Cina.

Penghantar - syarikat yang membayar pengangkut Lautan, Rel dan Lori untuk mengangkut barangan mereka - tidak dapat berbuat banyak untuk mempercepatkan penghantaran yang terjejas oleh kesesakan pelabuhan. Tetapi jika pengirim boleh mendapatkan pengendalian yang lebih baik tentang berapa lama masa yang diperlukan untuk penghantaran mereka untuk menyeberangi Lautan dan kemudian beralih ke salah satu kemudahan mereka, mereka boleh berusaha untuk mengurangkan kesan kelewatan. Untuk memandu anggaran masa ketibaan (ETA) yang lebih baik, keterlihatan yang lebih baik diperlukan.

Hapag-Lloyd ialah salah satu pengangkut Lautan terbesar. Mereka mempunyai armada lebih 250 kapal kontena dan kapasiti pengangkutan sebanyak 1.8 juta TEU. mereka yang diumumkan baru-baru ini mereka akan melengkapkan seluruh armada kontena mereka dengan peranti pengesan masa nyata. Peranti akan meningkatkan keterlihatan dengan menghantar data pada asas masa nyata dari setiap bekas. Peranti penjejakan daripada Nexxiot dan ORBCOMM sedang dipasang yang akan menyediakan data lokasi berdasarkan GPS, mengukur suhu dan memantau sebarang kejutan mengejut pada bekas. Pada masa hadapan, penderia tambahan boleh ditambah melalui Bluetooth.

Adakah ini pengirim keterlihatan yang sangat diperlukan? Saya bercakap dengan Steve Dowse, naib presiden kanan penyelesaian antarabangsa di FourKites. FourKites menyediakan platform keterlihatan rantaian bekalan yang boleh menyerap data lokasi dan status daripada trak, kereta api, kapal dan aset pengangkutan lain, dan kemudian memberikan keterlihatan ke tempat barangan syarikat berada, bersama-sama dengan masa ramalan ketibaan. Encik Dowse memulakan kerjayanya dalam perkapalan laut pada akhir 1980-an.

Encik Dowse menjelaskan bahawa keterlihatan kepada kapal sudah sangat baik. Kapal mempunyai sistem pengenalan automatik, atau AIS, yang menghantar kedudukan kapal supaya kapal lain menyedari kedudukannya. Pertubuhan Maritim Antarabangsa memberi mandat bahawa kapal besar menyiarkan kedudukan mereka untuk mengelakkan perlanggaran.

Tetapi keterlihatan yang lebih baik kepada bekas sangat diperlukan. Kesesakan di pelabuhan sebahagian besarnya adalah masalah darat. Sebagai contoh, kesesakan semasa di pelabuhan China adalah berdasarkan sekatan COVID pada pemberhentian trak rentas wilayah dan penutupan COVID buruh pelabuhan di China yang telah menghalang pekerja daripada memunggah dan menaiki kontena penghantaran. Begitu juga, kesesakan di pelabuhan Amerika Utara dan Eropah adalah disebabkan oleh kesesakan tepi darat di terminal Ocean, tanjakan kereta api, pelabuhan pedalaman dan gudang pengirim. Kekurangan tenaga kerja telah menimbulkan malapetaka pada operasi rantaian bekalan hujung ke hujung. Perjalanan hujung ke hujung dari kilang di China ke gudang penghantar di AS yang dahulunya mengambil masa 45 hari, kini mengambil masa lebih 100 hari”, jelas Encik Dowse. Jadi, keterlihatan kepada kontena di darat yang bergerak melalui rel atau trak adalah lebih penting daripada keterlihatan bila kapal akan berlabuh. “Apa gunanya jika kapal kontena bergerak perlahan merentasi Pasifik untuk menjimatkan bahan api, dan akan tiba 3 hari lewat daripada jangkaan, jika masih mengambil masa sepuluh hari untuk memunggah di pelabuhan Long Beach dan kemudian 15 hari lagi untuk sampai ke destinasinya?”

Begitu juga, ETA yang diterbitkan oleh pengirim laut tidak begitu penting. ETA Lautan difokuskan apabila kapal masuk ke pelabuhan dan mula memunggah kargonya. Ia adalah ETA hujung ke hujung yang penting kepada pengirim. "Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, mempunyai selera makan yang rakus untuk data," En. Dowse terus berkata. “Itulah sebabnya Peta Google sangat bagus. Ia mempunyai begitu banyak titik data.”

Apabila FourKites membuat ramalan masa ketibaan untuk destinasi akhir, mereka menggunakan lebih banyak titik data daripada yang boleh digunakan oleh mana-mana syarikat penerbangan Ocean. "Kami mempunyai banyak sumber data yang berbeza," En. Dowse terus berkata. “Kami mengaitkan mereka dan terus mengemas kini ETA. ETA 28 hari keluar tidak setepat satu 7 hari keluar. Ia adalah ramalan yang kasar.”

Dalam sesetengah kes, ramalan kasar ini berguna. Amaran awal ini boleh menyebabkan pengirim memutuskan untuk mempercepatkan penghantaran melalui udara dan bukannya mengambil risiko ia terlambat. "Kos udara lima kali ganda lebih mahal, tetapi barang sampai ke sana tepat pada masanya."

Tetapi lebih kerap, semakin hampir penghantaran untuk tiba di gudang pengirim, semakin penting ketepatan masa ketibaan yang diramalkan menjadi lebih baik. Gudang ini perlu memastikan mereka mempunyai kapasiti - ketersediaan pintu masuk, ruang penyimpanan dan buruh - untuk memunggah penghantaran di bahagian masuk gudang dan kemudian memuatkan palet atau bungkusan ini pada trak keluar.

Pada setiap nod – trak ke pelabuhan, memunggah trak di terminal pelabuhan, barang dimuatkan di kapal, dsb. – FourKites mengemas kini masa ramalan ketibaannya berdasarkan data terkini. Menurut Encik Dowse, "pada setiap titik sepanjang perjalanan kami melaraskan ramalan kami." Dan ini tidak semestinya pelarasan mudah. “Anggapkan kapal itu sampai ke Long Beach dan duduk selama 5 hari, tetapi rancangan menganggarkan kapal itu akan duduk selama 3 hari. Anda tidak boleh melaraskan ETA dengan mudah selama dua hari. Anda mesti memahami jadual kereta api baru. ETA kami lebih baik daripada apa yang boleh dicapai oleh mana-mana pembawa.”

Begitu juga, FourKites boleh membuat ramalan yang lebih baik untuk sesetengah pengirim daripada yang lain. Sesetengah pengirim mempunyai lebih banyak sumber data yang lebih baik yang boleh dimanfaatkan. Sebagai contoh, seorang pengirim mungkin mempunyai geofensi data tentang masa trak meninggalkan kemudahan, manakala pengirim lain bergantung pada mesej EDI yang kurang dipercayai.

Encik Dowse memuji Hapag-Lloyd untuk program pengesanan kontena mereka dan berharap pengangkut laut besar lain akan mengikutinya. Ini menjadi satu lagi sumber data yang boleh ditelan oleh platform FourKites.

Tetapi Encik Dowse terus menegaskan bahawa tahap keterlihatan kontena tidak mencukupi. “Penghantar mahukan keterlihatan SKU (unit penyimpanan stok), bukan keterlihatan kontena.” Sebagai contoh, semakin hampir peruncit dengan musim jualan produk, lebih baik peruncit memahami cara produk itu harus diperuntukkan ke kedai yang berbeza berdasarkan ramalan permintaan yang dikemas kini.

Perspektif FourKites ialah menambah baik data pada satu bahagian penghantaran adalah patut dipuji. Tetapi apa yang diperlukan oleh pengirim ialah keterlihatan merentas semua nod dan mod, serta masa ramalan yang baik untuk ketibaan yang merangkumi perjalanan hujung ke hujung ke peringkat pesanan pembelian dan SKU.