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透过航运大数据看全球供应链发展

　　如果把煤矿比喻为“工业粮食”，那么对于信息化社会来说，大数据就像是蕴藏能量的煤矿，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。

 

　　那么，在航运大数据领域，数字化的供应链要解决什么问题?其演变的模式和路径是什么?上海国际航运研究中心航运信息研究所所长徐凯从技术、数据和模式等三个方面给出了答案。

 

　　数字化供应链要解决什么问题?

 

　　首先，徐凯认为，存在与数字化供应链之外，应该有一个数字技术链条。该技术链条从数据采集、数据传输、数据存储、数据分析、数据展示到数据应用形成完整的闭环后，构成了如今人们所熟知的如5G、AI等前沿科技要素。

 

　　“但所有技术的应用都不应该以技术本身的应用为目标，而应该提升供应链业务。”徐凯表示，这些业务应该包括透明、高效、集成、标准化、诚信、可控的。

 

　　他举例说，物流技术有一个不可逃避的O2O问题，即线上、线下的问题。即使将货物流、信息流、资金流全部搬到线上，但物流或者供应链实际发生在线下，由此也引发了在线达成的协议线下能否有效执行、线上与线下能否保持监控一致性、统计学与人工智能的分水岭在哪儿等问题。

 

　　而航运大数据就是指航运业务、管理、监管等领域产生的海量数据，以及围绕这个数据规模有效的融合、存储、加工、查询(可视化)、分析相关技术和解决方案的统称。“数字化供应链就是要解决决策完善和决策支撑的问题，帮助探索解决现实困境的方式。”徐凯说。

 

　　在研究航运大数据的实践中，上海国际航运研究中心总结出做大数据分析的三个境界。

 

　　“在感知阶段，从历史数据中学习规律和知识，并且在实践中运用知识;在预见阶段，实时或在极小的延迟下迅速做出相应的判断;在掌控阶段，对未来进行预判或预警，再通过行为改变结果。”徐凯介绍。

 

　　他从集装箱角度举例，“感知”层面，以2018年全球集装箱运能数据分析为支撑，2018年第三季度约有5200艘集装箱船舶航行在全球417条航线上，而通过巴拿马运河和挂靠中东地区的大型船舶明显增多。此外，集装箱大型运力向大洋上转移，太平洋航线和大西洋航线11000

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