在船期变化如此频繁的情况下，您的船期数据来源是什么？质量如何？只要把握到这两个问题的答案，您就能了解和分析数据源的局限性，并有可能通过新的数据源开启新机遇。

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做好供应链规划并知悉海运货物位置

《纽约时报》报道了全球航运近况，并谈及进出口货运延误的严重程度，想必您能感觉到航运业正经历严峻考验。即使是小型零售商也在密切关注复杂的全球物流情形，因为他们急于补充售空的货架、尽快完成拖欠的订单、掌握所进货物的状况。

疫情全球蔓延已长达一年，供应链仍然未能顺利运行。同时，美国对货舱的需求一直强劲，这更加引起了全球各地的连锁反应。为了满足需求，海运公司不得不做出调整，以尽量保证班轮按期航行。

在航运和物流领域，我们需要更高的可视性以提前规划，规避供应链中的风险，随时应对意外情况。为了确保订舱顺利完成，我们会想更提前了解船期相关信息。为了确认计费周期，我们会想知道船舶确切的到港卸货时间，以便做好与物流中心、工厂和客户对接的准备。发货人一般会通过内部的企业资源计划（ERP）系统和运输管理（TMS）系统、承运人在线应用、码头门户网站和卡车司机来了解货运的最新状态。

 

船期和船舶数据需求

所有的海运规划和可视化应用都离不开数据。根据航线船期数据，您可以提前进行订舱规划，而船舶位置（船舶船期）数据，可以帮您在班轮离港后提前进行到港规划。如果船期数据准确，您可以信赖到手的数据并凭此进行对比，完成订舱、规划、跟踪、绩效分析，并及时与客户沟通最新状况。如果船期数据质量差，那么您的规划可能就是基于过时、不完整的信息而制定的，这将给供应链埋下成本高昂的隐患。

然而，承运人船期变动越为频繁，越会迫使您更高频地去查找最新船期，这给管理带来了更大的挑战。 2020 年第四季度，只有不到一半班轮能在预计到港时间（ETA）一天内抵达目的港，这反映了频繁的船期变动以及严重的船舶到港延误。而船期变动如此之快，其数据的质量也可想而知。

在网上快速搜索任意一家承运人船期数据，您会得到很多条预计到离港时间日期、实际到离港时间日期的搜索结果，但数据却各不相同。可以从以下几个方面考量造成这些差异的因素：

• 原始数据源是什么？
• 数据是否准确？
• 数据是否完整？
• 何时最后更新？
• 是否经过验证？
• 数据是否经过清洗？

只要找到这几个问题的答案，您就可以知道当前数据源是否存在局限性，并且有可能通过新的数据源开启新机遇。

 

了解API和应用程序中的船期数据

在深入了解船期数据或其他任何您准备获取的数据之前，您首先要确定数据的原始来源。三大原始信息来源有：海运承运人电子数据交换（EDI）或应用程序接口（API）的最新信息、海运承运人的网站以及船舶自动识别系统 （AIS） 的船舶实时位置信息。

通常，当提到数据质量，我们会想到数据的及时性、准确性和完整性。这其实只是最基本的。AIS 系统里的数据几乎可以做到实时更新，它提供包含船舶位置、方向和速度的连续数据流。当承运人还没来得及将实际离港时间（ATD）和实际到港时间（ATA）告诉客户时，在AIS系统里就已经可以查到这些数据了。

此外，海运公司的系统中，承运人从船长或船舶操作员处获取最新信息后，随即会在系统中进行更改，然后触发网站的数据更新，并通过 EDI将最新数据告知客户和合作伙伴。EDI 中的数据有时并不完整，或者会在某一个关键里程碑完成很久之后才更新。当数据更新后、或发现数据存在差异时， 虽然承运人可以轻松更改网站上的船期数据，但 EDI 所传输的数据可能还是会延迟。

在获取原始来源的航线船期和船舶船期数据时，可能需要对海量的数据进行管理。如果数据的格式不正确或信息不完整，将无法与内部系统集成，那么您可能需要管理成千上万条不断更新的数据、校验不同来源的数据，并进行数据清理。

而这中间，船期数据供应商其实可以为您完成大部分繁重的任务，包括识别最新数据、优化数据结构、直接联系承运人核实数据差异。

 

如何筛选海运船期数据供应商？

若数据质量更好，您就能安心地通过船期数据API和自研应用将其发送到内部企业系统和分析面板中，您还可以选择使用基于该数据研发的应用，比如和易孚大船期分析服务（IQAX Big Schedules Analytics）。

大部分船期数据供应商所提供的数据元素基本雷同，所以您最好核实他们的数据来源以及数据优化方式。从中选择数据质量最高的供应商，帮助您更好地进行规划并节省成本。

请从如下几方面对数据供应商进行考量：
• 及时性 - 您可以考察更新原始数据的频率、信息从数据源传递到您手中所耗时长，以及他们是否从第三方获取数据，导致您无法及时获得最新信息。
• 准确性 - 核验供应商是否会对比多个数据源，以识别来自承运人的最新航线船期和船舶船期数据，以及他们的数据与承运人网站公布的信息是否存在差异。
• 完整性 - 确认供应商船期数据传输过程是否存在中断，其数据是否涵盖所有的主要承运人和港口、他们是否对船舶船期数据进行整理和优化，以完整地体现跳港、实际离港时间和实际到港时间的相关信息。
• 前瞻性 - 验证供应商是否会采用机器学习和人工智能算法来检验其与历史船期数据的偏差，以预测异常情况，并联系承运人核实和更新数据。

要做明智的选择，请考虑您在规划、分析或客户服务中会如何应用航线船期和船舶船期数据。即使船期一直在变动，视具体应用方式而定，哪怕在网上现找的实时位置信息，只要是最新的数据，都将对您的决策有帮助。

虽然船舶满载、港口拥堵、为赶进度的调整所引起的船期变动难以预测，但您可以决定从哪里获取最新的数据，数据带来的清晰视野将为您提供支持，方便您采取风险规避策略、与承运人和物流商合作，从而掌握动态以随机应变。

 

通过智能 API 和应用提升船期数据

如果您希望提升船期数据，无论是通过API整合内部系统、研发独立的应用，又或是通过统一在线平台查找最新的船期数据，您都可以体验一下和易孚的大船期。

和易孚大船期从 2015 年就开始提供船期数据。研发伊始，和易孚大船期就采取多项策略，提供最高质量的数据。和易孚大船期从承运人和 AIS 系统中获取船期数据，根据多年的数据和经验积累建立算法以检测数据异常，并运用数字孪生（Digital Twins）技术，对来自AIS系统和海运联盟、可能未曾公示的船舶船期数据进行优化。

和易孚大船期会为您减轻许多繁重的工作，让您放心轻松地获取所需数据，凭此制定并实施海运计划，还能把这些数据整合到您的创新应用中。

您可以参阅和易孚的货运计划解决方案，了解更多有关船期数据和应用的信息。

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