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全球集装箱航运行业在预测需求方面，面临着货量波动、工具落后和商业预测不可靠等多个挑战。为了应对这些挑战，有远见的物流专业人员开始使用人工智能和大数据分析。先进的大数据分析能够帮助收集和分析大量的数据，包括船舶运营、历史需求模式、外部事件的影响以及财务数据。据劳埃德航运注册协会的海运绩效服务及其研究显示，传统数据分析只涵盖了10%的船舶数据，而现在人工智能模型几乎能够涵盖100%的船舶数据，并且能够即时处理。
这为制定更准确的需求预测开启了巨大潜力，有助于集装箱航运公司做出更好的船队、库存管理甚至定价决策。Research and Markets（总部位于爱尔兰的全球最大的市场研究机构之一）发布的《供应链管理中的人工智能（AI）2023-2028》报告预测，到2028年，全球该领域的人工智能市场规模将达到175亿美元，由于风险和整体成本的下降，启用人工智能的供应链效率将提高67%以上。
然而，利用人工智能和大数据分析来预测集装箱需求还处于早期阶段，行业在取得成功之前还需要克服一些障碍。接下来让我们深入了解一下。
航运领域人工智能的局限性
AI的智能程度和效果取决于所提供数据的质量，但数据可能是庞大而复杂的，如果没有仔细的数据准备，很难有效地进行分析。
2021年，麦肯锡的一份报告发现，接近四分之三的供应链高管仍在使用电子表格类型的手动供应链计划方法。这种传统的管理工具更易导致人为错误，同时耗时较长的数据收集和准备过程也极易导致信息过时。此外，航运公司往往以独立的方式运营，并使用独立的管理系统。但人工智能若想发挥效果，就必须从多个来源提取数据 。
虽然许多公司拥有存储集装箱信息和预订数据的运输管理系统（TMS），但许多关键信息（如堆场容量、存储成本和商业预测）仍保存在多个Excel文件中。他们可能拥有财务系统和远程信息技术，但当所有收集到的数据被孤立存储时，会造成相互间操作性的缺乏，进而会阻碍运营和财务的可见性。
Dimitar Pavlov
无论大脑是多么聪明，它都不足以快速、无偏差地考虑所有相关因素。为了实现未来更高效地运作，大部分工作应该在人工限定条件下实现自动化。
因此，创新者们已经开始进行现代化改革，将人工智能整合到他们的规划模型中，麦肯锡公司的90%受访者表示，他们预计在未来五年内将进行规划信息技术的全面革新。航运公司可以通过自动处理所有输入数据并集中管理，再利用人工智能和大数据分析来获得有价值的见解并预测需求。
集装箱管理团队掌控需求预测的主导权
对于集装箱管理团队而言，经常面临商业预测总是高估需求这个问题，这导致在某些地点堆积过多的集装箱，而如果该地区成本高昂，那么就会在存储上花费大量资金。
但是想象一下，如果我们不再依赖商业预测，而是生成一个兼顾历史和外部数据的独立预测模型，那它定能帮助集装箱管理人员开展更为精确的规划。
借助大数据分析的支持，航运公司可以精确地评估数据趋势，发现集装箱的订舱情况与未来特定时段内的位置之间的关系。这样他们就能通过实施数据驱动的策略来优化物流流程。
例如，他们可以采用即时制工作方式（JIT），在正确的时间和地点部署合适数量的集装箱。物流服务提供商通过消除当前保留的大部分缓冲区，在满足100%需求的同时，能实现更精简的集装箱船队。
另一方面，由于即时制会导致周转时间增加，因此可以释放出更多集装箱来开展业务，开辟新客户的货运需求，从而增加额外收益。
通过使用人工智能和大数据分析，航运工作者可以更准确的进行需求预测，降低由于高估设备需求所带来的成本。凭借洞察力和数据，航运工作者可以跳出传统思维的禁锢，优化运营并推动业务增长。
