一条船期数据基本信息包含:船公司、出发港、目的港、离港时间、到港时间、船名、航次
一条好的船期数据由2部分组成:静态船期计划 + 动态的船泊时间
静态船期计划:船公司在某一航线上周期性的船运时间安排,基本以周为周期,比如每周一发船,每周一周四发船等。
预计船泊时间:指的是系统计算出的船的预计停靠时间、预计离港时间、预计到港时间等时间;如果这个时间跟船物理实际时间相等那是自然最好,可往往很难达到,只能无限的接近物理实际时间。所以预计船泊时间是对静态船期的纠正。
静态船期一般用来订舱,动态船泊时间用来辅助操作。如果静态船期只用来查询是没有太大价值,因为客户习惯直接查询报价(包含了船期)。
比如,如果按船期计划来提柜装货,柜子可能会出现还不回码头。因为船延迟停靠,码头也因为堆满了集装箱而来不及运走,不得不停止接收没靠岸的船的集装箱。可集装箱还不回去就要占用拖车,咋整?相比之下,不得不找一个外面的堆场存放,额外产生费用要1500RMB/天,运气好的上午存外堆场下午就还回码头去了,运气不好的放上一周也是有的。所以货代操作员为了避免这种情况,要时不时的在码头网站上刷新船的动态。
如果,有了这准确的预计船泊时间,可以订阅船期变动提醒,那是可以更快地对潜在货运风险作出反应。这也是为什么说货运的数字化,可视化可以帮助费用控制、解放人力。
指望码头的系统升级,船代更高效的操作?这不太现实,毕竟港口众多。
但是有人这样做,他们绘制了11800个全球泊位到20米以内,使用卫星数据识别船只的精确位置。然后,从这些信息中计算出船是到达港口还是等待停靠。
用这个方法,解决国内8大港口的实际船泊时间还是相对容易吧。
总的来说,计算预计船泊时间的数据,有4个来源途径:船公司EDI、船公司网站、码头基站、卫星定位;
当然这4个数据来源对同一个船期的数据可能是冲突的,这就需要制定规则判断数据准确性。
船期数据来源于船公司,有些船公司官网也会宣称有API/EDI服务,但是基本作作样子,要搭上这关系还得靠实力。
但是很多船公司将这块业务转给了这2个平台,统一由他们对外提供接口服务,分别是:Inttra, Big Schedules
INTTRA
2001年,马士基、达飞、地中海航运等几家船公司创建INTTRA;
平台连接了约27家船公司,全球每1/4的整箱货物都是通过INTTRA预订;
2018年,E2Open收购INTTRA;
Big Schedules
2015年:CargoSmart上线“Big Schedules”(CargoSmart属东方海外国际集团旗下公司)
平台连接了约27家船公司,近5000条船舶航线,相当于覆盖全球90%的集装箱运力;
2021年,IQAX(和易孚)收购Big Schedules(IQAX是一个新的中立的独立实体,为全球航运和物流业合作伙伴提供服务。)
下面简单对比INTTRA与Big Schedules的船期数据情况
搜索条件:YANTIAN - Ho Chi Minh, 29/9离港,船公司APL
1、INTTRA搜索结果:
结果展现了5家船公司的船期;
船期数据如下,是比较规整的数据,没有提供预计船泊时间;
2、Big Schedules搜索结果:
结果展现了9家船公司的船期;
船期数据如下,与INTTRA数据差不多,但是提供了ATD/ATA(实际离港/到港时间),但是到底有多准确有待验证。
推荐一家国内船期数据服务商:鲸准船期,他们能提供约40家船公司、中国到全球的船期数据。
以相同条件搜索鲸准船期,结果:
结果展现了10家船公司的船期;
船期数据如下,与INTTRA/Big Schedules数据有点差距,但是能提供预计船泊时间,这点比INNTRA强,还带驳船船期,这是其它没有的。
单从静态船期来看,所有船期都有一个准确率问题。若船公司变动船期,它官网的船期都未必是最新的。但是这3家都可达到85%以上。
从价格来看,Big Schedules/INNTRA按最高配套餐来算一年下来10W成本,但是Big Schedules也有中国到全球的套餐便宜不少。而鲸准船期应该是很国人的价格。
但是INNTRA被E2OPEN收购后,产品服务表现出乏力。
另外,国内还有一家公司:船讯网
它提供AIS船位信息服务,至今在全球范围内拥有超过2500个AIS基站及90颗卫星,覆盖3000多个港口。
基于它的AIS服务,可以很好的补充船期的不足。
假如你要处理船期数据,那么要做:
从船公司直接导入数据;
从Big Schedules/INNTRA等数据服务商不定时导入数据;
每天从40+船公司官网爬取数据;
从AIS服务商监听数据,获取实时数据;
再将这些数据去重、合并、比较、计算、更新,最后才呈现一条好的船期。
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