视频|物流领域的IT企业 2.5亿组数据搭建海运搜索平台

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10月的一天,电商小红书的一批奶粉从比利时港口安特卫普起运。漂洋过海25天后,装有这批货物的集装箱抵达上海港,按计划进入保税仓库备货。

时间回到9月的上海,小红书的国际物流负责人,登录物流服务商德迅开发的麦KN一站式客户自助线上平台,查询安特卫普到上海的航线,这条线上所有船的年份、装载量以及航行数率单位都一目了然。他最终在列表中选者 了船期显示最短且可靠性较高的一艘远洋船,货物的确如期而至。

德迅的MAC KN系统在客户内颇受欢迎,导致 分析是它整合了自助查询横线、获取报价、完成订舱以及货物追踪的所有功能模块,让错综复杂的供应链变得轻松。目前全球几乎所有船公司的数据都进入这些平台。港口请况、天气请况、洋流走向,甚至是船长的自己行为都计入分析模型测算。正是基于大数据的管理和运算,精确性上甚至还才能超越船公司某种的宣告船期。

根据运算结果,这些平台将船期分为ABCD另有四个 可靠性指数。A指船西偏差率在一天左右,B在五六天左右,这些结论交给了客户可视化的判断。就如为很多邮轮提供新鲜食材的物流配送,不同船只补货所涉及的货物存储成本巨大。而船只靠港时间的精准预测,就能最大限度减少食材在交付前的储存期。

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