သမုဒ္ဒရာ တင်ပို့မှုသို့ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မြင်နိုင်စွမ်းရှိသော ကွန်တိန်နာ ခြေရာခံခြင်းထက် ကျော်လွန်ပါသည်။

ကပ်ရောဂါစတင်ကတည်းက ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြတ်တောက်မှုများ အကြီးအကျယ်ရှိခဲ့သည်။ အဆိုပါ အနှောင့်အယှက်များကြောင့် ကုန်ဈေးနှုန်းများ တက်လာပြီး ကုန်စည်ပြတ်တောက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်။ ဆိပ်ကမ်းများတွင် ပိတ်ဆို့ခြင်းသည် ဤအနှောင့်အယှက်များတွင် သေချာပေါက် ပါဝင်ခဲ့သည်။ ကမ္ဘာ့ရေတပ်တွင် သင်္ဘောအစီးရေ ၆၀၀၀ ခန့် ပါဝင်သည်။ အဆိုပါသင်္ဘောများသည် ပြီးခဲ့သောနှစ်တွင် ပေနှစ်ဆယ်နှင့်ညီမျှသော ကွန်တိန်နာယူနစ် (TEUs) သန်း 6,000 နီးပါးကို သယ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ပြီးခဲ့သည့် အောက်တိုဘာလအတွင်းက ကွန်တိန်နာသင်္ဘော ၇၀ အပါအဝင် သင်္ဘော ၁၀၀ ကျော်၊ ကျောက်ဆူးမှာ စောင့်နေကြတယ်။ လော့စ်အိန်ဂျလိစ်နှင့် Long Beach နှစ်ခုရှိ ဆိပ်ကမ်းများတွင် လွှင့်တင်ရန် ပျံ့လွင့်နေသောဇုန်များ။

မြောက်အမေရိကတွင် အခြေအနေများ သက်သာလာသော်လည်း တရုတ်နိုင်ငံတွင် ဆိပ်ကမ်းပိတ်ဆို့မှုသည် ပိုမိုဆိုးရွားလာခဲ့သည်။ တရုတ်နိုင်ငံသည် ကမ္ဘာ့ကုန်သွယ်မှု၏ ၁၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့်ရှိသည်။ အရေးပါသော ဆိပ်ကမ်းမြို့များတွင် တရုတ်နိုင်ငံ၏ တင်းကြပ်သော COVID ပိတ်ဆို့ခြင်းသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဧပြီလကုန်၊ သင်္ဘော ၅၀၀ ကျော် တရုတ်သင်္ဘောကျင်းများတွင် ဆိုက်ကပ်ရန် နေရာကို စောင့်မျှော်နေကြသည်။

ပင်လယ်ပြင်၊ မီးရထားနှင့် ကုန်တင်ကားများကို ၎င်းတို့၏ ကုန်ပစ္စည်းများ သယ်ယူရာတွင် ပေးဆောင်ရသည့် သင်္ဘောကုမ္ပဏီများသည် ဆိပ်ကမ်းပိတ်ဆို့မှုကြောင့် တင်ပို့မှုကို အရှိန်အဟုန်ဖြင့် အနည်းငယ်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သို့သော် သင်္ဘောသမားများသည် သမုဒ္ဒရာကိုဖြတ်၍ သင်္ဘောတင်ရန် အချိန်မည်မျှကြာမည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ စက်ရုံများအနက်မှ တစ်ခုသို့ ဆက်လက်ရွေ့လျားမည်ဆိုပါက နှောင့်နှေးမှု၏သက်ရောက်မှုကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းခြေအချိန်များ (ETA) များကို မောင်းနှင်ရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မြင်နိုင်စွမ်းရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

Hapag-Lloyd သည် အကြီးဆုံး သမုဒ္ဒရာ လေကြောင်းလိုင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် ကွန်တိန်နာသင်္ဘော ၂၅၀ ကျော်နှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးစွမ်းရည် TEU ၁.၈ သန်းရှိသည်။ သူတို မကြာသေးမီကထုတ်ပြန်ကြေညာ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ကွန်တိန်နာယာဉ်စုတစ်ခုလုံးကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခြေရာခံကိရိယာများဖြင့် တပ်ဆင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ကွန်တိန်နာတစ်ခုစီမှ ဒေတာများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထုတ်လွှင့်ခြင်းဖြင့် စက်ပစ္စည်းများသည် မြင်နိုင်စွမ်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်ဖြစ်သည်။ Nexxiot နှင့် ORBCOMM တို့မှ ခြေရာခံကိရိယာများကို GPS၊ အပူချိန်တိုင်းတာခြင်းနှင့် ကွန်တိန်နာသို့ ရုတ်တရက် တုန်လှုပ်ခြင်းများကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးပေးမည့် တည်နေရာဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးမည့် တပ်ဆင်ထားပါသည်။ အနာဂတ်တွင်၊ Bluetooth မှတစ်ဆင့် အာရုံခံကိရိယာများ ထပ်ထည့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ မြင်နိုင်စွမ်းရှိသော ပို့ဆောင်သူများသည် အလွန်လိုအပ်နေပါသလား။ နိုင်ငံတကာဖြေရှင်းချက်တွေရဲ့ အကြီးတန်းဒုတိယဥက္ကဌ Steve Dowse နဲ့ စကားပြောခဲ့ပါတယ်။ လေးယောက်. FourKites သည် ကုန်တင်ကားများ၊ ရထားများ၊ သင်္ဘောများနှင့် အခြားသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ပိုင်ဆိုင်မှုများမှ တည်နေရာနှင့် အခြေအနေကို ဒေတာကို ထည့်သွင်းပေးနိုင်သည့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် မြင်နိုင်စွမ်းရှိသော ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ကုန်ပစ္စည်းရောက်ရှိမည့်အချိန်များကို ကြိုတင်မှန်းဆထားသည့်အချိန်များနှင့်အတူ မြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ Mr. Dowse သည် ၁၉၈၀ ပြည့်လွန်နှစ်များနှောင်းပိုင်းတွင် ပင်လယ်ရေကြောင်းပို့ဆောင်ရေးတွင် ၎င်း၏အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းကို စတင်ခဲ့သည်။

သင်္ဘောများကို မြင်နိုင်စွမ်း အလွန်ကောင်းမွန်နေပြီဟု မစ္စတာ Dowse က ရှင်းပြသည်။ သင်္ဘောများတွင် အခြားသင်္ဘောများ၏ အနေအထားကို သိရှိစေရန်အတွက် သင်္ဘော၏ တည်နေရာကို ပေးပို့သည့် အလိုအလျောက် သက်သေခံစနစ် သို့မဟုတ် AIS ရှိသည်။ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ရေကြောင်းအဖွဲ့အစည်းသည် သင်္ဘောကြီးများ တိုက်မိခြင်းမှ ရှောင်ရှားရန် ၎င်းတို့၏ အနေအထားကို ထုတ်လွှင့်ရန် ညွှန်ကြားထားသည်။

သို့သော် ကွန်တိန်နာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ မြင်နိုင်စွမ်းသည် ဆိုးရွားစွာ လိုအပ်ပါသည်။ ဆိပ်ကမ်းများတွင် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုသည် အဓိကအားဖြင့် မြေယာပြဿနာဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တရုတ်ဆိပ်ကမ်းများတွင် လက်ရှိ ပိတ်ဆို့မှုသည် ပြည်နယ်ဖြတ်ကျော် ကုန်တင်ယာဉ်ရပ်နားမှုများနှင့် အလုပ်သမားများ တင်ဆောင်ခြင်းမပြုရန်နှင့် သင်္ဘောပေါ်ရှိ သင်္ဘောကွန်တိန်နာများမှ တားဆီးထားသော တရုတ်နိုင်ငံရှိ ဆိပ်ကမ်းအလုပ်သမားဆိုင်ရာ COVID လော့ခ်ချမှုများအပေါ် COVID ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။ အလားတူ၊ မြောက်အမေရိကနှင့် ဥရောပဆိပ်ကမ်းများတွင် ပိတ်ဆို့မှုသည် သမုဒ္ဒရာဆိပ်ကမ်းများ၊ ရထားလမ်းချဉ်းကပ်လမ်းများ၊ ကုန်းတွင်းဆိပ်ကမ်းများနှင့် သင်္ဘောတင်ကုန်လှောင်ရုံများတွင် မြေယာပိတ်ဆို့မှုကြောင့်ဖြစ်သည်။ လုပ်သားရှားပါးမှုက အစမှအဆုံး ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် လုပ်ငန်းများကို ထိခိုက်နစ်နာစေပါသည်။ တရုတ်နိုင်ငံရှိ စက်ရုံတစ်ရုံမှ ၄၅ ရက်ကြာမြင့်ခဲ့သော အမေရိကန်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းသိုလှောင်ရုံသို့ အဆုံးမှ ခရီးစဉ်သည် ယခုအခါ ရက်ပေါင်း ၁၀၀ ကျော် ကြာသည်” ဟု Mr. Dowse က ရှင်းပြသည်။ ထို့ကြောင့် ရထား သို့မဟုတ် ထရပ်ကားဖြင့် ရွေ့လျားနေသော ကုန်းပေါ်ရှိ ကွန်တိန်နာတစ်လုံးကို မြင်နိုင်စွမ်းသည် သင်္ဘောဆိုက်ကပ်မည့်အချိန်ကို မြင်နိုင်စွမ်းထက် ပိုအရေးကြီးသည်။ “လောင်စာဆီချွေတာဖို့အတွက် ပစိဖိတ်သမုဒ္ဒရာကိုဖြတ်ပြီး ကွန်တိန်နာသင်္ဘောတစ်စင်းက နှေးကွေးပြီး လောင်သဲဆိပ်ကမ်းကို ဆယ်ရက်ကြာတင်ပြီး နောက်ထပ် ၁၅ ရက်လောက်ရောက်ရင် ဘာကိစ္စရှိလဲ၊ ၎င်း၏ဦးတည်ရာ?”

အလားတူပင်၊ သမုဒ္ဒရာသင်္ဘောတင်ပို့သူများထုတ်ဝေသည့် ETAs များသည် သိပ်အရေးမကြီးပါ။ Ocean ETAs သည် သင်္ဘောတစ်စီး ဆိပ်ကမ်းသို့ရောက်ရှိပြီး ၎င်း၏ကုန်တင်ကုန်ချစတင်သောအခါတွင် အာရုံစိုက်သည်။ ၎င်းသည် ပို့ဆောင်သူများအတွက် အရေးကြီးသော အဆုံးမှအဆုံး ETA ဖြစ်သည်။ "စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု၊ ဒေတာကို အလွန်အမင်း စားချင်စိတ်ရှိပါသည်" ဟု Mr. Dowse က ဆက်ပြောသည်။ “အဲဒါကြောင့် Google Maps က အရမ်းကောင်းပါတယ်။ ဒေတာအချက်များစွာရှိသည်။"

FourKites သည် နောက်ဆုံးဦးတည်ရာသို့ ဆိုက်ရောက်မည့်အချိန်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနေချိန်တွင်၊ ၎င်းတို့သည် Ocean carrier များအသုံးပြုရန်မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ဒေတာအမှတ်များကို ပိုမိုအသုံးပြုနေပါသည်။ “ကျွန်တော်တို့မှာ မတူညီတဲ့ အချက်အလက်အရင်းအမြစ်တွေ အများကြီးရှိပါတယ်” ဟု Mr. Dowse က ဆက်လက်ပြောသည်။ "ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့နှင့်ဆက်စပ်နေပြီး ETA ကို ဆက်လက်မွမ်းမံရန်။ ETA 28 ရက်ထွက်ခြင်းသည် 7 ရက်ထွက်သည်လောက် မတိကျပါ။ ဒါဟာ အကြမ်းဖျင်း ခန့်မှန်းချက်ပါပဲ။”

အချို့ကိစ္စများတွင် ဤကြမ်းတမ်းသော ခန့်မှန်းချက်သည် အသုံးဝင်သည်။ ဤကြိုတင်သတိပေးချက်သည် သင်္ဘောပို့ဆောင်သူတစ်ဦးအား နောက်ကျမည့်အန္တရာယ်ထက် လေကြောင်းဖြင့် အမြန်ပို့ဆောင်ရန် ဆုံးဖြတ်စေနိုင်သည်။ “လေကြောင်းစရိတ်က ငါးဆ၊ ဒါပေမယ့် ကုန်စည်က အချိန်မီရောက်တယ်။”

သို့သော် မကြာခဏဆိုသလို၊ ပို့ဆောင်သူတစ်ဦး၏ ဂိုဒေါင်သို့ ပို့ဆောင်ရန် နီးကပ်လေလေ၊ ဆိုက်ရောက်မည့်အချိန်၏ ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုသည် ပိုအရေးကြီးလေဖြစ်သည်။ ဤကုန်လှောင်ရုံများသည် ဂိုဒေါင်၏အဝင်ဘက်ခြမ်းရှိ ကုန်ပစ္စည်းများကို သယ်ယူရန် ဂိတ်ပေါက်ရရှိနိုင်မှု၊ သိုလှောင်မှုနေရာနှင့် လုပ်အား- စွမ်းရည်များ ရှိကြောင်း သေချာစေရန် လိုအပ်ပါသည်။

node တစ်ခုစီတွင် - ဆိပ်ကမ်းမှ ထရပ်ကား၊ ဆိပ်ကမ်းဂိတ်တစ်ခုတွင် ထရပ်ကားကို လွှင့်တင်ခြင်း၊ သင်္ဘောပေါ်တွင် တင်ထားသော ကုန်ပစ္စည်းများ စသည်ဖြင့် - FourKites သည် နောက်ဆုံးထွက်ဒေတာများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏ဆိုက်ရောက်မည့်အချိန်ကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ Mr. Dowse ၏အဆိုအရ "ကျွန်ုပ်တို့၏ခန့်မှန်းချက်ကိုချိန်ညှိသောလမ်းတစ်လျှောက်ရှိအချက်တစ်ခုစီတွင်" ဒါတွေက သေချာပေါက် ရိုးရှင်းတဲ့ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုတွေ မဟုတ်ဘူး။ "သင်္ဘောက Long Beach ကိုရောက်ပြီး 5 ရက်လောက်ထိုင်မယ်လို့ ယူဆပေမယ့် သင်္ဘောက 3 ရက်လောက်ထိုင်မယ်လို့ ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ သင်သည် ETA ကို နှစ်ရက်အတွင်း ချိန်ညှိ၍မရပါ။ ရထားအချိန်ဇယားအသစ်ကို နားလည်ရမည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ETA သည် မည်သည့်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူမဆို အောင်မြင်နိုင်သည်ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။"

အလားတူ၊ FourKites သည် အချို့သော ပို့ဆောင်သူများအတွက် အခြားသူများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ အချို့သော ပို့ဆောင်သူများတွင် အသုံးချနိုင်သည့် ဒေတာအရင်းအမြစ်များ ပိုများလာသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပို့ဆောင်သူတစ်ဦးရှိနိုင်သည်။ တောင်ကြီးမြို့ ထရပ်ကားတစ်စီးသည် စက်ရုံမှထွက်ခွာသည့်အခါတွင် ဒေတာ၊ အခြား ပို့ဆောင်သူများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနည်းသော EDI မက်ဆေ့ဂျ်များကို အားကိုးပါသည်။

မစ္စတာ Dowse သည် ၎င်းတို့၏ ကွန်တိန်နာ ခြေရာခံခြင်း အစီအစဉ်အတွက် Hapag-Lloyd အား ချီးကျူးဂုဏ်ပြုပြီး အခြားသော သမုဒ္ဒရာ သင်္ဘောကြီးများ လိုက်လျောညီထွေ ဖြစ်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ၎င်းသည် FourKites ပလပ်ဖောင်းတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည့် အခြားသော ဒေတာအရင်းအမြစ် ဖြစ်လာသည်။

သို့သော် ကွန်တိန်နာအဆင့် မြင်နိုင်စွမ်းမလုံလောက်ကြောင်း မစ္စတာဒေါင်းဆေးက ဆက်လက်ပြောဆိုခဲ့သည်။ "သင်္ဘောပို့ဆောင်သူများသည် SKU (စတော့ခ်သိုလှောင်မှုယူနစ်) ကို မြင်နိုင်စွမ်း၊ ကွန်တိန်နာမြင်နိုင်စွမ်းကို လိုချင်ကြသည်။" ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်လီရောင်းချသူသည် ကုန်ပစ္စည်းရောင်းချသည့်ရာသီသို့ နီးကပ်လာသည်နှင့်အမျှ လက်လီရောင်းချသူသည် အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော ၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်အပေါ်အခြေခံ၍ ကုန်ပစ္စည်းကို မတူညီသောစတိုးဆိုင်များသို့ မည်သို့ခွဲဝေပေးရမည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်လေဖြစ်သည်။

FourKites ၏ အမြင်မှာ ပို့ဆောင်မှုတစ်ခု၏ ခြေထောက်တစ်ဖက်ရှိ ဒေတာကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းသည် ဂုဏ်ယူဖွယ်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ပို့ဆောင်သူများသည် လိုအပ်သည့်အရာမှာ node များနှင့် မုဒ်များအားလုံးတွင် မြင်နိုင်စွမ်းရှိပြီး ဝယ်ယူမှုအမှာစာနှင့် SKU အဆင့်အထိ အဆုံးမှအဆုံးသို့ ခရီးတစ်ခုအတွက် ရောက်ရှိလာသော ဆိုက်ရောက်ချိန်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုကောင်းများဖြစ်သည်။