持续的动荡
供应链再次成为全球头条新闻。尤其在过去几年中，由于贸易摩擦加剧、新冠病毒封锁和大规模边境关闭，全球供应链陷入了一种持续的不确定状态，几乎将各国之间的流动降至停滞状态。
尽管这些事件显然是不幸的，但疫情为供应链的系统构成带来了急需的冲击，长期以来，供应链依赖于过时的手动流程，使得几乎无法避免或预测即将来临的困难，直到为时已晚。
这种长期存在的“观望”态度——类似于殖民时期的航运实践——在新冠疫情初期对必需品和非必需品的采购造成了严重压力，使公共和私人部门都措手不及，无法直接应对“新常态”的挑战。
然而，从过去的错误中汲取教训，企业正在利用公共网络数据策略来仔细监控、预测，并在适当情况下，甚至避开即将到来的供应链挑战，以在最混乱的时刻，确保其在竞争中获得市场优势。
我们现在处于什么位置？
尽管最近的健康危机让全世界意识到了依赖跨境因素的老式供应链的弊端，但在这个脆弱网络中的扰动并不是什么新鲜事。
根据麦肯锡研究，平均而言，持续一个月或更长时间的供应链中断预计每3.7年发生一次，通常是由于气候相关事件、地缘政治紧张局势（如战争或贸易纠纷）、经济衰退、病毒爆发等造成的。
虽然我们仍然感受到持续健康危机的余波，但乌克兰战争现已对供应链造成新的压力，如金属、天然气和农产品等原材料的供应——在俄罗斯入侵后立即推高了食品价格、能源成本和运输费率。
因此，我们已经清楚地看到，供应链中断迅速发生，几乎没有预警。但这并不意味着它是一项无望的任务。
Amézquita是Container xChange的产品经理——这是全球十大物流技术公司之一，也是全球增长最快的中立集装箱租赁和交易市场。他分享了他的看法，即公司如何利用网络数据来确保他们领先于供应链，并在中断发生之前进行识别。
但首先让我们先回顾一下基础知识。
公共网络数据物流
有大量公开可用的网络数据可以让企业评估其自身供应链的健康状况。
其中一些更传统的来源包括：
- 卫星图像数据：用于追踪关键制造工厂的生产、气候变化的进程、部队动向、新建筑，或追踪进入和离开全球主要港口的集装箱流动。
- 地理位置数据：用于追踪从集装箱货船的移动到新冠病毒的传播。这种数据形式使企业能够更好地预测物流延迟或关注即将发生的中断，这些中断可能由世界特定地区的放缓或爆发造成。
- 竞争对手数据：通过确定竞争产品的竞争对手库存的可用性，组织可以确定当前供应链短缺的位置，并找到可以利用的库存空缺、提高某些产品价格的机会，或确定其他途径来确保库存。
- 关系数据：用于识别供应链的依赖性，帮助企业更好地多样化其供应商组合，同时允许投资者识别依赖于从世界特定地区接收产品的公司。
21世纪的航运
虽然全球经济的物流环节可能不可预测，但Container xChange这样的公司正在帮助客户驾驭供应链的复杂性——通过简化长期以来阻碍行业发展的许多过时流程，并将其轻松访问于单一在线平台上，为航运业提供了急需的更新。
直到最近，航运业仍可以被描述为一个传统和手动的市场。在过去的几年中，承运人开始引入在线或电子提单、发票、追踪、调度等，以合并和自动化进口和出口业务中的许多行政任务。
“xChange是一家颠覆旧行业的科技公司，”Amézquita说。“我们的1000多名客户过去一直在离线操作，使用xChange后，他们可以购买、租赁和出售集装箱，访问他们的文档，并在一个地方处理所有流程。”
“据估计，移动一个集装箱需要发送大约180封电子邮件，”Amézquita补充道。“我们通过提供一个可以在线完成所有操作的平台来自动化和加速这一过程。”
该公司通过使用公共网络数据来收集关于集装箱移动的见解，进一步革新了航运部门，向我们展示了每个行业——即使是更“传统”的行业——都可以利用数据进行转型。
该平台本身收集公共网络数据，以识别客户集装箱的所有交互点：它们被用于什么、在哪里、要去哪里以及最终会去哪里。
这使客户能够识别特定位置的集装箱平衡，这对于确定世界某个地区的航运是否有任何停滞或放缓尤为有用。
此外，企业将处于独特的地位，能够在中断开始影响销售和运营之前改变或多样化库存或供应商。而出口商则可以暂停订单或让其船只改变航线，以免发现其货物无法及时在港口卸货。
供应链数据无处不在
随着一切都转向线上，航运业每天都在产生新的网络数据点，这为供应链的动态提供了更多的实时可见性。
像Container xChange这样的平台正在利用公共网络数据来提供市场透明度，并帮助其1000多名客户——包括租赁公司、航运公司、货运代理、贸易商和NVO——避免滞港费、滞留费并提高运营效率和灵活性。
“xChange希望成为集装箱物流的唯一真实来源，而没有公共网络数据，这几乎是不可能的，”Amézquita说。“我们希望收集更多的数据，以便为客户提供最可靠的数据。”
公共网络数据还允许xChange客户决定当前哪些产品最适合运输，支付哪些集装箱或运输成本的价格。他们能够跟踪从A点到B点的货物或集装箱的交付，这一方法同样适用于他们的竞争对手。
通过将历史数据整合到其分析中——利用过去几年收集的关于集装箱移动的数据——xChange能够实时预测未来几个月、几周甚至几天内世界特定地点的供应链可能出现或表现的方式。
“从一开始，我们就一直在使用网络数据，但我们希望扩展，”Amézquita说。“我们想从网络中获取更多信息，并在我们开始寻找提供商时，我们找到了Bright Data，这是一家在数据质量方面支持我们越来越成功的公司。”
“Bright Data让我们专注于重要的事情。首先是探索新的数据 来源，其次是专注于为客户开发新的工具和见解，并探索我们以前没有的新机会。”
