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      ABS:大數據分析如何應用航運業?

      2017-05-28 08:17:00
      來源:航運交易公報 編輯: 國際船舶網 我有話要說

      隨著大數據時代的來臨,大數據在各行各業開啟了更多的運用,為更多傳統行業提供了巨大的想象空間。以大數據分析實現商業成功的企業正在向傳統行業發出挑戰,并帶來一系列機遇。作為最古老的傳統行業,航運業與大數據的結合會產生怎樣的火花?當前航運業大數據走到了哪一步?在航運新生態下,大數據將怎樣影響著行業走勢?

      ABS:大數據分析如何應用航運業?

      近日,在一場由ABS(美國船級社)主辦的“智能時代的船舶設計及營運研討會”上,ABS全球海事部副總裁Gareth Burton對數據分析在航運業和造船業上的智能應用進行了分享。GarethBurton認為航運業里推動數據分析的因素主要有:全球航運與造船市場的動態、不斷提高的效率需求、更加嚴格的環境法規。“目前,數據分析主要運用在四個方面:市場評估、設計評估、營運表現和環境規范。”

      市場評估

      市場評估主要是通過數據進行貿易模式分析、船隊規模分析以及細分市場研究。其中,貿易模式分析主要包括:確定歷史交易模式、確定當前和潛在的未來業務活動以及風險管理。

      Gareth Burton以集裝箱船市場進行了數據分析。若要投資集裝箱船,首先需要了解細分船型市場的歷史數據,以及預測細分市場潛在的市場活動。以9000~9400TEU型集裝箱的新船造價來看,2003年是一個歷史低點,9178TEU型船造價為7500萬美元;到了2012年,9300TEU型船造價為8250萬美元;2013年造價略有降低,9300TEU型船總價約為8150萬美元;2014年,造價有所提升,9400TEU型船造價為8370萬美元。

      除了了解新造造價之外,還需要了解細分市場現有船隊規模、船型分布、船齡以及拆解量等數據。Gareth Burton以1000~4000TEU型船為例,其船齡分布中,超過15年的船舶最多,其次是6—10年的船舶,再次是11—15年的船舶(見圖1)。而在過去20年中,這一船型在2009年和2013年是兩個拆解高峰年,每年拆解量均超過130艘(見圖2)。而從更加細分市場來看,1000~4000TEU型船中,1001~1500TEU型船占比為18%,1501~2000TEU型船占比為22%,2001~2500TEU型船占比為15%,2501~3000TEU型船占比為24%,3001~3500TEU型船占比為9%,3501~4000TEU型船占比為12%。

      ABS:大數據分析如何應用航運業?

      ABS:大數據分析如何應用航運業?

      從上述分析來看,Gareth Burton表示:“通過數據分析,我們可以做貿易模式分析,通過船舶規模信息分析潛在的市場機會;也可以分析細分市場,比如船舶大小和單價間關系的趨勢變化,以及從細分市場的船型分布、船齡構成、船隊規模等數據來幫助是否需要更新船舶等決策。”

      設計評估

      運用數據分析進行船舶設計評估主要涉及到新舊設計對標、操作性能分析以及能源效率對比。

      Gareth Burton表示,新舊設計對標中,主要的數據分析主要包括:與現有船舶的關鍵參數比較、允許識別趨勢以及允許船舶進行適當定位。“我們應該將新設計和已有設計進行對標比較,比如利用速度和船齡關系曲線、船舶垂線間長與TEU數關系曲線、船長與TEU數關系曲線、船舶型寬與TEU數關系曲線、船舶吃水與TEU數關系曲線以及設計船速與TEU數關系曲線等,找到新設計的不足和優勢。”

      而在船舶設計中,利用數據分析顯然對于提升能源效率有很大促進作用。GarethBurton認為,通過大量的數據分析可以建立初始船體形式參數,通過不斷的船體優化設計,通過模型測試驗證等方式,從而最終達到提升能源效率。

      營運表現

      在船舶的日常營運表現中,數據分析可以幫助制定燃油戰略、提升船舶性能以及進行船舶安全管理。

      Gareth Burton表示,可以通過對船體/螺旋槳性能的表現進行關注和追蹤,比如,是否因為結垢而產生了不必要的阻力,日常燃油消耗是否突然增加,速度/吃水/燃料表之間的關系等。此外,對于主機性能的分析也很重要,需要建立基于主機性能測試數據、基于主機基線模型的索引以及用于決策支持的儀表板。

      在船舶營運層面,通過比較與競爭對手在基準相同的貿易路線之下的不同數據,為船舶業務績效制定一套關鍵績效指標,以實現決策支持。如下表所示,在相同的航線上,不同運營商因為時間與速度不一致,導致結果有所偏差。

      ABS:大數據分析如何應用航運業?

      環保規范

      在環保規范方面,數據分析可以幫助運營商更好滿足廢氣排放達標、避免水污染以及進行技術經濟分析。

      去年10月,國際海事組織(IMO)作出決定:自2020年實施0.5%的全球硫限制,而不是推遲五年至2025年。——也就是在2009年通過的《國際防止船舶造成污染公約》(MARPOL)附則VI下的要求,要求在硫排放控制區(ECA)以外航行的所有船舶使用硫含量不高于0.5%的燃油。除了IMO在全球范圍內的硫限制,目前在亞洲、歐洲以及北美等區域已經有一定數量的ECA已經開始了更加嚴格的排放限值。

      面對越來越嚴苛的環境規范,運營商需要作出決斷:使用低硫燃油,還是重油+洗滌器,或者液化天然氣(LNG)。Gareth Burton表示,ABS的技術經濟性分析,可以幫助船東和運營者判斷,用低硫油、重油+洗滌器、液化天然氣哪個經濟效益更強。根據目前ABS對特定貿易航線的成本經濟性數據分析,船型越小,用重油+洗滌器更劃算;而船型越大,用LNG比較便宜。

      Gareth Burton在談及數據分析的未來方向時表示,“未來我們會越來越依賴于數據。”在商業智能、設計、運作基礎(包括結構健康監測、機械健康監測、資產效率以及業務績效管理)等方面,數據分析都將大施拳腳。

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