一组资深行业人士分析了苏伊士运河之后的基础，反映了该行业对中断的供应链的处理，他们得出结论认为，作为协调员，通过港口进行数据共享和重要的数字协作，可以管理供应链中断，使所有利益相关者受益。帝国速运15710788677美国FBA海运，美国美森快船，美国盐田慢船，美国海卡，以星快船ZIM

诸如苏伊士运河长达一周的堵塞之类的重大事件可能会打乱复杂的供应链，但是当“永恒的纪要”重新上浮时，3月29日，争夺港口并避免拥挤的泊位和内陆连接的竞赛开始了。

包括海事信息学，锚定小组和联合国贸发会议机构在内的专家组成的专家组得出结论，如果信息共享并且港口发挥作用，这对从制造商到消费者的供应链中的所有参与者都是有益的。协调员清除僵局。

3月23日，Ever Given集装箱船偏离航道并封锁了苏伊士运河6天。各种各样的损失估计已达数百亿美元，已流入市场。

与实际损失相比，这些数字可能被夸大了。客观的事实是，超过350艘船被卡在运河中，这确实具有影响。但并非所有货物都是一样的-有些货物比其他货物对时间更敏感。

数据可以告诉我们什么货物受到中断的影响。但更重要的是，数据可以帮助我们应对事件的连锁反应，从而避免在运河和目的地港口聚集等待时间。

因此，我们需要确保足够的共享数据安全，前提是每个人都具有态势感知能力，从而能够做出明智的明智决策。在本文中，我们详细介绍了队列号以及此类信息如何支持获得增强的可预测性，以减少欧洲，亚洲和美国东海岸目的港的等待时间。

苏伊士运河阻塞等事件应为我们提供必要的动力，以共享数据并根据情况感知采取协作行动。

难题
运输生态系统包含自主参与者，这些参与者具有共同的态势感知难题，这对于每个人的业务协调都是至关重要的。苏伊士运河的事件使我们想起了这个难题的僵化之处可以对全球供应链产生多大影响。因此，我们需要根据船舶的实际移动情况来评估进度，制定计划并解决干扰问题。

船长可能没有孤立地操作船。船运公司主要关注确保船舶在高承载力的情况下经济高效，及时地在海洋上运输。一些人认为，集装箱船的尺寸越来越大，使其难以在狭窄的通道中机动。可以肯定的是，出问题的影响会随着船的尺寸而增加（见图1和2）。

我们观察到，在“永无止境”事件之后，船运公司决定在非洲各地改航。据估计，这将使新加坡到鹿特丹之间的航线扩展到3 000海里或5 400公里左右的距离，又增加30万美元的燃料成本。

如果船只加速，燃料成本和CO 2排放将迅速上升。我们甚至注意到船只在地中海上掉头。这种转移会延迟到达，并消耗更多资源。但是至少他们会预测更好的到达时间。这使此类事件和后续决策在运输公司的资本生产率和能源效率之间进行了权衡。

港口的数字化进度
当船运公司共享有关计划，进度和可能的中断的数据时，港口可以优化其对客户之间共享的基础架构和资源的使用。尽管有优化船舶到达港口时间的积极举措，但港口只是整个运输链中的一小部分。这些举措是否足以确保船队和港口基础设施的优化，仍然是一个尚未解决的问题。

苏伊士运河事件为港口提供了展示其作为信息枢纽潜力的机会。他们可以通过帮助建立沿链和港口之间的可见性和协作的新水平来扮演重要角色。一些专家预计，由于卸货设备有限，会赶往目的港。为了减少港口的潜在等待时间，需要通过积极安排一些船只减速以避免拥堵来组织船只的到港，这同时节省了燃料。这也可以更好地规划港口的装卸设备和腹地的容量。这就需要通过数据共享来提高对态势的认识。

谁受益
应当将关于优化港口运营的辩论扩大到缺乏数据共享和协作对多式联运协调员和货物所有人以及最终购买货物的人（最终消费者）有何影响。

像货运代理一样，运输协调员也面临着确保端到端无缝运输的挑战。大多数港口都是按照先到先得的原则运营的，这使得运输协调员无法计划其运营。理想情况下，需要运输协调员开发能力以基于顺序决策来重定向运输，但这确实需要所有参与者之间共享最新信息。由于海上行动缺乏可预测性，运输协调员和货物所有人都引入了缓冲区。有关船只行程，等待时间和港口可用容量的增强可视性将使运输协调员能够提前与港口和内陆运输公司讨论最佳运输方式和顺序，

受益的货主可以从端到端可见性中受益，从而采取降低风险的措施。进口公司需要以能够满足最终消费者时间要求的方式来管理他们的供应链和库存。他们知道，干扰随时可能发生，并且可以与长达数月之久的远洋运输时间相吻合。时间紧迫的货物是通过空运运输的，或者是从附近设备齐全的配送中心运出的。

未来之路
重新设计实践和保护共享数据是优化海流的先决条件。诸如海事信息学所针对的整体方法将为缓冲区带来更多价值，并具有更好的可预测性。

在苏伊士运河堵塞的驱动下，有一系列船只根据到达时间经过运河。大约有350艘船正在排队，等待通行的绿灯（图3）。在正常情况下，运河每天管理着55条南向和北向通道，这将在适当的时候减少排队等候的船只数量。

根据先到先得的原则，可以合理地假设每艘船都根据到达时的到达时间来接收队列号。这将指导我们了解具体的船只何时穿过运河。仍然存在的一个问题是，某些船舶是否应优先于其他船舶，这取决于它们运载的货物的类型。排队号市场也可以是优化船流量的一种选择，这也可以是有助于减少港口拥堵的工具。

排队的顺序取决于有多少其他船只在等待通过。封锁后的49艘南行进港集装箱船中的每艘都滞留在地中海地区，而在苏伊士湾被阻塞并向北进出的40艘集装箱船中的每艘船都将有一个排队号码。总量反映了所有旨在通过运河的船只（图4）。队列中的位置为单个操作员提供了基础，用于预测特定船何时通过运河，并为进行预报何时到达下一个港口提供依据。

通过将运河的实际吞吐时间与队列补给数据结合使用，这还意味着我们将能够大致预测哪艘船将在何时通过运河。对于希望预测何时货物将出现在港口和目的地点并因此能够计划使用缓冲区以及可能在港口和腹地运输甚至是紧急供应方面加快处理速度的行动者而言，这具有重大价值。通过空运等方式。

该分析还为我们提供了跟踪是否有任何船舶偏离排队系统的能力。

总之，
全球供应链将仍然脆弱，容易遭受破坏性事件的影响。我们无法避免像苏伊士运河那样的情况。但是，我们可以提高处理后果的能力。从工厂到最终消费者的态势感知都可以帮助从缓冲区中获取更多价值。

根据风险水平和风险偏好，缓冲区的大小始终是最佳的，考虑到供应链网络的固有风险，小缓冲区可能并非始终是最佳的解决方案。情境感知还可以通过更高级别的可见性和可预测性帮助提高客户和消费者满意度，同时为端到端优化链奠定基础。这就需要激励措施来沿链共享数据，标准化数据协议以及愿意合作的基础，以便更好地跨不同模式进行调整，决策和集成。

这是呼吁对全球供应链中数据共享的激励措施进行审查，以实现更高水平的资本生产率并更好地为苏伊士运河堵塞等事件做准备。只有数据使我们能够解决这个问题。

本文更是呼吁进行端口协作，而不是进行数据共享。数据共享将随着时间的推移而发展，但现在需要协作。消除运河事件造成的连锁反应所需要的数据共享和协作水平，也反映了也需要发生的文化变革。如果我们要预测何时船舶经过苏伊士运河并到达目的地港口，我们可能还可以采用相同的标准，工具和做法来预测世界上任何港口的任何阻塞点的拥堵情况。这将是避免或至少显着减少明天的海事行业等待时间的重要一步。

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