发布需求
物流行业正处于发展期向成熟期过渡的阶段，供应链管理在企业管理中有着举足轻重的作用。在消费时代的驱动下，围绕供应链产生的信息流、物流和现金流，运用现代大数据技术提升供应链的整体效率可有效降低成本。现代物流企业和大型厂商对货物运输有极为严格的要求，因此建立在精准、及时、可靠的信息数据基础上的供应链管理能力，毋庸置疑成为企业的核心竞争力之一。亿海蓝多年来致力于海运货物的数据采集和挖掘，运用大数据帮助直客改善供应链管理。
物流供应链链条长、环节多、操作复杂，涉及厂商、车队、船公司、码头、海关等诸多角色，涵盖至少16个重要节点的物流动态，每个节点又分单证、物流、信息流、现金流等多维数据。货物流动的过程中产生海量数据，传统的人工操作和管理耗时、费力、效率低，拉高企业成本。一旦有环节出现异常，往往由于信息的不及时导致巨额损失。供应链风险已成为企业不可承受之重。
供应链可视化既涵盖水路的装卸和中转等环节，也包括陆路的集卡拖车、报关报检和仓储等环节，如何处理和利用这些数据信息，是航运供应链管理升级的挑战。亿海蓝掌握全球船舶动态以及集装箱节点，控制集卡市场信息流，超越供应链单一环节的局限性，不仅可以通过船位、船舶、港口、航线等基础数据跟踪海上船舶与运输货物，为海运物流参与方提供实时准确可视的个体动态，而且能够把零散的动态数据搜集、沉淀 、整理后建立多维基础大数据模型，为供应链的各个环节提供多维度数据参考，确立了大数据市场的绝对竞争优势。
供应链管理中有计划、订舱和跟踪三大环节，如在计划阶段，虽可手工查找出航线和时间等信息，但却无法主观猜测哪个船公司在哪条航线更值得信赖。而亿海蓝的大数据可以帮助航运物流企业改善供应链管理。
准班率报告
尽管大部分船公司都会在网站上公布船期数据，但由于各种原因使得船期变动频繁发生。亿海蓝拥有清洗和分析后的即时船期数据，通过AIS和卫星获取，有着近十年的船位跟踪和轨迹数据积累。用船期中预计到达时间(ETA)和预计离港时间(ETD)与船位跟踪数据中的实际到达时间(ATA)和预计离港时间(ATA)进行比较，得出准点率、港口作业和等待时间等指标，进行多维度的数据展示。
通过不断更新船期表产品，将准班率数据加入船期表中，并且使用AIS数据去纠正船公司的ATA/ATD信息，AIS数据可以极大的提高船期表的准确性。在每一次订舱之前，都可以客观地对船公司进行评估，还可应用在招投标管理中。亿海蓝大数据平台上除了自动化的准班率工具，还通过对数据的分析和挖掘，研发出其他大数据产品，如全球煤矿等大宗商品在全球的实时流动分析等。
供应链可视化
航运业每年需追踪17亿个集装箱的动态，每个集装箱在每次航程中有超过20个节点的信息。我们需要打电话、发邮件给几十个数据源去追踪货物：卡车公司、报关行、船公司、航空公司等。我们是否可以将追踪变得简单呢?
追踪的过程即轨迹、节点控制和异常管理。为了将追踪简单化，将最优质的数据用于每条轨迹和节点可更便捷地控制供应链，并进行有效的异常管理。亿海蓝的可视化产品可追踪海、陆、空运货物，这些信息只需提供海运、空运单号或者集装箱卡车牌号即可获得。
