Mentre le condizioni si sono attenuate in Nord America, la congestione portuale è peggiorata molto in Cina. La Cina rappresenta circa il 12% del commercio mondiale. Il rigoroso blocco del COVID in Cina nelle città portuali critiche ha avuto un impatto sulle catene di approvvigionamento globali. Alla fine di aprile, oltre 500 navi attendevano uno spazio per attraccare ai moli cinesi.

Gli spedizionieri, le società che pagano i vettori marittimi, ferroviari e di camion per il trasporto delle loro merci, possono fare ben poco per accelerare le spedizioni intrappolate dalla congestione portuale. Ma se i caricatori riescono a capire meglio quanto tempo impiegherà la loro spedizione ad attraversare l'Oceano e poi passare a una delle loro strutture, possono lavorare per mitigare l'impatto dei ritardi. Per determinare tempi di arrivo (ETA) stimati meglio, è necessaria una migliore visibilità.

Hapag-Lloyd è uno dei più grandi vettori oceanici. Hanno una flotta di oltre 250 navi portacontainer e una capacità di trasporto di 1,8 milioni di TEU. Di recente hanno annunciato che equipaggeranno la loro intera flotta di container con dispositivi di localizzazione in tempo reale. I dispositivi miglioreranno la visibilità trasmettendo i dati in tempo reale da ciascun container. Sono in corso l'installazione di dispositivi di localizzazione di Nexxiot e ORBCOMM che forniranno dati sulla posizione basati su GPS, misureranno la temperatura e monitoreranno eventuali shock improvvisi al container. In futuro, potrebbero essere aggiunti sensori aggiuntivi tramite Bluetooth.

È questa la visibilità di cui i caricatori hanno così disperatamente bisogno? Steve Dowse, vicepresidente senior per le soluzioni internazionali di FourKites, fornitore di una piattaforma di visibilità della catena di approvvigionamento in grado di acquisire dati sulla posizione e sullo stato di camion, treni, navi e altri mezzi di trasporto e quindi fornire visibilità su dove si trovano le merci di un'azienda, insieme a tempi predittivi di arrivo, ha iniziato la sua carriera nel trasporto marittimo alla fine degli anni '80. Mr Dowse ha spiegato che la visibilità sulle navi è già molto buona. Le navi hanno un sistema di identificazione automatica, o AIS, che trasmette la posizione di una nave in modo che le altre navi siano a conoscenza della sua posizione. L'Organizzazione marittima internazionale impone che le grandi navi trasmettano la loro posizione per evitare collisioni.

Ma è assolutamente necessaria una migliore visibilità dei container. La congestione nei porti è in gran parte un problema di terraferma. Ad esempio, l'attuale congestione nei porti cinesi si basa sulle restrizioni COVID sugli arresti degli autotrasporti interprovinciali e sui blocchi del lavoro portuale in Cina che hanno impedito ai lavoratori di scaricare e salire a bordo dei container. Allo stesso modo, la congestione nei porti nordamericani ed europei è dovuta alla congestione a terra dei terminal oceanici, delle rampe ferroviarie, dei porti interni e dei magazzini degli spedizionieri. La carenza di manodopera ha creato scompiglio nelle operazioni end-to-end della catena di approvvigionamento. Un viaggio end-to-end da uno stabilimento in Cina al magazzino di uno spedizioniere negli Stati Uniti che prima richiedeva 45 giorni, ora impiega più di 100 giorni”, ha spiegato Dowse. Quindi, la visibilità di un container sulla terraferma che si sposta su rotaia o camion conta più della visibilità su quando una nave attraccherà.

Allo stesso modo, gli ETA pubblicati dai caricatori marittimi non contano molto. Gli ETA oceanici si concentrano su quando una nave entra in porto e inizia a scaricare il suo carico. È l'ETA end-to-end che conta per gli spedizionieri. "L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale hanno un vorace appetito per i dati", ha continuato Dowse. “Ecco perché Google Maps è così buono. Ha così tanti punti dati.

Quando FourKites calcola l'orario predittivo di arrivo per una destinazione finale, utilizza più punti dati di quanto qualsiasi vettore oceanico possa sperare di utilizzare. "Abbiamo molte fonti di dati diverse", ha continuato Mr Dowse. “Li mettiamo in correlazione e continuiamo ad aggiornare l'ETA. Un ETA di 28 giorni non è accurato come uno di 7 giorni. È una previsione approssimativa”.

In alcuni casi, questa previsione approssimativa è utile. Questo avviso preventivo può indurre uno spedizioniere a decidere di accelerare una spedizione per via aerea piuttosto che rischiare che arrivi in ritardo. "L'aria costa cinque volte tanto, ma la merce arriva in tempo".

Ma più spesso, più una spedizione si avvicina all'arrivo al magazzino di uno spedizioniere, più importante è che l'accuratezza dell'orario di arrivo previsto migliori. Questi magazzini devono assicurarsi di avere la capacità – la disponibilità del gate, lo spazio di stoccaggio e la manodopera – per scaricare la spedizione sul lato in entrata del magazzino e quindi caricare questi pallet o pacchi sui camion in uscita.

Ad ogni nodo – camion in porto, scarico del camion in un terminal portuale, merci caricate sulla nave, ecc. – FourKites aggiorna il suo orario predittivo di arrivo in base ai dati più recenti. Secondo Mr Dowse, "ad ogni punto del percorso aggiustiamo la nostra previsione". E questi non sono necessariamente semplici aggiustamenti. “Supponiamo che la nave arrivi a Long Beach e si fermi per 5 giorni, ma il piano prevedeva che la nave sarebbe rimasta per 3 giorni. Non puoi semplicemente modificare l'ETA di due giorni. Devi capire il nuovo orario dei treni. Il nostro ETA è migliore di quello che qualsiasi vettore potrebbe ottenere".

Allo stesso modo, FourKites può fare previsioni migliori per alcuni caricatori rispetto ad altri. Alcuni caricatori hanno fonti di dati più numerose e migliori che possono essere sfruttate. Ad esempio, un mittente può disporre di dati di geofence su quando un camion sta lasciando una struttura, mentre altri spedizionieri si affidano a messaggi EDI meno affidabili.

Mr Dowse elogia la Hapag-Lloyd per il loro programma di monitoraggio dei container e spera che altri grandi vettori oceanici seguano l'esempio. Questa diventa un'altra fonte di dati che la piattaforma FourKites può acquisire.

Ma Mr Dowse ha proseguito affermando che la visibilità a livello di container non è sufficiente. "Gli spedizionieri vogliono la visibilità dello SKU (stock keeping unit), non la visibilità del container." Ad esempio, più un rivenditore si avvicina alla stagione di vendita di un prodotto, meglio il rivenditore comprende come il prodotto dovrebbe essere assegnato a diversi negozi in base a una previsione della domanda aggiornata.

Il punto di vista di FourKites è che il miglioramento dei dati su una tratta di una spedizione è lodevole. Ma ciò di cui gli spedizionieri hanno bisogno è visibilità su tutti i nodi e le modalità e buoni tempi di arrivo predittivi che tengono conto di un viaggio end-to-end fino all'ordine di acquisto e al livello SKU.