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？
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%。
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。
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。
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%。
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。
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。
