基于云平臺的集裝箱鐵水聯運系統建設的思考

陳春燕，朱珊珊，王 帥

(南京交通職業技術學院，江蘇 南京 211188)

1 集裝箱鐵水聯運云平臺相關基本概念

1.1 大數據

大數據是指一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據工程師通過對復雜多變的海量信息進行提煉，得到有實用價值的信息，而在其中最有使用價值的部分取決于預測性剖析，即能夠根據大數據可視化、統計分析模式識別、統計數據敘述等方式挖掘數據價值。

1.2 云平臺概念

云平臺又稱云計算平臺，是指基于硬件資源和軟件資源的服務，提供計算、網絡和存儲能力。云計算平臺可以劃分為3類：以數據存儲為主的存儲型云平臺，以數據處理為主的計算型云平臺以及計算和數據存儲處理兼顧的綜合云計算平臺。

其核心功能就是對使用常規軟件工具進行捕捉到的數據集合進行分析處理，以此獲得更大的優勢，包括決策能力的提升、流程的優化、信息資產的完善等，并將更多更全面的資源提供給用戶。大數據與云平臺相輔相成，云平臺為大數據提供了有力的工具和途徑，而大數據給云平臺提供了用武之地。

1.3 鐵水聯運云平臺概念

鐵水聯運云平臺系統涉及鐵水聯運的全業務流程，包括訂單下達、單據交接、貨物運輸過程、到達等多個運營環節，為鐵路、航運公司、鐵水聯運港、市場監管部門等提供實時的運輸信息和實用的營運功能。

因此，鐵水聯運云平臺系統是一個集基礎數據采集、整體優化、運營組織、自動化辦公等功能于一體的龐大而復雜的系統。這個平臺不僅可以為運輸企業提供必要的實用功能，還可以為海關等監管部門提供預測預警功能,為貨主企業提供規劃建議。

2 鐵水聯運云平臺研究現狀

2.1 鐵水聯運云平臺研究現狀

在馬赫等[1]專家的觀點中，盡管很多地區已經完成了信息系統的建立，然而如今依然沒有在各個政府之間形成完備的數據共享機制。因此，當前的貨物運輸效率還不能達到理想的效果，也不能使這些區域的服務更加快捷。在全國范圍內，有些港口已經建立了信息系統，加快了運輸速度，但由于政府之間的信息系統不夠完善，因此中間有許多環節需要人工操作，影響了整體的工作效率。

韓謙提出了利用現有的鐵路信息系統和港口信息系統建立面向服務的架構，為解決不同系統間軟件共享、重用、擴展提供了解決方案，但SOA降低了系統的性能，而且對商業流程的計劃要求很高。

在鐵水聯運平臺總體架構方案問題上，黃強、陳韜等雖然將比較成熟的SOA系統與具有強大并行處理能力的云計算相結合，提出了部署在混合云上的鐵水聯運信息系統方案，解決了不同機構間信息共享和查詢問題，但是并沒有講具體解決方法，平臺作用僅僅局限于查詢功能。

2.2 大數據在鐵水聯運的應用研究現狀

黃起龍提出建立鐵水聯運港大數據整合雙軸模型，對鐵水聯運港各個過程中數據的產生、收集、分析、應用階段進行研究，并從行業管理部門和市場經營主體角度提出鐵水聯運港大數據應用對策，但是缺乏對收集到得數據進行深入分析，數據資源沒有得到充分利用，造成資源的浪費。

2.3 集裝箱鐵水聯運云平臺與其他信息系統的區別

2.3.1 成本低、適應性高

以往的聯運信息系統因采用的傳統數據庫模式，在分析大規模的數據時，可能大量占用本地的計算資源，因而大大降低了本地數據庫的處理速度。集裝箱鐵水聯運云平臺，采用基于大數據的云技術平臺，不僅能夠提高計算效率，還能把資源分配做到最佳效果。因此，集裝箱鐵水聯運云平臺和之前的傳統數據庫系統相比而言，云平臺在適應性和發展前景方面有很大的優勢。

2.3.2 性能穩定，效率高

使用集裝箱鐵水聯運云平臺這種處理方式能夠有效規避資源的集中消耗，其分布式的處理機制也能夠起到高效率的處理速度。

3 鐵水聯運云平臺建設存在的問題

3.1 信息傳遞與共享問題

鐵路、港口、航運企業、行業管理部門和貨主等利益相關方，共同構成了鐵水聯運生態圈。各個主體都有自己獨立的信息系統，各個系統在開發技術平臺和數據格式上又有很大不同，這給信息傳遞造成很大困難。因此，需要鐵水聯運信息系統對各方的信息進行整合、處理、分析，從而實現各方的信息互通、共享。

3.2 缺乏數據分析

因為考慮到企業與政府管理部門對數據分析和應用方向有所不同，本文將鐵水聯運業務中數據分析分為兩類，一類是從企業視角出發的微觀數據分析，一類是從政府管理部門視角出發的宏觀數據分析。

3.2.1 微觀數據分析(企業視角)

港口作為集裝箱鐵水聯運運輸的關鍵環節，它不僅是鐵路與水運的一個中轉站點，更是集裝箱鐵水聯運信息傳遞與交匯的重要節點。

港口信息問題主要由兩個方面產生：一方面，現有的集裝箱鐵水聯運信息平臺只是對聯運信息進行一個匯總，然后各個部門從中獲取自己所需要的基本信息，信息系統并沒有對這些信息進行更深入的處理分析，造成信息資源浪費；二是企業對自身營運過程中產生的微觀數據沒有得到有效地利用，因此無法在產品服務水平、內部管理、市場預測預警方面提高自己在聯運市場中的競爭力。

3.2.2 宏觀數據分析(政府管理部門視角)

相關管理部門的數據分析主要有兩個方面的問題。

(1)傳統的聯運信息平臺沒有和行業管理部門進行深入對接，因此，政府監管部門無法準確把握市場情況，很難對市場出現的波動與變化做出相應的措施。

(2)市場規劃與建設部門無法對傳統的聯運信息平臺獲得的數據進行深入分析，從而無法為市場發展提供更好的政策支持以及相應的基礎設施規劃建設。

3.3 貨主匹配問題

隨著我國交通運輸方式的不斷發展，鐵水聯運在我國交通運輸體系中已經成為重要的一部分。傳統的鐵水聯運信息平臺只能為客戶推送各個企業的基本信息，不能根據貨主提供的貨物信息為客戶匹配合適運輸企業、運輸方式，使得鐵水聯運企業與貨主之間的信息不對稱，導致鐵水聯運業務過程中成本高、運輸時效得不到保障、服務質量低，進而不利于我國集裝箱鐵水聯運的良性發展。

4 對策與建議

4.1 微觀數據分析應用

4.1.1 鐵水聯運市場預測

當前集裝箱鐵水聯運產生的數據以海量形式存在，傳統單機處理技術不能滿足鐵水聯運市場預測要求。為了提高鐵水聯運市場供需預測精度，針對當前鐵水聯運市場供需量預測存在的一些問題，可以基于云計算技術進行鐵水聯運市場供需量預測。通過云計算采用多個節點對鐵水聯運市場供需量進行建模和預測，各個節點可采用最小支持向量機對鐵水聯運市場供需量進行分析，建立鐵水聯運云平臺模型。通過集裝箱鐵水聯運云平臺，可以收集港口、船舶、班列等有關信息數據，利用云平臺計算更精確的市場分析和預測數據，對航運企業、鐵路、港口等經營者而言，從自身利益角度出發，可以有效規避市場風險、提升產品服務市場競爭力。

4.1.2 產品服務優化升級

經營方充分掌握客戶需求后，可以從產品和服務出發，提升自己的行業競爭力。在云平臺上可搜集集裝箱鐵水聯運港貨物和船次等數據，將數據做出相應的劃分，找到變化規律，對車廂和船舶數量進行合理調配，減少服務成本，避免造成空載，從而提高產品服務競爭力。還能通過對將來市場運輸的供需關系和報價提前預測，對規劃不足之處及時調整，并在市場風險到來之前進行防范，提高企業在市場競爭過程中的競爭力。

4.2 宏觀數據分析應用

通過對港口目前存在的大數據進行整合，有針對性的提出規劃措施。例如，定期了解港口班次、船舶的總進出次數、提前預測貨量規模大小、采集分析港口物流信息、清點港口中轉貨物的數量和種類、港口管理部門及時作出布局措施等等，來吸引航運公司將貨物在此港口運轉，促進鐵路運送部門安排車輛班次進行運輸。提高鐵水聯運港管理部門服務的規范性，提升政府服務的滿意度。

4.3 智能貨主匹配系統

4.3.1 貨源保障技術

為了能夠使鐵水聯運系統中的云平臺正常運營，首先要做到貨源的供給。在調查中發現，2017年共有200個以上的貨主匹配平臺出現，隨著當今社會的優勝劣汰，現在所剩無幾，具體數量在三十家以內，這些平臺被迫停業的關鍵原因便是沒有充足的貨源。而通過對集裝箱鐵水聯運貨主匹配平臺的合理利用，能夠很好地解決傳統平臺中存在的問題。

4.3.2 智能供需撮合技術

供需問題必須加強重視，為了實現集裝箱鐵水聯運貨主匹配平臺的正常發展，能夠使用的技術為智能供需匹配算法。對于這一平臺來說，必須能夠實現三種功能，包括企業競價、平臺指派、企業搶單。這三種功能的匹配過程并不簡單。就企業搶單這一功能來說，在平臺中具有很多數量的企業和貨主，因此在進行交易的過程中，步驟十分繁瑣，不僅包含各種不同的撮合環節，且隨時有可能有一方推出交易，這一交易若失敗，系統將會開始下一輪的匹配操作。因此，在整個過程中必須具備完善的撮合機制，以及合理的匹配方式，由此能夠節省匹配時間，提高匹配速度。另外，不僅要合理使用這種匹配算法，也要為了保證交易雙方的順利進行而建立誠信體系等。

4.3.3 服務評價機制

通過服務評價機制，可以在一定程度上對服務水平進行優化，并使企業更有更好的發展形勢和競爭活力。在了解了相關企業具有的監控指標的基礎上，根據分級管理的方法，建立貨主誠信度監管體系，通過這些方式可以在一定程度上減少貨主取消訂單的情況。

5 結語

鐵水聯運信息平臺的發展，可以促進信息的共享，使各個物流環節和服務形成調度可視化，大大提高了工作效率、物流服務水平，壓縮了成本，提高客戶滿意度。除了鐵路部門和港口之間的數據需要共享，鐵水聯運所涉及的鐵路總公司、海事局、海關以及其他中小企業、貨主等單位對于許多信息都存在共享需求，需要加強部門之間的溝通，形成統一的鐵水聯運平臺。鐵水聯運的發展需要有適合我國鐵路發展方式的對策，完善基礎設施，積極使用新型技術，使港口智能化、自動化。國家對于鐵水聯運方面還需要加強支持，以協調發展我國各地區的鐵水聯運，提高我國的貿易競爭力。