港口集装箱物流跟踪模型设计和应用
邹 彤
（天津港信息技术发展有限公司， 天津 300456）
摘要：为推进智慧港口建设和港口企业服务化转型升级，对集装箱运输流程进行分析建模并挖掘相关数据价值。以集装箱运输为切入点，梳理进口、出口和中转等3种物流流程并绘制逻辑框图。使用ETL工具搭建数据模型，汇集并提取码头操作系统、堆场系统、GPS等多个数据源的关键数据，构建数据服务。通过设计多种物流跟踪模型应用方案，实现对集装箱物流信息的实时查询和分析展现。
关键词：港口；集装箱；物流跟踪；数据模型
0 引 言
海运是大宗货物运输的主要方式，港口是海运物流的关键节点，但由于大宗货物运输耗时较长，加之经手环节较多，造成信息封闭，货主或收货人难以较为精确地了解货物的物流状态和耗时情况，只能被动等待。作为相似领域的快递行业，早已将物流过程数据向客户开放，提供全程物流跟踪查询，同时利用大数据分析得出物流预计耗时，优化客户体验和提升行业竞争力。以此为参考，港口企业可以将港口装卸作业作为切入点，向物流上下游进行延伸，汇集物流过程中的货物状态变化数据，串联成物流链条，打造货物运输的全程跟踪模型，为货方等各物流参与方提供实时的货物运输情况查询和相关数据服务。
从业务层面上看：物流参与方需要了解货物的状态和流向，及时获取本方甚至合作方的相关数据用于作业安排和经营分析；港口企业谋求服务化转型升级，将港区作业情况对客户透明化，使客户能够自助了解货物运输情况也是最基础的一步。
从数据应用层面上看：首先，随着集装箱码头操作系统的不断升级和完善，集装箱码头业务数据基本实现集中化管理，这种标准化的流程和数据为分析和利用集装箱业务数据打下基础；其次，物流过程中应用系统被广泛地使用，全部作业数据均以电子化方式记录，从而保证跨企业、跨应用系统的业务数据可以进行关联和交互。
因此，设计港口集装箱物流跟踪模型具有理论可行性，同时也是各物流参与方的迫切需求。
1 设计方案
1.1 概要设计
以集装箱码头作业数据为出发点，将集装箱进场后的各个环节独立出来，串联成码头作业链，覆盖码头海侧作业和陆侧作业，包括船舶到港、车辆进闸、箱子落场、箱子装（卸）船、车辆出闸等时间节点记录，并以此进行延伸。在航运方面，要关联船舶到港前和离港后的航行情况，采用关联船舶定位监测产品API的方式获取数据。在陆运方面，要关联车辆和堆场信息，其中：车辆信息通过车载GPS和铁路相关数据发布接口进行关联，展示集装箱（货物）在码头范围外的行进情况；在关联堆场信息方面，通过获取相关查验信息、铁路接卸信息和堆存信息等，实现码头与外部企业之间数据的关联。
1.2 详细设计
考虑到进口、出口、中转作业形式不尽相同，梳理并设计统一的流程会增加应用复杂度，为了优化展现效果和方便系统运维，物流跟踪模型设计是针对进口、出口、中转作业分别单独建模和创建数据表。单独建模建表可以保证各流程结构的清晰，便于设计前台查询和参数传递，减少不必要的逻辑判断，而在使用时仅会增加选择作业形式的步骤，但却可以保证数据的可靠性。
1.2.1 出口流程
在设计出口流程时考虑多种集装箱集港方式，包括货车运至堆场后抵达码头、铁路运至接卸堆场后抵达码头等。对码头实际作业情况进行调研，发现出口流程的起始时间为码头接收到订舱单的时间，以此时间为起始可以明确货物的详细信息，便于关联其他系统数据。出口流程设计逻辑框图见图1。根据码头和相关方实际作业情况，梳理出各个物流时间节点，辅以GPS信息、火车时刻信息、船舶AIS动态信息等，实现货物运输的全程跟踪。
1.2.2 进口流程
进口流程设计以船图、舱单导入时间为起始。根据船图和舱单的相关字段，既可关联船方动态，又可关联货方信息，例如：根据船名提前跟踪船舶海上动态信息，船舶到港后依次梳理装卸作业流程，将卸船、落场、装车、出闸等步骤切分，记录相应的时间；集装箱出闸后按照提箱方式的不同，记录转栈的进出堆场时间、查验的各项动作时间或铁路装箱时间、铁路各站点经过时间等；对于通过汽运离港的形式，可关联车载GPS信息，供用户查询车辆实时位置信息。进口流程设计逻辑框图见图2。
1.2.3 中转部分
中转分为集团内中转和普通中转，其中：集团内中转为在不同码头之间进行中转作业，需要在第1个码头进行提箱操作，而后进入第2个码头延续之后的装船等流程；普通中转仅在单一码头进行换船作业。中转流程设计以舱单、船图导入为物流跟踪起点，同样是考虑到舱单和船图包含数据丰富，可关联船方和货方串联起整个流程，之后按照进口卸船流程记录各节点时间。在完成卸船落场操作后，按照出口流程记录装船各节点数据，如涉及转码头操作，则增加码头出闸和进闸时间记录。中转流程设计逻辑框图见图3。在进行数据结构设计时，要涵盖集团内中转和普通中转这2种情况，并增加部分字段使同一数据表可记录2种中转数据。
数据结构设计为3张关联表，分别为集装箱信息表、运输承载基础表和节点时间记录表。集装箱信息表主要包括集装箱号、提单号、箱型尺寸和相关的陆运、航运订单等基本信息。运输承载基础表主要包括船舶代码、名称、IMO号、呼号等船舶基本信息和集卡、火车的车号等信息。上述2张表为进口、出口、中转等3种作业形式共用，通过标识位进行区分，并设计外键关联。节点时间记录表被设计为以宽表形式记录集装箱经过的节点，即各流程设计图中展示的时间或位置。
虽然宽表在增加流程节点时存在增加字段的可能性，但从直观性上略占优势，使用时查询速度快；表中字段均有可读性，不易出现逻辑错误。宽表形式在应用中是按照时间进行排序展示的，并有节点内容与之对应，易于串联成物流链结构。
值得注意的是由于集装箱或订单号的复用性，如何认定物流过程的完成至关重要。按照上述模型设计，流程到达终点后会自动将该项物流环节标记为已完成，避免查询或应用过程中存在关联多条记录的情况，造成使用的障碍，例如出口以船舶离港为完成节点，进口以车辆离开港区为完成节点等。随着物流链的不断延伸、数据的不断汇集，物流过程的完结会更加准确，最终将会以货主签收作为物流过程跟踪的终点。
在数据结构设计完成后，需要将数据丰富到模型中。参考大数据的设计架构，使用ETL工具进行数据抽取，将所需数据汇集到统一数据库或数据仓库中。按照流程框图确定各项数据的关联关系，并在ETL工具中做逻辑和拓扑设计。考虑到物流跟踪模型设计的初衷，数据需要保证实时准确，因此将ETL工具的数据同步方式定为ETL抽取进程结束后立刻启动重复此进程，可通过判断原始数据的时间戳字段进行快速的选择性同步。经过ETL工具的逻辑运算后，将最终得到的数据结果表作为数据集市中的数据服务进行应用。此方案可适配服务化架构，保证数据结果的可复用性。
2 应用设计
2.1 信息查询
信息查询应用效果类似于传统快递查询，是根据用户提供的提单号或箱号进行检索。根据货物流向的不同选择“进口”或“出口”，查询成功后跳转物流跟踪页面，显示集装箱已经过的物流节点和对应的时间、集装箱的当前状态等。用户点击“订单详情”按钮可跳转查看订单详情，详情中包含集装箱和货物的基本信息、代理信息、承运船舶数据或定位信息等。物流跟踪详情和订单详情查询的原型设计截图见图4。应用主要承载媒介为网页，也可嵌入手机App和微信公众号。
2.2 重要信息推送
由于在物流跟踪模型中设计了集装箱信息表和运输承载基础表，将船方、货主、货代与货物关联在一起，因此可以为船方、货主、货代提供定制的信息推送服务。例如船方关注货物在港的装卸进度和船方大客户的货物跟踪。
针对装卸进度，可将来港船舶关联的货物记录分时间节点进行汇总统计，例如已装船箱数、在场箱数、未进港（在途）箱数等，并在船进港、靠泊和作业1 h后等关键时间点进行信息推送。
针对大客户货物跟踪，可根据船方提供的大客户信息，匹配货主信息并查找相关订单。当订单状态发生变化或订单到达自定义的关键节点或时间时，将订单状态及时推送给客户。
该项应用旨在加强港方、船方和货主的联系和黏性，将这种个性化定制服务作为提升客户服务的切入点，发挥物流跟踪模型额外的作用，在服务客户的同时也丰富港口在物流环节中的角色。
2.3 可视化展示
物流跟踪模型已将物流链路上的数据进行整合，并按照节点对应具体时间，同时关联物流相关方的信息，为可视化展示和分析提供良好的数据基础。根据时间排布和时间间隔，可提炼出单船效率、单箱效率等基础指标，不仅可作为员工考核的依据，更可用于优化港口作业流程和进行合理的资源分配。
除了定量指标的审核外，实时分析、监控作业情况也是重要的应用之一。根据对以往各物流环节耗时的汇总计算，为各物流环节设计合理的耗时和预警值。当实际作业环节发生超时情况时，自动根据超时范围进行告警，提示管理人员及时进行关注和解决，避免可能存在的风险，提高各物流环节的效率。
3 未来规划
港口虽然作为重要的枢纽节点，但距离全物流生态链的两端较远，信息掌握情况或缺失、或模糊。因此，未来的设计会着重于在已有数据基础上丰富陆运GPS跟踪和货运订单等相关内容，可通过基础的物流链跟踪应用吸收已有线下客户或潜在客户，在方便客户查询物流信息的同时实现相互间的数据交换或共享，逐步对物流链环节进行完善和补充。
物流链中集成的物流轨迹跟踪功能可与港口作业计划相结合，根据车辆轨迹、火车时刻信息提前获悉货物在途情况和预计到港时间，合理安排作业所需人力、物力资源，变被动为主动，尽可能避免出现不必要的作业高峰，降低滞场率等。
4 结 语
港口集装箱物流跟踪模型是以港口装卸为核心，关联航运、陆运等物流信息，打通多个孤立的应用系统，达到实时获悉货物状态和位置的目的。物流跟踪模型的应用为港口客户提供及时、准确的物流信息查询等相关服务，从而提高客户对港口服务的满意度，也进一步推动港口企业转型升级。
相关引用：港口科技微信公众号
