這正是預(yù)測(cè)分析和規(guī)范分析發(fā)揮作用的地方，這兩種不同但又互補(bǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)方法正在改變航運(yùn)組織的運(yùn)營(yíng)方式，然而，了解何時(shí)以及如何使用它們，與它們所產(chǎn)生的洞察力同樣重要。

預(yù)測(cè)分析：預(yù)見(jiàn)未來(lái)

預(yù)測(cè)分析回答了這樣一個(gè)問(wèn)題：可能會(huì)發(fā)生什么?通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)和運(yùn)營(yíng)模式，預(yù)測(cè)模型能夠以驚人的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)未來(lái)場(chǎng)景，這些洞察力對(duì)于提前規(guī)劃至關(guān)重要——例如，在航運(yùn)業(yè)中，這可能意味著預(yù)測(cè)旺季的貨運(yùn)量、預(yù)估燃油附加費(fèi)，或識(shí)別出某些服務(wù)水平可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)。

預(yù)測(cè)分析可以提前發(fā)現(xiàn)異常情況，如特定地區(qū)成本的上升或交付延遲的意外激增，這種預(yù)見(jiàn)力使團(tuán)隊(duì)能夠避免意外情況，更高效地分配資源，并對(duì)物流策略做出主動(dòng)調(diào)整。

然而，預(yù)測(cè)分析雖然強(qiáng)大，但只是第一步。知道即將發(fā)生什么，并不自動(dòng)告訴我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)。

規(guī)范分析：推薦最佳行動(dòng)

規(guī)范分析比預(yù)測(cè)分析更進(jìn)一步，它回答了這樣一個(gè)問(wèn)題：我們應(yīng)該怎么做?基于預(yù)測(cè)洞察，規(guī)范模型會(huì)推薦具體的行動(dòng)以優(yōu)化結(jié)果，它會(huì)模擬可能的場(chǎng)景，權(quán)衡利弊，并推薦下一步行動(dòng)，以最小化風(fēng)險(xiǎn)或成本，或最大化效率和績(jī)效，或同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有目標(biāo)。

例如，如果預(yù)測(cè)分析識(shí)別出航運(yùn)費(fèi)率即將上漲，規(guī)范模型可能會(huì)建議重新規(guī)劃貨運(yùn)路線、合并包裹或重新談判合同條款，這種分析不僅揭示了問(wèn)題，還提供了一條數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的前進(jìn)道路。

能夠連接預(yù)見(jiàn)與行動(dòng)，正是規(guī)范分析在航運(yùn)業(yè)中成為變革者的原因，它不僅僅關(guān)乎理解未來(lái)，更關(guān)乎塑造未來(lái)。

何時(shí)使用預(yù)測(cè)分析與規(guī)范分析

雖然預(yù)測(cè)分析與規(guī)范分析各有不同，但當(dāng)它們結(jié)合使用時(shí)效果最佳，關(guān)鍵在于理解哪種工具適合當(dāng)前的任務(wù)，并有效地協(xié)調(diào)它們的使用。

使用預(yù)測(cè)分析的情況包括：

● 你需要預(yù)測(cè)需求、貨運(yùn)量或成本趨勢(shì)。

● 你想要檢測(cè)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題的早期跡象。

● 你正在為已知的季節(jié)性或市場(chǎng)周期做準(zhǔn)備。

使用規(guī)范分析的情況包括：

● 你準(zhǔn)備根據(jù)預(yù)測(cè)或趨勢(shì)采取行動(dòng)。

● 你需要在不確定性下評(píng)估多個(gè)選項(xiàng)。

● 你想要自動(dòng)化決策制定或場(chǎng)景規(guī)劃。

一個(gè)成熟的物流運(yùn)營(yíng)通常會(huì)從被動(dòng)應(yīng)對(duì)發(fā)展到主動(dòng)預(yù)測(cè)，并最終實(shí)現(xiàn)規(guī)范操作。隨著數(shù)據(jù)系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜，公司可以建立反饋循環(huán)，其中預(yù)測(cè)洞察不斷為規(guī)范推薦提供信息，而結(jié)果又反饋到模型中以提高準(zhǔn)確性。如果操作得當(dāng)，就會(huì)形成一個(gè)良性循環(huán)。

為何現(xiàn)在如此重要

航運(yùn)和物流的成功始終意味著要應(yīng)對(duì)復(fù)雜性：波動(dòng)的費(fèi)率、地理差異以及隨時(shí)變化的客戶期望，但在當(dāng)前環(huán)境下，犯錯(cuò)的余地比以往任何時(shí)候都要小。變量每天都在變化——未能及時(shí)適應(yīng)新費(fèi)用或關(guān)稅，或錯(cuò)過(guò)優(yōu)化路線的機(jī)會(huì)，都可能立即產(chǎn)生財(cái)務(wù)后果。簡(jiǎn)而言之，預(yù)測(cè)和保護(hù)底線從未如此艱難。

基于數(shù)據(jù)的決策制定提供了應(yīng)對(duì)這種環(huán)境所需的敏捷性。預(yù)測(cè)和規(guī)范工具使航運(yùn)領(lǐng)導(dǎo)者能夠精確規(guī)劃、主動(dòng)管理成本，并在持續(xù)動(dòng)蕩中保持服務(wù)水平。

同樣重要的是，它們?yōu)槲锪鬟\(yùn)營(yíng)帶來(lái)了透明度和責(zé)任感。有了合適的模型，企業(yè)不僅能夠發(fā)現(xiàn)低效或異常情況，還能獲得用數(shù)據(jù)解釋和證明其決策的能力。

未來(lái)展望

雖然AI持續(xù)占據(jù)頭條新聞，但物流領(lǐng)域許多最實(shí)用的創(chuàng)新正通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)、建模和商業(yè)智能的穩(wěn)步進(jìn)展而發(fā)生。預(yù)測(cè)分析和規(guī)范分析并非未來(lái)技術(shù)，它們已經(jīng)存在，并且正在重塑航運(yùn)和物流行業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式。

現(xiàn)在，行業(yè)高管面臨的挑戰(zhàn)不再是是否采用這些工具，而是如何有效地采用它們。必須謹(jǐn)慎地將它們整合到現(xiàn)有工作流程中，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，并建立解讀和依據(jù)其洞察力采取行動(dòng)所需的內(nèi)部專業(yè)知識(shí)。

正如人們所說(shuō)，變化是我們唯一可以依賴的常數(shù)之一。由于當(dāng)前市場(chǎng)的不確定性和不穩(wěn)定性，基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和決策的能力已不再是可選項(xiàng)。如果實(shí)施得當(dāng)，它將成為更智能、更具韌性的物流運(yùn)營(yíng)所需的基礎(chǔ)。