藉 AWS 建數位化平台,BlueX Trade 助海運業者以精準價格預訂貨櫃

作者 | 發布日期 2021 年 06 月 16 日 17:10 | 分類 Amazon , 交通運輸 , 雲端 Telegram share ! follow us in feedly


貨運新創科技平台 BlueX Trade 利用 AWS(Amazon Web Services,亞馬遜雲端運算服務)建置全球第一個航運商數位化整合平台,簡化貨運預訂流程體驗。BlueX Trade 的平台設計為客戶提供想要的價格,以及更有效率的預訂服務,最終幫助海運業者合理分配艙位並取得合適價格。

全球貨運公司需要靈活因應客戶不斷變化的貨運量需求,過去使用紙本文件、電子郵件、電話等方式進行日常營運溝通,確認一筆貨櫃訂單可能需要耗時至少 2 天的時間。另一方面,先前發生的長賜輪卡在蘇伊士運河、貨櫃塞在洛杉磯港等突發狀況,迫使全球運能遽降、海運成本飆升,都讓海運業者措手不及。

2018 年成立的 BlueX Trade 專為貨運公司提供 SaaS 服務,其開發的遠洋貨運商務平台,幫助客戶搜尋及預訂貨櫃,並運用動態定價(Dynamic Pricing)服務協助海運業者更精準地制定貨櫃價格;流程類似 Agoda 等預訂網站,輸入出發地與目的地,該平台就能顯示這之間適合的船班以及貨櫃價格。

藉由 AWS 的全球基礎設施、安全與合規的功能以及機器學習、資料庫和分析等雲端服務,BlueX Trade 的平台將流程數位化,使海運業者能夠更準確地預測運輸需求、實施定價結構、並將貨運預訂效率提高最多達 10 倍。

為幫助客戶快速地針對市場對貨櫃需求制訂貨櫃運輸價格,BlueX Trade 透過 Amazon SageMaker 機器學習解決方案開發動態定價服務,Amazon SageMaker 是一款協助資料科學家與開發者快速建置、培訓以及部署機器學習模型的 AWS 全受管服務。由於動態定價服務可以快速配對貨櫃供應,將訂單確認時間從傳統方法的 2 天縮短到少於 10 分鐘,並且分析全球物流供給的趨勢以及預測各地對貨櫃需求的變化,為客戶計算出如何調配貨櫃才能賣出最多的艙位。

BlueX Trade 也計劃加深使用如 Amazon SageMaker Data Wrangler、Amazon SageMaker Feature Store、Amazon SageMaker Clarify、Amazon SageMaker Model Monitor、Amazon SageMaker Pipelines 等最新發布的 AWS 機器學習服務,以及採用 IoT 物聯網技術,新增全球貨櫃定位追蹤以及貨櫃環境溫度檢測等功能。

BlueX Trade 執行長 Sean O’Malley 表示,一開始 BlueX Trade 就將全球第一個航運商數位化整合平台建置在 AWS 之上,採用精準的即時定價模型,並且最佳化全球貨櫃管理流程,幫助客戶更有效地預測市場需求,以高規格的資料安全架構保護客戶的資料與系統。

全球前 10 大航運公司就有 3 家位於台灣,甚至有 7 家分布於亞洲,所以 BlueX Trade 選擇設點台灣,便於提供客戶服務;後續還觀察到許多優點,例如台灣人才充沛、工作倫理相對於其他國家高、人才了解向外發展的重要性所以願意快速吸納新知。BlueX Trade 團隊規模目前為 28 人,超過一半是工程師。

(首圖來源:BlueX Blog

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