de.wedoany.com-Bericht: Das Software-, Daten- und KI-Unternehmen Action Intel (mit Hauptsitz in Louisville, Kentucky, USA) hat einen neuen Datensatz namens „Barge Flows“ vorgestellt. Dieser verfolgt das tatsächliche Verhalten von Lastkähnen auf dem Mississippi-System, um die Binnenschifffahrtsfrachten Wochen im Voraus abzuschätzen. Die Unternehmensgründerin Susan Olson erklärte, dass die Entwicklung dieses Tools aus dem dringenden Bedarf der Marktteilnehmer entstanden sei, die Frachtbewegungen vorherzusehen.
Der traditionelle Binnenschifffahrtsfrachtmarkt stützt sich auf Telefonate und die Erfahrung der Akteure, um Entscheidungen zu treffen. Die Informationsweitergabe zwischen Disponenten, Maklern und Händlern ist oft langsamer als die tatsächlichen Marktveränderungen. Wenn Informationen vom Getreidespeicher zur Flotte gelangen, kann sich der Zustand anderer Teile des Systems bereits geändert haben, was es den Marktteilnehmern erschwert, ein umfassendes Bild zu erhalten. Diese Informationsasymmetrie veranlasste Action Intel dazu, Frachttrends auf der Grundlage der tatsächlichen physikalischen Dynamik des Flusses vorherzusagen.
„Barge Flows“ ist ein neuer Datensatz auf der BargeAI-Plattform des Unternehmens, auf den Nutzer über eine spezielle Webanwendung oder eine API-Schnittstelle zugreifen können. Im Gegensatz zu traditionellen Signalen, die auf historischen Frachtraten basieren, verfolgt dieses Tool die tatsächlichen Bewegungen von Lastkähnen auf dem Mississippi-System und nutzt diese Muster, um das Frachtangebot und die Frachtnachfrage für die kommenden Wochen abzuschätzen. Die Kernlogik dahinter ist, dass Frachtraten nicht die Ursache für Marktveränderungen sind, sondern das Ergebnis des Flusses von Angebot und Nachfrage im System. Olson erklärte, dass Fracht als eine Ware betrachtet werden könne, bei der es ein Angebot an verfügbaren Lastkähnen und eine Nachfrage nach zu transportierenden Gütern gebe. Das Tool solle ein Fenster zum Verständnis dieses Tauziehens zwischen Angebot und Nachfrage bieten.
Traditionelle Frachtsignale treten in der Regel erst auf, nachdem Entscheidungen getroffen wurden. Getreidepläne, Schiffsankünfte und Logistikplanung werden oft Monate im Voraus festgelegt, was bedeutet, dass die Kapazitäten bereits angepasst werden, bevor der Marktbericht dies widerspiegelt. Olson ist der Ansicht, dass die Zeitverzögerung der Grund dafür ist, dass die gemeldeten Frachtraten hinter den tatsächlichen Bewegungen hinterherhinken. „Barge Flows“ misst diese Anpassungen direkt, indem es die Anzahl der Lastkähne zählt, die bestimmte Gebiete wie St. Louis, Cairo (Illinois), den Illinois River und New Orleans passieren, und so die Ansammlung oder Verteilung der Ausrüstung beobachtet. Dieses physikalische Signal zeichnet auf, was bereits geschehen ist, und prognostiziert sich entwickelnde Trends, wodurch die gemeldeten Frachtraten von der Echtzeit-Physik unterschieden werden.
Action Intel unterteilt das Frachtverhalten in zwei Indikatoren: Fluss und Gleichgewicht. Der Fluss bezieht sich auf die Anzahl der Lastkähne, die einen bestimmten Punkt innerhalb einer bestimmten Zeitspanne passieren; das Gleichgewicht konzentriert sich darauf, wo sich Lastkähne ansammeln. Wenn sich Lastkähne in einem Gebiet schneller stapeln, als sie abtransportiert werden, kommt es zu einer Kapazitätsverlagerung, die in der Regel vor einer Änderung der Frachtraten auftritt. Als Action Intel die Frachtratenkurven mit den Bewegungsmustern überlagerte, stellte das Unternehmen fest, dass die Signale ähnlich waren, aber die Bewegungsmuster einen Vorlauf hatten; die Frachtratenänderungen traten nach signifikanten Änderungen der Signale auf. Interessanterweise könnte das Modell bei der Vorhersage für einen weiter entfernten Zeitraum (z. B. drei Wochen im Voraus) genauer sein als für einen näheren Zeitraum (z. B. zwölf Wochen im Voraus), da der Markt selbst auf Termingeschäften basiert.
Die Datenbasis des Systems stammt von den Automatic Identification System (AIS)-Signalen der Schlepper. Durch die Analyse der von den Schiffen gemeldeten Schlepplängen und -breiten kann Action Intel die Anzahl der Lastkähne in einem Schleppzug schätzen. Da einige Schiffe diese Felder nicht sofort aktualisieren, muss das Unternehmen die Daten bereinigen und korrigieren, fehlende Informationen verarbeiten und sie den Entlade- und Ladebereichen zuordnen. Olson betonte, dass das Ziel darin bestehe, Transparenz zu wahren, damit die Nutzer die Gründe für die Daten verstehen.
Das aktuelle Muster zeigt, dass sich das Systemverhalten von dem der letzten Jahre unterscheidet. Das Frachtaufkommen, das sich vom oberen Mississippi flussabwärts bewegt, nimmt ab, während der Schub der Lastkähne von New Orleans flussaufwärts stark ist, aber die Bewegung langsam verläuft. Die saisonale Nachfrage besteht weiterhin, aber die Exportdynamik hat sich geändert. Die Sojabohnenexporte im Herbst ließen auf sich warten, und Mais zeigte sich stark, konnte dies jedoch nicht vollständig ausgleichen. Anders als die typischen Erntespitzen in den niederschlagsarmen Jahren der letzten Zeit ist das aktuelle Frachtmuster flacher, und die Frühjahrssignale deuten eher auf Volatilität als auf einen stetigen Rückgang hin. Der Markt passt sich noch an sein eigenes physikalisches Gleichgewicht an.
Das Modell liefert einen Kontext, keine Gewissheit. Große Frachtschwankungen sind in den Signalen deutlich sichtbar, während kleinere wöchentliche Veränderungen immer noch von der Marktstimmung abweichen können. Wetter, Flussbedingungen und Handelsverhalten beeinflussen weiterhin die Ergebnisse. Ein jüngster Anstieg der Frachtraten im Zusammenhang mit Niedrigwasser und Eisgang war bereits Wochen zuvor in den Basisdaten erkennbar. Olson ist der Ansicht, dass das Tool Erfahrung nicht ersetzen, aber die Art und Weise, wie Erfahrung angewendet wird, verändern kann. Viele derjenigen, die die Signale interpretieren, haben einen Hintergrund als Deckspersonal oder in der Disposition; die Kombination von Betriebswissen mit Analysen wird effektiver sein. Eine höhere Transparenz wird Wettbewerbsvorteile nicht beseitigen, aber die zeitliche Entstehung von Strategien verändern. Wenn Informationen geteilt werden, werden Entscheidungen aufgrund unterschiedlicher Verträge, geografischer Lagen und Risikobereitschaft weiterhin variieren, aber mehr Informationen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Mit der Zeit könnten die Daten selbst das Verhalten prägen und die zukünftige Marktgestalt beeinflussen.
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