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海運解決方案新創業者BlueX Trade 藉AWS服務縮減傳統海運作業流程

創立於2018年,並且在台灣、美國設立總部的海運解決方案新創業者BlueX Trade,今日 (6/16)對外分享如何藉由AWS旗下雲端服務協助海運業者數位化轉型。

BlueX Trade由過去創立貸款新創公司Smart Biz Loans的Sean O’Malley,與過去創立提供一站式物流、貿易、金流服務Port Alliance的林皇佑共同創辦,當時就是鎖定數位轉型比例仍不普及的海運業務,藉由數位化方式提昇業務運作效率,並且能精簡更多成本支出。

目前BlueX Trade分別在台灣、舊金山設定總部辦公室,主要看中台灣地區海運業務發展,並且與全球第六大貨櫃海運公司長榮海運合作,更是BlueX Trade旗下第一個客戶。而在2019年時,BlueX Trade更獲得400萬美元投資,同時在後續也持續吸引不少投資機會。

依照BlueX Trade技術長暨首席工程師鍾凱文說明,相比空運及陸運服務營運環境相對單純,同時很早就已經完成數位化轉型,海運服務由於涉及全球航班與可使用貨櫃數量,另外更包含各國進出口限制,以及可透過海運方式運送貨品等規定,因此讓實際營運相對複雜,而BlueX Trade則是希望透過數位化轉型方式讓傳統海運業務變得更簡單。

在傳統海運運作模式中,傳統業者必須花費2天左右時間溝通貨運航班、以及貨櫃數量,因此通常會花費不少時間與人力進行聯繫,而透過BlueX Trade藉由機器學習等人工智慧技術應用,即可在短短10分鐘內完成原本作業所需時間,同時也能精簡背後所需人力資源,或是傳統紙本等資源浪費。

同時,以BlueX Trade業務運作模式主要是提供技術解決方案,本身並非實際投入海運業務,因此海運業者使用數據依然會掌握在自己手中,不會有資料共享而被競爭業者知曉的風險。而藉由AWS雲端服務協助之下,BlueX Trade更強調能避免分散式阻斷服務攻擊 (DDoS),並且透過防火牆避免惡意程式攻擊。

至於在機器學習應用方面,則是採用AWS SageMaker應用方案,讓業者能藉由AWS網路託管方式佈署高品質機器學習模型,藉此更快媒合貨櫃與船運需求,同時也能更快計算對應運送所需費用,或是分析全球海運物流趨勢,並且分析各地區對於貨櫃使用需求,藉此協助業者最佳貨運調配模式,讓海運貨運整體作業效率可提昇高達300%以上。

在未來發展中,BlueX Trade計畫透過AWS旗下SageMaker Data Wrangler、SageMaker Feature Store、SageMaker Clarify、SageMaker Model Monitor,以及SageMaker Pipelines等機器學習服務,並且串接物聯網技術整合更多數據分析效益,其中包含可透過全球貨櫃定位追蹤數據與貨櫃環境溫度檢測等功能,讓海運業者能分析更多貨運運送相關學習模型,進而可更精準判斷海運服務調配及計價方式。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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