旅 游、 物流与 运输 基 础设 施咨询 业 务 数据将决 定散货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败 新冠疫情以及大宗商品相关的发展趋势可能会抑制中期需求， 但是航运公司若 能对深刻的市场洞见加以利用， 将有机会在危机后的经济中脱颖而出。 2021年3月 Images Arjen Kersing，沈 思 文 ，谢 乔 ，谢 智散货运 输在 过 去 十 年 里 势 头 减 缓 ，尽 管 出 现 过 短 暂 的 反 弹 。从 中 期 来 看 ，新 冠 疫 情 和 大 宗 商 品 的 发 展 趋势有可能继续抑制需求， 压低费率， 并对散货运 输和油轮运输构成一系列物流方面的其他挑战。 然 而 ，即 使 在 这 样 充 满 挑 战 的 环 境 中，我 们 也 看 到 了成功的潜在机会。 如今， 数据比以往任何时候都 更容易获取， 这意味着企业可以获取深刻的市场洞 见， 了解经济和大宗商品的趋势、 航运分析以及客 户信息。 在数据分析上有所投入的行业参与者可以 利用以数据为导向的洞见， 抓住四个主要领域的机 会： 找到具有吸引力的子行业和细分市场， 优化船 队结构， 改善商业选择， 提高现有货船的运营效率。 散货运输和油轮运输行业一直以来的一大特征 便是依靠直觉做决策 （基于判断和经验） ， 因此这 将需要分析能力的重大转变。 这项投资将是巨大 的， 但是企业若能充分利用新的数据源和一流的 分析技术， 将在危机后的世界中更有韧性， 占据有 利地位。 新冠 疫情 放 缓了散 货 和 油 轮 运 输 业的发 展， 充 满 挑 战的经 济 环 境 有 可能 在下一个 新 常 态中持 续 过 去 十 年 ，需 求 下 降 导 致 散 货 和 油 轮 运 输 增 长 缓 慢 。 新冠疫情使得许多问题雪上加霜； 全球经济增长的 放缓进一步打击了对主要散货商品的需求， 导致货 船 运 力 持 续 过 剩 。例 如 ，在 2015年至2020年 间 ，散 货运输市场的复合年增长率仅为1.3%。据 预 计 ，到 2030年市场年均增长率将徘 徊在0.8%左 右 ，增 速 下降的主要原因是中国对煤炭和铁矿石的需求 在 下降。 1 尽管需求放缓， 但是干散货运输市场的运力预计将 继续增加。 未来十年， 造船业的现有运力预计每年 增加3%至4%，而 船 只 退 役 约 抵 消 掉 1-2%。船 舶 报废率相对较低一是因为全球干散货船队的船龄 相 对 较 低（ 平 均 船 龄 10.2年 2 ） ， 二是因为拆船价格 低。 因此， 总体而言， 干散货船的运力将以1%-3% 的复合年增长率增长。 需求疲软和运力增长之间的这种不匹配可能会在未 来 几 年 压 低 费 率（ 图 1）。2008年 金 融 危 机 之 前 ，由 于众多大宗商品 （包括铁矿石、 煤炭、 谷 物） 需求旺 盛 ，干 散 货 船 运 价 格 飙 升 ，但 此 后 一 直 保 持 低 位 ，并 且预计未来几年也不会出现反弹。 油轮运输业也面临重大挑战。 新冠疫情和近期的一 系列地 缘 政 治 挑 战 对原油等主要大宗商品产生了重 大 影 响（ 图 2）。航 运 需 求 急 剧 萎 缩 尽管短期有 所反弹但 预 计 中 期 内 将 保 持 在 较 低 水 平 ，之 后 由于能源转型， 到2032年之后将进一步下降。 而造 船业大量未交货的订单可能会推动油轮运输能力 稳步增长。 同样， 这种需求增长缓慢、 供应稳步增 长的情况， 很可能导致未来五年油轮运力持续供 过于求。 有关环境法规的不确定性可能会抵消一些预计的过 剩运力。 多个环境问题仍然不明朗， 包括减少温室 气体的目标水平、 未来船用燃料的选择。 持续的不 确 定 性 可 能 会 抑 制 造 船 订 单 ，影 响 直 到 2025年左右。 这将一定程度上有助于行业供需关系的匹配。 1 大宗商品模型， 麦肯锡基础材料研究所。 2 麦肯锡对克拉克森数据的分析。 2 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败在数据 分 析上 有所 投 入 的公司可以利用以 数据为导向的洞见， 抓 住四个主要 领域的 机会 尽管经济环境充满挑战， 但仍有机会跑赢整体行 业 趋 势 。我 们 看 到 了具 备 绩 效 提 升 潜 力 的 四 个 领 域 ， 所有这些领域都需要成熟完善的分析能力： 1. 根据对终端客户的洞见， 找到有吸引力的子行 业和细分市场 2. 根 据不同船只类别的相对吸引力和风险水平优 化船只组合 3. 优化商业选择 4. 提高现有货船的运营效率 1. 根 据 对 终 端 客 户 的 洞 见 ，找 到 有 吸 引 力 的 子 行 业 和 细 分市场 尽管全球行业前景不乐观， 但某些子市场仍然具有 吸 引 力（ 图 3）。以 铁 矿 石 为 例 ，它 是 一 个 庞 大 、 稳 定 且高利润的市场虽然在未来几年内将出现萎缩。 我 们 的 模 型 表 明 ，中 国 市 场 驱 动 着 全 球 铁 矿 石 海 运 运输的70%左右。 然而， 因为中国钢铁需求下降， 废 钢 供 应 上 升 以 及 电 弧 炉 使 用 增 加 的 原 因 ，中 国 铁 矿 石进口量预计将从 2019年的9.9亿吨下降到2030年 的7.69亿 吨（ 每 年 减 少 约 2.4%）。 图 1 干散货航运费率预测， 美元/每天 好望角型 巴拿马型 大灵便型 灵便型 自全球金融危机以来，干散货运输的费率一直处于低位，预计未来几年 不会反弹 前景 历史 自全 球 金 融危 机 以来， 干 散货运 输 的费率一 直 处于低 位， 预计未 来 几 年不会反弹 1. 2. 3. 4. 3 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败谷物和铝土矿的全球市场虽然较小， 但却稳定， 具 有 潜 在 的 盈 利 能 力 。未 来 几 年 ，这 两 个 市 场 还 将 增 长 。大 豆 市 场 预 计 增 速 较 快 ，将 从 2020年的1.3亿 吨增加到2030年的1.63亿 吨 。铝 土 矿 运 输 将 在 未 来五年内快速增长， 然后趋于稳定。 铝土矿的供需 格局也会改变。 几内亚将贡献全球70%以上的铝土 矿 出 口 。中 国 将 带 动 需 求 ，预 计 到 2023年 ，铝 土 矿 将占中国从几内亚进口的80%。 数据驱动的洞见， 例如哪些货物在哪些市场正在 增 长 ，应 该 用 来 指 导 所 有 的 商 业 决 策 。船 运 公 司 应 充 分 利 用 尽 可 能 多 的 数 据 源 进 行 验 证 ，提 高 准 确 性 ， 并遵循以下原则。 数据收集 颗粒度 越 细越 好 。 目前可获得的大多数预 测 都 是 在 主 要 大 宗 商 品 层 面 上 汇 总 的 ，但 这 还 不 够 ； 企业需要彻底、 深入地了解哪些种类的货物可能会 增长， 哪些路线可能最有前景。 预测应深入到具体 的层面， 例如， “从澳大利亚丹皮尔港到英国塔尔伯 特港的铁矿石”。 对新的货 物 类别和 新路线 持开 放态 度 。 全球供需 格局正在发生转变， 航运公司需要做好准备适应 变 化 。企 业 应 确 保 将 所 有 路 线 和 货 物 类 型 纳 入 研 究 范围， 包括自己尚不熟悉的领域。 企业若能在开发 路线或大宗商品趋势上占得先机， 将能获得大量的 新 业 务 。 例 如 ，中 国 在 大 豆 进 口 中 占 比 很 高 ，目 前 主 要从美国和巴西进口大豆。 然而， 在未来， 不断变化 的全球贸 易环境和国内政策变化意味着新兴地区占 中国大豆进口的比例有可能增加。 图 2 随着造船业未交付订单数量的增长，未来几年原油运输供过于求的状况将加剧 以吨海里计。 ，超大型油轮。 资料来源： ；麦肯锡能源洞见 全球原油运输需求和运力的增速， 同比增速， 全球原油油轮运力，按货船类型分， 百万吨 原油运输需求 油运输能力 苏伊士型 阿芙拉型 巴拿马型 大灵便型 8 随 着造船业未交 付 订 单 数量的 增 长 ， 未来几年 原 油运输供 过 于 求的状况将 加 剧 4 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败走 近 客 户。客户是数据和洞见的重要来源。 建立牢 固客户关系的船运公司将更有可能了解客户的未来 计 划 ，从 而 找 到 满 足 客 户 需 求 的 途 径 通 过 核 心 运输服务和增值服务 （例如混矿和转运） 。 图 3 在全球范围内，铁矿石仍将是一个关键品类，而谷物和铝土矿预计将变得越来 越重要 重点大宗商品 矿 铁矿石 煤炭 焦煤 动力煤 谷物 大豆 铝土矿 玉米、小麦、 大米 国内沿海市场 煤炭 盈利性 航运市场 规模，百万 吨，年 吸引力 中 低 高 稳定性 行业集中度 占比 进入壁垒 对差异化服 务的需求 ，长期合同。 7 7 7 市场规模 在全 球范围 内 ， 铁矿石仍将是 一个 关键品类 ， 而谷 物 和 铝土 矿预计将变得 越 来 越重 要 关于 麦 肯 锡 的贸易 模 型 方 法 论 本文的洞见源自麦肯锡的贸易模型。 该 数 据 库 涵 盖了全 球 各 个 行 业 的大 宗 商品 贸 易流。 输出的分析结果可以按运输方式 （航空、 海运集装箱或海运散货） 、 商品 种 类（ 如 农 产 品 、金 属 或 机 械 ）和 特 定 的 贸 易 路 线 来 细 分 。输 入 的 数 据 还 可 以 根 据用户的特定数据进行自 定义。 该 模 型 以 历 史 贸 易 流 为 基 准 ，然 后 应 用 特定的宏观经济情景和大宗商品行为 （与供需有关） ， 生成 初步的大宗商品贸易 流。 得出的大宗商品预测前景会再经过 内 外 部 行 业 专 家 的 讨 论 和 调 整 。总 体 输 出结果包含了一系列不同疫情恢复情景 下 的 精 细 的 需 求 预 测 。这 些 模 型 产 生 的 洞 见 可 以 用 来 指 导 战 略（ 例 如了解 组 合 风 险 ）、商 业 决 策（ 例 如 销 售 团 队 在 关 键 垂直行业 和贸易航 路中的关注重点 和定 位） 以及运营决策 （例如资产和劳动力部 署 、产 能 管 理 ）。 5 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败2. 根据 不 同 船 型 的 相 对 吸 引 力 和 风 险 水 平 优 化船 队 组合 航运投资具有天然的风险。 航运公司通常在船只上 做出长期的投入， 但却不会从客户那里得到类似的 长 约 承 诺 。在 一 艘 船 大 约 25年 的 寿 命 中 ，需 求 模 式 、 地缘政治和法律法规都可能发生重大变化。 在如今的航运业， 中期不确定性尤其高。 新冠疫情 后需求恢复的时间和状况都很难预测， 而环境法 规的收严包括国际海事组织2050年碳减排要 求 直到2030年之后才有可能带来实质的行业 变化。 情 景 规 划 可 以 用 来 了 解 有 哪 些 可 能 的 结 果 ，还 应 包 括 深 入分析不同情 景中各资产类别的相对 吸引力。 不同船舶组合的风险和回报取决于四个因素： 宏观 因素、 需求前景、 供应前景和盈利性 （图4）。对 于 每 种情景， 绘制不同资产组合的风险和收益图可以帮 助确定特定风险水平下的最佳组合。 许多公司目前持有的组合 并非最优 。2008年之前的 高速经济增长意味着许多散货航运公司拥有 大型自 有船队， 通常包括一些大型的好望角型散货船。 在 经济不景气时， 这些资产风险更大， 利润更低， 因 此企业应考虑改变货船组合， 租赁这些资产 （而不 是拥有资产） 或签订包运租船合同， 最大程度降低 风险。 图 4 资产组合的风险和回报受四个因素驱动 风险和收益驱动因素 ，时租。 ，新建船舶。 ，伦敦银行同业拆放利率。 资产组合组成维度 资产组合的风险和回报矩阵 宏观因素 （包括新冠 疫情后的恢复） 需求前景 （大宗商品流） 供应前景 利润率和 成本结构 （包括未来 技术） 大宗商品对 资产类别的 风险 宏观因素对每个维度的相对影响 各资产类别 的供应集中度 各资产类别的 相对成本差异 资产控制 （自有 租赁） 商业选择 （例如 包运租船） 价格与租 船费率的相 对成本 公司评级 按大宗商品流 细分的客户 商业偏好 燃料价格 利用率 风险 不同未来情 景下的利 润期望 回报 风险价值 当前组合 其他货船组合 低 高 高 低 资产类别组合 （例如好望角 型巴拿马 型） 资产组合的风 险 和回报受四个因素驱动 6 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败3. 改善商业 选 择 在2008年 全 球 金 融 危 机 之 后 ，大 多 数 大 型 航 运 公 司（ 以 及 船 东 ）表 现 出 更 高 的 风 险 规 避 意 识 ，不 再 为 经济增长押上赌注。 航运公司现在通常选择稳定 性或周期性的模式来管理风险。 两种模式都是有效 的， 但是不同模式的选择会对商业决策带来实质性 的影响。 无 论 选 择 哪 种 模 式 ，所 有 散 货 运 输 公 司 都 需 要 决 定 如何定价。 散货运输和油轮运输经常依靠判断和经 验， 尽管现在也有一些行业领导者开始使用数据驱 动的洞见作为补充。 数据应该为所有商业决策提供至关重要的指导作用， 但是长期合同和短期合同对精确数据的需求是不同 的。 对于长期合同， 未来一到三年的定期租船费率 预测将直接影响每份合同的目标期限和价格。 为 了 预 测 未 来 的 价 格 ，公 司 应 该 使 用 既 有 行 业 需 求（ 精 细的需求侧数据） 、 又有行业供应的模型。 对于短 期合同， 时刻变化的市场受长期供需格局的影响较 小， 但更多地 取 决于即时运力需求 （随着本 地短期 供 需 失 衡 而 变 化 ）。 数字化和高级分析可以帮助船运公司发展洞见， 从 而在竞争中占据优势。 数据可以通过多种创新的方 式来加强商业决策。 分 析 竞争对手的 货船定位 。 如 今 ，自 动 识 别 系 统 （AIS） 让所有货船的航行透明化， 船运公司可以了 解到竞争对手公司货船的实时位置和历史位置。 算 法还可以帮助船 运 公司了解竞争对手的载货量 和客 户 ， 甚至可以预测他们的部署， 从而使公司更快更好 地做出商业决策。 例如， 可以利用竞争对手的货船 信息制定出关于船舶利用率的假设， 进而得出成本 状况的假设， 而这些假设又可以用来指导商业谈判。 使 用算 法 预测 在 现货 市场上 找 到货物。 航运公司 现在可以跟踪一系列指标 （包括关键经济指标、 贸 易相关指标、 工业和零售指标） 进行建模， 找出预计 货 物 量 和 运 价 上 涨 的 大 宗 商 品 ，从 而 找 到 有 前 景 的 短期货物。 高级模型甚至可以利用历史数据确定最 佳路线和区域， 使船舶能够选择地点， 获得时机适 当的机会和最大的回报。 使 用 卫星或 无 人 机图 片 跟 踪价 值链 上的动向 。 利 用卫星和图像分析软件， 跟踪油田或炼油厂的维护 进度。 其中一种方法是计算进入某个站点或在该站 点运行的维护机器的数量。 这样的信息可以帮助公 司 跟 踪 上 游 市 场 。例 如 ，公 司 能 够 因 此 了 解 可 能 产 生 的运力需求， 及早做出相关的战术决策。 7 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败稳 定 或灵 活 两 种 可 能 的 风险 管 理策 略 采用稳定模式的公司将船舶所有权期限 和长期货运量合同相匹配， 这些合同通 常在投入购买船舶之前就已锁定。 在过 去 的 五 年 中 ，日 本 的 商 船 三 井（ MOL）对 船 队 进 行 了 重 组 ，减 少 市 场 风 险 。在 重 组之前， MOL的长 期运力严重失衡。MOL 利用自己的集团来确保新订单， 在找不 到长期客户的地方缩减船队规模。 这一 重组使MOL在最近的动荡时期仍然保持 了稳定的利润率水平。 采用灵活模式的公司更 愿意管理市场风 险。 这些公司倾向于拥有更灵活的业务 模 式 ，并 利 用 租 船 市 场 根 据 需 要 买 卖 额 外 的 运 力 。一 些 公 司 ，例 如 Oldendorff， 甚 至 反 周 期 购 买 船 只 ；他 们 在 需 求 低 迷 时扩大船队， 然后活跃于短期市场上的 交易。目 前 在 Oldendorff的船队中 ， 只有 25%为自有货船 （如图） 。 这种战略通常 需要一个强大的全球销售网络， 以及与 租船代理和经纪业的良好关系。 而对船 舶 的 私 人 所 有 权 ，加 上 与 之 相 关 的 资 本 结构和回报期望， 也可能会带来额外的 好处。 1 Navigating the future: MOL report 2019, Mitsui O.S.K. Lines, September 17, 2019, mol.co.jp. （驾驭未来： 2019年MOL报告， 商船三井， 2019年9月17日， mol.co.jp） 2 “Our eco fleet,” Oldendorff, （“我们的生态船队”， Oldendorff， 图 采用稳定策略，而采用灵活策略 利用集团影响力保证国内订单 减少空置运力，应用即时策略以最大程度地 减少运力不匹配情况 ，货船数量 小型货船 好望角型 的船队规模和结构，货船数量 自有货船比例低，采用灵活稳健的业务 模式 即使自有货船有限，也能掌控船队的规模 和货运量 自有或光船租船 定期租船 净利润， 每年 MOL采 用 稳 定 策 略 ，而 Oldendorff采用灵活策略 8 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败4. 提 高现 有货船 的运营 效率 提高资产效率和成本竞争力是成功的关键， 尤其是 在当前的市场低迷时期。 航运业在使用数据支持运 营决策方面落后于其他大多数行业。 数据和分析应 该通过多种方式指导有关货船运营的决策： 通 过 竞争 分 析 提 高货船 利用率。 自动识别系统可以 提供有关位置、 船速、 吃水深度和路线的实时信息， 还 包 括 总 体 资 产 利 用 率 、装 货 前 时 间 、装 货 、 重 载 航 行 、卸 货 前 等 待 时 间 、卸 货 、压 载 航 行 和 干 船 坞 停 靠时间等信息。 航运公司应该利用这些数据， 了解 导致船舶利用率低下的原因， 并在船舶层面上与竞 争对手进行对标。 这些数据还可以用来找出最高的 绩效表现， 从而指导关键绩效指标和其他绩效指 标的制定。 提 高油轮 燃 料消耗 效率。 船运公司可以针对历史 运营数据对速度-燃料消耗进行线性分析 （必要时 可以使用历史数据追溯到达时的速度） ， 结合天气、 海况、 到港港口拥堵情况等方面数据， 调整未来的 巡航速度， 选取能平衡油耗与到港时间的最佳航行 路线， 以此优化燃油效率。 通过“ 油价 - 航 线-加注点 ” 数据 动 态分析 ， 优 化燃油 采 购 与 加 注 地 点 ，降 低 成 本 。对于散货船运公司来 讲， 由于其航线不固定、 且难以预判， 难以在预判 燃油需求与加注点； 然而， 燃油加注地点与时间点 不同可带来巨大的成本优化空间， 航运公司若可通 过进阶分析工具与数字化手段， 整合油价、 加注点 与航线等方面数据， 则可以基于未来船舶航行路线， 来预判未来最佳加注地点， 从而提前进行采购， 以 降低加注成本。 优 化滞港成 本。 船运公司可以使用卫星监控的货 船数据和港口运营信息， 确保轮船的到达时间， 从 而将滞期费的可能性降到最低。 港口运营数据还可 以用在滞期条款的谈判中。 使 用 传 感器收集船 载数据 。 从前公司每天只能收到 一 封“午间报告”了解轮 船信息， 现 在情况已不再如此 。 货船上的数据上行线路无处不在， 并且越来越经济 有 效 。传 感 器 可 以 安 装 在 轮 船 的 各 个 地 方 包括 船体、 发动机和货物中数 据 可 以 定 期 上 传 、远 程 分 析 ，还 能 利 用 数 据 几 乎 实 时 地 更 改 运 行 决 策 。 许多船运公司已经建立了陆上海运操作中心 （MOC） ， 分析来自货船以及与之相关的所有海量新 数据。 MOC是一套全面的海运管理系统， 需要大数 据驱动的技术架构。 这些系统在拥有大型船队的集 装 箱海运公司中很常见。 MOC每天24小时监控所有 船 舶 的 性 能 ，提 供 任 何 问 题 的 预 警 ，就 潜 在 的 改 进 机会向船舶提供建议。 MOC还将不同的数据源与中 台 相 连 ，确 保 结 果 在 发 送 到 不 同 的 应 用 程 序 层 之 前 ， 数据源已经标准化处理， 从而增强了数据流通。 基 于船舶设备实时运 营 数据 ， 落实预见式 维 护 ， 减 少运营 维 护成 本 。 对 于 散 货 船 来 讲 ，由 于 船 舶 航 线 不固定， 在定期、 定点维护维修方面存在一定难度 与挑战； 散货船通常采取依赖船员进行初级维护与 修理工作， 然而该类行为对散运船舶运营风险与成 本 水 平 方 面 三 大 影 响（ 1）“ 计 划 外 ” 船 舶 故 障 与 维 修 ， 在造成额外停摆天数与损失之外， 还造成大量紧急 备件采购需求， 大幅度拉高 了 维修成本； （2）由 于 对船舶设备情况缺少了解， 需要在船舶上以及各地 仓库储备大量维修备件， 拉高了库存压力； （3）维 护所涉及的部件多样， 维修复杂， 对船员技能与操 作经验要求高， 部分维护工作流于形式； 基于以上 几个痛点， 航运公司可以基于船舶感应器收集关 键设备、 部件运行情况与状态 （例如传动轴震动幅 度、 噪音等） ， 以此通过进阶分析工具与机器学习 模 型 ，持 续 跟 踪 设 备 实 时 情 况 ，预 判 船 舶 各 类 部 件 维修需求， 并与船舶维修安排， 备件采购等相结合， 以 此 优 化 维 修 、采 购 作 业 工 作 ，降 低 维 护 、备 件 成 本 。同 时 可 根 据 部 件 表 现 与 维 护 记 录 ，对 船 员 提 供 定向化的培训、 甚至是实时远程指导， 以此提升船 舶维护效率。 卓越 绩 效 来 自 于对子 市 场 、 最终客户 、 竞 争对 手和 船 舶性能的深 刻理 解。 9 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败散 货 和 油 轮 运 输公 司的前进 之 路 上述的六个机会均围绕着数据和分析为核心。 卓 越绩效来自于对子市场、 最终客户、 竞争对手和船 舶性能的深刻理解。 做到这些， 需要新的技能， 还 需要比当今许多散货运输公司更先进的IT和分析 功能。 实现数据的潜力需要在多个方面进行投资与重组： 进 行软 硬 件 投资， 充分利用新型数据， 将需要船载 传感器和数据连接， 以及将数据转化为洞见的能力。 分析 能力应该包 括在一些更大 更复杂的数据集 上使 用人 工智能技术 和机器学习的能力。 扩大商业团队 ， 与客户建立更紧密的关系， 提供洞见， 帮助了解潜在的未来需求。 发展机会与客户紧密合 作， 制定物流解决方案， 包括增值解决方案。 建立 一个 专 门 的供 需 分析师 团 队， 设 立 在 总 部 ，负 责跟踪需求信号、 竞争对手的船舶动向和船厂新订 单的进度。 建立24小时MOC 监控和 评 估来自实时运营的所有 洞见。 初期投资将是巨大的。 大型企业能够将投资分散 到多艘货船上， 因此可能会占据优势。 这一点， 加上 运力的持续过剩， 可能会促进行业内进一步集中化， 改善整体行业结构。 散货和油轮运输行业的未来是一个充满挑战的时 代。 更多、 更具战略意义地利用数据会是重要的差 异 化因素。 Arjen Kersing是麦肯锡阿姆斯特丹分公司的资深知识专家， 沈 思文是麦肯锡深圳分公司合伙人， 谢乔是麦肯锡北 京分公司的董事合伙人， 谢智 是麦肯锡深圳分公司的副董事合伙人。 作者在此感谢Yue Deng、 Yifan Jie、 Martin Joerss、 Xiaosong Li、 Tewodros Tiruneh和Philip Zheng对本文的贡献。 版权所有 2021麦肯锡公司。 保留所有权利。 10 数 据 将决 定 散 货运 输 和 油 轮 运 输在下一个 新 常态的成 败