Визуализация модели данных по морским перевозкам в программе Tableau Desktop

Бесплатный доступ

В процессе заключения фрахтового договора в сфере морских перевозок нужно достаточно оперативно принимать решения. Построение модели визуализации данных о различных перевозчиках, а также сопоставление их производительности с использованием показателей эффективности может ускорить выбор наиболее подходящего перевозчика в исследуемом бизнес-процессе. С этой целью проведен сбор данных о морских перевозках, на основе этих данных была создана база данных. Разработан список используемых для оценки показателей эффективности. Данные преобразованы для удобства визуализации в ETL-инструменте Tableau Prep и использованы для построения дашборда в программе Tableau Desktop.

Еще

Фрахтование, ключевой показатель эффективности

Короткий адрес: https://sciup.org/140294537

IDR: 140294537

Текст научной статьи Визуализация модели данных по морским перевозкам в программе Tableau Desktop

В сфере фрахтовых перевозок для брокера фрахтователя критически важна скорость принятия решения о выборе контрагента в сфере морских перевозок. Возможность быстрого выбора наиболее подходящего перевозчика в каждой конкретной ситуации может ускорить бизнес-процесс «Заключение сделки на перевозку груза» и предотвратить возможные финансовые и репутационные потери [1]. Сбор и структурирование поступающей информации о фрахтовщика, а также о проведенных рейсах и различных особенностях функционирования кораблей, сопоставление производительности различных фрахтовщиков возможно с помощью разработки визуализации модели данных по морским перевозкам. С этой целью необходимо составить базу (БД), содержащую мастер и транзакционные данные о перевозках, разработать список ключевых показателей эффективности (KPI) для сопоставления производительности различных перевозчиков, подготовить данные к анализу с помощью инструментов Tableau Prep и затем визуализировать с помощью программы Tableau Desktop.

Данные о совершенных перевозках, судах и портах собраны с сайта MarineTraffic [2]. Построение ER-диаграммы используемой БД проводилось в программе Erwin Data Modeler. Данные фрахтовщика о юридическом наименовании организации, контактной информации и контактном лице организации хранятся в таблице с мастер-данными «Владелец судна». Данные о имеющихся типах судна хранятся в таблице с мастер-данными «Тип судна». Таблица «Судно» содержит данные о транспортном средстве, являющееся предметом заключения договора о фрахтовании. Данные о типах происшествий, произошедших при эксплуатации судна хранятся в таблице «Тип происшествия». Данные о произошедших происшествиях хранятся в таблице с транзакционными данными «Происшествия». Данные о типах нарушений, которые могут быть обнаружены при проведении на судне инспекций хранятся в таблице с мастер-данными «Тип нарушения». Данные о проведенных на судне инспекциях и их последствиях (задержка корабля в порту и назначение условий класса) хранятся в таблице с транзакционными данными «Инспекция». Таблица с транзакционными данными «Занятость судна» содержит данные запланированной и фактической продолжительности периодов занятости судна. Таблица с мастер-данными «Вид груза» содержит данные о видах перевозимых грузов. Данные о портах содержатся в таблице с мастер-данными «Порт». Данные фрахтователя о юридическом наименовании организации, контактной информации и контактном лице организации хранятся в таблице с мастер-данными «Владелец груза». Таблица с транзакционными данными «Перевозка» содержит данные о совершенных перевозках грузов. Описанная ER-диаграмма приведена на рис 1. Название таблиц, содержащих транзакционные данные, выделены на диаграмме жирным шрифтом. Первичный ключ в каждой таблице отделен чертой от остальных атрибутов.

Перевозка

Wy?ID Перевозки: VARCHAR

Занятость судна

Тип нарушения

ClD Типа нарушения: SMALLINT ^Название нарушения: VARCHAR

WbdMO: CHAR(7) (FK)

Ьпорт погрузки.UN/LOCODE: CHAR(5) (FK) ^Дата отправления: DATETIME Стременная зона порта погрузки: SMALLINT ^Порт выгрузки.UN/LOCODE: CHAR(5) (FK) ^Рассчитанная дата прибытия: DATETIME ■^Фактическая дата прибытия: DATETIME ^Временная зона порта выгрузки: SMALLINT ClD Владельца груза: SMALLINT (FK) ClD Груза: SMALLINT (FK) СДата начала погрузки: DATETIME З^Дата окончания погрузки: DATETIME ^Количество груза: FLOAT уЕдиницы измерения: CHAR ’#Ставка фрахта: FLOAT

Владелец судна

Вид груза

ClD Груза: SMALLINT

Владелец груза

Тип судна

ClD Типа происшествия: SMALLINT

^Название происшествия: VARCHAR

^Вид груза: VARCHAR

Судно

Тип происшествия

Инспекция

?Ы=1МО: CHAR(7)

^Название: VARCHAR(20) 9ы=Флаг: VARCHAR(20) СДедвейт: INTEGER Сосадка: FLOAT

ССредняя скорость: FLOAT СМаксимальная скорость: FLOAT Сдлина: FLOAT

Сширина: FLOAT

CID Типа судна: SMALLINT (FK) ClD Владельца: SMALLINT (FK) Сгод производства: SMALLINT Сфактор эмиссии 002: FLOAT Сфактор эмиссии NOx: FLOAT СФактор эмиссии SOx: FLOAT

ClD Инспекции: SMALLINT

ClD Нарушения: SMALLINT

ClD Типа нарушения: SMALLINT (FK)

ClMO: CHAR(7)(FK)

зЭДата инспекции: DATE

"еЗадержка корабля в порту: BOOLEAN СУсловие класса: SMALLINT

СГод: DATE СКвартал: SMALLINT

^pIM0:CHAR(7)(FK)

З^Фактдата начало: DATE СФактдата конец: DATE СПлан дата начало: DATE СПлан дата конец: DATE ^Причина занятости: VARCHAR

Происшествия

ClD Происшествия: SMALLINT

ClD Типа происшествия: SMALLINT (FK) адМО: CHAR(7) (FK)

СДата происшествия: DATE

CD Владельца: SMALLINT

^Название компании: VARCHAR ^Телефон: VARCHAR ^E-mail: VARCHAR ^Менеджер: VARCHAR

ClD Владельца груза: SMALLINT

^Вл адел е ц: VAR С Н AR ^Менеджер: VARCHAR ^Т елефон: VARCHAR ^E-mail: VARCHAR

^UN/LOCODE: CHAR(5)

^Страна: CHAR(20) СШи рота: FLOAT СДолгота: FLOAT

ClD Типа судна: SMALLINT ^Название типа: VARCHAR

Рисунок 1 – ER-диаграмма «Фрахтовая перевозка судна»

Для принятия решения о выборе перевозчика недостаточно справочников и метрик, приведенных на ER-диаграмме, т.к. это только базовая информация и сопоставление такой информации само по себе ничего не дает. Для сравнения перевозчиков необходимо руководствоваться определенными критериями, в качестве которых выбраны KPI. Для сравнения производительности различных кораблей с целью выбора потенциального перевозчика груза при фрахтовании судна рассмотрен набор показателей, предложенный в работе The Shipping KPI Standard V2.6 [3]. Предлагается рассматривать производительность кораблей с использованием трех групп показателей: индексов эффективности перевозки (SPI), KPI и показателей эффективности (PI). Показатели PI измеряются напрямую после осуществления перевозки (например, повреждение груза, потребление топлива). Эти показатели используются для расчета KPI. Для упрощенного сопоставления различных перевозчиков между собой удобно группировать KPI, относящиеся к определенному аспекту эффективности функционирования судна. Подобные группы представляют собой показатели SPI. Такие показатели эффективности позволяют быстро оценить рейтинг судна и перевозчика без детализации довольно большого списка PI и KPI.

В данной работе рассмотрены следующие SPI:

̶ Экологическая эффективность. Данный показатель характеризует способность перевозчика избегать при функционировании судна различных форм загрязнения окружающей среды. Необходимость использования этого индекса при выборе подходящего перевозчика связана с возрастающими требованиями к безопасности морских перевозок (в особенности, к перевозкам вредных веществ). Заключение договора с перевозчиком, не выполняющим требования различных сообществ может, в том числе, нести репутационные риски для фрахтователя;

̶ Навигационная эффективность. Данный показатель характеризует осуществление безопасной навигации фрахтовщиком и отсутствие навигационных нарушений. Необходимо использовать данный индекс для обнаружения навигационных дефектов корабля и произошедших в прошлом аварий. Ошибки навигации и аварии могут привести к повреждению груза или к отклонению от сроков;

̶ Операционная эффективность. Данный показатель включает в себя проведение операций с грузом, доступность судна и распределение бюджета. Использование данного индекса позволяет оценить, были ли осуществлены доставки поврежденного груза в прошлом;

̶ Техническая эффективность. Данный показатель характеризует надежность технического оснащения корабля. Проблемы с оборудованием могут привести к задержке перевозки на неопределенный срок, вплоть до починки/закупки нового оборудования и последующей оценки судна классификационным обществом для подтверждения выполнения всех необходимых требований.

Для подготовки собранных данных с целью визуализации в Tableau Desktop использована программа Tableau Prep. Составлены потоки:

«Происшествия», объединяющий данные из таблиц «Происшествия» и «Тип происшествия», «Занятость судна», «Перевозка», объединяющий данные из таблиц «Перевозка», «Владелец груза», «Груз», «Порт», поток «Инспекция», объединяющий данные из таблиц «Инспекция» и «Тип нарушения», поток «Судно», объединяющий данные из таблиц «Судно», «Тип судна», «Владелец судна», а так же из всех остальных потоков. Дополнительно произведена агрегация данных и в результирующие наборы данных добавлены вычисляемые поля, соответствующие различным KPI. Набор данных, полученный в результате выполнения потока «Судно» сохранен в файл на этапе output в формате .xlsx. Пример одного из потоков, потока «Происшествия», приведен на рис. 2.

Рисунок 2 – Поток данных «Происшествия»

Полученный в результате выполнения потока Tableau Prep набор данных загружен в Tableau Desktop.

Построены следующие визуализации:

  • «SPI», содержащая данные о рассчитанных на основе KPI и

  • KPIRating SPI. Тип используемой диаграммы – stacked bars. На диаграмме используемы фильтр по IMO корабля, который представляет собой фильтрацию топ 5 кораблей по SPI за определенный год и квартал. Данные, выводимые на этой диаграмме, используются для фильтрации данных всех остальных диаграмм на дашборде;
  •    «Топ 5 кораблей», типа text table, содержащая данные о топ 5 кораблях;

  •    «Кол-во дней доставки план/факт», типа overlapping column содержит данные об среднем отклонении фактического количества дней, затраченного на перевозку, от

запланированного;

  •    «Ставка фрахта за последние 6 месяцев», типа line, содержащая данные о ставке фрахта за последние полгода.

Перечисленные визуализации использовались для построения дашборда (рис. 3).

Рисунок 3 – Дашборд по фрахтованию судна

Подобный дашборд отображает все интересующие данные по топ 5 кораблям с лучшими показателями эффективности. Используя фильтры, можно выбрать год и квартал, в котором необходимо изучить данные о перевозках. Возможно просматривание детализированных данных по каждому отдельному кораблю. Полученный дашборд можно легко модифицировать и добавлять дополнительные поля и визуализации. Использование подобного дашборда при анализе потенциальных перевозчиков для осуществления фрахтовой перевозки может ускорить процедуру принятия решения.

Список литературы Визуализация модели данных по морским перевозкам в программе Tableau Desktop

  • Головко, А.О. Построение модели бизнес-процесса "Заключение сделки на перевозку груза с фрахтовщиком" [Электронный ресурс]// Теория и практика современной науки. 2022. №6(84). URL: https://www.modern-j.ru/teknomer.
  • MarineTraffic // URL: https://www.marinetraffic.com/en/ais/home/centerx:-149.4/centery:36.9/zoom:2 (дата обращения 01.06.2022).
  • The Shipping KPI Standard V2.6 // URL: https://www.shipping-kpi.org/public/downloads/documentation/Shipping_KPI_Standard_V2.6.pdf (дата обращения 01.06.2022).
Статья научная