[發明專利]一種集裝箱經營性租賃還箱智能預測方法及平臺

在審

• 申請號: 202210830100.1
• 申請日: 2022-07-15
• 公開（公告）號: CN115186906A
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 李涵;顧寅俊;陳璽文
• 申請（專利權）人: 中遠海運科技股份有限公司;佛羅倫（中國）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/06;G06Q10/06;G06F16/904
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 高麗萍

本發明涉及一種集裝箱經營性租賃還箱智能預測方法及平臺，該方法基于合同歷史數據和客戶計劃的還箱月數，獲取客戶歷史實際還箱數據并確定預計還箱月數和某港口某箱型的還箱比例，并針對合同期限未過期、合同期限已過期且沒有歷史實際還箱數據，以及在合同期限已過期且在當前時間所在月份的前一個月有歷史實際還箱數據三種情況，采用特定的分析方法和計算方式分別進行分析計算，預測每個月某港口某箱型的還箱量，并將預測的還箱量按照預設的圖表類型進行展示。本發明能夠準確地揭示出還箱趨勢，并輔助企業預測未來還箱情況，幫助企業及時調整管理運營策略，此外以預設的圖表類型展示預測趨勢，使得數據的呈現方式更加直觀明了。

技術領域

本發明涉及集裝箱管理與信息化建設技術領域，具體涉及一種集裝箱經營性租賃還箱智能預測方法及平臺。

背景技術

面對復雜多變的市場環境，集裝箱退租還箱一直是業務中的一個重要環節，還箱量會直接影響到集裝箱資產管理企業在每個港口的堆存量，更會影響公司的銷售策略等。

目前集裝箱資產管理企業在集裝箱退租還箱過程中面臨以下幾個問題，1.退租還箱地點的不確定性，雖然退租還箱會有還箱訂單，但是客戶是否按照合同規定的地點還箱無法掌控；2.退租還箱時間的不確定性，客戶在還箱時難免會有延遲還箱的情況出現，所以實際還箱時間很難進行合理預估；3.退租還箱行為難以預估，雖然有港口有箱型在過往幾個月內沒有還箱，但是無法預估客戶未來是否會在此地還箱。

受困于退租還箱行為的不確定性、每個國家和港口還箱上限等諸多因素，目前行業上沒有一套科學有效的集裝箱退租還箱預測模型。同時，受調運成本、航路因素、預期收益等較多內外部環境因素干預，集裝箱資產管理企業目前沒有一套可用的退租還箱預測模型用于有效指導開展集裝箱退租還箱工作，輔助提升企業的運營管理效率和資產利用率。

發明內容

為解決上述集裝箱資產管理企業在集裝箱退租還箱過程中面臨的問題，本發明提供了一種集裝箱經營性租賃還箱智能預測方法，基于歷史數據，在考慮地區還箱上限、港口箱型月還箱上限等因素的同時，采用特定的計算方式智能預測還箱量，能夠自動準確地揭示出還箱趨勢，并輔助集裝箱資產管理企業預測未來還箱情況，幫助企業及時調整管理運營策略，此外以柱狀圖、折線圖的形式，且分地區、分箱型、分港口展示預測趨勢，顯示還箱數據變化趨勢及變化幅度，使得數據的呈現方式更加直觀明了。本發明還涉及一種集裝箱經營性租賃還箱智能預測平臺。

本發明的技術方案如下：

一種集裝箱經營性租賃還箱智能預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：根據合同歷史數據自動獲取客戶歷史實際還箱數據，并根據客戶計劃的還箱月數和/或合同歷史數據自動確定預計還箱月數，根據歷史實際還箱數據智能分析并確定某港口某箱型的還箱比例，然后自動進行合同期限判斷，在合同期限未過期時執行S2步驟，在合同期限已過期時執行S3步驟或S4步驟；

S2：在合同期限未過期時，根據預計還箱月數、某港口某箱型的還箱比例，并結合某港口某箱型每月還箱量上限和/或某地區某箱型的還箱量上限以及歷史實際還箱數據采用Prophet算法智能預測每個月某港口某箱型的還箱量，預測結束后進入S5步驟；

S3：在合同期限已過期且沒有歷史實際還箱數據，但有客戶申請還箱計劃時，第一個月按照客戶申請還箱計劃中的預還箱量作為預測還箱量，第二個月及其之后月份的還箱量按照步驟S2的預測方式進行智能預測，預測結束后進入S5步驟；

S4：在合同期限已過期且在當前時間所在月份的前一個月有歷史實際還箱數據時，根據該月的歷史實際還箱數據中的還箱時間數據得到每個箱子的還箱延期時間，并計算出每個箱子的平均還箱延期時間；再根據每個箱子的平均還箱延期時間計算出所有未歸還箱子中能夠在當前時間所在月份的后一個月歸還的箱子數量，根據當前時間所在月份的后一個月歸還的箱子數量、平均還箱延期時間以及某港口某箱型每月還箱量上限，采用Prophet算法智能預測出當前時間所在月份的后一個月的還箱量；