De acordo com pt.wedoany.com-A empresa de software, dados e inteligência artificial Action Intel (sediada em Louisville, Kentucky, EUA) lançou um novo conjunto de dados, Barge Flows, que rastreia o comportamento real de barcaças no sistema do Rio Mississippi, com o objetivo de estimar as condições do transporte de carga fluvial com semanas de antecedência. A fundadora da empresa, Susan Olson, afirmou que o desenvolvimento desta ferramenta surgiu da necessidade urgente dos participantes do mercado de prever a direção do transporte de carga.
Tradicionalmente, o mercado de transporte de carga fluvial depende de comunicação telefônica e da experiência dos profissionais para formar decisões. A velocidade de transmissão de informações entre despachantes, corretores e comerciantes é frequentemente mais lenta do que as mudanças reais do mercado. Quando a informação chega dos silos de grãos às frotas de barcaças, o estado de outras partes do sistema já pode ter mudado, dificultando que os participantes do mercado acompanhem a situação geral de forma sincronizada. Essa assimetria de informações levou a Action Intel a se voltar para a previsão de tendências de transporte de carga a partir da dinâmica física real dos rios.
Barge Flows é um novo conjunto de dados dentro da plataforma BargeAI da empresa, acessível aos usuários por meio de um aplicativo de rede dedicado ou serviço de API. Diferente dos sinais tradicionais baseados em tarifas históricas de frete, esta ferramenta rastreia o movimento real das barcaças no sistema do Rio Mississippi e utiliza esses padrões para estimar a oferta e a demanda de transporte de carga nas próximas semanas. Sua lógica central é que as tarifas de frete não são a causa das mudanças no mercado, mas sim o resultado do fluxo das forças de oferta e demanda no sistema. Olson explicou que o transporte de carga pode ser visto como uma commodity, com uma oferta de barcaças disponíveis e uma demanda para transportar mercadorias, e a ferramenta visa fornecer uma janela para entender esse embate entre oferta e demanda.
Os sinais tradicionais de transporte de carga geralmente aparecem após a conclusão das decisões. O planejamento de grãos, a chegada de navios e a logística são frequentemente programados com meses de antecedência, o que significa que a capacidade de transporte começa a se ajustar antes que o mercado seja refletido nos relatórios. Olson acredita que a diferença de tempo é a razão pela qual as tarifas de frete relatadas ficam atrás dos movimentos reais. O Barge Flows mede diretamente esses ajustes, contando o número de barcaças que passam por áreas específicas, como St. Louis, Cairo (Illinois), o Rio Illinois e Nova Orleans, observando o acúmulo ou a dispersão de equipamentos. Esse sinal físico registra o que já aconteceu e prevê as tendências em desenvolvimento, distinguindo as tarifas de frete relatadas da dinâmica física em tempo real.
A Action Intel decompõe o comportamento da carga em dois indicadores: fluxo e equilíbrio. Fluxo refere-se ao número de barcaças que passam por um ponto em um determinado período; equilíbrio concentra-se em onde as barcaças se acumulam. Quando as barcaças se acumulam em uma área mais rápido do que são retiradas, ocorre uma transferência de capacidade de transporte, que geralmente precede as mudanças nas tarifas de frete. Ao sobrepor as curvas de tarifas de frete com os padrões de movimento, a Action Intel descobriu que ambos os sinais são semelhantes, mas com uma liderança do sinal físico, com as mudanças nas tarifas ocorrendo após mudanças significativas no sinal. Curiosamente, o modelo pode ser mais preciso ao prever o longo prazo (por exemplo, três semanas de antecedência) do que o curto prazo (por exemplo, doze semanas de antecedência), pois o próprio mercado é negociado a prazo.
A base de dados do sistema vem dos sinais do Sistema de Identificação Automática (AIS) dos rebocadores. Ao analisar o comprimento e a largura do comboio informados pelos navios, a Action Intel consegue estimar o número de barcaças em um comboio. Como alguns navios não atualizam imediatamente esses campos, a empresa precisa limpar e corrigir os dados, lidar com informações ausentes e organizá-los em áreas de descarga e carregamento. Olson enfatizou que o objetivo é manter a transparência, permitindo que os usuários entendam as razões por trás dos dados.
O padrão atual mostra que o comportamento do sistema é diferente dos anos recentes. O volume de carga que se move do alto Mississippi para jusante está diminuindo, enquanto o impulso das barcaças de Nova Orleans para montante é forte, mas o movimento é lento. A demanda sazonal ainda existe, mas a dinâmica de exportação mudou. As exportações de soja do outono demoraram a se concretizar, e o milho apresentou um desempenho forte, mas não compensou totalmente. Diferente dos picos típicos de colheita observados em estações de águas baixas nos últimos anos, o padrão atual de transporte de carga é mais suave, com sinais de primavera mostrando volatilidade em vez de um declínio constante. O mercado ainda está se adaptando ao seu próprio equilíbrio físico.
O modelo fornece contexto, não certeza. Grandes flutuações no transporte de carga são claramente visíveis no sinal, enquanto mudanças semanais menores ainda podem divergir do sentimento do mercado. Clima, condições do rio e comportamento de negociação continuam a influenciar os resultados. Um recente aumento nas tarifas de frete relacionado a níveis baixos de água e condições de gelo já era visível nos dados básicos semanas antes. Olson acredita que a ferramenta não substitui a experiência, mas pode mudar a forma como a experiência é aplicada. Muitas pessoas que interpretam os sinais têm experiência prática em conveses ou escritórios de despacho, e combinar conhecimento operacional com análise será mais eficaz. Maior visibilidade não eliminará a vantagem competitiva, mas mudará o momento em que as estratégias são formadas. Se a informação for compartilhada, as decisões ainda variarão devido a contratos, localização geográfica e tolerância ao risco, mas mais informações ajudam a tomar melhores decisões. Com o tempo, os próprios dados podem moldar o comportamento, influenciando a forma do mercado futuro.
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