根據英國航運相關網站表示，隨著全球船隊規模擴大、船舶大型化及貿易量持續成長，港口營運壓力日益增加，壅塞問題已成為影響全球供應鏈效率的重要挑戰。業界指出，透過人工智慧（AI）驅動的預測到港時間（ETA）管理技術，可望提升港口周轉效率，降低壅塞所帶來的營運衝擊。

航運分析師指出，目前全球約有九成貿易仰賴海運完成，但港口壅塞問題持續干擾航運運作，主因包括供需失衡、作業效率不足及基礎設施投資落後。此外，天候變化、勞動力問題，及岸橋設備不足、堆場空間有限與陸側運輸連結不佳等因素，也進一步加劇壅塞情形。

業者指出，提升航次透明度為關鍵，透過即時數據分析與精準預測ETA，航運公司可依據預期靠泊時間調整航速，避免船舶提早抵港後的長時間等待，以達到節省燃油與優化航程安排的效果。

港口壅塞對航運產業影響深遠，不僅延長運輸時間數日甚至數週，降低班期可靠度，也可能導致運價上升、滯期費與滯櫃費增加，甚至迫使航商改道或取消航次。另，船舶在錨地等待或以非最佳航速航行，也會增加碳排放與安全風險。

分析師認為，隨著超大型貨櫃船普及，每次靠港需裝卸三千至五千個貨櫃，進一步拉長泊位使用時間，對碼頭作業能力形成壓力。若多艘大型船舶同時抵達，將對港口資源調度造成嚴峻挑戰。

另，節慶前出貨潮或關稅政策變動引發的提前備貨，也會造成短期需求激增，導致港口出現壅塞、運價上升與延誤情形，進一步擴大供應鏈不穩定性。以全球主要港口為例，新加坡港在高峰期間船舶等候時間可能延長數日，而安特衛普港及鹿特丹港等歐洲樞紐港，也常在第三、第四季旺季或勞資爭議期間出現壅塞。

分析師指出，港口壅塞核心問題在於港口處理能力與航運需求難以精準匹配，尤其缺乏泊位時段與船舶到港時間的透明資訊，導致資源配置效率不彰，甚至出現泊位閒置或船舶排隊等待的情況。

此類瓶頸會產生連鎖效應，一旦某一港口延誤，將影響整條航線，進而擴散為全球供應鏈問題。最新研究也顯示，全球多數港口作業效率呈現下降趨勢，包括每小時裝卸量減少、到港處理時間延長及平均停港時間增加。

在此背景下，AI預測ETA管理成為解決方案之一。透過整合天氣、船舶性能、航道交通及港口作業等即時數據，運用先進演算法預測船舶準確到港時間，可協助港口提前規劃泊位與資源配置。

該技術也可結合壅塞資訊、泊位可用性及交通事件分析，減少不必要等待時間，並透過即時更新動態調整航線與航速，達到最佳燃油效率與準時到港目標。

實務案例顯示，船舶可在抵港前四十八小時調整航速，以配合可用泊位時段，將原本約十八小時的等待時間降至零，實現「準時到港」取代「提前等待」的營運模式。

業界估計，透過智慧航程管理與速度優化，可節省約五％至八％的燃油消耗與碳排放，同時改善船舶碳強度指標（CII）表現，屬於低成本、高效益的改善措施。

而AI預測ETA管理也可發展為港口「空中交通管制系統」，提升泊位分配效率、優化人力與設備調度，並強化進出港物流銜接，避免不必要成本。

分析師表示，隨著數位化與智慧航運技術發展，預測型ETA管理將有助於緩解長期港口壅塞問題，提升航運效率與永續發展，並強化全球供應鏈的穩定與可靠性。