精准选择航线：通过分析海量的历史航运数据，包括不同航线在各季节的航行时间、燃油消耗、港口费用、船舶利用率等，海运公司可以找出成本最优的航线组合。例如，分析数据可能发现，在特定季节某些传统热门航线由于港口拥堵或气象条件不佳导致成本大幅上升，而一些替代航线虽然距离稍长，但综合考虑燃油效率、港口效率等因素后，成本更低。通过这种方式，海运公司可以避免高成本航线，降低运输成本。

优化挂靠港口顺序：利用大数据分析港口的吞吐能力、装卸效率、费用结构以及与内陆运输的衔接情况等信息，合理安排船舶挂靠港口的顺序。例如，如果某港口在某个时间段装卸效率高且费用较低，就可以优先安排船舶在此港口停靠装卸，减少船舶在港口的等待时间，从而降低船舶的运营成本和港口费用。

实时监控与调度：借助安装在船舶上的各种传感器收集实时数据，如船舶位置、航速、油耗、设备状态等，结合大数据分析，实现对船舶的精准调度。例如，根据实时的气象和海况数据，分析船舶在不同航速下的油耗情况，找到最经济的航速，调整船舶的航行速度，以降低燃油成本。同时，通过实时监控船舶状态，提前预测设备故障，合理安排维修时间，避免因设备突发故障导致的高额维修费用和运输延误损失。

货物配载优化：分析货物的重量、体积、性质（如是否为危险品）以及船舶的舱位布局、载重限制等数据，利用大数据算法找到最佳的货物配载方案。这样可以确保船舶的载重平衡，提高船舶的稳定性，避免因不合理配载导致的船舶损耗增加。同时，优化配载能够最大限度地利用船舶的载货空间，提高船舶的利用率，降低单位运输成本。

能耗模型建立与分析：收集船舶在不同工况（如不同航速、不同载重、不同海况）下的能耗数据，结合船舶的性能参数、航行路线的海况特点等因素，建立能耗分析模型。通过大数据分析这个模型，可以精准地找出能耗高的环节和工况。例如，发现某型船舶在某一特定航速区间内油耗急剧上升，就可以避免船舶在这个区间内航行，或者对船舶的动力系统进行优化，以降低燃油消耗，这是海运成本的重要组成部分。

能源采购策略优化：分析全球燃油市场价格的波动数据，结合船舶的航行计划和油耗预测，制定合理的能源采购策略。例如，通过大数据预测燃油价格在某个港口即将上涨，就可以提前在价格较低的港口进行燃油补给，或者选择与价格更优惠的供应商合作，降低能源采购成本。

运力调配优化：分析全球贸易数据、各地区的经济发展趋势、货物进出口需求等大数据，预测不同航线的市场需求变化。根据预测结果，合理调配船舶运力，避免运力过剩或不足的情况。例如，预测到某条新兴贸易航线的需求将快速增长，就可以提前调配船舶到该航线，提高船舶的运营效率，避免在需求不足的航线上空驶造成资源浪费，从而降低单位运输成本。

服务定制与价格策略：通过分析客户的历史订单数据、运输偏好、价格敏感度等信息，为客户提供个性化的运输服务，并制定灵活的价格策略。例如，对于对价格敏感的客户，可以提供拼载服务或在非高峰期运输的优惠方案，提高客户满意度的同时，增加公司的收入，间接降低成本。