AI som säkrar sjöfrakt när portförbud och sanktioner slår

Den 2025-12-19 tog den amerikanska Federal Maritime Commission (FMC) ett ovanligt tydligt steg: myndigheten överväger formella motåtgärder mot spanskanknutet sjöfartssamarbete efter att spanska hamnar nekat amerikanskflaggade fartyg att anlöpa. På bordet ligger allt från lastrestriktioner till avgifter på upp till 2,3 miljoner USD per resa.

För svenska logistik- och supply chain-team är det här inte “en amerikansk fråga”. Det är ett skolexempel på hur regler, geopolitik och hamnaccess kan förändras snabbare än en transportplan hinner uppdateras. Och det är precis i den här typen av friktion som AI inom logistik och supply chain ger mest värde: tidigare varning, snabb omplanering och bättre beslut under osäkerhet.

Vad som händer mellan USA och Spanien – och varför det spiller över

Kärnan är enkel: Spanien har nekat hamnaccess för flera amerikanskflaggade fartyg kopplade till USA:s Maritime Security Program. Enligt FMC har Spanien samtidigt formaliserat en policy som förbjuder hamnanlöp för fartyg (och flyg) som transporterar vapen till Israel eller bränsle avsett för israelisk militär.

Konsekvensen blir att en fråga om hamnpolicy snabbt blir en fråga om handelsflöden. FMC ber nu om offentliga synpunkter på möjliga motåtgärder, såsom:

• Avgifter per resa (upp till 2,3 miljoner USD per resa)
• Begränsning av resor till/från amerikanska hamnar
• Begränsning av mängd eller typ av last
• I förlängningen: nekad inresa för spanska fartyg till USA

Det här är ett mönster vi sett växa de senaste åren: regelstyrda störningar blir vanligare än de “klassiska” störningarna (väder, haverier, strejker). När regler blir en rörlig målbild behöver planeringen bli det också.

Effekten i praktiken: scheman, omlastning och kostnader

När ett fartyg nekas anlöp händer flera saker samtidigt:

1. Ruttplanering bryts: nästa möjliga hamn kan innebära längre segling och sämre anslutningar.
2. Omlastning förändras: feeder-upplägg och transshipment-planer faller.
3. Kostnader skenar snabbt: väntetid, demurrage, containerobalans och nya hamnavgifter.
4. Kundlöften blir riskabla: ETA och leveransprecision blir gissningar snarare än prognoser.

För en svensk importör kan en “regional” hamnfråga i Medelhavet ge följdeffekter på kapacitet och priser i Nordsjö- och Östersjöflöden, särskilt om rederier gör större nätverksjusteringar.

Varför traditionell riskhantering ofta missar den här typen av störning

Det är lätt att ha en riskmatris i en powerpoint. Det svåra är att:

• upptäcka tidiga svaga signaler,
• förstå sannolik påverkan på just era flöden,
• och agera innan marknaden hinner prisjustera.

Många företag lutar sig fortfarande mot kvartalsvisa riskgenomgångar, manuella omvärldsbevakningar och “vi ringer speditören”. Det räcker inte när spelregler kan ändras med kort varsel och när åtgärder (som sanktioner, portförbud eller extra avgifter) kan få dominoeffekter.

Det jag sett fungera bäst är att behandla geopolitik och regeländringar som data: något som går att mäta, modellera och koppla till operativa beslut.

Så hjälper AI: tidig varning + omplanering + bättre beslut

AI är inte magi. Men rätt byggd ger den tre konkreta förmågor som är direkt relevanta när hamnaccess och sanktioner börjar röra på sig.

1) AI för omvärldsbevakning av regler och hamnaccess

Nyckeln är att sluta jaga nyheter manuellt. En AI-driven bevakning kan automatiskt:

• läsa och klassificera myndighetsdokument (t.ex. remisser, notices, hamndirektiv),
• upptäcka förändringar i policytexter och tolka vad som är nytt,
• koppla händelser till era rutter, era rederier och era HS-koder/varugrupper.

Snippet-värt: “Regulatorisk risk blir hanterbar först när den är maskinläsbar och kopplad till en konkret transportplan.”

I det här fallet: om en policy i Spanien berör fartyg med viss typ av last kopplad till en destination, kan en AI-motor flagga exponeringen för de flöden där ni använder transshipment i berörda terminaler.

2) Prediktiv risk: sannolikhet och konsekvens, inte bara rubriker

Rubriker säger “portförbud eskalerar”. En bra modell säger något mer användbart:

• Sannolikhet att ett visst anlöp påverkas (baserat på historik, operatör, lasttyp, ruttmönster).
• Konsekvens i tid och pengar (extra dagar, extra kostnad per container, risk för missade avgångar).
• Tidsfönster för beslut (när måste vi agera för att hinna boka om?).

Det här är skillnaden mellan att “vara informerad” och att faktiskt kunna fatta ett beslut som håller i drift.

3) AI-driven alternativ rutt- och hamnoptimering

När en hamn blir osäker behöver du alternativ som är mer än “ta en annan hamn”. AI kan optimera mot flera mål samtidigt:

• total ledtid (inklusive anslutande feeder/landtransport)
• kostnad (frakt, hamnavgifter, inland, riskpremier)
• servicegrad (OTIF, kundlöften)
• kapacitetsrisk (sannolikhet att få plats)
• compliance-risk (sanktioner, lastrestriktioner)

I praktiken kan det innebära att modellen föreslår:

• byte från transshipment i Medelhavet till ett nav i Nordeuropa,
• mer intermodalt (järnväg/lastbil) från annan hamn,
• tidigare avgång med högre kostnad för att minska sannolikheten för stopp.

Stance: Jag föredrar planering som accepterar en marginellt högre kostnad för att drastiskt minska risken för totalstopp. När hamnaccess blir politiserad är “billigast” ofta det mest riskabla.

Konkret scenario: svensk importör med containerflöde via Medelhavet

Säg att ni importerar komponenter till svensk industri. Normalt går containrar via en terminal i södra Spanien för omlastning, vidare mot Nordsjön och slutligen Göteborg.

När hamnaccess blir osäker händer följande:

• Rederiet kan omdirigera transshipment till annan hubb.
• ETA blir volatil, vilket slår mot produktion och lager.
• Priset kan stiga när fler slåss om alternativa avgångar.

Med en AI-baserad kontrolltornslösning (även en lättviktig variant) kan ni:

1. få en varning när policyläget skärps,
2. beräkna vilka PO:er/containers som påverkas,
3. köra “what-if” på tre alternativrutter,
4. förhandla med speditör/rederi med tydliga data (inte magkänsla).

Det är där leads ofta uppstår i verkligheten: när någon i inköp eller logistik plötsligt kan säga “vi kan ta ett beslut idag och veta ungefär vad det kostar”.

Implementationschecklista: så kommer du igång utan att det blir ett IT-projekt i två år

AI i supply chain faller ofta på att man börjar med för stora ambitioner. Här är en mer pragmatisk väg, särskilt relevant när ni vill hantera geopolitisk och regulatorisk risk.

Steg 1: Bygg ett “riskregister” som faktiskt går att använda

Ni behöver inte 200 risker. Börja med 20 som påverkar sjöfrakt och hamnaccess:

• hamnrestriktioner och anlöpsförbud
• sanktioner och exportkontroller
• strejkrisk i nyckelhamnar
• chokepoints (kanaler, sund)

Varje risk ska ha: berörda rutter/hamnar, triggerevents, ansvarig och tänkt åtgärd.

Steg 2: Koppla risk till flödesdata

Minimikravet för värde:

• bokningsdata (origin, destination, carrier)
• ETA/ATA-historik
• kostnadsdata (frakt + accessorials)
• artikel-/varugrupp (på en nivå som ni kan agera på)

Utan koppling till verkliga flöden blir AI bara en nyhetsrobot.

Steg 3: Automatisera beslutspunkter (inte bara dashboards)

Definiera 3–5 regler där AI-triggers leder till åtgärd, exempelvis:

• “Om hamn X får policyvarning nivå 2 → boka om kommande avgångar till alternativ A/B”
• “Om risken för missad anslutning > 35% → köp buffertkapacitet eller flytta cut-off”
• “Om förväntad merkostnad < kostnad för produktionsstopp → välj snabbare rutt”

Dashboards är bra, men beslutsautomatik är det som ger effekt i vardagen.

Vanliga frågor som dyker upp (och raka svar)

Behöver vi egen data science-avdelning för AI i logistik?

Nej. Men ni behöver en tydlig produktägare i supply chain och någon som kan datakvalitet. De flesta fastnar inte på modellval, utan på masterdata och beslutssätt.

Kan AI verkligen förutse politiska beslut?

AI förutser sällan beslutet i sig. Den förutser sannolik påverkan genom att väga signaler: policytexter, historiska mönster, hamnoperatörers beteende och nätverkseffekter.

Vad är snabbaste vägen till ROI?

Börja med en smal use case: AI-driven störningsvarning + alternativ ruttplanering för era topp-20 rutter. Då kan ni mäta: färre expressfrakter, färre stockouts och bättre OTIF.

Nästa steg för 2026: från reaktiv omplanering till proaktiv design

Den här konflikten mellan USA och Spanien visar hur snabbt en leveranskedja kan få nya spelregler. För mig är slutsatsen tydlig: robusthet måste designas in, inte improviseras fram när containrar redan står på kaj.

I vår serie om AI inom logistik och supply chain återkommer vi till samma idé: när data, risk och planering kopplas ihop får ni en kedja som tål fler “omöjliga” veckor utan att servicegraden faller isär.

Vill ni ta ett första steg redan nu? Välj en rutt där hamnaccess eller sanktioner kan bli en faktor under 2026, och bygg en enkel AI-driven bevakning som faktiskt leder till ombokning när tröskeln nås. När ni väl har gjort det en gång, kommer ni aldrig vilja gå tillbaka till att “hålla koll manuellt”.

Frågan jag tycker varje logistikchef borde ställa inför 2026: Vilka två hamnar eller transshipment-nav skulle ställa till mest för oss om de blev politiskt stängda – och hur snabbt kan vi ställa om med bibehållen leveransprecision?