Vragmotors en groot data: Wanneer data die pad ontmoet

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Julie 25, 2022

Insig opsomming

Die vragmotorbedryf gebruik toenemend groot data en kunsmatige intelligensie (KI) om veiligheid, doeltreffendheid en besluitneming te verbeter. Hierdie tegnologieverskuiwing maak beter bestuur van logistiek, voorspellende voertuiginstandhouding en verbeterde kliëntediens moontlik. Hierdie vooruitgang lei ook tot slimmer, meer outonome vlote en vereis nuwe infrastruktuur en kuberveiligheidsmaatreëls.

Vragmotors en groot data konteks

Die COVID-19-pandemie het, terwyl dit baie sektore verlangsaam het, 'n onverwagte uitwerking op vragdienste gehad. Vragmotormaatskappye het die belangrikheid van groot data begin besef om hul bedrywighede te verbeter. Hierdie verskuiwing is gedryf deur die behoefte om by veranderende markvereistes aan te pas en doeltreffende dienslewering te verseker. Groot data, in hierdie konteks, dien as 'n deurslaggewende hulpmiddel vir die optimalisering van roetes, die bestuur van voorraad en die verbetering van algehele logistieke doeltreffendheid.

Groot data in die vragmotorbedryf bestaan ​​uit 'n wye verskeidenheid inligtingsbronne. Hierdie bronne sluit sensorloglêers, kameras, radarstelsels, geoliggingdata en insette van selfone en tablette in. Verder dra tegnologieë soos afstandwaarneming en die Internet van Dinge (IoT), veral kommunikasie tussen voertuie en infrastruktuur, by tot hierdie datapoel. Hierdie data is kompleks en omvangryk, wat dikwels met die eerste oogopslag ewekansig en ongestruktureerd voorkom. Tog kom die ware waarde daarvan na vore wanneer KI intree om hierdie datastrome deur te sif, te organiseer en te ontleed.

Ten spyte van die potensiële voordele, sukkel baie vragmotormaatskappye dikwels met die begrip van die ingewikkeldhede van groot data en die implementering van effektiewe strategieë om dit te benut. Die sleutel lê in die oorgang van blote data-insameling na gevorderde stadiums van databenutting, insluitende die oorskakeling van basiese waarneming na gedetailleerde diagnostiek, gevolg deur voorspellende analise. Vir vervoermaatskappye beteken hierdie vooruitgang die ontwikkeling van 'n omvattende vervoerbestuurstelsel wat ook die werkverrigting van hul hele voertuigvloot kan optimeer.

Ontwrigtende impak

Telematika, wat tegnologieë soos die Global Positioning System (GPS) en boorddiagnostiek insluit, is 'n sleutelgebied waar groot data buitengewoon waardevol is. Deur voertuigbewegings en bestuurdersgedrag te monitor, kan telematika padveiligheid aansienlik verbeter. Dit help om riskante gedrag soos lomerigheid, afgelei bestuur en wisselvallige rempatrone te identifiseer, wat algemene oorsake is van ongelukke wat lei tot finansiële verliese van gemiddeld USD $74,000 en die skade aan 'n maatskappy se reputasie. Sodra hierdie patrone vasgestel is, kan dit aangespreek word deur doelgerigte bestuurdersopleiding en tegnologiese opgraderings in vlootvoertuie, soos gevorderde remstelsels en padkameras.

In vrag en logistiek speel grootdata-analise 'n deurslaggewende rol in strategiese besluitneming. Deur vragpatrone te ondersoek, kan maatskappye ingeligte besluite neem oor prysstrategieë, produkplasing en risikobestuur. Boonop help groot data met kliëntediens deur klantterugvoer te organiseer en te ontleed. Deur herhalende klagtes te erken, stel maatskappye in staat om probleme vinnig aan te spreek.

Nog 'n beduidende impak van groot data in die vragmotorbedryf is in die instandhouding van voertuie. Tradisionele benaderings tot voertuiginstandhouding maak dikwels staat op voorafbepaalde skedules, wat dalk nie die huidige toestand van die toerusting akkuraat weerspieël nie. Groot data maak 'n verskuiwing na voorspellende instandhouding moontlik, waar besluite gebaseer word op die werklike werkverrigting van voertuie, wat deur data-analise opgespoor word. Hierdie benadering verseker tydige ingrypings, verminder die waarskynlikheid van onklaarrakings en verleng die lewensduur van die vloot. 

Implikasies van vragmotors en groot data

Wyer toepassings vir grootdatagebruik in die vragmotor- en vragbedryf kan die volgende insluit:

• Verbeterde integrasie van KI met vragmotorvloot, wat lei tot meer doeltreffende en outonome voertuie wat by verskeie scenario's kan aanpas.
• Ontwikkeling van gespesialiseerde infrastruktuur, insluitend sensor-toegeruste snelweë, om IoT-tegnologie in vragmotors te ondersteun, wat intydse monitering en data-insameling verbeter.
• Verhoogde investering in telematika en grootdatabestuursagteware deur voorsieningskettingmaatskappye, met die fokus op kuberveiligheid om te beskerm teen bedreigings wat vervoernetwerke kan ontwrig.
• Vermindering in emissies van die vragmotorbedryf aangesien groot data meer doeltreffende roeteoptimalisering moontlik maak en die gebruik van outonome voertuie verminder brandstof- of elektrisiteitsverbruik.
• Potensiële toename in die algehele gebruik van vervoernetwerke namate dit meer doeltreffend word, wat moontlik die omgewingsvoordele wat uit emissieverminderings verkry word, verreken.
• Skep van nuwe werksrolle gefokus op data-analise, kuberveiligheid en KI-bestuur in die vragmotor- en logistieke sektore.
• Veranderinge in vragmotor-besigheidsmodelle, met die klem op data-gedrewe besluitneming en tegnologie-integrasie, wat lei tot verhoogde mededinging en innovasie in die bedryf.

Vrae om te oorweeg

• Hoe anders dink jy kan groot data vragdienste verbeter?
• Hoe kan IoT en KI verander hoe goedere gelewer word in die volgende vyf jaar?