كوانتمرون

رصيد الصورة:

ستوك

النقل بالشاحنات والبيانات الضخمة: عندما تلتقي البيانات بالطريق

تعد تحليلات البيانات في النقل بالشاحنات مثالًا رئيسيًا على كيفية قيام علم البيانات بتحسين الخدمات الأساسية.

كاتب:
اسم المؤلف
البصيرة الكمومية
25 تموز، 2022

ملخص البصيرة

تستخدم صناعة النقل بالشاحنات بشكل متزايد البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز السلامة والكفاءة وصنع القرار. يتيح هذا التحول التكنولوجي إدارة أفضل للخدمات اللوجستية، والصيانة التنبؤية للمركبات، وتحسين خدمة العملاء. وتؤدي هذه التطورات أيضًا إلى إنشاء أساطيل أكثر ذكاءً واستقلالية وتتطلب بنية تحتية جديدة وإجراءات أمنية سيبرانية.

النقل بالشاحنات وسياق البيانات الضخمة

كان لجائحة كوفيد-19، على الرغم من تباطؤ العديد من القطاعات، تأثير غير متوقع على خدمات الشحن. بدأت شركات النقل بالشاحنات تدرك أهمية البيانات الضخمة في تعزيز عملياتها. وكان هذا التحول مدفوعًا بالحاجة إلى التكيف مع متطلبات السوق المتغيرة وضمان تقديم الخدمات بكفاءة. وفي هذا السياق، تعمل البيانات الضخمة كأداة محورية لتحسين المسارات وإدارة المخزون وتحسين الكفاءة اللوجستية الشاملة.

تشتمل البيانات الضخمة في صناعة النقل بالشاحنات على مجموعة واسعة من مصادر المعلومات. تشمل هذه المصادر سجلات أجهزة الاستشعار والكاميرات وأنظمة الرادار وبيانات تحديد الموقع الجغرافي والمدخلات من الهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية. علاوة على ذلك، تساهم تقنيات مثل الاستشعار عن بعد وإنترنت الأشياء (IoT)، وخاصة الاتصالات بين المركبات والبنية التحتية، في مجمع البيانات هذا. هذه البيانات معقدة وضخمة، وغالبًا ما تبدو عشوائية وغير منظمة للوهلة الأولى. ومع ذلك، فإن قيمتها الحقيقية تظهر عندما يتدخل الذكاء الاصطناعي لفحص تدفقات البيانات هذه وتنظيمها وتحليلها.

على الرغم من الفوائد المحتملة، فإن العديد من شركات النقل بالشاحنات غالبًا ما تواجه صعوبة في فهم تعقيدات البيانات الضخمة وتنفيذ استراتيجيات فعالة لتسخيرها. ويكمن المفتاح في الانتقال من مجرد جمع البيانات إلى المراحل المتقدمة من استخدام البيانات، بما في ذلك الانتقال من المراقبة الأساسية إلى التشخيص التفصيلي، يليه التحليل التنبؤي. بالنسبة لشركات النقل، يعني هذا التقدم تطوير نظام شامل لإدارة النقل يمكنه أيضًا تحسين أداء أسطول مركباتها بالكامل.

التأثير التخريبي

تعد تقنية المعلومات عن بعد، التي تشمل تقنيات مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والتشخيص على متن الطائرة، مجالًا رئيسيًا تكون فيه البيانات الضخمة ذات قيمة استثنائية. من خلال مراقبة تحركات المركبات وسلوكيات السائقين، يمكن لتقنية المعلومات أن تعزز بشكل كبير السلامة على الطرق. فهو يساعد على تحديد السلوكيات المحفوفة بالمخاطر مثل النعاس، والقيادة المشتتة، وأنماط الكبح غير المنتظمة، والتي تعد من الأسباب الشائعة للحوادث التي تؤدي إلى خسائر مالية يبلغ متوسطها 74,000 دولار أمريكي وتضر بسمعة الشركة. وبمجرد تحديد هذه الأنماط، يمكن معالجتها من خلال تدريب السائقين المستهدفين والتحديثات التكنولوجية في مركبات الأسطول، مثل أنظمة المكابح المتقدمة وكاميرات الطريق.

في مجال الشحن والخدمات اللوجستية، يلعب تحليل البيانات الضخمة دورًا حاسمًا في اتخاذ القرارات الإستراتيجية. ومن خلال فحص أنماط الشحن، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجيات التسعير، ووضع المنتجات، وإدارة المخاطر. علاوة على ذلك، تساعد البيانات الضخمة في خدمة العملاء من خلال تنظيم وتحليل ملاحظات العملاء. يتيح التعرف على الشكاوى المتكررة للشركات معالجة المشكلات بسرعة.

هناك تأثير مهم آخر للبيانات الضخمة في صناعة النقل بالشاحنات وهو صيانة المركبات. غالبًا ما تعتمد الأساليب التقليدية لصيانة المركبات على جداول زمنية محددة مسبقًا، والتي قد لا تعكس بدقة الحالة الحالية للمعدات. تتيح البيانات الضخمة التحول إلى الصيانة التنبؤية، حيث تعتمد القرارات على الأداء الفعلي للمركبات، والذي يتم اكتشافه من خلال تحليلات البيانات. ويضمن هذا النهج التدخلات في الوقت المناسب، مما يقلل من احتمالية حدوث أعطال ويطيل عمر الأسطول.

آثار النقل بالشاحنات والبيانات الضخمة

قد تتضمن التطبيقات الأوسع لاستخدام البيانات الضخمة في صناعة النقل بالشاحنات والشحن ما يلي:

تعزيز تكامل الذكاء الاصطناعي مع أساطيل النقل بالشاحنات، مما يؤدي إلى مركبات أكثر كفاءة واستقلالية قادرة على التكيف مع السيناريوهات المختلفة.
تطوير بنية تحتية متخصصة، بما في ذلك الطرق السريعة المجهزة بأجهزة استشعار، لدعم تكنولوجيا إنترنت الأشياء في النقل بالشاحنات، وتعزيز المراقبة في الوقت الفعلي وجمع البيانات.
زيادة الاستثمار في تكنولوجيا المعلومات وبرامج إدارة البيانات الضخمة من قبل شركات سلسلة التوريد، مع التركيز على الأمن السيبراني للحماية من التهديدات التي قد تعطل شبكات النقل.
الحد من الانبعاثات الناجمة عن صناعة النقل بالشاحنات حيث تتيح البيانات الضخمة تحسين المسار بشكل أكثر كفاءة، كما أن استخدام المركبات ذاتية القيادة يقلل من استهلاك الوقود أو الكهرباء.
الزيادة المحتملة في الاستخدام العام لشبكات النقل عندما تصبح أكثر كفاءة، مما قد يعوض الفوائد البيئية المكتسبة من تخفيضات الانبعاثات.
إنشاء أدوار وظيفية جديدة تركز على تحليل البيانات والأمن السيبراني وإدارة الذكاء الاصطناعي في قطاعي النقل بالشاحنات والخدمات اللوجستية.
التغييرات في نماذج أعمال النقل بالشاحنات، مع التركيز على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات والتكامل التكنولوجي، مما يؤدي إلى زيادة المنافسة والابتكار في الصناعة.