Yük daşımaları və böyük məlumat: Məlumatlar yola uyğunlaşdıqda

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• İyul 25, 2022

Anlayış xülasəsi

Yük daşıma sənayesi təhlükəsizliyi, səmərəliliyi və qərar qəbulunu artırmaq üçün böyük məlumatlardan və süni intellektdən (AI) getdikcə daha çox istifadə edir. Bu texnologiya dəyişikliyi logistikanın daha yaxşı idarə edilməsinə, avtomobilin proqnozlaşdırılan texniki xidmətinə və təkmilləşdirilmiş müştəri xidmətinə imkan verir. Bu irəliləyişlər həm də daha ağıllı, daha avtonom donanmalara gətirib çıxarır və yeni infrastruktur və kibertəhlükəsizlik tədbirləri tələb edir.

Yük daşımaları və böyük məlumat konteksti

COVID-19 pandemiyası bir çox sektorları yavaşlasa da, yükdaşıma xidmətlərinə gözlənilməz təsir göstərdi. Yük daşıma şirkətləri əməliyyatlarını təkmilləşdirmək üçün böyük məlumatların əhəmiyyətini dərk etməyə başladılar. Bu dəyişiklik dəyişən bazar tələblərinə uyğunlaşmaq və səmərəli xidmət göstərilməsini təmin etmək ehtiyacından irəli gəlirdi. Böyük verilənlər, bu kontekstdə marşrutların optimallaşdırılması, inventarın idarə edilməsi və ümumi logistika səmərəliliyinin artırılması üçün əsas vasitə kimi xidmət edir.

Yük daşıma sənayesində böyük məlumatlar geniş məlumat mənbələrindən ibarətdir. Bu mənbələrə sensor jurnalları, kameralar, radar sistemləri, geolokasiya məlumatları və mobil telefonlar və planşetlərdən daxil olan məlumatlar daxildir. Bundan əlavə, uzaqdan zondlama və Əşyaların İnterneti (IoT), xüsusən də nəqliyyat vasitələri və infrastruktur arasında rabitə kimi texnologiyalar bu məlumat fonduna öz töhfəsini verir. Bu məlumatlar mürəkkəb və həcmlidir, ilk baxışdan çox vaxt təsadüfi və struktursuz görünür. Bununla belə, onun əsl dəyəri süni intellekt bu məlumat axınlarını yoxlamaq, təşkil etmək və təhlil etmək üçün işə başlayanda ortaya çıxır.

Potensial faydalara baxmayaraq, bir çox yük daşıma şirkətləri çox vaxt böyük məlumatların incəliklərini başa düşmək və ondan istifadə etmək üçün effektiv strategiyalar həyata keçirməkdə çətinlik çəkirlər. Əsas odur ki, sadə məlumatların toplanmasından məlumatların istifadəsinin qabaqcıl mərhələlərinə, o cümlədən əsas müşahidədən ətraflı diaqnostikaya, sonra isə proqnozlaşdırıcı təhlilə keçid. Nəqliyyat şirkətləri üçün bu irəliləyiş onların bütün avtomobil parkının işini optimallaşdıra bilən hərtərəfli nəqliyyat idarəetmə sisteminin inkişaf etdirilməsi deməkdir.

Dağıdıcı təsir

Qlobal Yerləşdirmə Sistemi (GPS) və bort diaqnostika kimi texnologiyaları əhatə edən telematika böyük verilənlərin müstəsna dəyərli olduğu əsas sahədir. Nəqliyyat vasitələrinin hərəkətinə və sürücü davranışlarına nəzarət etməklə telematika yol təhlükəsizliyini əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər. O, orta hesabla 74,000 ABŞ dolları məbləğində maliyyə itkisinə səbəb olan və şirkətin nüfuzuna xələl gətirən qəzaların ümumi səbəbləri olan yuxululuq, diqqəti yayındıran sürücülük və nizamsız əyləc qaydaları kimi riskli davranışları müəyyən etməyə kömək edir. Bu nümunələr dəqiq müəyyən edildikdən sonra, onlara hədəflənmiş sürücü təlimi və qabaqcıl əyləc sistemləri və yol kameraları kimi donanma vasitələrində texnoloji təkmilləşdirmələr vasitəsilə müraciət etmək olar.

Yükdaşıma və logistikada böyük məlumatların təhlili strateji qərarların qəbul edilməsində mühüm rol oynayır. Yük daşıma nümunələrini araşdıraraq, şirkətlər qiymət strategiyaları, məhsul yerləşdirmə və risklərin idarə edilməsi ilə bağlı əsaslandırılmış qərarlar qəbul edə bilərlər. Üstəlik, böyük məlumatlar müştəri rəylərini təşkil edərək və təhlil edərək müştəri xidmətinə kömək edir. Təkrarlanan şikayətlərin tanınması şirkətlərə problemləri tez bir zamanda həll etməyə imkan verir.

Böyük məlumatların yük daşıma sənayesindəki digər əhəmiyyətli təsiri nəqliyyat vasitələrinə texniki xidmət göstərməkdir. Avtomobilin texniki xidmətinə ənənəvi yanaşmalar çox vaxt əvvəlcədən müəyyən edilmiş cədvəllərə əsaslanır ki, bu da avadanlığın cari vəziyyətini dəqiq əks etdirməyə bilər. Böyük məlumatlar, qərarların məlumat analitikası vasitəsilə aşkar edilən nəqliyyat vasitələrinin faktiki performansına əsaslandığı proqnozlaşdırılan texniki xidmətə keçməyə imkan verir. Bu yanaşma vaxtında müdaxiləni təmin edir, nasazlıqlar ehtimalını azaldır və donanmanın ömrünü uzadır. 

Yük daşımalarının və böyük məlumatların nəticələri

Yük və yükdaşıma sənayesində böyük məlumatların istifadəsi üçün daha geniş tətbiqlərə aşağıdakılar daxil ola bilər:

• Müxtəlif ssenarilərə uyğunlaşa bilən daha səmərəli və avtonom nəqliyyat vasitələrinə səbəb olan süni intellektin yük nəqliyyatı parkları ilə təkmilləşdirilmiş inteqrasiyası.
• Yük daşımalarında IoT texnologiyasını dəstəkləmək, real vaxt rejimində monitorinqi və məlumatların toplanmasını təkmilləşdirmək üçün sensorla təchiz edilmiş magistral yollar da daxil olmaqla ixtisaslaşmış infrastrukturun inkişafı.
• Nəqliyyat şəbəkələrini poza biləcək təhdidlərdən qorunmaq üçün kibertəhlükəsizliyə diqqət yetirərək təchizat zənciri şirkətləri tərəfindən telematika və böyük məlumatların idarə olunması proqram təminatına artan investisiya.
• Böyük verilənlər marşrutun daha səmərəli optimallaşdırılmasına imkan verdiyindən və avtonom nəqliyyat vasitələrinin istifadəsi yanacaq və ya elektrik enerjisi istehlakını azaldır, çünki yük sənayesindən emissiyaların azalması.
• Emissiyaların azaldılması nəticəsində əldə edilən ekoloji faydaları kompensasiya etməklə, nəqliyyat şəbəkələrinin ümumi istifadəsində potensial artım onların daha səmərəli olmasıdır.
• Yük daşıma və logistika sektorlarında məlumatların təhlili, kibertəhlükəsizlik və süni intellekt idarəetməsinə yönəlmiş yeni iş rollarının yaradılması.
• Məlumata əsaslanan qərarların qəbul edilməsini və texnologiya inteqrasiyasını vurğulayan yük daşıma biznes modellərində dəyişikliklər sənayedə rəqabətin və innovasiyaların artmasına səbəb olur.

Nəzərə alınmalı suallar

• Sizcə, böyük data yükdaşıma xidmətlərini başqa necə yaxşılaşdıra bilər?
• IoT və AI yaxın beş ildə malların çatdırılma qaydasını necə dəyişə bilər?