Грузаперавозкі і вялікія даныя: калі даныя сустракаюцца з дарогай

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Ліпеня 25, 2022

Кароткі агляд

Індустрыя грузаперавозак усё часцей выкарыстоўвае вялікія дадзеныя і штучны інтэлект (AI) для павышэння бяспекі, эфектыўнасці і прыняцця рашэнняў. Гэты тэхналагічны зрух дазваляе лепш кіраваць лагістыкай, прагназаваць тэхнічнае абслугоўванне аўтамабіляў і палепшыць абслугоўванне кліентаў. Гэтыя дасягненні таксама прыводзяць да больш разумных, аўтаномных аўтапаркаў і патрабуюць новай інфраструктуры і мер кібербяспекі.

Аўтаперавозкі і кантэкст вялікіх даных

Пандэмія COVID-19, запаволіўшы многія сектары, нечакана адбілася на грузавых перавозках. Аўтатранспартныя кампаніі пачалі ўсведамляць важнасць вялікіх даных для паляпшэння сваёй дзейнасці. Гэты зрух быў абумоўлены неабходнасцю адаптацыі да зменлівых патрабаванняў рынку і забеспячэння эфектыўнага прадастаўлення паслуг. Вялікія дадзеныя ў гэтым кантэксце служаць ключавым інструментам для аптымізацыі маршрутаў, кіравання запасамі і павышэння агульнай эфектыўнасці лагістыкі.

Вялікія даныя ў транспартнай індустрыі складаюцца з шырокага спектру крыніц інфармацыі. Гэтыя крыніцы ўключаюць у сябе журналы датчыкаў, камеры, радарныя сістэмы, даныя геалакацыі і ўваходныя дадзеныя з мабільных тэлефонаў і планшэтаў. Акрамя таго, такія тэхналогіі, як дыстанцыйнае зандзіраванне і Інтэрнэт рэчаў (IoT), асабліва сувязь паміж транспартнымі сродкамі і інфраструктурай, уносяць свой уклад у гэты пул даных. Гэтыя даныя складаныя і аб'ёмныя, на першы погляд часта выглядаюць выпадковымі і неструктураванымі. Тым не менш, яго сапраўдная каштоўнасць выяўляецца, калі штучны інтэлект умешваецца, каб прасеяць, упарадкаваць і прааналізаваць гэтыя патокі даных.

Нягледзячы на ​​магчымыя перавагі, многім транспартным кампаніям часта цяжка зразумець тонкасці вялікіх даных і ўкараніць эфектыўныя стратэгіі іх выкарыстання. Ключ ляжыць у пераходзе ад простага збору даных да прасунутых этапаў іх выкарыстання, уключаючы пераход ад базавага назірання да падрабязнай дыягностыкі з наступным прагнастычным аналізам. Для транспартных кампаній гэты прагрэс азначае распрацоўку ўсёабдымнай сістэмы кіравання транспартам, якая таксама можа аптымізаваць прадукцыйнасць усяго іх парку аўтамабіляў.

Разбуральнае ўздзеянне

Тэлематыка, якая ахоплівае такія тэхналогіі, як глабальная сістэма пазіцыянавання (GPS) і бартавая дыягностыка, з'яўляецца ключавой сферай, дзе вялікія дадзеныя з'яўляюцца выключна каштоўнымі. Адсочваючы рух транспартных сродкаў і паводзіны кіроўцы, тэлематыка можа значна павысіць бяспеку дарожнага руху. Гэта дапамагае вызначыць рызыкоўныя паводзіны, такія як дрымотнасць, адцягненае кіраванне і бязладнае тармажэнне, якія з'яўляюцца частымі прычынамі няшчасных выпадкаў, якія прыводзяць да фінансавых страт у сярэднім у 74,000 XNUMX долараў ЗША і наносяць шкоду рэпутацыі кампаніі. Калі гэтыя заканамернасці будуць дакладна выяўлены, іх можна ліквідаваць шляхам мэтанакіраванага навучання кіроўцаў і тэхналагічных мадэрнізацый аўтапаркаў, такіх як перадавыя тармазныя сістэмы і дарожныя камеры.

У грузаперавозках і лагістыцы аналіз вялікіх даных гуляе важную ролю ў прыняцці стратэгічных рашэнняў. Вывучаючы схемы грузавых перавозак, кампаніі могуць прымаць абгрунтаваныя рашэнні аб цэнавых стратэгіях, размяшчэнні тавараў і кіраванні рызыкамі. Больш за тое, вялікія дадзеныя дапамагаюць у абслугоўванні кліентаў, арганізуючы і аналізуючы водгукі кліентаў. Распазнаванне паўторных скаргаў дазваляе кампаніям хутка вырашаць праблемы.

Яшчэ адзін істотны ўплыў вялікіх даных на грузаперавозкі - гэта тэхнічнае абслугоўванне транспартных сродкаў. Традыцыйныя падыходы да тэхнічнага абслугоўвання транспартных сродкаў часта абапіраюцца на загадзя вызначаныя графікі, якія могуць недакладна адлюстроўваць бягучы стан абсталявання. Вялікія аб'ёмы дадзеных дазваляюць перайсці на прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне, дзе рашэнні заснаваны на фактычных характарыстыках аўтамабіляў, выяўленых з дапамогай аналітыкі даных. Такі падыход забяспечвае своечасовае ўмяшанне, зніжаючы верагоднасць паломак і падаўжаючы тэрмін службы парку. 

Наступствы грузаперавозак і вялікіх даных

Больш шырокае прымяненне для выкарыстання вялікіх даных у грузаперавозках можа ўключаць:

• Палепшаная інтэграцыя штучнага інтэлекту з паркамі грузавых транспартных сродкаў, што прыводзіць да стварэння больш эфектыўных і аўтаномных транспартных сродкаў, здольных адаптавацца да розных сцэнарыяў.
• Развіццё спецыялізаванай інфраструктуры, у тым ліку аўтамабільных дарог, абсталяваных датчыкамі, для падтрымкі тэхналогіі IoT у грузаперавозках, паляпшэнне маніторынгу ў рэальным часе і збору даных.
• Павелічэнне інвестыцый у тэлематыку і праграмнае забеспячэнне для кіравання вялікімі данымі кампаніямі ланцужкоў паставак з упорам на кібербяспеку для абароны ад пагроз, якія могуць парушыць працу транспартных сетак.
• Скарачэнне выкідаў ад грузаперавозак, паколькі вялікія дадзеныя дазваляюць больш эфектыўна аптымізаваць маршрут, а выкарыстанне аўтаномных транспартных сродкаў зніжае спажыванне паліва або электраэнергіі.
• Патэнцыйнае павелічэнне агульнага выкарыстання транспартных сетак па меры таго, як яны стануць больш эфектыўнымі, што, магчыма, кампенсуе экалагічныя перавагі, атрыманыя ад скарачэння выкідаў.
• Стварэнне новых вакансій, арыентаваных на аналіз даных, кібербяспеку і кіраванне штучным інтэлектам у сектарах грузаперавозак і лагістыкі.
• Змены ў бізнес-мадэлях грузаперавозак з упорам на прыняцце рашэнняў на аснове даных і інтэграцыю тэхналогій, якія прыводзяць да ўзмацнення канкурэнцыі і інавацый у галіны.

Пытанні для разгляду

• Як яшчэ, на вашу думку, вялікія дадзеныя могуць палепшыць паслугі грузавых перавозак?
• Як IoT і AI могуць змяніць спосаб дастаўкі тавараў у бліжэйшыя пяць гадоў?