Транспортиране с камиони и големи данни: Когато данните срещнат пътя

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Юли 25, 2022

Резюме на прозрението

Транспортната индустрия все повече използва големи данни и изкуствен интелект (AI) за подобряване на безопасността, ефективността и вземането на решения. Тази технологична промяна позволява по-добро управление на логистиката, предсказуема поддръжка на превозните средства и подобрено обслужване на клиентите. Тези подобрения също водят до по-интелигентни, по-автономни флоти и изискват нова инфраструктура и мерки за киберсигурност.

Транспортиране с камиони и контекст с големи данни

Въпреки че забави много сектори, пандемията от COVID-19 оказа неочакван ефект върху товарните услуги. Транспортните компании започнаха да признават важността на големите данни за подобряване на техните операции. Тази промяна беше провокирана от необходимостта да се адаптираме към променящите се пазарни изисквания и да осигурим ефективно предоставяне на услуги. Големите данни в този контекст служат като основен инструмент за оптимизиране на маршрути, управление на инвентара и подобряване на общата логистична ефективност.

Големите данни в транспортната индустрия включват широк набор от източници на информация. Тези източници включват регистрационни файлове на сензори, камери, радарни системи, данни за геолокация и входове от мобилни телефони и таблети. Освен това технологии като дистанционно наблюдение и интернет на нещата (IoT), особено комуникациите между превозни средства и инфраструктура, допринасят за този набор от данни. Тези данни са сложни и обемни, като често на пръв поглед изглеждат случайни и неструктурирани. И все пак истинската му стойност се проявява, когато AI се намеси, за да пресее, организира и анализира тези потоци от данни.

Въпреки потенциалните ползи, много транспортни компании често се борят с разбирането на тънкостите на големите данни и прилагането на ефективни стратегии за тяхното използване. Ключът се крие в прехода от просто събиране на данни към напреднали етапи на използване на данни, включително преминаване от основно наблюдение към подробна диагностика, последвано от прогнозен анализ. За транспортните компании това развитие означава разработване на цялостна система за управление на транспорта, която може също да оптимизира работата на целия им автомобилен парк.

Разрушително въздействие

Телематиката, обхващаща технологии като глобалната система за позициониране (GPS) и бордовата диагностика, е ключова област, в която големите данни са изключително ценни. Чрез наблюдение на движението на превозното средство и поведението на водача, телематиката може значително да подобри безопасността на пътя. Помага за идентифициране на рискови поведения като сънливост, разсеяно шофиране и нестабилни спирачни модели, които са често срещани причини за злополуки, водещи до финансови загуби на средна стойност от 74,000 XNUMX USD и увреждащи репутацията на компанията. След като тези модели бъдат идентифицирани точно, те могат да бъдат адресирани чрез целенасочено обучение на водачи и технологични подобрения в автомобилния парк, като усъвършенствани спирачни системи и пътни камери.

В превоза на товари и логистиката анализът на големи данни играе решаваща роля при вземането на стратегически решения. Чрез изследване на моделите на превоз на товари компаниите могат да вземат информирани решения относно ценовите стратегии, позиционирането на продуктите и управлението на риска. Освен това големите данни помагат при обслужването на клиенти чрез организиране и анализиране на обратната връзка с клиентите. Разпознаването на повтарящи се оплаквания позволява на компаниите бързо да се справят с проблемите.

Друго значително въздействие на големите данни в транспортната индустрия е при поддръжката на превозни средства. Традиционните подходи към поддръжката на превозните средства често разчитат на предварително определени графици, които може да не отразяват точно текущото състояние на оборудването. Големите данни позволяват преминаване към предсказуема поддръжка, при която решенията се основават на действителната производителност на превозните средства, открита чрез анализ на данни. Този подход осигурява навременна намеса, намалявайки вероятността от повреди и удължавайки живота на флота. 

Последици от транспортирането с камиони и големите данни

По-широките приложения за използване на големи данни в индустрията за камиони и товари могат да включват:

• Подобрена интеграция на AI с автопаркове за камиони, което води до по-ефективни и автономни превозни средства, способни да се адаптират към различни сценарии.
• Развитие на специализирана инфраструктура, включително магистрали, оборудвани със сензори, за поддръжка на IoT технология в превоза на камиони, подобряване на наблюдението в реално време и събирането на данни.
• Увеличени инвестиции в телематика и софтуер за управление на големи данни от компании от веригата за доставки, фокусирани върху киберсигурността за защита срещу заплахи, които биха могли да нарушат транспортните мрежи.
• Намаляване на емисиите от транспортната индустрия, тъй като големите данни позволяват по-ефективна оптимизация на маршрута, а използването на автономни превозни средства намалява консумацията на гориво или електроенергия.
• Потенциално увеличаване на цялостното използване на транспортните мрежи, тъй като те стават по-ефективни, което вероятно компенсира ползите за околната среда, получени от намаляването на емисиите.
• Създаване на нови длъжности, фокусирани върху анализ на данни, киберсигурност и управление на изкуствен интелект в секторите на камионите и логистиката.
• Промени в бизнес моделите за превоз на камиони, наблягащи на вземането на решения, базирани на данни, и технологичната интеграция, което води до засилена конкуренция и иновации в индустрията.

Въпроси за разглеждане

• Как иначе мислите, че големите данни могат да подобрят услугите за превоз на товари?
• Как IoT и AI могат да променят начина, по който стоките се доставят през следващите пет години?