ট্রাকিং এবং বড় ডেটা: যখন ডেটা রাস্তার সাথে মিলিত হয়

• লেখক:
• লেখকের নাম

  কোয়ান্টামরুন দূরদর্শিতা
• জুলাই 25, 2022

অন্তর্দৃষ্টি সারসংক্ষেপ

ট্রাকিং শিল্প নিরাপত্তা, দক্ষতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে বড় ডেটা এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করছে। এই প্রযুক্তির স্থানান্তরটি সরবরাহের আরও ভাল ব্যবস্থাপনা, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক যানবাহন রক্ষণাবেক্ষণ এবং উন্নত গ্রাহক পরিষেবা সক্ষম করে। এই অগ্রগতিগুলি আরও স্মার্ট, আরও স্বায়ত্তশাসিত বহরের দিকে নিয়ে যাচ্ছে এবং নতুন অবকাঠামো এবং সাইবার নিরাপত্তা ব্যবস্থার প্রয়োজন।

ট্রাকিং এবং বড় ডেটা প্রসঙ্গ

COVID-19 মহামারী, অনেক খাতকে ধীর করে দেওয়ার সময়, মালবাহী পরিষেবাগুলিতে একটি অপ্রত্যাশিত প্রভাব ফেলেছিল। ট্রাকিং কোম্পানিগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপ বাড়াতে বড় ডেটার গুরুত্ব স্বীকার করতে শুরু করে। পরিবর্তনশীল বাজারের চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার এবং দক্ষ পরিষেবা সরবরাহ নিশ্চিত করার প্রয়োজনীয়তার দ্বারা চালিত হয়েছিল। বিগ ডেটা, এই প্রসঙ্গে, রুট অপ্টিমাইজ করার, ইনভেন্টরি পরিচালনা এবং সামগ্রিক লজিস্টিক দক্ষতা উন্নত করার জন্য একটি প্রধান হাতিয়ার হিসাবে কাজ করে।

ট্রাকিং শিল্পে বিগ ডাটা তথ্য উৎসের বিস্তৃত অ্যারে নিয়ে গঠিত। এই উত্সগুলির মধ্যে রয়েছে সেন্সর লগ, ক্যামেরা, রাডার সিস্টেম, জিওলোকেশন ডেটা এবং মোবাইল ফোন এবং ট্যাবলেট থেকে ইনপুট। আরও, প্রযুক্তি যেমন রিমোট সেন্সিং এবং ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT), বিশেষ করে যানবাহন এবং অবকাঠামোর মধ্যে যোগাযোগ, এই ডেটা পুলে অবদান রাখে। এই ডেটা জটিল এবং বিশাল, প্রায়ই প্রথম নজরে এলোমেলো এবং অসংগঠিত প্রদর্শিত হয়। তবুও, যখন AI এই ডেটা স্ট্রীমগুলিকে অনুসন্ধান, সংগঠিত এবং বিশ্লেষণ করার জন্য পদক্ষেপ নেয় তখন এর আসল মান ফুটে ওঠে।

সম্ভাব্য সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, অনেক ট্রাকিং কোম্পানি প্রায়শই বিগ ডেটার জটিলতা বুঝতে এবং এটিকে কাজে লাগানোর জন্য কার্যকর কৌশল বাস্তবায়নের জন্য লড়াই করে। মূল নিরীক্ষণ থেকে বিশদ ডায়াগনস্টিকসে যাওয়া সহ, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ দ্বারা অনুসরণ করা সহ নিছক ডেটা সংগ্রহ থেকে ডেটা ব্যবহারের উন্নত পর্যায়ে রূপান্তর করার মূল বিষয়। পরিবহন সংস্থাগুলির জন্য, এই অগ্রগতির অর্থ হল একটি বিস্তৃত পরিবহণ পরিচালন ব্যবস্থা গড়ে তোলা যা তাদের সম্পূর্ণ যানবাহনের বহরের কার্যকারিতাকেও অপ্টিমাইজ করতে পারে।

বিঘ্নিত প্রভাব

টেলিমেটিক্স, গ্লোবাল পজিশনিং সিস্টেম (জিপিএস) এবং অনবোর্ড ডায়াগনস্টিকসের মতো প্রযুক্তিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে, একটি মূল ক্ষেত্র যেখানে বড় ডেটা ব্যতিক্রমীভাবে মূল্যবান। গাড়ির গতিবিধি এবং চালকের আচরণ পর্যবেক্ষণ করে, টেলিমেটিকস উল্লেখযোগ্যভাবে রাস্তার নিরাপত্তা বাড়াতে পারে। এটি তন্দ্রা, বিভ্রান্ত ড্রাইভিং এবং অনিয়মিত ব্রেকিং প্যাটার্নের মতো ঝুঁকিপূর্ণ আচরণগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করে, যা দুর্ঘটনার সাধারণ কারণ যার ফলে USD $74,000 এর আর্থিক ক্ষতি হয় এবং একটি কোম্পানির সুনাম নষ্ট হয়৷ একবার এই প্যাটার্নগুলি চিহ্নিত হয়ে গেলে, এগুলিকে লক্ষ্যযুক্ত ড্রাইভার প্রশিক্ষণ এবং ফ্লিট যানবাহনে প্রযুক্তিগত আপগ্রেডের মাধ্যমে সমাধান করা যেতে পারে, যেমন উন্নত ব্রেকিং সিস্টেম এবং রোড ক্যামেরা।

মালবাহী এবং লজিস্টিকসে, বড় তথ্য বিশ্লেষণ কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। মালবাহী নিদর্শন পরীক্ষা করে, কোম্পানি মূল্য কৌশল, পণ্য বসানো, এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে পারে। অধিকন্তু, গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া সংগঠিত এবং বিশ্লেষণ করে গ্রাহক পরিষেবাতে বড় ডেটা সহায়তা করে। পুনরাবৃত্তিমূলক অভিযোগগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়া কোম্পানিগুলিকে দ্রুত সমস্যার সমাধান করতে দেয়।

ট্রাকিং শিল্পে বড় ডেটার আরেকটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব হল যানবাহন রক্ষণাবেক্ষণে। যানবাহন রক্ষণাবেক্ষণের ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি প্রায়ই পূর্বনির্ধারিত সময়সূচীর উপর নির্ভর করে, যা সঠিকভাবে সরঞ্জামের বর্তমান অবস্থাকে প্রতিফলিত নাও করতে পারে। বিগ ডেটা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণে একটি স্থানান্তর করতে সক্ষম করে, যেখানে সিদ্ধান্তগুলি ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে সনাক্ত করা যানবাহনের প্রকৃত কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে। এই পদ্ধতিটি সময়মত হস্তক্ষেপ নিশ্চিত করে, ভাঙ্গনের সম্ভাবনা হ্রাস করে এবং বহরের আয়ু বৃদ্ধি করে। 

ট্রাকিং এবং বড় ডেটার প্রভাব

ট্রাকিং এবং মালবাহী শিল্পে বড় ডেটা ব্যবহারের জন্য বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

• ট্রাকিং ফ্লিটের সাথে AI-এর বর্ধিত একীকরণ, যা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে মানিয়ে নিতে সক্ষম আরও দক্ষ এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের দিকে পরিচালিত করে।
• ট্রাকিং, রিয়েল-টাইম মনিটরিং এবং ডেটা সংগ্রহ বাড়ানোর জন্য IoT প্রযুক্তিকে সমর্থন করার জন্য সেন্সর-সজ্জিত হাইওয়ে সহ বিশেষ পরিকাঠামোর উন্নয়ন।
• পরিবহন নেটওয়ার্কগুলিকে ব্যাহত করতে পারে এমন হুমকির বিরুদ্ধে সুরক্ষার জন্য সাইবার নিরাপত্তার উপর ফোকাস করে সাপ্লাই চেইন কোম্পানিগুলির টেলিমেটিক্স এবং বিগ ডেটা ম্যানেজমেন্ট সফ্টওয়্যারে বিনিয়োগ বৃদ্ধি করা হয়েছে।
• বড় ডেটা হিসাবে ট্রাকিং শিল্প থেকে নির্গমন হ্রাস আরও দক্ষ রুট অপ্টিমাইজেশান সক্ষম করে এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের ব্যবহার জ্বালানী বা বিদ্যুতের ব্যবহার হ্রাস করে।
• পরিবহন নেটওয়ার্কগুলির সামগ্রিক ব্যবহারের সম্ভাব্য বৃদ্ধি যেহেতু তারা আরও দক্ষ হয়ে ওঠে, সম্ভবত নির্গমন হ্রাস থেকে অর্জিত পরিবেশগত সুবিধাগুলিকে অফসেট করে।
• ট্রাকিং এবং লজিস্টিক সেক্টরে ডেটা বিশ্লেষণ, সাইবার সিকিউরিটি এবং এআই ব্যবস্থাপনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে নতুন কাজের ভূমিকা তৈরি করা।
• ট্রাকিং ব্যবসায়িক মডেলের পরিবর্তন, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং প্রযুক্তি একীকরণের উপর জোর দেয়, যা শিল্পে উচ্চতর প্রতিযোগিতা এবং উদ্ভাবনের দিকে পরিচালিত করে।

বিবেচনা করার প্রশ্ন

• আপনি অন্য কিভাবে বড় ডেটা মালবাহী পরিষেবা উন্নত করতে পারে বলে মনে করেন?
• কিভাবে IoT এবং AI পরবর্তী পাঁচ বছরে পণ্য সরবরাহ করা হয় তা পরিবর্তন করতে পারে?