Quantumrun

KREDIT ZA SLIKU:

iStock

Kamioni i veliki podaci: Kada se podaci susreću s putem

Analitika podataka u transportu je odličan primjer kako nauka o podacima može poboljšati osnovne usluge.

Autor:
Ime autora
Quantumrun Foresight
Juli 25, 2022

Sažetak uvida

Industrija transporta sve više koristi velike podatke i umjetnu inteligenciju (AI) kako bi poboljšala sigurnost, efikasnost i donošenje odluka. Ovaj tehnološki pomak omogućava bolje upravljanje logistikom, prediktivno održavanje vozila i poboljšanu uslugu korisnicima. Ovi napretci također vode do pametnijih, autonomnijih flota i zahtijevaju novu infrastrukturu i mjere kibernetičke sigurnosti.

Kontekst transporta i velikih podataka

Pandemija COVID-19, iako je usporila mnoge sektore, imala je neočekivani učinak na teretne usluge. Autoprevozničke kompanije počele su prepoznavati važnost velikih podataka u poboljšanju njihovog poslovanja. Ovaj pomak je bio vođen potrebom da se prilagodi promjenjivim zahtjevima tržišta i osigura efikasno pružanje usluga. Veliki podaci, u ovom kontekstu, služe kao ključni alat za optimizaciju ruta, upravljanje zalihama i poboljšanje ukupne logističke efikasnosti.

Veliki podaci u transportnoj industriji obuhvataju široku lepezu izvora informacija. Ovi izvori uključuju zapise senzora, kamere, radarske sisteme, geolokacijske podatke i unose s mobilnih telefona i tableta. Nadalje, tehnologije kao što su daljinsko ispitivanje i Internet stvari (IoT), posebno komunikacija između vozila i infrastrukture, doprinose ovom skupu podataka. Ovi podaci su složeni i obimni, često na prvi pogled izgledaju nasumični i nestrukturirani. Ipak, njegova prava vrijednost se pojavljuje kada se AI uključi da procijedi, organizira i analizira ove tokove podataka.

Uprkos potencijalnim prednostima, mnoge kompanije koje se bave transportom često se bore s razumijevanjem zamršenosti velikih podataka i implementacijom učinkovitih strategija da ih iskoriste. Ključ leži u prelasku sa pukog prikupljanja podataka na napredne faze korišćenja podataka, uključujući prelazak sa osnovnog posmatranja na detaljnu dijagnostiku, nakon čega sledi analiza predviđanja. Za transportne kompanije, ovaj napredak znači razvoj sveobuhvatnog sistema upravljanja transportom koji takođe može da optimizuje performanse njihovog celokupnog voznog parka.

Ometajući uticaj

Telematika, koja obuhvata tehnologije kao što je Global Positioning System (GPS) i ugrađena dijagnostika, ključna je oblast u kojoj su veliki podaci izuzetno vrijedni. Praćenjem kretanja vozila i ponašanja vozača, telematika može značajno poboljšati sigurnost na putu. Pomaže u identifikaciji rizičnih ponašanja kao što su pospanost, rastresena vožnja i nepravilni obrasci kočenja, koji su uobičajeni uzroci nesreća koje dovode do finansijskih gubitaka u prosjeku od 74,000 USD i narušavanja reputacije kompanije. Kada se ovi obrasci utvrde, oni se mogu riješiti kroz ciljanu obuku vozača i tehnološke nadogradnje u vozilima u voznom parku, kao što su napredni kočioni sistemi i kamere na cesti.

U transportu i logistici, analiza velikih podataka igra ključnu ulogu u strateškom donošenju odluka. Ispitujući obrasce transporta, kompanije mogu donijeti informirane odluke o strategijama cijena, plasmanu proizvoda i upravljanju rizikom. Štaviše, veliki podaci pomažu u korisničkom servisu tako što organiziraju i analiziraju povratne informacije kupaca. Prepoznavanje pritužbi koje se ponavljaju omogućava kompanijama da brzo riješe probleme.

Još jedan značajan uticaj velikih podataka u transportnoj industriji je održavanje vozila. Tradicionalni pristupi održavanju vozila često se oslanjaju na unaprijed određene rasporede, koji možda ne odražavaju tačno trenutno stanje opreme. Veliki podaci omogućavaju prelazak na prediktivno održavanje, gdje se odluke zasnivaju na stvarnim performansama vozila, otkrivenim kroz analizu podataka. Ovakav pristup osigurava pravovremene intervencije, smanjujući vjerovatnoću kvarova i produžavajući vijek trajanja flote.

Implikacije transporta i velikih podataka

Šire primjene za korištenje velikih podataka u industriji transporta i tereta mogu uključivati:

Poboljšana integracija AI s flotom kamiona, što dovodi do efikasnijih i autonomnih vozila sposobnih da se prilagode različitim scenarijima.
Razvoj specijalizirane infrastrukture, uključujući autoputeve opremljene senzorima, za podršku IoT tehnologiji u transportu, poboljšavajući praćenje u realnom vremenu i prikupljanje podataka.
Povećana ulaganja u telematiku i softver za upravljanje velikim podacima od strane kompanija u lancu nabavke, fokusirajući se na sajber sigurnost radi zaštite od prijetnji koje bi mogle poremetiti transportne mreže.
Smanjenje emisija iz transportne industrije jer veliki podaci omogućavaju efikasniju optimizaciju ruta, a upotreba autonomnih vozila smanjuje potrošnju goriva ili električne energije.
Potencijalno povećanje u ukupnoj upotrebi transportnih mreža kako one postaju efikasnije, moguće nadoknađujući ekološke koristi stečene smanjenjem emisija.
Stvaranje novih radnih mjesta fokusiranih na analizu podataka, sajber sigurnost i upravljanje umjetnom inteligencijom u sektoru transporta i logistike.
Promjene u poslovnim modelima transporta, s naglaskom na donošenje odluka na temelju podataka i integraciju tehnologije, što dovodi do povećane konkurencije i inovacija u industriji.