Camionatge i big data: quan les dades es troben amb la carretera

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Juliol 25, 2022

Resum d'informació

La indústria dels camions utilitza cada cop més el big data i la intel·ligència artificial (IA) per millorar la seguretat, l'eficiència i la presa de decisions. Aquest canvi tecnològic permet una millor gestió de la logística, el manteniment predictiu del vehicle i un millor servei al client. Aquests avenços també estan donant lloc a flotes més intel·ligents i autònomes i requereixen noves infraestructures i mesures de ciberseguretat.

Context de camions i big data

La pandèmia de la COVID-19, tot i que va frenar molts sectors, va tenir un efecte inesperat en els serveis de mercaderies. Les empreses de camions van començar a reconèixer la importància del big data per millorar les seves operacions. Aquest canvi va ser impulsat per la necessitat d'adaptar-se a les demandes canviants del mercat i garantir un servei eficient. El big data, en aquest context, serveix com a eina fonamental per optimitzar rutes, gestionar l'inventari i millorar l'eficiència logística general.

El big data a la indústria del transport inclou una àmplia gamma de fonts d'informació. Aquestes fonts inclouen registres de sensors, càmeres, sistemes de radar, dades de geolocalització i entrades de telèfons mòbils i tauletes. A més, tecnologies com la teledetecció i la Internet de les coses (IoT), especialment les comunicacions entre vehicles i infraestructura, contribueixen a aquest conjunt de dades. Aquestes dades són complexes i voluminoses, sovint semblen aleatòries i no estructurades a primera vista. No obstant això, el seu veritable valor sorgeix quan la IA intervé per examinar, organitzar i analitzar aquests fluxos de dades.

Malgrat els possibles beneficis, moltes empreses de camions sovint tenen problemes per entendre les complexitats de les grans dades i implementar estratègies efectives per aprofitar-les. La clau rau en la transició de la mera recollida de dades a les etapes avançades d'utilització de dades, inclòs el pas de l'observació bàsica al diagnòstic detallat, seguit d'una anàlisi predictiva. Per a les empreses de transport, aquesta progressió significa desenvolupar un sistema integral de gestió del transport que també pot optimitzar el rendiment de tota la seva flota de vehicles.

Impacte disruptiu

La telemàtica, que inclou tecnologies com el sistema de posicionament global (GPS) i el diagnòstic a bord, és una àrea clau on el big data és excepcionalment valuós. Mitjançant el seguiment dels moviments dels vehicles i el comportament del conductor, la telemàtica pot millorar significativament la seguretat viària. Ajuda a identificar comportaments de risc com ara la somnolència, la conducció distreta i els patrons de frenada irregulars, que són causes habituals d'accidents que provoquen pèrdues financeres de 74,000 dòlars de mitjana i que danyin la reputació d'una empresa. Un cop identificats aquests patrons, es poden abordar mitjançant una formació específica de conductors i actualitzacions tecnològiques en els vehicles de la flota, com ara sistemes de frenada avançats i càmeres de carretera.

En el transport de mercaderies i la logística, l'anàlisi de big data té un paper crucial en la presa de decisions estratègiques. En examinar els patrons de transport, les empreses poden prendre decisions informades sobre estratègies de preus, col·locació de productes i gestió de riscos. A més, el big data ajuda al servei al client organitzant i analitzant els comentaris dels clients. Reconèixer les queixes repetitives permet a les empreses abordar els problemes ràpidament.

Un altre impacte significatiu del big data en la indústria del camion és en el manteniment de vehicles. Els enfocaments tradicionals del manteniment de vehicles sovint es basen en horaris predeterminats, que poden no reflectir amb precisió l'estat actual de l'equip. Les grans dades permeten un canvi cap al manteniment predictiu, on les decisions es basen en el rendiment real dels vehicles, detectat mitjançant l'anàlisi de dades. Aquest enfocament garanteix intervencions oportunes, reduint la probabilitat d'avaries i allargant la vida útil de la flota. 

Implicacions dels camions i el big data

Les aplicacions més àmplies per a l'ús de grans dades a la indústria del transport de mercaderies poden incloure:

• Integració millorada de la IA amb flotes de camions, donant lloc a vehicles més eficients i autònoms capaços d'adaptar-se a diversos escenaris.
• Desenvolupament d'infraestructures especialitzades, incloses carreteres equipades amb sensors, per donar suport a la tecnologia IoT en el transport de camions, millorant la supervisió en temps real i la recollida de dades.
• Augment de la inversió en programari telemàtic i de gestió de grans dades per part de les empreses de la cadena de subministrament, centrant-se en la ciberseguretat per protegir-se de les amenaces que podrien interrompre les xarxes de transport.
• La reducció de les emissions de la indústria dels camions, ja que el big data permet una optimització més eficient de les rutes i l'ús de vehicles autònoms redueix el consum de combustible o electricitat.
• Potencial augment de l'ús global de les xarxes de transport a mesura que es fan més eficients, possiblement compensant els beneficis ambientals obtinguts amb la reducció d'emissions.
• Creació de nous llocs de treball centrats en l'anàlisi de dades, la ciberseguretat i la gestió de la IA en els sectors de camions i logística.
• Canvis en els models de negoci de camions, posant èmfasi en la presa de decisions basades en dades i en la integració tecnològica, donant lloc a una major competència i innovació en el sector.

Preguntes a tenir en compte

• De quina altra manera creus que el big data pot millorar els serveis de transport de mercaderies?
• Com poden l'IoT i la IA canviar la manera com es lliuren els béns en els propers cinc anys?