Quantumrun

KREDIT OBRAZU:

iStock

Nákladní doprava a velká data: Když se data setkají se silnicí

Analýza dat v nákladní dopravě je ukázkovým příkladem toho, jak může datová věda zlepšit základní služby.

Autor:
jméno autora
Quantumrun Foresight
Července 25, 2022

Shrnutí statistik

Odvětví nákladní dopravy stále více využívá velká data a umělou inteligenci (AI) ke zvýšení bezpečnosti, efektivity a rozhodování. Tento technologický posun umožňuje lepší řízení logistiky, prediktivní údržbu vozidel a lepší služby zákazníkům. Tyto pokroky také vedou k chytřejším, autonomnějším flotilám a vyžadují novou infrastrukturu a opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti.

Kontext nákladní dopravy a velkých dat

Pandemie COVID-19, přestože zpomalila mnoho sektorů, měla neočekávaný dopad na nákladní dopravu. Nákladní společnosti si začaly uvědomovat důležitost velkých dat při zlepšování svých operací. Tento posun byl způsoben potřebou přizpůsobit se měnícím se požadavkům trhu a zajistit efektivní poskytování služeb. Velká data v tomto kontextu slouží jako klíčový nástroj pro optimalizaci tras, správu zásob a zlepšení celkové efektivity logistiky.

Velká data v odvětví nákladní dopravy zahrnují širokou škálu informačních zdrojů. Tyto zdroje zahrnují protokoly senzorů, kamery, radarové systémy, geolokační data a vstupy z mobilních telefonů a tabletů. K tomuto datovému fondu dále přispívají technologie, jako je vzdálený průzkum Země a internet věcí (IoT), zejména komunikace mezi vozidly a infrastrukturou. Tato data jsou složitá a objemná, často na první pohled vypadají náhodně a nestrukturovaně. Jeho skutečná hodnota se však ukáže, když se AI zapojí do prosévání, organizace a analýzy těchto datových toků.

Navzdory potenciálním výhodám se mnoho přepravních společností často potýká s pochopením složitosti velkých dat a implementací účinných strategií k jejich využití. Klíč spočívá v přechodu od pouhého sběru dat k pokročilé fázi využití dat, včetně přechodu od základního pozorování k podrobné diagnostice s následnou prediktivní analýzou. Pro přepravní společnosti tento pokrok znamená vyvinout komplexní systém řízení přepravy, který může také optimalizovat výkon celého jejich vozového parku.

Rušivý dopad

Telematika, zahrnující technologie jako Global Positioning System (GPS) a palubní diagnostiku, je klíčovou oblastí, kde jsou velká data mimořádně cenná. Sledováním pohybu vozidla a chování řidičů může telematika výrazně zvýšit bezpečnost silničního provozu. Pomáhá identifikovat rizikové chování, jako je ospalost, roztržité řízení a nepravidelné brzdění, které jsou běžnými příčinami nehod vedoucích k finančním ztrátám v průměru 74,000 XNUMX USD a poškozujícím pověst společnosti. Jakmile jsou tyto vzorce identifikovány, lze je řešit cíleným školením řidičů a technologickými inovacemi vozového parku, jako jsou pokročilé brzdové systémy a silniční kamery.

V nákladní dopravě a logistice hraje analýza velkých dat klíčovou roli při strategickém rozhodování. Prozkoumáním vzorů přepravy mohou společnosti činit informovaná rozhodnutí o cenových strategiích, umístění produktu a řízení rizik. Velká data navíc pomáhají při poskytování služeb zákazníkům tím, že organizují a analyzují zpětnou vazbu od zákazníků. Rozpoznávání opakujících se stížností umožňuje společnostem rychle řešit problémy.

Dalším významným dopadem velkých dat v odvětví nákladní dopravy je údržba vozidel. Tradiční přístupy k údržbě vozidel často spoléhají na předem stanovené plány, které nemusí přesně odrážet aktuální stav zařízení. Velká data umožňují přechod k prediktivní údržbě, kde jsou rozhodnutí založena na skutečném výkonu vozidel, zjištěném pomocí analýzy dat. Tento přístup zajišťuje včasné zásahy, snižuje pravděpodobnost poruch a prodlužuje životnost vozového parku.

Důsledky nákladní dopravy a velkých dat

Širší aplikace pro použití velkých dat v nákladním a nákladním průmyslu mohou zahrnovat:

Vylepšená integrace umělé inteligence s vozovými parky nákladních vozidel, což vede k efektivnějším a autonomním vozidlům schopným přizpůsobit se různým scénářům.
Vývoj specializované infrastruktury, včetně dálnic vybavených senzory, na podporu technologie IoT v kamionové dopravě, zlepšení monitorování v reálném čase a sběr dat.
Zvýšené investice do telematiky a softwaru pro správu velkých dat ze strany společností dodavatelského řetězce se zaměřením na kybernetickou bezpečnost k ochraně před hrozbami, které by mohly narušit dopravní sítě.
Snížení emisí z odvětví nákladní dopravy jako big data umožňuje efektivnější optimalizaci trasy a používání autonomních vozidel snižuje spotřebu paliva nebo elektřiny.
Potenciální nárůst celkového využívání dopravních sítí, protože se stanou efektivnějšími, což může vyvážit přínosy pro životní prostředí získané ze snížení emisí.
Vytvoření nových pracovních pozic zaměřených na analýzu dat, kybernetickou bezpečnost a řízení umělé inteligence v odvětví nákladní dopravy a logistiky.
Změny v obchodních modelech nákladní dopravy s důrazem na rozhodování založené na datech a integraci technologií, což vede ke zvýšené konkurenci a inovacím v tomto odvětví.