Trucking og big data: Når data møder vejen

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• Juli 25, 2022

Oversigt over indsigt

Lastbilindustrien bruger i stigende grad big data og kunstig intelligens (AI) til at øge sikkerheden, effektiviteten og beslutningstagningen. Dette teknologiskift muliggør bedre styring af logistik, forudsigelig vedligeholdelse af køretøjer og forbedret kundeservice. Disse fremskridt fører også til smartere, mere autonome flåder og kræver ny infrastruktur og cybersikkerhedsforanstaltninger.

Trucking og big data kontekst

COVID-19-pandemien, mens den bremsede mange sektorer, havde en uventet effekt på fragttjenesterne. Trucking virksomheder begyndte at erkende vigtigheden af ​​big data til at forbedre deres operationer. Dette skift var drevet af behovet for at tilpasse sig skiftende markedskrav og sikre effektiv servicelevering. Big data tjener i denne sammenhæng som et centralt værktøj til optimering af ruter, styring af lagerbeholdning og forbedring af den overordnede logistikeffektivitet.

Big data i lastbilbranchen omfatter en bred vifte af informationskilder. Disse kilder omfatter sensorlogfiler, kameraer, radarsystemer, geolokaliseringsdata og input fra mobiltelefoner og tablets. Yderligere bidrager teknologier som fjernmåling og tingenes internet (IoT), især kommunikation mellem køretøjer og infrastruktur, til denne datapulje. Disse data er komplekse og omfangsrige, ofte tilfældige og ustrukturerede ved første øjekast. Alligevel kommer dens sande værdi frem, når AI træder ind for at gennemsøge, organisere og analysere disse datastrømme.

På trods af de potentielle fordele, kæmper mange vognmandsfirmaer ofte med at forstå forviklingerne ved big data og implementere effektive strategier til at udnytte dem. Nøglen ligger i overgangen fra ren dataindsamling til avancerede stadier af dataudnyttelse, herunder overgang fra grundlæggende observation til detaljeret diagnostik, efterfulgt af forudsigende analyse. For transportvirksomheder betyder denne progression udvikling af et omfattende transportstyringssystem, der også kan optimere ydeevnen for hele deres køretøjsflåde.

Forstyrrende påvirkning

Telematik, der omfatter teknologier som Global Positioning System (GPS) og indbygget diagnostik, er et nøgleområde, hvor big data er usædvanligt værdifuldt. Ved at overvåge køretøjets bevægelser og føreradfærd kan telematik forbedre trafiksikkerheden markant. Det hjælper med at identificere risikabel adfærd såsom døsighed, distraheret kørsel og uregelmæssige bremsemønstre, som er almindelige årsager til ulykker, der fører til økonomiske tab på i gennemsnit USD 74,000 og skader en virksomheds omdømme. Når først disse mønstre er identificeret, kan de løses gennem målrettet førertræning og teknologiske opgraderinger i flådekøretøjer, såsom avancerede bremsesystemer og vejkameraer.

Inden for fragt og logistik spiller big data-analyse en afgørende rolle i strategisk beslutningstagning. Ved at undersøge fragtmønstre kan virksomheder træffe informerede beslutninger om prisstrategier, produktplacering og risikostyring. Desuden hjælper big data i kundeservice ved at organisere og analysere kundefeedback. Genkendelse af gentagne klager giver virksomheder mulighed for hurtigt at løse problemer.

En anden væsentlig indvirkning af big data i lastbilindustrien er vedligeholdelse af køretøjer. Traditionelle tilgange til vedligeholdelse af køretøjer er ofte afhængige af forudbestemte tidsplaner, som muligvis ikke nøjagtigt afspejler udstyrets aktuelle tilstand. Big data muliggør et skift til forudsigelig vedligeholdelse, hvor beslutninger er baseret på køretøjers faktiske ydeevne, detekteret gennem dataanalyse. Denne tilgang sikrer rettidige indgreb, reducerer sandsynligheden for nedbrud og forlænger flådens levetid. 

Implikationer af lastbilkørsel og big data

Bredere applikationer til big data-brug i lastbil- og fragtindustrien kan omfatte:

• Forbedret integration af kunstig intelligens med lastbilflåder, hvilket fører til mere effektive og autonome køretøjer, der er i stand til at tilpasse sig forskellige scenarier.
• Udvikling af specialiseret infrastruktur, herunder sensorudstyrede motorveje, til at understøtte IoT-teknologi inden for lastbilkørsel, hvilket forbedrer realtidsovervågning og dataindsamling.
• Øget investering i telematik og big data management software fra forsyningskædevirksomheder med fokus på cybersikkerhed for at beskytte mod trusler, der kan forstyrre transportnetværk.
• Reduktion i emissioner fra lastbilindustrien, da big data muliggør mere effektiv ruteoptimering, og brugen af ​​autonome køretøjer reducerer brændstof- eller elforbruget.
• Potentiel stigning i den samlede brug af transportnetværk, efterhånden som de bliver mere effektive, hvilket muligvis opvejer de miljømæssige fordele, der opnås ved emissionsreduktioner.
• Oprettelse af nye jobroller med fokus på dataanalyse, cybersikkerhed og AI-styring i lastbil- og logistiksektoren.
• Ændringer i trucking forretningsmodeller, der lægger vægt på datadrevet beslutningstagning og teknologiintegration, hvilket fører til øget konkurrence og innovation i branchen.

Spørgsmål at overveje

• Hvordan tror du ellers, at big data kan forbedre fragttjenesterne?
• Hvordan kan IoT og AI ændre, hvordan varer leveres i de næste fem år?