Trucking und Big Data: Wenn Daten auf die Straße treffen

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  Quantumrun-Vorausschau
• 25. Juli 2022

Zusammenfassung der Einblicke

Die Speditionsbranche nutzt zunehmend Big Data und künstliche Intelligenz (KI), um Sicherheit, Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Dieser Technologiewandel ermöglicht ein besseres Logistikmanagement, eine vorausschauende Fahrzeugwartung und einen verbesserten Kundenservice. Diese Fortschritte führen auch zu intelligenteren, autonomeren Flotten und erfordern neue Infrastruktur- und Cybersicherheitsmaßnahmen.

Trucking und Big-Data-Kontext

Die COVID-19-Pandemie verlangsamte zwar viele Sektoren, hatte jedoch unerwartete Auswirkungen auf den Güterverkehr. Speditionen begannen zu erkennen, wie wichtig Big Data für die Verbesserung ihrer Abläufe ist. Dieser Wandel wurde durch die Notwendigkeit vorangetrieben, sich an veränderte Marktanforderungen anzupassen und eine effiziente Servicebereitstellung sicherzustellen. Big Data dient in diesem Zusammenhang als zentrales Instrument zur Optimierung von Routen, zur Bestandsverwaltung und zur Verbesserung der gesamten Logistikeffizienz.

Big Data in der Speditionsbranche umfasst ein breites Spektrum an Informationsquellen. Zu diesen Quellen gehören Sensorprotokolle, Kameras, Radarsysteme, Geolokalisierungsdaten und Eingaben von Mobiltelefonen und Tablets. Darüber hinaus tragen Technologien wie Fernerkundung und das Internet der Dinge (IoT), insbesondere die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur, zu diesem Datenpool bei. Diese Daten sind komplex und umfangreich und erscheinen auf den ersten Blick oft zufällig und unstrukturiert. Doch ihr wahrer Wert zeigt sich, wenn die KI eingreift, um diese Datenströme zu sichten, zu organisieren und zu analysieren.

Trotz der potenziellen Vorteile haben viele Speditionen oft Schwierigkeiten, die Feinheiten von Big Data zu verstehen und wirksame Strategien zu deren Nutzung umzusetzen. Der Schlüssel liegt im Übergang von der reinen Datenerfassung zu fortgeschrittenen Phasen der Datennutzung, einschließlich des Übergangs von der einfachen Beobachtung zur detaillierten Diagnose, gefolgt von einer prädiktiven Analyse. Für Transportunternehmen bedeutet dieser Fortschritt die Entwicklung eines umfassenden Transportmanagementsystems, das auch die Leistung ihrer gesamten Fahrzeugflotte optimieren kann.

Störende Wirkung

Die Telematik, die Technologien wie das Global Positioning System (GPS) und die Borddiagnose umfasst, ist ein Schlüsselbereich, in dem Big Data von außerordentlichem Wert ist. Durch die Überwachung von Fahrzeugbewegungen und Fahrerverhalten kann Telematik die Verkehrssicherheit erheblich verbessern. Es hilft, riskante Verhaltensweisen wie Schläfrigkeit, Ablenkung beim Fahren und unregelmäßiges Bremsverhalten zu erkennen, die häufige Ursachen für Unfälle sind, die zu finanziellen Verlusten von durchschnittlich 74,000 US-Dollar führen und den Ruf eines Unternehmens schädigen. Sobald diese Muster erkannt sind, können sie durch gezielte Fahrerschulung und technologische Verbesserungen an Flottenfahrzeugen, wie beispielsweise fortschrittliche Bremssysteme und Straßenkameras, angegangen werden.

In der Fracht- und Logistikbranche spielt die Big-Data-Analyse eine entscheidende Rolle bei der strategischen Entscheidungsfindung. Durch die Untersuchung von Frachtmustern können Unternehmen fundierte Entscheidungen über Preisstrategien, Produktplatzierung und Risikomanagement treffen. Darüber hinaus unterstützt Big Data den Kundenservice, indem es Kundenfeedback organisiert und analysiert. Durch die Erkennung wiederkehrender Beschwerden können Unternehmen schnell auf Probleme reagieren.

Eine weitere bedeutende Auswirkung von Big Data in der Lkw-Branche betrifft die Wartung von Fahrzeugen. Herkömmliche Ansätze zur Fahrzeugwartung basieren häufig auf vorgegebenen Zeitplänen, die den aktuellen Zustand der Ausrüstung möglicherweise nicht genau widerspiegeln. Big Data ermöglicht den Übergang zur vorausschauenden Wartung, bei der Entscheidungen auf der tatsächlichen Leistung von Fahrzeugen basieren, die durch Datenanalysen ermittelt wird. Dieser Ansatz gewährleistet rechtzeitige Eingriffe, verringert die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen und verlängert die Lebensdauer der Flotte. 

Auswirkungen von LKW-Transporten und Big Data

Breitere Anwendungen für die Verwendung von Big Data in der LKW- und Frachtindustrie können Folgendes umfassen:

• Verbesserte Integration von KI in LKW-Flotten, was zu effizienteren und autonomeren Fahrzeugen führt, die sich an verschiedene Szenarien anpassen können.
• Entwicklung einer speziellen Infrastruktur, einschließlich mit Sensoren ausgestatteter Autobahnen, zur Unterstützung der IoT-Technologie im Lkw-Verkehr und zur Verbesserung der Echtzeitüberwachung und Datenerfassung.
• Verstärkte Investitionen von Lieferkettenunternehmen in Telematik- und Big-Data-Management-Software mit Schwerpunkt auf Cybersicherheit zum Schutz vor Bedrohungen, die Transportnetze stören könnten.
• Reduzierung der Emissionen aus der Lkw-Branche, da Big Data eine effizientere Routenoptimierung ermöglicht und der Einsatz autonomer Fahrzeuge den Kraftstoff- oder Stromverbrauch senkt.
• Potenzielle Steigerung der Gesamtnutzung von Verkehrsnetzen, da diese effizienter werden, was möglicherweise die Umweltvorteile aus Emissionsreduzierungen zunichte macht.
• Schaffung neuer Stellen mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, Cybersicherheit und KI-Management in den Bereichen Spedition und Logistik.
• Veränderungen in den Geschäftsmodellen des Speditionsgeschäfts, die den Schwerpunkt auf datengesteuerte Entscheidungsfindung und Technologieintegration legen, führen zu mehr Wettbewerb und Innovation in der Branche.

Fragen zu berücksichtigen

• Wie kann Big Data Ihrer Meinung nach die Frachtdienste noch verbessern?
• Wie können IoT und KI die Warenlieferung in den nächsten fünf Jahren verändern?