Μεταφορές με φορτηγά και μεγάλα δεδομένα: Όταν τα δεδομένα συναντούν το δρόμο

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Ιούλιος 25, 2022

Περίληψη Insight

Ο κλάδος των φορτηγών χρησιμοποιεί όλο και περισσότερο μεγάλα δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να βελτιώσει την ασφάλεια, την αποτελεσματικότητα και τη λήψη αποφάσεων. Αυτή η αλλαγή τεχνολογίας επιτρέπει την καλύτερη διαχείριση των logistics, την έξυπνη συντήρηση του οχήματος και τη βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών. Αυτές οι εξελίξεις οδηγούν επίσης σε εξυπνότερους, πιο αυτόνομους στόλους και απαιτούν νέα μέτρα υποδομής και ασφάλειας στον κυβερνοχώρο.

Μεταφορές και μεγάλα δεδομένα

Η πανδημία COVID-19, ενώ επιβράδυνε πολλούς τομείς, είχε απροσδόκητη επίδραση στις εμπορευματικές υπηρεσίες. Οι εταιρείες μεταφοράς φορτηγών άρχισαν να αναγνωρίζουν τη σημασία των μεγάλων δεδομένων για την ενίσχυση των δραστηριοτήτων τους. Αυτή η στροφή οφείλεται στην ανάγκη προσαρμογής στις μεταβαλλόμενες απαιτήσεις της αγοράς και διασφάλισης αποτελεσματικής παροχής υπηρεσιών. Τα μεγάλα δεδομένα, σε αυτό το πλαίσιο, χρησιμεύουν ως βασικό εργαλείο για τη βελτιστοποίηση των διαδρομών, τη διαχείριση του αποθέματος και τη βελτίωση της συνολικής αποτελεσματικότητας της εφοδιαστικής.

Τα μεγάλα δεδομένα στον κλάδο των φορτηγών περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα πηγών πληροφοριών. Αυτές οι πηγές περιλαμβάνουν αρχεία καταγραφής αισθητήρων, κάμερες, συστήματα ραντάρ, δεδομένα γεωγραφικής θέσης και εισόδους από κινητά τηλέφωνα και tablet. Επιπλέον, τεχνολογίες όπως η τηλεπισκόπηση και το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), ιδιαίτερα οι επικοινωνίες μεταξύ οχημάτων και υποδομών, συμβάλλουν σε αυτή τη δεξαμενή δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα είναι πολύπλοκα και ογκώδη, συχνά φαίνονται τυχαία και αδόμητα με την πρώτη ματιά. Ωστόσο, η πραγματική του αξία αναδεικνύεται όταν η τεχνητή νοημοσύνη εισέρχεται για να διερευνήσει, να οργανώσει και να αναλύσει αυτές τις ροές δεδομένων.

Παρά τα πιθανά οφέλη, πολλές εταιρείες φορτηγών συχνά δυσκολεύονται να κατανοήσουν τις περιπλοκές των μεγάλων δεδομένων και να εφαρμόσουν αποτελεσματικές στρατηγικές για την αξιοποίησή τους. Το κλειδί έγκειται στη μετάβαση από την απλή συλλογή δεδομένων σε προχωρημένα στάδια χρήσης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της μετάβασης από τη βασική παρατήρηση στη λεπτομερή διάγνωση, ακολουθούμενη από προγνωστική ανάλυση. Για τις εταιρείες μεταφορών, αυτή η εξέλιξη σημαίνει ανάπτυξη ενός ολοκληρωμένου συστήματος διαχείρισης μεταφορών που μπορεί επίσης να βελτιστοποιήσει την απόδοση ολόκληρου του στόλου των οχημάτων τους.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Η τηλεματική, που περιλαμβάνει τεχνολογίες όπως το Global Positioning System (GPS) και τα ενσωματωμένα διαγνωστικά, είναι ένας βασικός τομέας όπου τα μεγάλα δεδομένα είναι εξαιρετικά πολύτιμα. Παρακολουθώντας τις κινήσεις των οχημάτων και τις συμπεριφορές του οδηγού, η τηλεματική μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την οδική ασφάλεια. Βοηθά στον εντοπισμό επικίνδυνων συμπεριφορών όπως η υπνηλία, η απόσπαση της προσοχής στην οδήγηση και τα ακανόνιστα μοτίβα φρεναρίσματος, που είναι κοινές αιτίες ατυχημάτων που οδηγούν σε οικονομικές απώλειες κατά μέσο όρο $74,000 USD και βλάπτουν τη φήμη μιας εταιρείας. Μόλις εντοπιστούν αυτά τα μοτίβα, μπορούν να αντιμετωπιστούν μέσω στοχευμένης εκπαίδευσης οδηγών και τεχνολογικών αναβαθμίσεων σε οχήματα στόλου, όπως προηγμένα συστήματα πέδησης και κάμερες δρόμου.

Στις εμπορευματικές μεταφορές και τα logistics, η ανάλυση μεγάλων δεδομένων διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη λήψη στρατηγικών αποφάσεων. Εξετάζοντας τα πρότυπα μεταφοράς εμπορευμάτων, οι εταιρείες μπορούν να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τις στρατηγικές τιμολόγησης, την τοποθέτηση προϊόντων και τη διαχείριση κινδύνου. Επιπλέον, τα μεγάλα δεδομένα βοηθούν στην εξυπηρέτηση πελατών οργανώνοντας και αναλύοντας τα σχόλια των πελατών. Η αναγνώριση των επαναλαμβανόμενων παραπόνων επιτρέπει στις εταιρείες να αντιμετωπίζουν γρήγορα προβλήματα.

Ένας άλλος σημαντικός αντίκτυπος των μεγάλων δεδομένων στη βιομηχανία φορτηγών είναι στη συντήρηση των οχημάτων. Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις στη συντήρηση του οχήματος βασίζονται συχνά σε προκαθορισμένα χρονοδιαγράμματα, τα οποία μπορεί να μην αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια την τρέχουσα κατάσταση του εξοπλισμού. Τα μεγάλα δεδομένα επιτρέπουν τη μετάβαση στην προγνωστική συντήρηση, όπου οι αποφάσεις βασίζονται στην πραγματική απόδοση των οχημάτων, που εντοπίζονται μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση εξασφαλίζει έγκαιρες παρεμβάσεις, μειώνοντας την πιθανότητα βλαβών και παρατείνοντας τη διάρκεια ζωής του στόλου. 

Συνέπειες των φορτηγών και των μεγάλων δεδομένων

Οι ευρύτερες εφαρμογές για χρήση μεγάλων δεδομένων στη βιομηχανία φορτηγών και εμπορευματικών μεταφορών μπορεί να περιλαμβάνουν:

• Βελτιωμένη ενοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης με στόλους φορτηγών, που οδηγεί σε πιο αποτελεσματικά και αυτόνομα οχήματα ικανά να προσαρμόζονται σε διάφορα σενάρια.
• Ανάπτυξη εξειδικευμένης υποδομής, συμπεριλαμβανομένων αυτοκινητοδρόμων εξοπλισμένων με αισθητήρες, για την υποστήριξη της τεχνολογίας IoT στις μεταφορές με φορτηγά, βελτιώνοντας την παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο και τη συλλογή δεδομένων.
• Αυξημένες επενδύσεις σε λογισμικό τηλεματικής και διαχείρισης μεγάλων δεδομένων από εταιρείες της εφοδιαστικής αλυσίδας, εστιάζοντας στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο για προστασία από απειλές που θα μπορούσαν να διαταράξουν τα δίκτυα μεταφορών.
• Η μείωση των εκπομπών από τη βιομηχανία φορτηγών καθώς τα μεγάλα δεδομένα επιτρέπουν πιο αποτελεσματική βελτιστοποίηση διαδρομής και η χρήση αυτόνομων οχημάτων μειώνει την κατανάλωση καυσίμου ή ηλεκτρικής ενέργειας.
• Πιθανή αύξηση της συνολικής χρήσης των δικτύων μεταφορών καθώς γίνονται πιο αποτελεσματικά, αντισταθμίζοντας πιθανώς τα περιβαλλοντικά οφέλη που προκύπτουν από τη μείωση των εκπομπών.
• Δημιουργία νέων ρόλων εργασίας με επίκεντρο την ανάλυση δεδομένων, την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και τη διαχείριση τεχνητής νοημοσύνης στους τομείς των φορτηγών και των logistics.
• Αλλαγές στα επιχειρηματικά μοντέλα μεταφοράς φορτηγών, με έμφαση στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων και στην ενσωμάτωση τεχνολογίας, που οδηγούν σε αυξημένο ανταγωνισμό και καινοτομία στον κλάδο.

Ερωτήσεις προς εξέταση

• Πώς αλλιώς πιστεύετε ότι τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να βελτιώσουν τις υπηρεσίες μεταφοράς εμπορευμάτων;
• Πώς μπορούν το IoT και η τεχνητή νοημοσύνη να αλλάξουν τον τρόπο παράδοσης των αγαθών τα επόμενα πέντε χρόνια;