Quantumrun

PILDIKrediit:

iStock

Kaubavedu ja suurandmed: kui andmed kohtuvad teega

Andmeanalüütika veonduses on suurepärane näide sellest, kuidas andmeteadus saab olulisi teenuseid parandada.

Autor:
autori nimi
Quantumrun Foresight
Juuli 25, 2022

Ülevaate kokkuvõte

Kaubaveotööstus kasutab ohutuse, tõhususe ja otsustusprotsessi suurendamiseks üha enam suurandmeid ja tehisintellekti (AI). See tehnoloogia nihe võimaldab logistikat paremini hallata, ennustada sõidukite hooldust ja parandada klienditeenindust. Need edusammud toovad kaasa ka nutikamate ja autonoomsemate laevastike ning nõuavad uusi taristu- ja küberjulgeolekumeetmeid.

Kaubavedu ja suurandmete kontekst

Kuigi COVID-19 pandeemia aeglustas paljudes sektorites, avaldas see ootamatut mõju kaubaveoteenustele. Kaubaveoettevõtted hakkasid mõistma suurandmete tähtsust oma tegevuse tõhustamisel. See nihe oli tingitud vajadusest kohaneda muutuvate turunõuetega ja tagada tõhus teenuste osutamine. Suurandmed on selles kontekstis keskse vahendina marsruutide optimeerimisel, varude haldamisel ja üldise logistika tõhususe parandamisel.

Kaubaveotööstuse suurandmed hõlmavad suurt hulka teabeallikaid. Nende allikate hulka kuuluvad andurite logid, kaamerad, radarisüsteemid, geograafilise asukoha andmed ning mobiiltelefonide ja tahvelarvutite sisendid. Lisaks aitavad sellele andmekogule kaasa sellised tehnoloogiad nagu kaugseire ja asjade internet (IoT), eelkõige sõidukite ja infrastruktuuri vaheline side. Need andmed on keerulised ja mahukad, näivad sageli esmapilgul juhuslikud ja struktureerimata. Kuid selle tegelik väärtus ilmneb siis, kui AI astub nende andmevoogude läbi sõelumiseks, korraldamiseks ja analüüsimiseks.

Vaatamata võimalikele eelistele on paljudel kaubaveoettevõtetel sageli raskusi suurandmete keerukuse mõistmisega ja tõhusate strateegiate rakendamisega nende kasutamiseks. Võti seisneb üleminekus pelgalt andmete kogumiselt andmete kasutamise edasijõudnutele, sealhulgas põhivaatluselt üksikasjalikule diagnostikale, millele järgneb ennustav analüüs. Transpordiettevõtete jaoks tähendab see areng tervikliku transpordihaldussüsteemi väljatöötamist, mis suudab optimeerida ka kogu nende sõidukipargi jõudlust.

Häiriv mõju

Telemaatika, mis hõlmab selliseid tehnoloogiaid nagu globaalne positsioneerimissüsteem (GPS) ja pardadiagnostika, on võtmevaldkond, kus suurandmed on erakordselt väärtuslikud. Sõidukite liikumist ja juhtide käitumist jälgides võib telemaatika liiklusohutust oluliselt suurendada. See aitab tuvastada riskantseid käitumisviise, nagu uimasus, segane juhtimine ja ebaühtlane pidurdusmustrid, mis on sagedased õnnetuste põhjused, mis põhjustavad keskmiselt 74,000 XNUMX USA dollari suurust rahalist kahju ja kahjustavad ettevõtte mainet. Kui need mustrid on täpselt kindlaks tehtud, saab neid käsitleda sihipärase juhikoolituse ja sõidukipargi tehnoloogiliste uuenduste (nt täiustatud pidurisüsteemide ja teekaamerate) abil.

Kaubaveos ja logistikas mängib suurandmete analüüs strateegiliste otsuste tegemisel üliolulist rolli. Kaubaveo mustreid uurides saavad ettevõtted teha teadlikke otsuseid hinnastrateegiate, tootepaigutuse ja riskijuhtimise kohta. Veelgi enam, suurandmed aitavad klienditeenindusel korraldada ja analüüsida klientide tagasisidet. Korduvate kaebuste äratundmine võimaldab ettevõtetel probleeme kiiresti lahendada.

Teine oluline suurandmete mõju kaubaveotööstuses on sõidukite hoolduses. Traditsioonilised lähenemisviisid sõidukite hooldusele tuginevad sageli etteantud ajakavadele, mis ei pruugi täpselt kajastada seadmete hetkeseisu. Suurandmed võimaldavad üleminekut ennustavale hooldusele, kus otsused põhinevad sõidukite tegelikul jõudlusel, mis tuvastatakse andmeanalüütika abil. Selline lähenemine tagab õigeaegse sekkumise, vähendades rikete tõenäosust ja pikendades laevastiku eluiga.

Kaubaveo ja suurandmete mõju

Laiemad rakendused suurandmete kasutamiseks veo- ja kaubaveotööstuses võivad hõlmata järgmist:

Tehisintellekti täiustatud integreerimine veoparkidega, mis viib tõhusamate ja autonoomsemate sõidukiteni, mis on võimelised kohanema erinevate stsenaariumidega.
Spetsiaalse infrastruktuuri, sealhulgas anduritega varustatud kiirteede arendamine, et toetada asjade Interneti-tehnoloogiat kaubavedudel, tõhustades reaalajas jälgimist ja andmete kogumist.
Tarneahela ettevõtete suuremad investeeringud telemaatikasse ja suurandmete haldustarkvarasse, keskendudes küberturvalisusele, et kaitsta ohtude eest, mis võivad häirida transpordivõrke.
Kaubaveotööstuse heitkoguste vähendamine, kuna suurandmed võimaldavad marsruuti tõhusamalt optimeerida ning autonoomsete sõidukite kasutamine vähendab kütuse- või elektrikulu.
Transpordivõrkude üldise kasutamise potentsiaalne suurenemine, kui need muutuvad tõhusamaks, võib-olla kompenseerib heitkoguste vähendamisest saadava keskkonnakasu.
Uute töörollide loomine, mis keskenduvad andmeanalüüsile, küberturvalisusele ja tehisintellekti juhtimisele kaubaveo- ja logistikasektoris.
Muutused kaubaveo ärimudelites, mis rõhutavad andmepõhist otsustusprotsessi ja tehnoloogia integratsiooni, mis toob kaasa konkurentsi ja uuenduste suurenemise selles valdkonnas.