کوانتوم ران

اعتبار تصویر:

iStock

حمل و نقل و داده های بزرگ: وقتی داده ها با جاده برخورد می کنند

تجزیه و تحلیل داده ها در حمل و نقل یک نمونه بارز از این است که چگونه علم داده می تواند خدمات ضروری را بهبود بخشد.

نویسنده:
نام نویسنده
آینده نگاری کوانتوم ران
ژوئیه 25، 2022

خلاصه بینش

صنعت حمل و نقل به طور فزاینده ای از داده های بزرگ و هوش مصنوعی (AI) برای افزایش ایمنی، کارایی و تصمیم گیری استفاده می کند. این تغییر فناوری، مدیریت بهتر لجستیک، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده خودرو و بهبود خدمات مشتری را ممکن می‌سازد. این پیشرفت‌ها همچنین به ناوگان‌های هوشمندتر و مستقل‌تر منجر می‌شوند و به زیرساخت‌های جدید و اقدامات امنیت سایبری نیاز دارند.

حمل و نقل و زمینه داده های بزرگ

همه گیر COVID-19، در حالی که سرعت بسیاری از بخش ها را کند کرد، تأثیر غیرمنتظره ای بر خدمات حمل و نقل داشت. شرکت های حمل و نقل به اهمیت داده های بزرگ در بهبود عملیات خود پی بردند. این تغییر به دلیل نیاز به انطباق با تقاضاهای متغیر بازار و اطمینان از ارائه خدمات کارآمد انجام شد. داده های بزرگ، در این زمینه، به عنوان یک ابزار محوری برای بهینه سازی مسیرها، مدیریت موجودی و بهبود کارایی کلی لجستیک عمل می کند.

کلان داده ها در صنعت حمل و نقل، مجموعه وسیعی از منابع اطلاعاتی را در بر می گیرد. این منابع شامل گزارش‌های حسگر، دوربین‌ها، سیستم‌های رادار، داده‌های موقعیت جغرافیایی و ورودی‌های تلفن‌های همراه و تبلت‌ها هستند. علاوه بر این، فناوری‌هایی مانند سنجش از دور و اینترنت اشیا (IoT)، به‌ویژه ارتباطات بین وسایل نقلیه و زیرساخت‌ها، به این مخزن داده کمک می‌کنند. این داده ها پیچیده و حجیم هستند و اغلب در نگاه اول تصادفی و بدون ساختار ظاهر می شوند. با این حال، ارزش واقعی آن زمانی نمایان می‌شود که هوش مصنوعی برای بررسی، سازماندهی و تجزیه و تحلیل این جریان‌های داده وارد عمل شود.

علیرغم مزایای بالقوه، بسیاری از شرکت های حمل و نقل باربری اغلب با درک پیچیدگی های کلان داده و اجرای استراتژی های موثر برای مهار آن مشکل دارند. کلید انتقال از جمع‌آوری داده صرف به مراحل پیشرفته استفاده از داده‌ها، از جمله حرکت از مشاهده اولیه به تشخیص دقیق، و به دنبال آن تحلیل پیش‌بینی‌کننده نهفته است. برای شرکت های حمل و نقل، این پیشرفت به معنای توسعه یک سیستم مدیریت حمل و نقل جامع است که می تواند عملکرد کل ناوگان وسایل نقلیه آنها را نیز بهینه کند.

تاثیر مخرب

تله‌ماتیک، شامل فناوری‌هایی مانند سیستم موقعیت‌یابی جهانی (GPS) و تشخیص‌های داخلی، حوزه‌ای کلیدی است که داده‌های بزرگ در آن بسیار ارزشمند هستند. با نظارت بر حرکات وسیله نقلیه و رفتارهای راننده، تلماتیک می تواند به طور قابل توجهی ایمنی جاده را افزایش دهد. این به شناسایی رفتارهای پرخطر مانند خواب‌آلودگی، حواس‌پرتی رانندگی و الگوهای ترمز نامنظم کمک می‌کند، که از علل شایع تصادفات منجر به خسارات مالی به طور متوسط 74,000 دلار و آسیب رساندن به شهرت شرکت می‌شود. هنگامی که این الگوها مشخص شدند، می‌توان از طریق آموزش هدفمند راننده و ارتقای فناوری در وسایل نقلیه ناوگان، مانند سیستم‌های ترمز پیشرفته و دوربین‌های جاده، به آنها پرداخت.

در حمل و نقل و تدارکات، تجزیه و تحلیل کلان داده نقش مهمی در تصمیم گیری استراتژیک ایفا می کند. با بررسی الگوهای حمل و نقل، شرکت ها می توانند تصمیمات آگاهانه ای در مورد استراتژی های قیمت گذاری، قرار دادن محصول و مدیریت ریسک بگیرند. علاوه بر این، داده های بزرگ با سازماندهی و تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری به خدمات مشتری کمک می کند. تشخیص شکایات تکراری به شرکت ها اجازه می دهد تا به سرعت به مسائل رسیدگی کنند.

یکی دیگر از تأثیرات مهم داده های بزرگ در صنعت حمل و نقل در تعمیر و نگهداری وسایل نقلیه است. رویکردهای سنتی برای تعمیر و نگهداری خودرو اغلب بر برنامه‌های از پیش تعیین‌شده تکیه می‌کنند، که ممکن است به طور دقیق وضعیت فعلی تجهیزات را منعکس نکند. کلان داده تغییر به سمت تعمیر و نگهداری پیش بینی را امکان پذیر می کند، جایی که تصمیمات بر اساس عملکرد واقعی وسایل نقلیه است که از طریق تجزیه و تحلیل داده ها شناسایی می شود. این رویکرد مداخلات به موقع، کاهش احتمال خرابی و افزایش طول عمر ناوگان را تضمین می کند.

پیامدهای حمل و نقل و داده های بزرگ

کاربردهای گسترده تر برای استفاده از داده های بزرگ در صنعت حمل و نقل و حمل و نقل ممکن است شامل موارد زیر باشد:

ادغام پیشرفته هوش مصنوعی با ناوگان حمل و نقل، منجر به وسایل نقلیه کارآمدتر و خودمختار با قابلیت انطباق با سناریوهای مختلف می شود.
توسعه زیرساخت‌های تخصصی، از جمله بزرگراه‌های مجهز به حسگر، برای پشتیبانی از فناوری IoT در حمل‌ونقل، افزایش نظارت و جمع‌آوری داده‌ها در زمان واقعی.
افزایش سرمایه‌گذاری در نرم‌افزارهای تله‌ماتیک و مدیریت داده‌های بزرگ توسط شرکت‌های زنجیره تامین، با تمرکز بر امنیت سایبری برای محافظت در برابر تهدیداتی که می‌تواند شبکه‌های حمل و نقل را مختل کند.
کاهش انتشار گازهای گلخانه ای از صنعت حمل و نقل به عنوان داده های بزرگ، بهینه سازی مسیر کارآمدتر را امکان پذیر می کند و استفاده از وسایل نقلیه خودران مصرف سوخت یا برق را کاهش می دهد.
افزایش بالقوه در استفاده کلی از شبکه های حمل و نقل با کارآمدتر شدن آنها، که احتمالاً مزایای زیست محیطی حاصل از کاهش انتشار را جبران می کند.
ایجاد نقش های شغلی جدید با تمرکز بر تجزیه و تحلیل داده ها، امنیت سایبری و مدیریت هوش مصنوعی در بخش های حمل و نقل و تدارکات.
تغییرات در مدل‌های تجاری حمل و نقل، با تاکید بر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و یکپارچه‌سازی فناوری، که منجر به افزایش رقابت و نوآوری در صنعت می‌شود.