Quantumrun

KUVAKrediitti:

iStock

Kuorma-autoliikenne ja big data: Kun data kohtaa tien

Data-analytiikka kuorma-autoissa on loistava esimerkki siitä, kuinka datatiede voi parantaa olennaisia palveluita.

Kirjoittaja:
tekijän nimi
Quantumrun Foresight
Heinäkuu 25, 2022

Havainnon yhteenveto

Kuljetusala käyttää yhä enemmän big dataa ja tekoälyä (AI) parantaakseen turvallisuutta, tehokkuutta ja päätöksentekoa. Tämä teknologian muutos mahdollistaa paremman logistiikan hallinnan, ennakoivan ajoneuvojen huollon ja paremman asiakaspalvelun. Nämä edistysaskeleet johtavat myös älykkäämpiin, itsenäisempiin laivastoihin ja edellyttävät uutta infrastruktuuria ja kyberturvallisuustoimenpiteitä.

Kuorma-autoliikenne ja big data -konteksti

Vaikka COVID-19-pandemia hidasti monia aloja, sillä oli odottamaton vaikutus tavaraliikennepalveluihin. Kuorma-autoyritykset alkoivat ymmärtää big datan tärkeyttä toimintojensa tehostamisessa. Tämä muutos johtui tarpeesta sopeutua muuttuviin markkinoiden vaatimuksiin ja varmistaa tehokas palvelutarjonta. Big data toimii tässä yhteydessä keskeisenä työkaluna reittien optimoinnissa, varaston hallinnassa ja yleisen logistiikan tehokkuuden parantamisessa.

Kuljetusalan big data sisältää laajan valikoiman tietolähteitä. Näitä lähteitä ovat anturilokit, kamerat, tutkajärjestelmät, maantieteelliset tiedot sekä matkapuhelimien ja tablettien syötteet. Lisäksi teknologiat, kuten kaukokartoitus ja esineiden Internet (IoT), erityisesti ajoneuvojen ja infrastruktuurin välinen viestintä, tukevat tätä tietopankkia. Nämä tiedot ovat monimutkaisia ja suuria, ja ne näyttävät usein ensi silmäyksellä satunnaiselta ja jäsentämättömältä. Silti sen todellinen arvo tulee esiin, kun tekoäly tulee seulomaan, järjestämään ja analysoimaan näitä tietovirtoja.

Mahdollisista eduista huolimatta monet kuljetusyritykset kamppailevat usein big datan monimutkaisuuden ymmärtämisen ja tehokkaiden strategioiden toteuttamisen kanssa sen hyödyntämiseksi. Avain on siirtyminen pelkästä tiedonkeruusta edistyneisiin tietojen hyödyntämisvaiheisiin, mukaan lukien siirtyminen perushavainnoinnista yksityiskohtaiseen diagnostiikkaan, jota seuraa ennakoiva analyysi. Kuljetusyrityksille tämä edistysaskel tarkoittaa kattavan kuljetusten hallintajärjestelmän kehittämistä, joka voi myös optimoida koko ajoneuvokannan suorituskyvyn.

Häiritsevä vaikutus

Telematiikka, joka sisältää teknologiat, kuten Global Positioning System (GPS) ja sisäisen diagnostiikan, on avainalue, jolla big data on poikkeuksellisen arvokasta. Telematiikka voi merkittävästi parantaa liikenneturvallisuutta seuraamalla ajoneuvojen liikkeitä ja kuljettajien käyttäytymistä. Se auttaa tunnistamaan riskikäyttäytymisen, kuten uneliaisuuden, hajamielisen ajon ja epäsäännölliset jarrutustavat, jotka ovat yleisiä onnettomuuksien syitä, jotka johtavat keskimäärin 74,000 XNUMX dollarin taloudellisiin tappioihin ja vahingoittavat yrityksen mainetta. Kun nämä mallit on tunnistettu, niitä voidaan käsitellä kohdistetulla kuljettajakoulutuksella ja teknologisilla päivityksillä laivaston ajoneuvoissa, kuten kehittyneissä jarrujärjestelmissä ja tiekameroissa.

Rahdissa ja logistiikassa big data -analyysillä on keskeinen rooli strategisessa päätöksenteossa. Tarkastelemalla rahtimalleja yritykset voivat tehdä tietoisia päätöksiä hinnoittelustrategioista, tuotesijoittelusta ja riskienhallinnasta. Lisäksi big data auttaa asiakaspalvelua järjestämällä ja analysoimalla asiakaspalautetta. Toistuvien valitusten tunnistaminen antaa yrityksille mahdollisuuden käsitellä ongelmia nopeasti.

Toinen merkittävä big datan vaikutus kuljetusalalla on ajoneuvojen kunnossapidossa. Perinteiset lähestymistavat ajoneuvojen huoltoon perustuvat usein ennalta määrättyihin aikatauluihin, jotka eivät välttämättä kuvasta tarkasti laitteiden nykyistä kuntoa. Big data mahdollistaa siirtymisen ennakoivaan kunnossapitoon, jossa päätökset perustuvat ajoneuvojen todelliseen suorituskykyyn, joka havaitaan data-analytiikan avulla. Tämä lähestymistapa varmistaa oikea-aikaiset toimenpiteet, vähentää vikojen todennäköisyyttä ja pidentää laivaston käyttöikää.

Kuljetuksen ja big datan vaikutukset

Laajemmat sovellukset big datan käyttöön kuljetus- ja rahtiteollisuudessa voivat sisältää:

Tehostettu tekoälyn integrointi kuljetuskalustoon, mikä johtaa tehokkaampiin ja itsenäisempiin ajoneuvoihin, jotka pystyvät mukautumaan erilaisiin skenaarioihin.
Erikoisinfrastruktuurin kehittäminen, mukaan lukien antureilla varustetut moottoritiet, tukemaan IoT-teknologiaa rekkaliikenteessä, mikä tehostaa reaaliaikaista seurantaa ja tiedonkeruuta.
Toimitusketjuyhtiöiden investoinnit telematiikkaan ja suurten tietojen hallintaohjelmistoihin keskittyen kyberturvallisuuteen suojatakseen uhkia, jotka voivat häiritä kuljetusverkkoja.
Kuljetusalan päästöjen vähentäminen, koska big data mahdollistaa tehokkaamman reittioptimoinnin ja autonomisten ajoneuvojen käyttö vähentää polttoaineen tai sähkön kulutusta.
Liikenneverkkojen kokonaiskäytön mahdollinen lisäys niiden tehostuessa, mikä mahdollisesti kompensoi päästöjen vähentämisestä saatavia ympäristöhyötyjä.
Uusien työtehtävien luominen keskittyy data-analyysiin, kyberturvallisuuteen ja tekoälyn hallintaan kuljetus- ja logistiikkasektoreilla.
Muutokset kuljetusliiketoimintamalleissa, jotka korostavat datalähtöistä päätöksentekoa ja teknologian integraatiota, mikä johtaa kiristyneeseen kilpailuun ja innovaatioihin alalla.