Camionnage et mégadonnées : quand les données rencontrent la route

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  Prévision quantique
• 25 juillet 2022

Résumé des informations

L'industrie du camionnage utilise de plus en plus le Big Data et l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la sécurité, l'efficacité et la prise de décision. Ce changement technologique permet une meilleure gestion de la logistique, une maintenance prédictive des véhicules et un service client amélioré. Ces progrès conduisent également à des flottes plus intelligentes et plus autonomes et nécessitent de nouvelles infrastructures et mesures de cybersécurité.

Contexte du camionnage et du big data

La pandémie de COVID-19, tout en ralentissant de nombreux secteurs, a eu un effet inattendu sur les services de fret. Les entreprises de camionnage ont commencé à reconnaître l’importance du Big Data pour améliorer leurs opérations. Ce changement a été motivé par la nécessité de s’adapter aux demandes changeantes du marché et d’assurer une prestation de services efficace. Dans ce contexte, le Big Data constitue un outil essentiel pour optimiser les itinéraires, gérer les stocks et améliorer l’efficacité logistique globale.

Le Big Data dans l’industrie du camionnage comprend un large éventail de sources d’informations. Ces sources comprennent les journaux de capteurs, les caméras, les systèmes radar, les données de géolocalisation et les entrées des téléphones mobiles et des tablettes. De plus, des technologies telles que la télédétection et l’Internet des objets (IoT), en particulier les communications entre les véhicules et les infrastructures, contribuent à ce pool de données. Ces données sont complexes et volumineuses, apparaissant souvent aléatoires et non structurées à première vue. Pourtant, sa véritable valeur apparaît lorsque l’IA intervient pour passer au crible, organiser et analyser ces flux de données.

Malgré les avantages potentiels, de nombreuses entreprises de camionnage ont souvent du mal à comprendre les subtilités du Big Data et à mettre en œuvre des stratégies efficaces pour les exploiter. La clé réside dans la transition de la simple collecte de données vers des étapes avancées d’utilisation des données, notamment le passage de l’observation de base à des diagnostics détaillés, suivis d’une analyse prédictive. Pour les entreprises de transport, cette progression signifie développer un système complet de gestion du transport qui peut également optimiser les performances de l’ensemble de leur flotte de véhicules.

Impact perturbateur

La télématique, qui englobe des technologies telles que le système de positionnement global (GPS) et les diagnostics embarqués, est un domaine clé dans lequel le Big Data est extrêmement précieux. En surveillant les mouvements des véhicules et les comportements des conducteurs, la télématique peut améliorer considérablement la sécurité routière. Il permet d'identifier les comportements à risque tels que la somnolence, la distraction au volant et les modes de freinage irréguliers, qui sont des causes courantes d'accidents entraînant des pertes financières s'élevant en moyenne à 74,000 XNUMX USD et nuisant à la réputation d'une entreprise. Une fois ces tendances identifiées, elles peuvent être résolues grâce à une formation ciblée des conducteurs et à des améliorations technologiques dans les véhicules du parc, telles que des systèmes de freinage avancés et des caméras routières.

Dans le domaine du fret et de la logistique, l’analyse du Big Data joue un rôle crucial dans la prise de décision stratégique. En examinant les modèles de fret, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées concernant les stratégies de tarification, le placement de produits et la gestion des risques. De plus, le Big Data facilite le service client en organisant et en analysant les commentaires des clients. Reconnaître les plaintes répétitives permet aux entreprises de résoudre rapidement les problèmes.

Un autre impact important du Big Data dans l’industrie du camionnage concerne la maintenance des véhicules. Les approches traditionnelles de maintenance des véhicules reposent souvent sur des calendriers prédéterminés, qui peuvent ne pas refléter avec précision l'état actuel de l'équipement. Le Big Data permet de passer à la maintenance prédictive, où les décisions sont basées sur les performances réelles des véhicules, détectées grâce à l'analyse des données. Cette approche garantit des interventions rapides, réduisant ainsi le risque de pannes et prolongeant la durée de vie de la flotte. 

Implications du camionnage et du Big Data

Les applications plus larges pour l'utilisation des mégadonnées dans l'industrie du camionnage et du fret peuvent inclure :

• Intégration améliorée de l’IA dans les flottes de camions, conduisant à des véhicules plus efficaces et autonomes, capables de s’adapter à divers scénarios.
• Développement d'infrastructures spécialisées, y compris des autoroutes équipées de capteurs, pour prendre en charge la technologie IoT dans le camionnage, améliorant ainsi la surveillance et la collecte de données en temps réel.
• Investissements accrus dans les logiciels de télématique et de gestion du Big Data par les entreprises de la chaîne d'approvisionnement, en se concentrant sur la cybersécurité pour se protéger contre les menaces susceptibles de perturber les réseaux de transport.
• Réduction des émissions de l'industrie du camionnage, car le Big Data permet une optimisation plus efficace des itinéraires et l'utilisation de véhicules autonomes réduit la consommation de carburant ou d'électricité.
• Augmentation potentielle de l’utilisation globale des réseaux de transport à mesure qu’ils deviennent plus efficaces, compensant éventuellement les avantages environnementaux tirés de la réduction des émissions.
• Création de nouveaux postes axés sur l'analyse des données, la cybersécurité et la gestion de l'IA dans les secteurs du camionnage et de la logistique.
• Des changements dans les modèles commerciaux du camionnage, mettant l’accent sur la prise de décision basée sur les données et l’intégration technologique, conduisant à une concurrence et à une innovation accrues dans l’industrie.

Questions à considérer

• Comment pensez-vous que le big data peut améliorer les services de fret ?
• Comment l'IoT et l'IA peuvent-ils changer la façon dont les marchandises sont livrées au cours des cinq prochaines années ?