Quantumrun

Ofbyldingskredyt:

iStock

Trucking en grutte gegevens: As gegevens oan 'e wei komme

Gegevensanalyse yn frachtweinen is in prima foarbyld fan hoe't gegevenswittenskip essensjele tsjinsten kin ferbetterje.

Skriuwer:
Namme fan auteur
Quantumrun Foresight
July 25, 2022

Ynsjoch gearfetting

De frachtweinsdustry brûkt hieltyd mear grutte gegevens en keunstmjittige yntelliginsje (AI) om feiligens, effisjinsje en beslútfoarming te ferbetterjen. Dizze technologyferoaring makket better behear fan logistyk mooglik, foarsizzend ûnderhâld fan auto's, en ferbettere klanttsjinst. Dizze foarútgong liede ek ta tûkere, mear autonome floaten en fereaskje nije ynfrastruktuer en cyberfeiligensmaatregels.

Trucking en grutte data kontekst

De COVID-19-pandemy, wylst in protte sektoaren fertrage, hie in ûnferwacht effekt op frachttsjinsten. Truckingbedriuwen begûnen it belang fan grutte gegevens te erkennen by it ferbetterjen fan har operaasjes. Dizze ferskowing waard dreaun troch de needsaak om oan te passen oan feroarjende merkeasken en soargje foar effisjinte tsjinstferliening. Big data, yn dit ferbân, tsjinnet as in pivotal ark foar it optimalisearjen fan rûtes, it behearen fan ynventarisaasje, en it ferbetterjen fan algemiene logistike effisjinsje.

Grutte gegevens yn 'e frachtweinsektor omfetsje in breed skala oan ynformaasjeboarnen. Dizze boarnen omfetsje sensorlogboeken, kamera's, radarsystemen, geolokaasjegegevens, en ynputen fan mobile tillefoans en tablets. Fierder drage technologyen lykas remote sensing en it Internet of Things (IoT), benammen kommunikaasje tusken auto's en ynfrastruktuer, by oan dizze gegevenspool. Dizze gegevens binne kompleks en voluminous, faak ferskine willekeurich en unstructured op it earste eachopslach. Dochs komt syn wiere wearde nei foaren as AI ynstapt om dizze gegevensstreamen troch te siftjen, te organisearjen en te analysearjen.

Nettsjinsteande de potinsjele foardielen, wrakselje in protte frachtweinbedriuwen faaks mei it begripen fan 'e kompleksjes fan grutte gegevens en it ymplementearjen fan effektive strategyen om it te benutten. De kaai leit yn 'e oergong fan gewoane gegevenssammeling nei avansearre stadia fan gegevensgebrûk, ynklusyf it ferpleatsen fan basisobservaasje nei detaillearre diagnostyk, folge troch foarsizzende analyse. Foar ferfierbedriuwen betsjuttet dizze foarútgong it ûntwikkeljen fan in wiidweidich systeem foar ferfierbehear dat ek de prestaasjes fan har heule autofloat kin optimalisearje.

Disruptive ynfloed

Telematika, omfettet technologyen lykas it Global Positioning System (GPS) en onboard diagnostyk, is in kaaigebiet wêr't grutte gegevens útsûnderlik weardefol binne. Troch it kontrolearjen fan bewegingen fan auto's en sjauffeursgedrach kin telematika de ferkearsfeiligens signifikant ferbetterje. It helpt risikofolle gedrach te identifisearjen lykas slaperigheid, ôfliede riden, en ûnregelmjittige rempatroanen, dy't gewoane oarsaken binne fan ûngemakken dy't liede ta finansjele ferliezen fan gemiddeld $74,000 en skea oan 'e reputaasje fan in bedriuw. Sadree't dizze patroanen binne oanwiisd, kinne se oanpakt wurde troch doelgerichte bestjoerderstraining en technologyske upgrades yn floatauto's, lykas avansearre remsystemen en dykkamera's.

Yn fracht en logistyk spilet analyse fan grutte gegevens in krúsjale rol yn strategyske beslútfoarming. Troch frachtpatroanen te ûndersykjen, kinne bedriuwen ynformeare besluten nimme oer priisstrategyen, produkt pleatsing en risikobehear. Boppedat helpe grutte gegevens by klanttsjinst troch klantfeedback te organisearjen en te analysearjen. It erkennen fan repetitive klachten lit bedriuwen problemen fluch oanpakke.

In oare wichtige ynfloed fan grutte gegevens yn 'e frachtweinsdustry is yn it ûnderhâld fan auto's. Tradysjonele oanpak foar ûnderhâld fan auto's fertrouwe faak op foarbepaalde skema's, dy't de hjoeddeistige tastân fan 'e apparatuer miskien net krekt reflektearje. Grutte gegevens makket in ferskowing nei foarsizzend ûnderhâld mooglik, wêrby't besluten binne basearre op 'e eigentlike prestaasjes fan auto's, ûntdutsen troch gegevensanalytyk. Dizze oanpak soarget foar tydige yntervinsjes, it ferminderjen fan de kâns op flaters en ferlinging fan 'e libbensdoer fan' e float.

Gefolgen fan frachtweinen en grutte gegevens

Bredere applikaasjes foar gebrûk fan grutte gegevens yn 'e frachtwein- en frachtyndustry kinne omfetsje:

Ferbettere yntegraasje fan AI mei frachtweinen, wat liedt ta effisjinter en autonome auto's dy't by steat binne om oan te passen oan ferskate senario's.
Untwikkeling fan spesjalisearre ynfrastruktuer, ynklusyf sensor-ynrjochte snelwegen, om IoT-technology te stypjen yn frachtweinen, it ferbetterjen fan realtime tafersjoch en gegevenssammeling.
Ferhege ynvestearring yn telematika en software foar behear fan grutte gegevens troch bedriuwen fan supply chain, rjochte op cyberfeiligens om te beskermjen tsjin bedrigingen dy't transportnetwurken kinne fersteure.
Reduksje fan útstjit fan 'e frachtweinen, om't grutte gegevens effisjintere rûteoptimalisaasje mooglik meitsje en it brûken fan autonome auto's ferminderet brânstof as elektrisiteitsferbrûk.
Potinsjele ferheging fan it algemiene gebrûk fan ferfiersnetwurken, om't se effisjinter wurde, en kompensearje mooglik de miljeufoardielen dy't wûn binne fan emissiereduksjes.
Oanmeitsjen fan nije baanrollen rjochte op gegevensanalyse, cyberfeiligens, en AI-behear yn 'e frachtweinen en logistike sektoaren.
Feroarings yn frachtweinen saaklike modellen, de klam op gegevens-oandreaune beslútfoarming en technology yntegraasje, dy't liedt ta ferhege konkurrinsje en ynnovaasje yn 'e yndustry.