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ट्रकिंग और बड़ा डेटा: जब डेटा सड़क से मिलता है

ट्रकिंग में डेटा एनालिटिक्स इस बात का एक प्रमुख उदाहरण है कि कैसे डेटा साइंस आवश्यक सेवाओं को बेहतर बना सकता है।

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क्वांटमरन दूरदर्शिता
जुलाई 25, 2022

अंतर्दृष्टि सारांश

ट्रकिंग उद्योग सुरक्षा, दक्षता और निर्णय लेने की क्षमता बढ़ाने के लिए बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का तेजी से उपयोग कर रहा है। यह प्रौद्योगिकी बदलाव लॉजिस्टिक्स के बेहतर प्रबंधन, पूर्वानुमानित वाहन रखरखाव और बेहतर ग्राहक सेवा को सक्षम बनाता है। इन प्रगतियों से अधिक स्मार्ट, अधिक स्वायत्त बेड़े बन रहे हैं और नए बुनियादी ढांचे और साइबर सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है।

ट्रकिंग और बड़ा डेटा संदर्भ

कोविड-19 महामारी ने जहां कई क्षेत्रों को धीमा कर दिया, वहीं माल ढुलाई सेवाओं पर अप्रत्याशित प्रभाव पड़ा। ट्रकिंग कंपनियों ने अपने परिचालन को बढ़ाने में बड़े डेटा के महत्व को पहचानना शुरू कर दिया। यह बदलाव बाज़ार की बदलती माँगों के अनुरूप ढलने और कुशल सेवा वितरण सुनिश्चित करने की आवश्यकता से प्रेरित था। इस संदर्भ में, बड़ा डेटा मार्गों को अनुकूलित करने, इन्वेंट्री प्रबंधित करने और समग्र रसद दक्षता में सुधार करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में कार्य करता है।

ट्रकिंग उद्योग में बड़े डेटा में सूचना स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल होती है। इन स्रोतों में सेंसर लॉग, कैमरा, रडार सिस्टम, जियोलोकेशन डेटा और मोबाइल फोन और टैबलेट से इनपुट शामिल हैं। इसके अलावा, रिमोट सेंसिंग और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) जैसी प्रौद्योगिकियां, विशेष रूप से वाहनों और बुनियादी ढांचे के बीच संचार, इस डेटा पूल में योगदान करती हैं। यह डेटा जटिल और बड़ा है, अक्सर पहली नज़र में यादृच्छिक और असंरचित दिखाई देता है। फिर भी, इसका वास्तविक मूल्य तब सामने आता है जब एआई इन डेटा धाराओं को छानने, व्यवस्थित करने और उनका विश्लेषण करने के लिए कदम उठाता है।

संभावित लाभों के बावजूद, कई ट्रकिंग कंपनियां अक्सर बड़े डेटा की जटिलताओं को समझने और इसका उपयोग करने के लिए प्रभावी रणनीतियों को लागू करने में संघर्ष करती हैं। कुंजी केवल डेटा संग्रह से डेटा उपयोग के उन्नत चरणों तक संक्रमण में निहित है, जिसमें बुनियादी अवलोकन से विस्तृत निदान तक, उसके बाद पूर्वानुमानित विश्लेषण शामिल है। परिवहन कंपनियों के लिए, इस प्रगति का अर्थ एक व्यापक परिवहन प्रबंधन प्रणाली विकसित करना है जो उनके संपूर्ण वाहन बेड़े के प्रदर्शन को भी अनुकूलित कर सके।

विघटनकारी प्रभाव

टेलीमैटिक्स, जिसमें ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) और ऑनबोर्ड डायग्नोस्टिक्स जैसी प्रौद्योगिकियां शामिल हैं, एक प्रमुख क्षेत्र है जहां बड़ा डेटा असाधारण रूप से मूल्यवान है। वाहन की गतिविधियों और चालक के व्यवहार की निगरानी करके, टेलीमैटिक्स सड़क सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। यह उनींदापन, विचलित ड्राइविंग और अनियमित ब्रेकिंग पैटर्न जैसे जोखिम भरे व्यवहारों की पहचान करने में मदद करता है, जो दुर्घटनाओं के सामान्य कारण हैं, जिससे औसतन $74,000 अमेरिकी डॉलर की वित्तीय हानि होती है और कंपनी की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचता है। एक बार जब इन पैटर्न की पहचान हो जाती है, तो उन्हें लक्षित ड्राइवर प्रशिक्षण और बेड़े के वाहनों में तकनीकी उन्नयन, जैसे उन्नत ब्रेकिंग सिस्टम और रोड कैमरे के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है।

माल ढुलाई और लॉजिस्टिक्स में, रणनीतिक निर्णय लेने में बड़ा डेटा विश्लेषण महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। माल ढुलाई पैटर्न की जांच करके, कंपनियां मूल्य निर्धारण रणनीतियों, उत्पाद प्लेसमेंट और जोखिम प्रबंधन के बारे में सूचित निर्णय ले सकती हैं। इसके अलावा, बड़ा डेटा ग्राहक प्रतिक्रिया को व्यवस्थित और विश्लेषण करके ग्राहक सेवा में सहायता करता है। बार-बार आने वाली शिकायतों को पहचानने से कंपनियों को मुद्दों का तेजी से समाधान करने में मदद मिलती है।

ट्रकिंग उद्योग में बड़े डेटा का एक और महत्वपूर्ण प्रभाव वाहनों के रखरखाव में है। वाहन रखरखाव के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर पूर्व निर्धारित कार्यक्रमों पर निर्भर करते हैं, जो उपकरण की वर्तमान स्थिति को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं। बड़ा डेटा पूर्वानुमानित रखरखाव में बदलाव को सक्षम बनाता है, जहां निर्णय डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से पता लगाए गए वाहनों के वास्तविक प्रदर्शन पर आधारित होते हैं। यह दृष्टिकोण समय पर हस्तक्षेप सुनिश्चित करता है, टूटने की संभावना को कम करता है और बेड़े के जीवनकाल को बढ़ाता है।

ट्रकिंग और बड़े डेटा के निहितार्थ

ट्रकिंग और माल ढुलाई उद्योग में बड़े डेटा उपयोग के लिए व्यापक अनुप्रयोगों में शामिल हो सकते हैं:

ट्रकिंग बेड़े के साथ एआई का उन्नत एकीकरण, जिससे विभिन्न परिदृश्यों को अपनाने में सक्षम अधिक कुशल और स्वायत्त वाहन तैयार हो सके।
ट्रकिंग में IoT तकनीक का समर्थन करने, वास्तविक समय की निगरानी और डेटा संग्रह को बढ़ाने के लिए सेंसर से सुसज्जित राजमार्गों सहित विशेष बुनियादी ढांचे का विकास।
आपूर्ति श्रृंखला कंपनियों द्वारा टेलीमैटिक्स और बड़े डेटा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर में निवेश बढ़ाया गया, परिवहन नेटवर्क को बाधित करने वाले खतरों से बचाने के लिए साइबर सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित किया गया।
बड़े डेटा के कारण ट्रकिंग उद्योग से उत्सर्जन में कमी अधिक कुशल मार्ग अनुकूलन को सक्षम बनाती है और स्वायत्त वाहनों के उपयोग से ईंधन या बिजली की खपत कम हो जाती है।
परिवहन नेटवर्क के समग्र उपयोग में संभावित वृद्धि क्योंकि वे अधिक कुशल हो गए हैं, संभवतः उत्सर्जन में कटौती से प्राप्त पर्यावरणीय लाभों की भरपाई हो रही है।
ट्रकिंग और लॉजिस्टिक्स क्षेत्रों में डेटा विश्लेषण, साइबर सुरक्षा और एआई प्रबंधन पर केंद्रित नई नौकरी भूमिकाओं का निर्माण।
ट्रकिंग व्यवसाय मॉडल में बदलाव, डेटा-संचालित निर्णय लेने और प्रौद्योगिकी एकीकरण पर जोर दिया गया, जिससे उद्योग में प्रतिस्पर्धा और नवाचार बढ़ गया।