Kamionski prijevoz i veliki podaci: Kad se podaci sretnu s cestom

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Srpanj 25, 2022

Sažetak uvida

Kamionska industrija sve više koristi velike podatke i umjetnu inteligenciju (AI) kako bi poboljšala sigurnost, učinkovitost i donošenje odluka. Ovaj tehnološki pomak omogućuje bolje upravljanje logistikom, prediktivno održavanje vozila i poboljšanu korisničku uslugu. Ova poboljšanja također vode do pametnijih, autonomnijih flota i zahtijevaju novu infrastrukturu i mjere kibernetičke sigurnosti.

Prijevoz kamiona i kontekst velikih podataka

Iako je pandemija COVID-19 usporila mnoge sektore, imala je neočekivani učinak na teretne usluge. Autoprijevozničke tvrtke počele su prepoznavati važnost velikih podataka u poboljšanju svog poslovanja. Ovaj pomak potaknut je potrebom prilagodbe promjenjivim zahtjevima tržišta i osiguravanjem učinkovite isporuke usluga. Veliki podaci, u ovom kontekstu, služe kao ključni alat za optimizaciju ruta, upravljanje zalihama i poboljšanje ukupne učinkovitosti logistike.

Veliki podaci u transportnoj industriji obuhvaćaju široku lepezu izvora informacija. Ti izvori uključuju zapise senzora, kamere, radarske sustave, geolokacijske podatke i unose s mobilnih telefona i tableta. Nadalje, tehnologije kao što su daljinska detekcija i Internet stvari (IoT), posebno komunikacije između vozila i infrastrukture, pridonose ovom skupu podataka. Ovi su podaci složeni i opsežni, često na prvi pogled izgledaju nasumično i nestrukturirano. Ipak, njegova se prava vrijednost pojavljuje kada umjetna inteligencija uskoči kako bi prosijala, organizirala i analizirala te tokove podataka.

Unatoč potencijalnim prednostima, mnoge prijevozničke tvrtke često se bore s razumijevanjem zamršenosti velikih podataka i implementacijom učinkovitih strategija za njihovo korištenje. Ključ je u prijelazu s pukog prikupljanja podataka na napredne stupnjeve korištenja podataka, uključujući prijelaz s osnovnog promatranja na detaljnu dijagnostiku, nakon čega slijedi prediktivna analiza. Za prijevozničke tvrtke ovaj napredak znači razvoj sveobuhvatnog sustava upravljanja prijevozom koji također može optimizirati performanse njihovog cjelokupnog voznog parka.

Razarajući učinak

Telematika, koja obuhvaća tehnologije poput Global Positioning System (GPS) i onboard dijagnostike, ključno je područje u kojem su veliki podaci iznimno vrijedni. Praćenjem kretanja vozila i ponašanja vozača, telematika može značajno povećati sigurnost na cesti. Pomaže u prepoznavanju rizičnih ponašanja kao što su pospanost, rastresena vožnja i nepravilni obrasci kočenja, koji su česti uzroci nesreća koje dovode do financijskih gubitaka u prosjeku od 74,000 USD i štete ugledu tvrtke. Nakon što se ovi obrasci točno utvrde, oni se mogu riješiti kroz ciljanu obuku vozača i tehnološke nadogradnje u flotnim vozilima, kao što su napredni sustavi kočenja i kamere na cesti.

U teretnom prijevozu i logistici, analiza velikih podataka igra ključnu ulogu u donošenju strateških odluka. Ispitivanjem obrazaca tereta, tvrtke mogu donositi informirane odluke o strategijama cijena, plasmanu proizvoda i upravljanju rizikom. Štoviše, veliki podaci pomažu u korisničkoj službi organiziranjem i analizom povratnih informacija korisnika. Prepoznavanje pritužbi koje se ponavljaju omogućuje tvrtkama brzo rješavanje problema.

Drugi značajan utjecaj velikih podataka u industriji kamionskog prijevoza je u održavanju vozila. Tradicionalni pristupi održavanju vozila često se oslanjaju na unaprijed određene rasporede, koji možda neće točno odražavati trenutno stanje opreme. Veliki podaci omogućuju prelazak na prediktivno održavanje, gdje se odluke temelje na stvarnim performansama vozila, otkrivenim analitikom podataka. Ovakav pristup osigurava pravovremene intervencije, smanjujući vjerojatnost kvarova i produžujući životni vijek flote. 

Implikacije kamionskog prijevoza i velikih podataka

Šire primjene za korištenje velikih podataka u kamionskoj i teretnoj industriji mogu uključivati:

• Poboljšana integracija umjetne inteligencije s flotama kamiona, što dovodi do učinkovitijih i autonomnijih vozila sposobnih za prilagodbu različitim scenarijima.
• Razvoj specijalizirane infrastrukture, uključujući autoceste opremljene senzorima, za podršku IoT tehnologiji u kamionskom prijevozu, poboljšavajući nadzor u stvarnom vremenu i prikupljanje podataka.
• Povećana ulaganja u telematiku i softver za upravljanje velikim podacima od strane tvrtki u opskrbnom lancu, s fokusom na kibernetičku sigurnost radi zaštite od prijetnji koje bi mogle poremetiti transportne mreže.
• Smanjenje emisija iz kamionske industrije jer veliki podaci omogućuju učinkovitiju optimizaciju ruta, a upotreba autonomnih vozila smanjuje potrošnju goriva ili električne energije.
• Potencijalno povećanje ukupne upotrebe prometnih mreža kako one postaju učinkovitije, što bi moglo nadoknaditi koristi za okoliš dobivene smanjenjem emisija.
• Stvaranje novih radnih mjesta usmjerenih na analizu podataka, kibernetičku sigurnost i upravljanje umjetnom inteligencijom u sektoru prijevoza i logistike.
• Promjene u poslovnim modelima kamionskog prijevoza, s naglaskom na donošenje odluka temeljeno na podacima i integraciju tehnologije, što dovodi do povećane konkurencije i inovacija u industriji.

Pitanja za razmatranje

• Što mislite, kako inače veliki podaci mogu poboljšati usluge teretnog prijevoza?
• Kako IoT i AI mogu promijeniti način na koji se roba isporučuje u sljedećih pet godina?