Teherszállítás és big data: Amikor az adatok találkoznak az úttal

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• Július 25, 2022

Insight összefoglaló

A teherszállítási ágazat egyre inkább használja a nagy adatokat és a mesterséges intelligenciát (AI) a biztonság, a hatékonyság és a döntéshozatal fokozására. Ez a technológiaváltás lehetővé teszi a logisztika jobb irányítását, a jármű előrejelző karbantartását és a jobb ügyfélszolgálatot. Ezek a fejlesztések intelligensebb, autonómabb flottákhoz is vezetnek, és új infrastruktúrát és kiberbiztonsági intézkedéseket tesznek szükségessé.

Teherszállítás és big data kontextus

A COVID-19 világjárvány számos ágazatot lelassított, de váratlan hatással volt a teherszállítási szolgáltatásokra. A teherfuvarozó cégek kezdték felismerni a big data jelentőségét működésük javításában. Ezt a változást a változó piaci igényekhez való alkalmazkodás és a hatékony szolgáltatásnyújtás szükségessége indokolta. Ebben az összefüggésben a Big Data kulcsfontosságú eszközként szolgál az útvonalak optimalizálásához, a készletkezeléshez és az általános logisztikai hatékonyság javításához.

A teherfuvarozási ágazatban található big data információforrások széles skáláját tartalmazza. Ezek a források közé tartoznak az érzékelőnaplók, a kamerák, a radarrendszerek, a földrajzi helymeghatározási adatok, valamint a mobiltelefonokról és táblagépekről érkező bemenetek. Ezen túlmenően az olyan technológiák, mint a távérzékelés és a tárgyak internete (IoT), különösen a járművek és az infrastruktúra közötti kommunikáció, hozzájárulnak ehhez az adatkészlethez. Ezek az adatok összetettek és terjedelmesek, első pillantásra gyakran véletlenszerűnek és strukturálatlannak tűnnek. Igazi értéke azonban akkor derül ki, amikor a mesterséges intelligencia átszitálja, rendszerezi és elemzi ezeket az adatfolyamokat.

A lehetséges előnyök ellenére sok teherfuvarozó cég gyakran küzd azzal, hogy megértse a nagy adatok bonyolultságát, és hatékony stratégiákat alkalmazzon ezek hasznosítására. A kulcs a puszta adatgyűjtésről az adatfelhasználás haladó szakaszaira való átállásban rejlik, beleértve az alapvető megfigyelésről a részletes diagnosztikára való áttérést, amelyet prediktív elemzés követ. A fuvarozási vállalatok számára ez a fejlődés egy átfogó szállításirányítási rendszer kidolgozását jelenti, amely a teljes járműpark teljesítményét is optimalizálni tudja.

Bomlasztó hatás

A telematika, amely magában foglalja az olyan technológiákat, mint a Global Positioning System (GPS) és a fedélzeti diagnosztikát, olyan kulcsfontosságú terület, ahol a big data rendkívül értékes. A járművek mozgásának és a járművezetők viselkedésének figyelemmel kísérésével a telematika jelentősen javíthatja a közúti biztonságot. Segít azonosítani az olyan kockázatos magatartásformákat, mint az álmosság, a figyelemzavaros vezetés és a szabálytalan fékezési szokások, amelyek a balesetek gyakori okai, amelyek átlagosan 74,000 XNUMX USD pénzügyi veszteséget okoznak, és rontják a vállalat hírnevét. Ha ezeket a mintákat pontosan meghatároztuk, célzott járművezetői képzéssel és a flottajárművek technológiai fejlesztésével, például fejlett fékrendszerekkel és útkamerákkal kezelhetők.

A fuvarozásban és a logisztikában a big data elemzése döntő szerepet játszik a stratégiai döntéshozatalban. A fuvarozási minták vizsgálatával a vállalatok megalapozott döntéseket hozhatnak az árképzési stratégiákkal, a termékelhelyezéssel és a kockázatkezeléssel kapcsolatban. Ezenkívül a big data segíti az ügyfélszolgálatot azáltal, hogy rendszerezi és elemzi az ügyfelek visszajelzéseit. Az ismétlődő panaszok felismerése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsan kezeljék a problémákat.

A big data másik jelentős hatása a teherszállítási ágazatban a járművek karbantartása. A járműkarbantartás hagyományos megközelítései gyakran előre meghatározott ütemezéseken alapulnak, amelyek nem feltétlenül tükrözik pontosan a berendezés aktuális állapotát. A Big Data lehetővé teszi a prediktív karbantartásra való átállást, ahol a döntések a járművek adatelemzés révén észlelt tényleges teljesítményén alapulnak. Ez a megközelítés biztosítja az időben történő beavatkozásokat, csökkenti a meghibásodások valószínűségét és meghosszabbítja a flotta élettartamát. 

A teherszállítás és a big data következményei

A nagy adatforgalom szélesebb körű alkalmazásai a szállítmányozási és árufuvarozási ágazatban a következők lehetnek:

• A mesterséges intelligencia továbbfejlesztett integrációja a teherautó-flottákkal, ami hatékonyabb és autonómabb járműveket eredményez, amelyek képesek alkalmazkodni a különböző forgatókönyvekhez.
• Speciális infrastruktúra fejlesztése, beleértve az érzékelőkkel felszerelt autópályákat is, hogy támogassa az IoT-technológiát a teherszállításban, javítva a valós idejű megfigyelést és adatgyűjtést.
• Az ellátási lánccal foglalkozó vállalatok megnövekedett befektetései a telematikába és a nagy adathalmaz-kezelő szoftverekbe, a kiberbiztonságra összpontosítva a szállítási hálózatokat megzavaró fenyegetésekkel szemben.
• A teherfuvarozási ágazat károsanyag-kibocsátásának csökkentése, mivel a big data hatékonyabb útvonaloptimalizálást tesz lehetővé, az autonóm járművek használata pedig csökkenti az üzemanyag- és villamosenergia-fogyasztást.
• A közlekedési hálózatok általános használatának potenciális növekedése, amint azok hatékonyabbá válnak, esetleg ellensúlyozva a kibocsátáscsökkentésből származó környezeti előnyöket.
• Új munkakörök létrehozása az adatelemzésre, a kiberbiztonságra és az AI-kezelésre összpontosítva a teherszállítási és logisztikai szektorban.
• Változások a teherszállítási üzleti modellekben, az adatvezérelt döntéshozatal és a technológiai integráció hangsúlyozása, ami fokozott versenyhez és innovációhoz vezet az iparágban.

Megfontolandó kérdések

• Ön szerint a big data hogyan javíthatja a teherszállítási szolgáltatásokat?
• Hogyan változtathatja meg az IoT és az AI az áruk szállítását a következő öt évben?