Բեռնափոխադրումներ և մեծ տվյալներ. Երբ տվյալները համապատասխանում են ճանապարհին

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Հուլիս 25, 2022

Insight ամփոփում

Բեռնափոխադրումների արդյունաբերությունն ավելի ու ավելի է օգտագործում մեծ տվյալներ և արհեստական ​​ինտելեկտ (AI)՝ բարձրացնելու անվտանգությունը, արդյունավետությունը և որոշումների կայացումը: Այս տեխնոլոգիական տեղաշարժը թույլ է տալիս լոգիստիկայի ավելի լավ կառավարում, տրանսպորտային միջոցների կանխատեսելի սպասարկում և հաճախորդների սպասարկման բարելավում: Այս առաջընթացները նաև հանգեցնում են ավելի խելացի, ավելի ինքնավար նավատորմերի և պահանջում են նոր ենթակառուցվածքներ և կիբերանվտանգության միջոցներ:

Բեռնափոխադրումներ և մեծ տվյալների համատեքստ

COVID-19 համաճարակը, չնայած շատ ոլորտների դանդաղեցմանը, անսպասելի ազդեցություն ունեցավ բեռնափոխադրումների ծառայությունների վրա: Բեռնափոխադրող ընկերությունները սկսեցին գիտակցել մեծ տվյալների կարևորությունը իրենց գործունեությունը բարելավելու համար: Այս տեղաշարժը պայմանավորված էր շուկայի փոփոխվող պահանջներին հարմարվելու և ծառայությունների արդյունավետ մատուցում ապահովելու անհրաժեշտությամբ: Մեծ տվյալները, այս համատեքստում, ծառայում են որպես առանցքային գործիք երթուղիների օպտիմալացման, գույքագրման կառավարման և ընդհանուր լոգիստիկ արդյունավետության բարելավման համար:

Բեռնափոխադրումների ոլորտում մեծ տվյալները ներառում են տեղեկատվական աղբյուրների լայն տեսականի: Այս աղբյուրները ներառում են սենսորային տեղեկամատյաններ, տեսախցիկներ, ռադարային համակարգեր, աշխարհագրական տվյալներ և մուտքեր բջջային հեռախոսներից և պլանշետներից: Ավելին, տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են հեռահար զոնդավորումը և իրերի ինտերնետը (IoT), մասնավորապես փոխադրամիջոցների և ենթակառուցվածքների միջև հաղորդակցությունը, նպաստում են տվյալների այս ֆոնդին: Այս տվյալները բարդ են և ծավալուն, հաճախ պատահական և չկառուցված են առաջին հայացքից: Այնուամենայնիվ, դրա իրական արժեքը ի հայտ է գալիս այն ժամանակ, երբ AI-ն քայլեր է ձեռնարկում այս տվյալների հոսքերը ուսումնասիրելու, կազմակերպելու և վերլուծելու համար:

Չնայած պոտենցիալ առավելություններին, բեռնափոխադրող շատ ընկերություններ հաճախ պայքարում են մեծ տվյալների բարդությունը հասկանալու և դրանք օգտագործելու արդյունավետ ռազմավարություններ իրականացնելու հետ: Բանալին կայանում է նրանում, որ պարզապես տվյալների հավաքագրումից անցում կատարվի տվյալների օգտագործման առաջադեմ փուլերին, ներառյալ հիմնական դիտարկումից դեպի մանրամասն ախտորոշում, որին հաջորդում է կանխատեսող վերլուծությունը: Տրանսպորտային ընկերությունների համար այս առաջընթացը նշանակում է տրանսպորտային կառավարման համապարփակ համակարգի մշակում, որը կարող է նաև օպտիմալացնել իրենց տրանսպորտային միջոցների ամբողջ պարկի աշխատանքը:

Խանգարող ազդեցություն

Հեռուստատեսությունը, որը ներառում է տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են Գլոբալ դիրքորոշման համակարգը (GPS) և ինքնաթիռի ախտորոշումը, առանցքային ոլորտ է, որտեղ մեծ տվյալները բացառիկ արժեքավոր են: Տրանսպորտային միջոցների շարժումները և վարորդների վարքագիծը վերահսկելով՝ հեռահաղորդակցական տեխնիկան կարող է զգալիորեն բարձրացնել ճանապարհային անվտանգությունը: Այն օգնում է բացահայտել այնպիսի ռիսկային վարքագիծ, ինչպիսիք են քնկոտությունը, շեղված մեքենան և արգելակման անկանոն օրինաչափությունները, որոնք վթարների ընդհանուր պատճառներ են, որոնք հանգեցնում են միջինը $74,000 ԱՄՆ դոլարի ֆինանսական կորուստների և վնասում ընկերության հեղինակությանը: Այս օրինաչափությունները հստակեցնելուց հետո դրանք կարող են լուծվել վարորդների նպատակային ուսուցման և ավտոպարկի տրանսպորտային միջոցների տեխնոլոգիական արդիականացման միջոցով, ինչպիսիք են առաջադեմ արգելակման համակարգերը և ճանապարհային տեսախցիկները:

Բեռնափոխադրումների և լոգիստիկայի ոլորտում մեծ տվյալների վերլուծությունը վճռորոշ դեր է խաղում ռազմավարական որոշումների կայացման գործում: Ուսումնասիրելով բեռնափոխադրումների օրինաչափությունները՝ ընկերությունները կարող են տեղեկացված որոշումներ կայացնել գնագոյացման ռազմավարությունների, արտադրանքի տեղաբաշխման և ռիսկերի կառավարման վերաբերյալ: Ավելին, մեծ տվյալները օգնում են հաճախորդների սպասարկմանը՝ կազմակերպելով և վերլուծելով հաճախորդների հետադարձ կապը: Կրկնվող բողոքների ճանաչումը թույլ է տալիս ընկերություններին արագորեն լուծել խնդիրները:

Բեռնափոխադրումների ոլորտում մեծ տվյալների մեկ այլ նշանակալի ազդեցությունը տրանսպորտային միջոցների սպասարկումն է: Ավտոմեքենաների սպասարկման ավանդական մոտեցումները հաճախ հիմնվում են կանխորոշված ​​ժամանակացույցերի վրա, որոնք կարող են ճշգրիտ չարտացոլել սարքավորումների ներկա վիճակը: Մեծ տվյալները հնարավորություն են տալիս անցում կատարել կանխատեսելի սպասարկման, որտեղ որոշումները հիմնված են տրանսպորտային միջոցների իրական աշխատանքի վրա՝ հայտնաբերված տվյալների վերլուծության միջոցով: Այս մոտեցումը ապահովում է ժամանակին միջամտություններ՝ նվազեցնելով վթարների հավանականությունը և երկարացնելով նավատորմի ծառայության ժամկետը: 

Բեռնափոխադրումների և մեծ տվյալների հետևանքները

Բեռնափոխադրումների և բեռնափոխադրումների ոլորտում մեծ տվյալների օգտագործման ավելի լայն հավելվածները կարող են ներառել.

• Ինտելեկտի ուժեղացված ինտեգրումը բեռնափոխադրումների նավատորմի հետ, որը կհանգեցնի ավելի արդյունավետ և ինքնավար մեքենաների, որոնք կարող են հարմարվել տարբեր սցենարների:
• Մասնագիտացված ենթակառուցվածքի զարգացում, ներառյալ սենսորներով հագեցած մայրուղիները, աջակցելու IoT տեխնոլոգիաներին բեռնափոխադրումների ոլորտում, ընդլայնելով իրական ժամանակի մոնիտորինգը և տվյալների հավաքագրումը:
• Մատակարարման շղթայի ընկերությունների կողմից հեռուստատեսային և մեծ տվյալների կառավարման ծրագրային ապահովման մեջ ներդրումների ավելացում՝ կենտրոնանալով կիբերանվտանգության վրա՝ պաշտպանվելու սպառնալիքներից, որոնք կարող են խաթարել տրանսպորտային ցանցերը:
• Բեռնափոխադրումների արդյունաբերությունից արտանետումների կրճատումը, քանի որ մեծ տվյալները թույլ են տալիս ավելի արդյունավետ երթուղիների օպտիմալացում, իսկ ինքնավար մեքենաների օգտագործումը նվազեցնում է վառելիքի կամ էլեկտրաէներգիայի սպառումը:
• Տրանսպորտային ցանցերի ընդհանուր օգտագործման հնարավոր աճը, քանի որ դրանք դառնում են ավելի արդյունավետ, ինչը, հնարավոր է, փոխհատուցում է արտանետումների կրճատումից ստացված բնապահպանական օգուտները:
• Նոր աշխատատեղերի ստեղծում՝ կենտրոնացած տվյալների վերլուծության, կիբերանվտանգության և AI կառավարման վրա բեռնափոխադրումների և լոգիստիկայի ոլորտներում:
• Բեռնափոխադրումների բիզնես մոդելների փոփոխությունները՝ շեշտը դնելով տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման և տեխնոլոգիաների ինտեգրման վրա, ինչը հանգեցնում է արդյունաբերության ոլորտում մրցակցության և նորարարությունների ուժեղացման:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ուրիշ ինչպե՞ս եք կարծում, որ մեծ տվյալները կարող են բարելավել բեռնափոխադրումների ծառայությունները:
• Ինչպե՞ս կարող են IoT-ն և AI-ն փոխել ապրանքների առաքման եղանակը առաջիկա հինգ տարում: