Autotrasporti e big data: quando i dati incontrano la strada

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  Preveggenza quantistica
• Luglio 25, 2022

Riepilogo approfondimenti

Il settore degli autotrasporti utilizza sempre più i big data e l’intelligenza artificiale (AI) per migliorare la sicurezza, l’efficienza e il processo decisionale. Questo cambiamento tecnologico consente una migliore gestione della logistica, della manutenzione predittiva dei veicoli e un migliore servizio clienti. Questi progressi stanno anche portando a flotte più intelligenti e autonome e richiedono nuove infrastrutture e misure di sicurezza informatica.

Autotrasporti e contesto dei big data

La pandemia di COVID-19, pur rallentando molti settori, ha avuto un effetto inaspettato sui servizi di trasporto merci. Le aziende di autotrasporto hanno iniziato a riconoscere l’importanza dei big data per migliorare le loro operazioni. Questo cambiamento è stato guidato dalla necessità di adattarsi alle mutevoli richieste del mercato e garantire un’erogazione efficiente dei servizi. I big data, in questo contesto, fungono da strumento fondamentale per ottimizzare i percorsi, gestire l’inventario e migliorare l’efficienza logistica complessiva.

I Big Data nel settore degli autotrasporti comprendono un’ampia gamma di fonti di informazione. Queste fonti includono registri di sensori, telecamere, sistemi radar, dati di geolocalizzazione e input da telefoni cellulari e tablet. Inoltre, tecnologie come il telerilevamento e l’Internet delle cose (IoT), in particolare le comunicazioni tra veicoli e infrastrutture, contribuiscono a questo pool di dati. Questi dati sono complessi e voluminosi e spesso appaiono casuali e non strutturati a prima vista. Tuttavia, il suo vero valore emerge quando l’intelligenza artificiale interviene per vagliare, organizzare e analizzare questi flussi di dati.

Nonostante i potenziali vantaggi, molte aziende di autotrasporto spesso hanno difficoltà a comprendere le complessità dei big data e ad implementare strategie efficaci per sfruttarli. La chiave sta nel passaggio dalla semplice raccolta dei dati alle fasi avanzate di utilizzo dei dati, compreso il passaggio dall’osservazione di base alla diagnostica dettagliata, seguita dall’analisi predittiva. Per le aziende di trasporto, questo progresso significa sviluppare un sistema completo di gestione dei trasporti in grado anche di ottimizzare le prestazioni dell’intera flotta di veicoli.

Impatto dirompente

La telematica, che comprende tecnologie come il Global Positioning System (GPS) e la diagnostica di bordo, è un’area chiave in cui i big data sono eccezionalmente preziosi. Monitorando i movimenti dei veicoli e i comportamenti dei conducenti, la telematica può migliorare significativamente la sicurezza stradale. Aiuta a identificare comportamenti rischiosi come sonnolenza, guida distratta e schemi di frenata irregolari, che sono cause comuni di incidenti che portano a perdite finanziarie in media di 74,000 dollari e danneggiano la reputazione di un'azienda. Una volta individuati questi modelli, è possibile affrontarli attraverso una formazione mirata dei conducenti e aggiornamenti tecnologici nei veicoli della flotta, come sistemi frenanti avanzati e telecamere stradali.

Nel trasporto merci e nella logistica, l’analisi dei big data svolge un ruolo cruciale nel processo decisionale strategico. Esaminando i modelli di trasporto, le aziende possono prendere decisioni informate sulle strategie di prezzo, sul posizionamento dei prodotti e sulla gestione del rischio. Inoltre, i big data aiutano il servizio clienti organizzando e analizzando il feedback dei clienti. Riconoscere i reclami ripetitivi consente alle aziende di affrontare rapidamente i problemi.

Un altro impatto significativo dei big data nel settore degli autotrasporti riguarda la manutenzione dei veicoli. Gli approcci tradizionali alla manutenzione dei veicoli spesso si basano su programmi predeterminati, che potrebbero non riflettere accuratamente le condizioni attuali dell'attrezzatura. I big data consentono il passaggio alla manutenzione predittiva, in cui le decisioni si basano sulle prestazioni effettive dei veicoli, rilevate attraverso l’analisi dei dati. Questo approccio garantisce interventi tempestivi, riducendo la probabilità di guasti e allungando la vita della flotta. 

Implicazioni dei trasporti su strada e dei big data

Le applicazioni più ampie per l'utilizzo dei big data nel settore degli autotrasporti e del trasporto merci possono includere:

• Una migliore integrazione dell’intelligenza artificiale con le flotte di autotrasporti, che porta a veicoli più efficienti e autonomi in grado di adattarsi a vari scenari.
• Sviluppo di infrastrutture specializzate, comprese autostrade dotate di sensori, per supportare la tecnologia IoT nel settore dei trasporti su strada, migliorando il monitoraggio in tempo reale e la raccolta dei dati.
• Maggiori investimenti in software telematico e di gestione dei big data da parte delle aziende della catena di fornitura, concentrandosi sulla sicurezza informatica per proteggersi dalle minacce che potrebbero interrompere le reti di trasporto.
• Riduzione delle emissioni del settore degli autotrasporti poiché i big data consentono un’ottimizzazione più efficiente del percorso e l’uso di veicoli autonomi riduce il consumo di carburante o di elettricità.
• Potenziale aumento dell’uso complessivo delle reti di trasporto man mano che diventano più efficienti, possibilmente compensando i benefici ambientali ottenuti dalla riduzione delle emissioni.
• Creazione di nuovi ruoli lavorativi focalizzati sull’analisi dei dati, sulla sicurezza informatica e sulla gestione dell’intelligenza artificiale nei settori dell’autotrasporto e della logistica.
• Cambiamenti nei modelli di business degli autotrasporti, che enfatizzano il processo decisionale basato sui dati e l’integrazione tecnologica, portando a una maggiore concorrenza e innovazione nel settore.

Domande da considerare

• In quale altro modo pensi che i big data possano migliorare i servizi di trasporto merci?
• In che modo l'IoT e l'intelligenza artificiale possono cambiare il modo in cui le merci vengono consegnate nei prossimi cinque anni?