הובלות וביג דאטה: כאשר נתונים פוגשים את הכביש

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• 25 ביולי 2022

סיכום תובנה

תעשיית ההובלות משתמשת יותר ויותר ב-Big Data ובינה מלאכותית (AI) כדי לשפר את הבטיחות, היעילות וקבלת ההחלטות. שינוי טכנולוגיה זה מאפשר ניהול טוב יותר של לוגיסטיקה, תחזוקת רכבים ושירות לקוחות משופר. התקדמות אלו מובילות גם לצים חכמים ואוטונומיים יותר ודורשים תשתית חדשה ואמצעי אבטחת סייבר.

ההקשר של הובלות וביג דאטה

למגיפת ה-COVID-19, על אף שהאטה סקטורים רבים, הייתה השפעה בלתי צפויה על שירותי ההובלה. חברות הובלות החלו להכיר בחשיבות הביג דאטה בשיפור הפעילות שלהן. שינוי זה הונע מהצורך להסתגל לדרישות השוק המשתנות ולהבטיח אספקת שירות יעילה. נתונים גדולים, בהקשר זה, משמשים ככלי מרכזי לאופטימיזציה של מסלולים, ניהול מלאי ושיפור היעילות הלוגיסטית הכוללת.

ביג דאטה בענף ההובלות מורכב ממגוון רחב של מקורות מידע. מקורות אלה כוללים יומני חיישנים, מצלמות, מערכות מכ"ם, נתוני מיקום גיאוגרפי וכניסות מטלפונים ניידים וטאבלטים. יתר על כן, טכנולוגיות כמו חישה מרחוק והאינטרנט של הדברים (IoT), במיוחד תקשורת בין כלי רכב ותשתיות, תורמות למאגר הנתונים הזה. נתונים אלה מורכבים ונפחיים, לעתים קרובות נראים אקראיים וחסרי מבנה במבט ראשון. עם זאת, הערך האמיתי שלה מתגלה כאשר בינה מלאכותית נכנסת לנפות, לארגן ולנתח את זרמי הנתונים הללו.

למרות היתרונות הפוטנציאליים, חברות הובלות רבות נאבקות לעתים קרובות עם הבנת המורכבויות של ביג דאטה ויישום אסטרטגיות יעילות כדי לרתום אותו. המפתח טמון במעבר מאיסוף נתונים גרידא לשלבים מתקדמים של ניצול נתונים, כולל מעבר מתצפית בסיסית לאבחון מפורט, ואחריו ניתוח חזוי. עבור חברות הסעות, התקדמות זו פירושה פיתוח מערכת ניהול תחבורה מקיפה שיכולה גם לייעל את הביצועים של כל צי הרכב שלהן.

השפעה משבשת

טלמטיקה, הכוללת טכנולוגיות כמו מערכת המיקום הגלובלית (GPS) ודיאגנוסטיקה מובנית, היא תחום מפתח שבו נתונים גדולים הם בעלי ערך יוצא דופן. באמצעות ניטור תנועות הרכב והתנהגויות הנהג, טלמטיקה יכולה לשפר משמעותית את הבטיחות בדרכים. זה עוזר לזהות התנהגויות מסוכנות כמו נמנום, נהיגה מוסחת ודפוסי בלימה לא סדירים, שהם גורמים נפוצים לתאונות המובילות להפסדים כספיים בממוצע של $74,000 דולר ופגיעה במוניטין של החברה. לאחר איתור הדפוסים הללו, ניתן לטפל בהם באמצעות הכשרת נהגים ממוקדת ושדרוגים טכנולוגיים בכלי רכב בצי, כגון מערכות בלימה מתקדמות ומצלמות דרך.

בהובלה ובלוגיסטיקה, ניתוח ביג דאטה ממלא תפקיד מכריע בקבלת החלטות אסטרטגית. על ידי בחינת דפוסי הובלה, חברות יכולות לקבל החלטות מושכלות לגבי אסטרטגיות תמחור, מיקום מוצרים וניהול סיכונים. יתרה מכך, נתונים גדולים מסייעים בשירות לקוחות על ידי ארגון וניתוח משוב לקוחות. זיהוי תלונות שחוזרות על עצמן מאפשר לחברות לטפל במהירות בבעיות.

השפעה משמעותית נוספת של ביג דאטה בענף ההובלות היא בתחזוקת כלי רכב. גישות מסורתיות לתחזוקת רכב מסתמכות לרוב על לוחות זמנים קבועים מראש, אשר עשויים שלא לשקף במדויק את המצב הנוכחי של הציוד. נתונים גדולים מאפשרים מעבר לתחזוקה חזויה, כאשר ההחלטות מבוססות על הביצועים בפועל של כלי רכב, המזוהים באמצעות ניתוח נתונים. גישה זו מבטיחה התערבויות בזמן, מפחיתה את הסבירות לתקלות ומאריכה את תוחלת החיים של הצי. 

השלכות של הובלות וביג דאטה

יישומים רחבים יותר לשימוש ב-Big Data בתעשיית ההובלות והמטענים עשויים לכלול:

• אינטגרציה משופרת של AI עם ציי הובלות, מה שמוביל לרכבים יעילים ואוטונומיים יותר המסוגלים להסתגל לתרחישים שונים.
• פיתוח תשתית מיוחדת, לרבות כבישים מהירים המצוידים בחיישנים, לתמיכה בטכנולוגיית IoT בהובלות, שיפור הניטור בזמן אמת ואיסוף הנתונים.
• השקעה מוגברת בתוכנות לניהול טלמטיקה וביג דאטה על ידי חברות שרשרת אספקה, תוך התמקדות באבטחת סייבר כדי להגן מפני איומים שעלולים לשבש רשתות תחבורה.
• הפחתה בפליטות מתעשיית ההובלות מכיוון שביג דאטה מאפשרת אופטימיזציה יעילה יותר של המסלול והשימוש בכלי רכב אוטונומיים מפחית את צריכת הדלק או החשמל.
• עלייה פוטנציאלית בשימוש הכולל של רשתות תחבורה ככל שהן מתייעלות, ואולי מקזזת את היתרונות הסביבתיים שהושגו מהפחתת פליטות.
• יצירת תפקידי עבודה חדשים המתמקדים בניתוח נתונים, אבטחת סייבר וניהול בינה מלאכותית במגזרי ההובלות והלוגיסטיקה.
• שינויים במודלים עסקיים של הובלות, תוך שימת דגש על קבלת החלטות מונעות נתונים ושילוב טכנולוגי, המובילים להגברת התחרות והחדשנות בתעשייה.

שאלות שכדאי לקחת בחשבון

• איך עוד לדעתך ביג דאטה יכול לשפר את שירותי ההובלה?
• כיצד IoT ו-AI יכולים לשנות את אופן אספקת הסחורה בחמש השנים הקרובות?