トラック輸送とビッグデータ: データが道路と出会うとき

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  クォンタムラン・フォーサイト
• ２０２２年７月１１日

洞察の要約

トラック運送業界では、安全性、効率性、意思決定を強化するために、ビッグデータと人工知能 (AI) の活用が進んでいます。このテクノロジーの移行により、物流管理の改善、車両の予測メンテナンス、顧客サービスの向上が可能になります。これらの進歩は、よりスマートで自律性の高いフリートにもつながり、新しいインフラストラクチャとサイバーセキュリティ対策が必要になります。

トラック輸送とビッグデータのコンテキスト

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、多くのセクターに停滞をもたらす一方で、貨物サービスに予期せぬ影響を与えました。トラック運送会社は、業務を強化する上でビッグデータの重要性を認識し始めました。この変化は、市場の需要の変化に適応し、効率的なサービス提供を確保する必要性によって推進されました。この文脈におけるビッグデータは、ルートの最適化、在庫管理、全体的な物流効率の向上のための極めて重要なツールとして機能します。

トラック運送業界のビッグデータは、幅広い情報ソースで構成されています。これらのソースには、センサー ログ、カメラ、レーダー システム、地理位置情報データ、携帯電話やタブレットからの入力が含まれます。さらに、リモート センシングやモノのインターネット (IoT) などのテクノロジー、特に車両とインフラ間の通信がこのデータ プールに貢献します。このデータは複雑かつ大量であり、一見するとランダムで構造化されていないように見えることがよくあります。しかし、その真の価値は、AI がこれらのデータ ストリームを選別、整理、分析するときに現れます。

潜在的なメリットにもかかわらず、多くのトラック運送会社は、ビッグデータの複雑さを理解し、それを活用するための効果的な戦略を導入することに苦労していることがよくあります。単なるデータ収集から、基礎的な観察から詳細な診断、さらには予測分析など、データ活用の高度な段階に移行することが鍵となります。運送会社にとって、この進歩は、車両全体のパフォーマンスも最適化できる包括的な輸送管理システムを開発することを意味します。

破壊的な影響

全地球測位システム (GPS) や車載診断などのテクノロジーを含むテレマティクスは、ビッグデータが非常に価値のある重要な分野です。テレマティクスは車両の動きとドライバーの行動を監視することで、交通安全を大幅に強化できます。これは、眠気、わき見運転、不安定なブレーキ パターンなどの危険な行動を特定するのに役立ちます。これらは、平均 74,000 米ドルの経済的損失につながり、企業の評判を損なう事故の一般的な原因です。これらのパターンが特定されれば、対象を絞ったドライバートレーニングや、先進的なブレーキシステムや道路カメラなどの車両の技術アップグレードを通じて対処できます。

貨物と物流では、戦略的な意思決定においてビッグデータ分析が重要な役割を果たします。貨物パターンを調査することで、企業は価格設定戦略、製品配置、リスク管理について情報に基づいた意思決定を行うことができます。さらに、ビッグデータは顧客からのフィードバックを整理および分析することで、顧客サービスに役立ちます。反復的な苦情を認識することで、企業は問題に迅速に対処できるようになります。

トラック運送業界におけるビッグデータのもう 1 つの大きな影響は、車両のメンテナンスです。車両メンテナンスに対する従来のアプローチは、あらかじめ決められたスケジュールに依存することが多く、機器の現在の状態を正確に反映していない可能性があります。ビッグデータにより、データ分析を通じて検出された車両の実際のパフォーマンスに基づいて意思決定が行われる予知保全への移行が可能になります。このアプローチにより、タイムリーな介入が確実に行われ、故障の可能性が減り、フリートの寿命が延びます。 

トラック輸送とビッグデータの影響

トラック輸送および貨物輸送業界でのビッグ データの用途には、次のものが含まれる可能性があります。

• AI とトラック輸送車両の統合が強化され、さまざまなシナリオに適応できる、より効率的で自律的な車両が実現します。
• トラック輸送における IoT テクノロジーをサポートし、リアルタイムの監視とデータ収集を強化するための、センサーを備えた高速道路などの特殊なインフラストラクチャの開発。
• サプライチェーン企業によるテレマティクスおよびビッグデータ管理ソフトウェアへの投資が増加し、交通ネットワークを混乱させる可能性のある脅威から保護するためのサイバーセキュリティに重点が置かれています。
• ビッグデータとしてトラック運送業界からの排出量を削減することで、より効率的なルートの最適化が可能になり、自動運転車の使用により燃料や電力の消費量が削減されます。
• 交通ネットワークの効率化に伴い全体的な利用が増加する可能性があり、排出削減によって得られる環境上の利点が相殺される可能性があります。
• トラック輸送および物流部門におけるデータ分析、サイバーセキュリティ、AI 管理に焦点を当てた新しい職務の創出。
• データに基づいた意思決定とテクノロジーの統合を重視したトラック運送のビジネス モデルの変化により、業界の競争の激化とイノベーションがもたらされます。

考慮すべき質問

• ビッグデータが貨物サービスを改善できるとしたら、他にどのような方法があると思いますか?
• IoT と AI は、今後 XNUMX 年間で商品の配送方法をどのように変えることができるでしょうか?