სატვირთო და დიდი მონაცემები: როდესაც მონაცემები ხვდება გზას

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• ივლისი 25, 2022

Insight რეზიუმე

სატვირთო მანქანების ინდუსტრია სულ უფრო მეტად იყენებს დიდ მონაცემებს და ხელოვნურ ინტელექტს (AI) უსაფრთხოების, ეფექტურობისა და გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად. ტექნოლოგიის ეს ცვლილება ლოგისტიკის უკეთ მენეჯმენტს, ავტომობილის პროგნოზირებად მოვლას და მომხმარებელთა მომსახურების გაუმჯობესებას იძლევა. ეს წინსვლა ასევე იწვევს უფრო ჭკვიან, უფრო ავტონომიურ ფლოტებს და მოითხოვს ახალ ინფრასტრუქტურასა და კიბერუსაფრთხოების ზომებს.

სატვირთო და დიდი მონაცემების კონტექსტი

COVID-19 პანდემიამ, მიუხედავად იმისა, რომ შეანელა მრავალი სექტორი, მოულოდნელი გავლენა მოახდინა სატვირთო მომსახურებაზე. სატვირთო კომპანიებმა დაიწყეს დიდი მონაცემების მნიშვნელობის აღიარება მათი ოპერაციების გაძლიერებაში. ეს ცვლილება განპირობებული იყო ბაზრის ცვალებად მოთხოვნებთან ადაპტაციისა და მომსახურების ეფექტური მიწოდების უზრუნველსაყოფად. დიდი მონაცემები, ამ კონტექსტში, ემსახურება როგორც მარშრუტების ოპტიმიზაციის, ინვენტარის მართვისა და საერთო ლოგისტიკური ეფექტურობის გაუმჯობესების მთავარ ინსტრუმენტს.

დიდი მონაცემები სატვირთო მანქანების ინდუსტრიაში მოიცავს ინფორმაციის წყაროების ფართო სპექტრს. ეს წყაროები მოიცავს სენსორების ჟურნალებს, კამერებს, სარადარო სისტემებს, გეოლოკაციის მონაცემებს და მობილური ტელეფონებისა და ტაბლეტების შეყვანას. გარდა ამისა, ტექნოლოგიები, როგორიცაა დისტანციური ზონდირება და ნივთების ინტერნეტი (IoT), განსაკუთრებით კომუნიკაციები მანქანებსა და ინფრასტრუქტურას შორის, ხელს უწყობს ამ მონაცემთა ბაზის შექმნას. ეს მონაცემები რთული და მოცულობითია, ხშირად შემთხვევითი და არასტრუქტურირებული ჩანს ერთი შეხედვით. მიუხედავად ამისა, მისი ნამდვილი მნიშვნელობა ჩნდება მაშინ, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი გადადის ამ მონაცემთა ნაკადების გადახედვის, ორგანიზებისა და ანალიზისთვის.

მიუხედავად პოტენციური სარგებლისა, სატვირთო გადამზიდავ ბევრ კომპანიას ხშირად უჭირს დიდი მონაცემების სირთულეების გაგება და ეფექტური სტრატეგიების დანერგვა მის გამოსაყენებლად. გასაღები მდგომარეობს მხოლოდ მონაცემთა შეგროვებიდან მონაცემთა გამოყენების მოწინავე ეტაპებზე გადასვლაში, მათ შორის ძირითადი დაკვირვებიდან დეტალურ დიაგნოზზე გადასვლაში, რასაც მოჰყვება პროგნოზირებადი ანალიზი. სატრანსპორტო კომპანიებისთვის ეს პროგრესი ნიშნავს ტრანსპორტის მართვის ყოვლისმომცველი სისტემის შემუშავებას, რომელსაც ასევე შეუძლია მათი მთელი ავტოპარკის მუშაობის ოპტიმიზაცია.

დამრღვევი გავლენა

ტელემატიკა, რომელიც მოიცავს ტექნოლოგიებს, როგორიცაა გლობალური პოზიციონირების სისტემა (GPS) და ბორტ დიაგნოსტიკა, არის ძირითადი სფერო, სადაც დიდი მონაცემები განსაკუთრებულად ღირებულია. სატრანსპორტო საშუალების მოძრაობისა და მძღოლის ქცევის მონიტორინგით ტელემატიკას შეუძლია მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს საგზაო უსაფრთხოება. ის გვეხმარება ისეთი სარისკო ქცევების იდენტიფიცირებაში, როგორიცაა ძილიანობა, ყურადღების მიქცევა და არარეგულარული დამუხრუჭების სქემები, რომლებიც უბედური შემთხვევების საერთო მიზეზებია, რაც იწვევს ფინანსურ ზარალს საშუალოდ $74,000 აშშ დოლარის ოდენობით და აზიანებს კომპანიის რეპუტაციას. ამ შაბლონების დაზუსტების შემდეგ, მათი მოგვარება შესაძლებელია მძღოლების მიზნობრივი ტრენინგის და ტექნოლოგიური განახლებების მეშვეობით ფლოტის მანქანებში, როგორიცაა მოწინავე დამუხრუჭების სისტემები და გზის კამერები.

ტვირთსა და ლოჯისტიკაში დიდი მონაცემების ანალიზი გადამწყვეტ როლს თამაშობს სტრატეგიული გადაწყვეტილების მიღებაში. ტვირთის გადაზიდვის ნიმუშების შესწავლით, კომპანიებს შეუძლიათ მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები ფასების სტრატეგიების, პროდუქტის განთავსებისა და რისკის მართვის შესახებ. უფრო მეტიც, დიდი მონაცემები ეხმარება მომხმარებელთა მომსახურებაში მომხმარებელთა გამოხმაურების ორგანიზებითა და ანალიზით. განმეორებადი საჩივრების აღიარება კომპანიებს საშუალებას აძლევს სწრაფად გადაჭრას პრობლემები.

დიდი მონაცემების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი გავლენა სატვირთო მანქანების ინდუსტრიაში არის მანქანების მოვლა. ავტომობილის მოვლა-პატრონობის ტრადიციული მიდგომები ხშირად ეყრდნობა წინასწარ განსაზღვრულ გრაფიკს, რომელიც შესაძლოა ზუსტად არ ასახავდეს აღჭურვილობის ამჟამინდელ მდგომარეობას. დიდი მონაცემები შესაძლებელს ხდის გადავიდეს პროგნოზირებად მოვლაზე, სადაც გადაწყვეტილებები ეფუძნება მანქანების რეალურ მუშაობას, გამოვლენილი მონაცემთა ანალიტიკის საშუალებით. ეს მიდგომა უზრუნველყოფს დროულ ჩარევას, ამცირებს ავარიების ალბათობას და ახანგრძლივებს ფლოტის სიცოცხლეს. 

სატვირთო და დიდი მონაცემების გავლენა

დიდი მონაცემების გამოყენების ფართო აპლიკაციები სატვირთო და სატვირთო ინდუსტრიაში შეიძლება შეიცავდეს:

• ხელოვნური ინტელექტის გაძლიერებული ინტეგრაცია სატვირთო ფლოტებთან, რაც იწვევს უფრო ეფექტურ და ავტონომიურ მანქანებს, რომლებსაც შეუძლიათ ადაპტირება სხვადასხვა სცენარებთან.
• სპეციალიზებული ინფრასტრუქტურის განვითარება, სენსორებით აღჭურვილი მაგისტრალების ჩათვლით, IoT ტექნოლოგიის მხარდასაჭერად სატვირთო გადაზიდვებში, რეალურ დროში მონიტორინგისა და მონაცემთა შეგროვების გასაუმჯობესებლად.
• გაზრდილი ინვესტიციები ტელემატიკაში და დიდი მონაცემების მართვის პროგრამულ უზრუნველყოფაში მიწოდების ქსელის კომპანიების მიერ, ფოკუსირებული კიბერუსაფრთხოებაზე იმ საფრთხეებისგან დასაცავად, რამაც შეიძლება ხელი შეუშალოს სატრანსპორტო ქსელებს.
• სატვირთო მანქანების ინდუსტრიიდან გამონაბოლქვის შემცირება, რადგან დიდი მონაცემები საშუალებას იძლევა უფრო ეფექტური მარშრუტის ოპტიმიზაცია და ავტონომიური მანქანების გამოყენება ამცირებს საწვავის ან ელექტროენერგიის მოხმარებას.
• სატრანსპორტო ქსელების მთლიანი გამოყენების პოტენციური ზრდა, რადგან ისინი გახდებიან უფრო ეფექტური, რაც შესაძლოა ანაზღაურებს ემისიის შემცირებით მიღებულ გარემოსდაცვით სარგებელს.
• ახალი სამუშაო როლების შექმნა, რომელიც ორიენტირებულია მონაცემთა ანალიზზე, კიბერუსაფრთხოებაზე და AI მენეჯმენტზე სატვირთო და ლოჯისტიკის სექტორებში.
• სატვირთო მანქანების ბიზნეს მოდელებში ცვლილებები, ხაზს უსვამს მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღებას და ტექნოლოგიების ინტეგრაციას, რაც იწვევს მზარდ კონკურენციას და ინოვაციას ინდუსტრიაში.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• როგორ ფიქრობთ, სხვაგვარად როგორ შეუძლია დიდ მონაცემებს გააუმჯობესოს სატვირთო მომსახურება?
• როგორ შეიძლება IoT და AI შეცვალონ საქონლის მიწოდება მომდევნო ხუთი წლის განმავლობაში?