Жүк тасымалдау және үлкен деректер: деректер жолға сәйкес келгенде

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Шілде 25, 2022

Түсінікті қорытынды

Жүк тасымалы саласы қауіпсіздікті, тиімділікті және шешім қабылдауды жақсарту үшін үлкен деректер мен жасанды интеллектті (AI) көбірек пайдаланады. Бұл технология ауысуы логистиканы жақсы басқаруға, көлік құралына болжамды техникалық қызмет көрсетуге және тұтынушыларға қызмет көрсетуді жақсартуға мүмкіндік береді. Бұл жетістіктер сонымен қатар ақылды, автономды флоттарға әкеледі және жаңа инфрақұрылым мен киберқауіпсіздік шараларын талап етеді.

Жүк тасымалдау және үлкен деректер контексі

COVID-19 пандемиясы көптеген секторларды бәсеңдетсе де, жүк тасымалдау қызметіне күтпеген әсер етті. Жүк тасымалдау компаниялары өз жұмысын жақсарту үшін үлкен деректердің маңыздылығын түсіне бастады. Бұл ауысым өзгермелі нарық талаптарына бейімделу және тиімді қызмет көрсетуді қамтамасыз ету қажеттілігінен туындады. Бұл контекстте үлкен деректер маршруттарды оңтайландыру, қорларды басқару және жалпы логистикалық тиімділікті арттыру үшін негізгі құрал ретінде қызмет етеді.

Жүк көлігі саласындағы үлкен деректер ақпарат көздерінің кең ауқымын қамтиды. Бұл көздерге сенсор журналдары, камералар, радар жүйелері, геолокация деректері және ұялы телефондар мен планшеттерден алынған кірістер кіреді. Бұдан басқа, қашықтан зондтау және заттар интернеті (IoT), әсіресе көліктер мен инфрақұрылым арасындағы байланыс сияқты технологиялар осы деректер пулына ықпал етеді. Бұл деректер күрделі және көлемді, көбінесе бір қарағанда кездейсоқ және құрылымсыз болып көрінеді. Дегенмен, оның шынайы мәні AI осы деректер ағындарын електен өткізуге, ұйымдастыруға және талдауға кіріскенде пайда болады.

Ықтимал артықшылықтарға қарамастан, көптеген жүк тасымалдау компаниялары үлкен деректердің қыр-сырын түсінумен және оны пайдаланудың тиімді стратегияларын жүзеге асырумен жиі күреседі. Бастысы жай деректерді жинаудан деректерді пайдаланудың озық сатыларына, соның ішінде негізгі бақылаудан егжей-тегжейлі диагностикаға, одан кейін болжамды талдауға көшуде жатыр. Тасымалдау компаниялары үшін бұл прогресс олардың бүкіл көлік паркінің жұмысын оңтайландыра алатын тасымалдауды басқарудың кешенді жүйесін дамытуды білдіреді.

Деструктивті әсер

Жаһандық позициялау жүйесі (GPS) және борттық диагностика сияқты технологияларды қамтитын телематика үлкен деректер өте құнды болатын негізгі сала болып табылады. Көлік құралдарының қозғалысы мен жүргізуші тәртібін бақылай отырып, телематика жол қауіпсіздігін айтарлықтай жақсарта алады. Бұл орташа есеппен 74,000 XNUMX АҚШ долларын құрайтын қаржылық шығынға әкелетін және компанияның беделіне нұқсан келтіретін жазатайым оқиғалардың жалпы себептері болып табылатын ұйқышылдық, алаңдаушылықты жүргізу және тұрақсыз тежеу ​​үлгілері сияқты қауіпті мінез-құлықтарды анықтауға көмектеседі. Бұл үлгілер анықталғаннан кейін оларды мақсатты драйверлерді оқыту және кеңейтілген тежеу ​​жүйелері мен жол камералары сияқты флоттық көліктердегі технологиялық жаңартулар арқылы шешуге болады.

Жүк тасымалы мен логистикада үлкен деректерді талдау стратегиялық шешімдер қабылдауда шешуші рөл атқарады. Жүк тасымалдау үлгілерін зерттей отырып, компаниялар баға стратегиялары, өнімді орналастыру және тәуекелдерді басқару туралы негізделген шешімдер қабылдай алады. Сонымен қатар, үлкен деректер тұтынушылардың пікірлерін ұйымдастыру және талдау арқылы тұтынушыларға қызмет көрсетуге көмектеседі. Қайталанатын шағымдарды тану компанияларға мәселелерді жылдам шешуге мүмкіндік береді.

Жүк көлігі саласындағы үлкен деректердің тағы бір маңызды әсері көліктерге техникалық қызмет көрсету болып табылады. Көлік құралдарына техникалық қызмет көрсетудің дәстүрлі тәсілдері көбінесе алдын ала белгіленген кестелерге сүйенеді, бұл жабдықтың ағымдағы жағдайын дәл көрсетпеуі мүмкін. Үлкен деректер болжамды техникалық қызмет көрсетуге ауысуға мүмкіндік береді, мұнда шешімдер деректерді талдау арқылы анықталған көліктердің нақты өнімділігіне негізделеді. Бұл тәсіл дер кезінде араласуды қамтамасыз етеді, бұзылу ықтималдығын азайтады және флоттың қызмет ету мерзімін ұзартады. 

Жүк тасымалдаудың және үлкен деректердің салдары

Жүк тасымалдау және жүк тасымалы саласында үлкен деректерді пайдалануға арналған кеңірек қосымшалар мыналарды қамтуы мүмкін:

• Әртүрлі сценарийлерге бейімделе алатын тиімдірек және автономды көліктерге әкелетін AI-ның жүк тасымалдау парктерімен жақсартылған интеграциясы.
• Жүк тасымалдауда IoT технологиясын қолдау, нақты уақыттағы мониторинг пен деректерді жинауды жақсарту үшін мамандандырылған инфрақұрылымды, соның ішінде сенсормен жабдықталған автомобиль жолдарын дамыту.
• Тасымалдау желілерін бұзатын қауіптерден қорғау үшін киберқауіпсіздікке назар аудара отырып, жеткізу тізбегі компанияларының телематикаға және үлкен деректерді басқару бағдарламалық құралына инвестициясының артуы.
• Жүк тасымалдау өнеркәсібінің шығарындыларын азайту, өйткені үлкен деректер маршрутты тиімдірек оңтайландыруға мүмкіндік береді және автономды көліктерді пайдалану отын немесе электр энергиясын тұтынуды азайтады.
• Көлік желілерін жалпы пайдаланудың әлеуетті ұлғаюы, өйткені олар тиімдірек болады, бұл шығарындыларды азайтудан алынған экологиялық пайданың орнын толтыруы мүмкін.
• Жүк тасымалдау және логистика секторларында деректерді талдауға, киберқауіпсіздікке және AI басқаруға бағытталған жаңа жұмыс рөлдерін құру.
• Деректерге негізделген шешім қабылдауға және технологияларды біріктіруге баса назар аударатын жүк тасымалдау бизнес үлгілеріндегі өзгерістер саладағы бәсекелестік пен инновациялардың күшеюіне әкеледі.

Қарастырылатын сұрақтар

• Үлкен деректер жүк тасымалдау қызметтерін тағы қалай жақсарта алады деп ойлайсыз?
• IoT және AI алдағы бес жылда тауарлардың жеткізілуін қалай өзгерте алады?