ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ: ಡೇಟಾ ರಸ್ತೆಯನ್ನು ಭೇಟಿಯಾದಾಗ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಜುಲೈ 25, 2022

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮವು ಸುರಕ್ಷತೆ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು (AI) ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಾಹನ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಚುರುಕಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಫ್ಲೀಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂದರ್ಭ

COVID-19 ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕವು ಅನೇಕ ವಲಯಗಳನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಸರಕು ಸೇವೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರಿತು. ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು. ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಸೇವೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯದಿಂದ ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು, ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಮೂಲಗಳು ಸಂವೇದಕ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ರೇಡಾರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಜಿಯೋಲೊಕೇಶನ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನಗಳು ಈ ಡೇಟಾ ಪೂಲ್‌ಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ನೋಟದಲ್ಲಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದರೂ, ಈ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಶೋಧಿಸಲು, ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು AI ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕಿದಾಗ ಅದರ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಅನೇಕ ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ. ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯ ಮುಂದುವರಿದ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ, ಮೂಲ ವೀಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ವಿವರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವುದು, ನಂತರ ಭವಿಷ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಸಾರಿಗೆ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ, ಈ ಪ್ರಗತಿಯು ಸಮಗ್ರ ಸಾರಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ, ಅದು ಅವರ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಾಹನ ಫ್ಲೀಟ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಟೆಲಿಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಗ್ಲೋಬಲ್ ಪೊಸಿಷನಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (GPS) ಮತ್ತು ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವುದು, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ವಾಹನ ಚಲನವಲನಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಲಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಟೆಲಿಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ರಸ್ತೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅರೆನಿದ್ರಾವಸ್ಥೆ, ವಿಚಲಿತ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ಅನಿಯಮಿತ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಅಪಾಯಕಾರಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಪಘಾತಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸರಾಸರಿ USD $74,000 ನಷ್ಟು ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದರೆ, ಸುಧಾರಿತ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರಸ್ತೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಂತಹ ಫ್ಲೀಟ್ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಚಾಲಕ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ನವೀಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.

ಸರಕು ಸಾಗಣೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಕು ಸಾಗಣೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಗಳು ಬೆಲೆ ತಂತ್ರಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ದೂರುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ವಾಹನಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ. ವಾಹನ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಇದು ಉಪಕರಣದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಿಗ್ ಡೇಟಾವು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಶಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವಾಹನಗಳ ನೈಜ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಕಾಲಿಕ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಗಿತಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫ್ಲೀಟ್ನ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. 

ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸರಕು ಸಾಗಣೆ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಫ್ಲೀಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಯ ವರ್ಧಿತ ಏಕೀಕರಣ, ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ IoT ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಂವೇದಕ-ಸಜ್ಜಿತ ಹೆದ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿಶೇಷ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ.
• ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಟೆಲಿಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಹೂಡಿಕೆ, ಸಾರಿಗೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಲು ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದಂತೆ ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಿಂದ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯ ಕಡಿತವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳ ಬಳಕೆಯು ಇಂಧನ ಅಥವಾ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಸಾರಿಗೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಹೆಚ್ಚಳ, ಬಹುಶಃ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆ ಕಡಿತದಿಂದ ಪಡೆದ ಪರಿಸರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು AI ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವ ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗ ಪಾತ್ರಗಳ ರಚನೆ.
• ಟ್ರಕ್ಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವುದು, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಉತ್ತುಂಗಕ್ಕೇರಿದ ಸ್ಪರ್ಧೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಸರಕು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
• ಮುಂದಿನ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು IoT ಮತ್ತು AI ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು?