트럭 운송 및 빅 데이터: 데이터가 도로를 만날 때

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  퀀텀런 예측
• 2022 년 7 월 25 일

인사이트 요약

트럭 산업은 안전성, 효율성, 의사결정을 향상하기 위해 빅데이터와 인공지능(AI)을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이러한 기술 변화를 통해 더 나은 물류 관리, 예측 가능한 차량 유지 관리 및 향상된 고객 서비스가 가능해졌습니다. 이러한 발전으로 인해 더욱 스마트하고 자율적인 차량이 탄생하고 새로운 인프라와 사이버 보안 조치가 필요해졌습니다.

운송 및 빅 데이터 컨텍스트

코로나19 팬데믹은 많은 부문의 경기를 둔화시키는 동시에 화물 서비스에 예상치 못한 영향을 미쳤습니다. 트럭 운송 회사는 운영 개선에 있어 빅데이터의 중요성을 인식하기 시작했습니다. 이러한 변화는 변화하는 시장 요구에 적응하고 효율적인 서비스 제공을 보장해야 하는 필요성에 의해 주도되었습니다. 이러한 맥락에서 빅데이터는 경로 최적화, 재고 관리, 전반적인 물류 효율성 향상을 위한 중추적인 도구 역할을 합니다.

트럭 운송 산업의 빅데이터는 다양한 정보 소스로 구성됩니다. 이러한 소스에는 센서 로그, 카메라, 레이더 시스템, 지리적 위치 데이터, 휴대폰 및 태블릿의 입력이 포함됩니다. 또한 원격 감지 및 사물인터넷(IoT)과 같은 기술, 특히 차량과 인프라 간의 통신이 이러한 데이터 풀에 기여합니다. 이 데이터는 복잡하고 방대하며 언뜻 보면 무작위적이고 구조화되지 않은 것처럼 보이는 경우가 많습니다. 그러나 AI가 이러한 데이터 스트림을 선별, 구성 및 분석할 때 진정한 가치가 드러납니다.

잠재적인 이점에도 불구하고 많은 트럭 운송 회사는 빅 데이터의 복잡성을 이해하고 이를 활용하기 위한 효과적인 전략을 구현하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 핵심은 단순한 데이터 수집에서 기본 관찰에서 세부 진단, 예측 분석으로 이동하는 등 데이터 활용의 고급 단계로 전환하는 데 있습니다. 운송 회사의 경우 이러한 발전은 전체 차량의 성능을 최적화할 수 있는 포괄적인 운송 관리 시스템을 개발하는 것을 의미합니다.

파괴적 영향

GPS(Global Positioning System) 및 온보드 진단과 같은 기술을 포괄하는 텔레매틱스는 빅 데이터가 매우 가치 있는 핵심 영역입니다. 차량 움직임과 운전자 행동을 모니터링함으로써 텔레매틱스는 도로 안전을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 졸음, 운전 부주의, 불규칙한 제동 패턴과 같은 위험한 행동을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 평균 미화 74,000달러에 달하는 금전적 손실과 기업 평판 손상으로 이어지는 사고의 일반적인 원인입니다. 이러한 패턴이 정확히 파악되면 대상 운전자 교육과 고급 제동 시스템 및 도로 카메라와 같은 차량의 기술 업그레이드를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

화물 및 물류 분야에서 빅데이터 분석은 전략적 의사결정에 중요한 역할을 합니다. 화물 패턴을 조사함으로써 기업은 가격 책정 전략, 제품 배치 및 위험 관리에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 빅데이터는 고객 피드백을 정리하고 분석하여 고객 서비스에 도움을 줍니다. 반복적인 불만 사항을 인식하면 기업은 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

트럭 산업에서 빅데이터가 미치는 또 다른 중요한 영향은 차량 유지 관리에 있습니다. 차량 유지 관리에 대한 기존 접근 방식은 미리 결정된 일정에 의존하는 경우가 많으며 이는 장비의 현재 상태를 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다. 빅 데이터를 사용하면 데이터 분석을 통해 감지된 차량의 실제 성능을 기반으로 의사 결정을 내리는 예측 유지 관리로 전환할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 시기적절한 개입을 보장하여 고장 가능성을 줄이고 차량의 수명을 연장합니다. 

트럭 운송과 빅데이터의 시사점

트럭 운송 및 화물 운송 산업에서 빅 데이터 사용을 위한 더 넓은 응용 프로그램에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• AI와 트럭 운송 차량의 통합이 향상되어 다양한 시나리오에 적응할 수 있는 보다 효율적이고 자율적인 차량이 탄생합니다.
• 센서가 장착된 고속도로를 포함한 전문 인프라를 개발하여 트럭 운송의 IoT 기술을 지원하고 실시간 모니터링 및 데이터 수집을 강화합니다.
• 운송 네트워크를 방해할 수 있는 위협으로부터 보호하기 위해 사이버 보안에 중점을 두고 공급망 회사의 텔레매틱스 및 빅 데이터 관리 소프트웨어에 대한 투자를 늘렸습니다.
• 빅데이터로 인해 트럭 산업의 배출량이 감소하면 보다 효율적인 경로 최적화가 가능해지고 자율주행차를 사용하면 연료 또는 전기 소비가 줄어듭니다.
• 효율성이 높아짐에 따라 운송 네트워크의 전체 사용이 증가할 가능성이 있으며, 배출 감소로 인해 얻는 환경적 이점이 상쇄될 수도 있습니다.
• 트럭 운송 및 물류 부문에서 데이터 분석, 사이버 보안, AI 관리에 초점을 맞춘 새로운 직무 역할을 창출합니다.
• 트럭 운송 비즈니스 모델의 변화, 데이터 기반 의사 결정 및 기술 통합 강조, 업계 내 경쟁 및 혁신 심화.

고려해야 할 질문

• 빅 데이터가 화물 서비스를 어떻게 개선할 수 있다고 생각하십니까?
• IoT와 AI는 향후 XNUMX년 동안 상품 배송 방식을 어떻게 바꿀 수 있습니까?