Quantumrun

Кредит сүрөтү:

iStock

Жүк ташуучу унаалар жана чоң маалыматтар: Маалыматтар жолго жеткенде

Жүк ташуудагы маалыматтардын аналитикасы маалымат илими маанилүү кызматтарды кантип жакшыртаарынын эң сонун мисалы болуп саналат.

Author:
Жазуучу аты
Quantumrun Foresight
July 25, 2022

Кыскача түшүнүк

Жүк ташуучу өнөр жай коопсуздукту, натыйжалуулукту жана чечим кабыл алууну жогорулатуу үчүн чоң маалыматтарды жана жасалма интеллектти (AI) көбүрөөк колдонуп жатат. Бул технологиялык өзгөрүү логистиканы жакшыраак башкарууга, унааны болжолдуу тейлөөгө жана кардарларды тейлөөнү жакшыртууга мүмкүндүк берет. Бул жетишкендиктер акылдуураак, автономдуу флотторго алып келет жана жаңы инфраструктураны жана киберкоопсуздук чараларын талап кылат.

Жүк ташуу жана чоң маалымат контексти

COVID-19 пандемиясы көптөгөн тармактарды жайлаткан менен, жүк ташуу кызматтарына күтүүсүз таасирин тийгизди. Жүк ташуучу компаниялар өз иштерин жакшыртууда чоң маалыматтардын маанилүүлүгүн түшүнө башташты. Бул өзгөрүү өзгөрүп жаткан рыноктун талаптарына ыңгайлашуу жана эффективдүү кызмат көрсөтүүнү камсыз кылуу зарылчылыгы менен шартталган. Бул контекстте чоң маалыматтар маршруттарды оптималдаштыруу, инвентаризацияны башкаруу жана жалпы логистикалык натыйжалуулукту жогорулатуу үчүн негизги курал катары кызмат кылат.

Транспорт тармагындагы чоң маалыматтар маалымат булактарынын кеңири спектрин камтыйт. Бул булактарга сенсор журналдары, камералар, радар системалары, геолокация маалыматтары жана уюлдук телефондордон жана планшеттерден алынган маалыматтар кирет. Андан тышкары, алыстан зонддоо жана нерселердин интернети (IoT) сыяктуу технологиялар, айрыкча транспорт каражаттары менен инфраструктуранын ортосундагы байланыштар бул маалымат пулуна салым кошот. Бул маалыматтар татаал жана көлөмдүү, көбүнчө бир караганда кокусунан жана структурасыз көрүнөт. Ошентсе да, анын чыныгы мааниси AI бул маалымат агымдарын иргеп, уюштуруу жана талдоо үчүн киргенде пайда болот.

Потенциалдуу пайдаларга карабастан, көптөгөн жүк ташуучу компаниялар чоң маалыматтардын татаалдыктарын түшүнүү жана аны пайдалануу үчүн натыйжалуу стратегияларды ишке ашыруу менен күрөшүшөт. Негизги нерсе жөн гана маалыматтарды чогултуудан маалыматтарды колдонуунун өркүндөтүлгөн этаптарына өтүүдө, анын ичинде негизги байкоодон деталдуу диагностикага, андан кийин болжолдуу анализге өтүүдө. Транспорттук компаниялар үчүн бул прогресс транспортту башкаруунун комплекстүү системасын иштеп чыгууну билдирет, ал ошондой эле алардын бүткүл автопаркынын иштешин оптималдаштыра алат.

Бузуучу таасир

Глобалдык позициялоо системасы (GPS) жана борттук диагностика сыяктуу технологияларды камтыган телематика чоң маалыматтар өзгөчө баалуу болгон негизги аймак болуп саналат. Транспорт каражаттарынын кыймылын жана айдоочулардын жүрүм-турумун көзөмөлдөө менен телематика жол коопсуздугун олуттуу түрдө жогорулата алат. Бул кооптуу жүрүм-турумду аныктоого жардам берет, мисалы, уйкучулук, алаксыган айдоо жана туура эмес тормоздоо схемалары, алар орточо эсеп менен 74,000 XNUMX АКШ доллары өлчөмүндөгү каржылык жоготууларга алып келген жана компаниянын беделине доо кетирген кырсыктардын жалпы себептери болуп саналат. Бул схемалар так аныкталгандан кийин, алар айдоочуларды максаттуу окутуу жана өнүккөн тормоздук системалар жана жол камералары сыяктуу флоттук унааларда технологиялык жаңыртуу аркылуу чечилиши мүмкүн.

Жүк ташуу жана логистикада чоң маалыматтарды талдоо стратегиялык чечимдерди кабыл алууда чечүүчү ролду ойнойт. Жүк ташуу моделдерин изилдөө менен, компаниялар баа стратегиялары, продукт жайгаштыруу жана тобокелдиктерди башкаруу жөнүндө негизделген чечим кабыл алат. Мындан тышкары, чоң маалыматтар кардарлардын пикирлерин уюштуруу жана талдоо аркылуу кардарларды тейлөөгө жардам берет. Кайталануучу даттанууларды таануу компанияларга маселелерди тез арада чечүүгө мүмкүндүк берет.

Автотранспорт тармагындагы чоң маалыматтардын дагы бир олуттуу таасири бул унааларды тейлөөдө. Автоунааны тейлөөдөгү салттуу ыкмалар көбүнчө алдын ала белгиленген графиктерге таянат, алар жабдуулардын учурдагы абалын так чагылдырбашы мүмкүн. Чоң маалыматтар болжолдуу тейлөөгө өтүүгө мүмкүндүк берет, мында чечимдер маалымат аналитикасы аркылуу аныкталган унаалардын иш жүзүндөгү иштешине негизделет. Бул ыкма өз убагында кийлигишүүнү камсыздайт, бузулуу ыктымалдыгын азайтат жана флоттун иштөө мөөнөтүн узартат.

Жүк ташуунун жана чоң маалыматтардын кесепеттери

Жүк ташуучу жана жүк ташуу тармагында чоң маалыматтарды колдонуу үчүн кеңири колдонмолор төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн:

AIнын жүк ташуучу парктар менен жакшыртылган интеграциясы, ар кандай сценарийлерге ыңгайлаша алган эффективдүү жана автономдуу унааларга алып келет.
Автотранспортто IoT технологиясын колдоо, реалдуу убакыт режиминде мониторингди жана маалыматтарды чогултууну жакшыртуу үчүн атайын инфраструктураны, анын ичинде сенсор менен жабдылган автожолдорду өнүктүрүү.
Транспорттук тармактарды үзгүлтүккө учуратуучу коркунучтардан коргоо үчүн киберкоопсуздукка көңүл буруп, жеткирүү чынжырындагы компаниялар тарабынан телематикага жана чоң маалыматтарды башкаруу программасына инвестициянын көбөйүшү.
Жүк ташуучу өнөр жайдан чыккан эмиссиялардын азайышы чоң маалыматтар маршрутту натыйжалуураак оптималдаштырууга мүмкүндүк берет жана автономдуу унааларды колдонуу күйүүчү май же электр энергиясын керектөөнү азайтат.
Транспорттук тармактарды жалпы пайдалануунун потенциалдуу өсүшү, алар эффективдүү болгон сайын, эмиссияны кыскартуудан алынган экологиялык пайданын ордун толтурушу мүмкүн.
Жүк ташуу жана логистика секторлорунда маалыматтарды талдоо, киберкоопсуздук жана AI башкарууга багытталган жаңы жумуш орундарын түзүү.
Жүк ташуучу бизнес моделдериндеги өзгөрүүлөр, маалыматка негизделген чечимдерди кабыл алуу жана технологиялык интеграцияга басым жасап, тармактагы атаандаштыкты жана инновацияны күчөтүүгө алып келет.