Krovinių gabenimas ir dideli duomenys: kai duomenys atitinka kelią

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Liepa 25, 2022

Įžvalgos santrauka

Krovinių gabenimo pramonė vis dažniau naudoja didelius duomenis ir dirbtinį intelektą (AI), kad padidintų saugumą, efektyvumą ir sprendimų priėmimą. Šis technologijų pokytis leidžia geriau valdyti logistiką, numatyti transporto priemonių techninę priežiūrą ir pagerinti klientų aptarnavimą. Dėl šios pažangos taip pat atsiranda išmanesnių, savarankiškesnių transporto priemonių parkų, todėl reikia naujos infrastruktūros ir kibernetinio saugumo priemonių.

Krovinių gabenimas ir didelių duomenų kontekstas

COVID-19 pandemija, nors ir sulėtino daugelį sektorių, turėjo netikėtą poveikį krovinių vežimo paslaugoms. Krovinių gabenimo įmonės pradėjo pripažinti didelių duomenų svarbą gerinant savo veiklą. Tokį pokytį lėmė poreikis prisitaikyti prie kintančių rinkos poreikių ir užtikrinti efektyvų paslaugų teikimą. Šiame kontekste dideli duomenys yra pagrindinis įrankis optimizuojant maršrutus, tvarkant atsargas ir gerinant bendrą logistikos efektyvumą.

Dideli duomenys krovinių gabenimo pramonėje apima daugybę informacijos šaltinių. Šie šaltiniai yra jutiklių žurnalai, kameros, radarų sistemos, geografinės vietos duomenys ir įvestis iš mobiliųjų telefonų ir planšetinių kompiuterių. Be to, prie šio duomenų fondo prisideda tokios technologijos kaip nuotolinis stebėjimas ir daiktų internetas (IoT), ypač transporto priemonių ir infrastruktūros ryšys. Šie duomenys yra sudėtingi ir dideli, dažnai iš pirmo žvilgsnio atrodo atsitiktiniai ir nestruktūruoti. Tačiau tikroji jo vertė išryškėja, kai dirbtinis intelektas imasi šių duomenų srautų persijoti, tvarkyti ir analizuoti.

Nepaisant galimos naudos, daugeliui krovinių vežimo įmonių dažnai sunku suprasti didelių duomenų sudėtingumą ir įgyvendinti veiksmingas strategijas, kaip juos panaudoti. Svarbiausia yra pereiti nuo paprasto duomenų rinkimo prie pažangių duomenų naudojimo etapų, įskaitant perėjimą nuo pagrindinio stebėjimo prie išsamios diagnostikos, o po to atliekama nuspėjamoji analizė. Transporto įmonėms ši pažanga reiškia visapusiškos transporto valdymo sistemos kūrimą, kuri taip pat gali optimizuoti viso transporto priemonių parko našumą.

Trikdantis poveikis

Telematika, apimanti tokias technologijas kaip pasaulinė padėties nustatymo sistema (GPS) ir integruota diagnostika, yra pagrindinė sritis, kurioje dideli duomenys yra ypač vertingi. Stebėdama transporto priemonių judėjimą ir vairuotojų elgesį, telematika gali žymiai pagerinti kelių saugumą. Tai padeda atpažinti rizikingą elgesį, pvz., mieguistumą, išsiblaškiusį vairavimą ir nepastovius stabdymo modelius, kurie yra dažnos nelaimingų atsitikimų priežastys, dėl kurių patiriami vidutiniškai 74,000 XNUMX USD finansiniai nuostoliai ir kenkiama įmonės reputacijai. Nustačius šiuos modelius, juos galima išspręsti tikslingai mokant vairuotojų ir atnaujinant transporto priemonių parko technologijas, pvz., pažangias stabdžių sistemas ir kelio kameras.

Krovinių ir logistikos srityse didelių duomenų analizė vaidina lemiamą vaidmenį priimant strateginius sprendimus. Nagrinėdamos krovinių vežimo modelius, įmonės gali priimti pagrįstus sprendimus dėl kainodaros strategijų, prekių išdėstymo ir rizikos valdymo. Be to, dideli duomenys padeda aptarnauti klientus, tvarkydami ir analizuodami klientų atsiliepimus. Pasikartojančių skundų atpažinimas leidžia įmonėms greitai spręsti problemas.

Kitas reikšmingas didelių duomenų poveikis krovinių gabenimo pramonei yra transporto priemonių priežiūra. Tradiciniai transporto priemonių priežiūros metodai dažnai remiasi iš anksto nustatytais grafikais, kurie gali tiksliai neatspindėti esamos įrangos būklės. Dideli duomenys leidžia pereiti prie nuspėjamosios priežiūros, kai sprendimai yra pagrįsti faktinėmis transporto priemonių eksploatacinėmis savybėmis, kurios nustatomos naudojant duomenų analizę. Šis metodas užtikrina savalaikes intervencijas, sumažina gedimų tikimybę ir prailgina parko eksploatavimo laiką. 

Krovinių gabenimo ir didelių duomenų pasekmės

Platesnės didelių duomenų naudojimo sunkvežimių ir krovinių gabenimo pramonėje programos gali apimti:

• Patobulinta AI integracija su sunkvežimių parkais, leidžianti sukurti efektyvesnes ir savarankiškesnes transporto priemones, galinčias prisitaikyti prie įvairių scenarijų.
• Specializuotos infrastruktūros, įskaitant jutikliais aprūpintus greitkelius, kūrimas, siekiant palaikyti daiktų interneto technologiją gabenant krovinius, gerinant stebėjimą realiuoju laiku ir duomenų rinkimą.
• Tiekimo grandinės įmonės padidino investicijas į telematiką ir didelių duomenų valdymo programinę įrangą, daugiausia dėmesio skiriant kibernetiniam saugumui, siekiant apsisaugoti nuo grėsmių, galinčių sutrikdyti transporto tinklus.
• Krovinių gabenimo pramonės išmetamų teršalų mažinimas, nes dideli duomenys leidžia efektyviau optimizuoti maršrutą, o autonominių transporto priemonių naudojimas sumažina degalų ar elektros sąnaudas.
• Galimas bendras transporto tinklų naudojimo padidėjimas, kai jie tampa efektyvesni, galbūt kompensuojant išmetamųjų teršalų mažinimo naudą aplinkai.
• Naujų pareigybių kūrimas, orientuotas į duomenų analizę, kibernetinį saugumą ir dirbtinio intelekto valdymą krovinių gabenimo ir logistikos sektoriuose.
• Krovinių gabenimo verslo modelių pokyčiai, pabrėžiantys duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą ir technologijų integraciją, dėl kurių didėja konkurencija ir inovacijos pramonėje.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Kaip dar, jūsų nuomone, dideli duomenys gali pagerinti krovinių vežimo paslaugas?
• Kaip daiktų internetas ir dirbtinis intelektas gali pakeisti prekių pristatymą per ateinančius penkerius metus?