ട്രക്കിംഗും വലിയ ഡാറ്റയും: ഡാറ്റ റോഡുമായി ചേരുമ്പോൾ

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ജൂലൈ 25, 2022

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

സുരക്ഷ, കാര്യക്ഷമത, തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായം ബിഗ് ഡാറ്റയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും (AI) കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക മാറ്റം ലോജിസ്റ്റിക്സിന്റെ മികച്ച മാനേജ്മെന്റ്, പ്രവചന വാഹന പരിപാലനം, മെച്ചപ്പെട്ട ഉപഭോക്തൃ സേവനം എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഈ മുന്നേറ്റങ്ങൾ മികച്ചതും കൂടുതൽ സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതുമായ കപ്പലുകളിലേക്കും പുതിയ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും സൈബർ സുരക്ഷാ നടപടികളും ആവശ്യമായി വരുന്നു.

ട്രക്കിംഗും വലിയ ഡാറ്റ സന്ദർഭവും

COVID-19 പാൻഡെമിക്, പല മേഖലകളെയും മന്ദഗതിയിലാക്കുമ്പോൾ, ചരക്ക് സേവനങ്ങളെ അപ്രതീക്ഷിതമായി ബാധിച്ചു. ട്രക്കിംഗ് കമ്പനികൾ തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രാധാന്യം തിരിച്ചറിയാൻ തുടങ്ങി. മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന വിപണി ആവശ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടേണ്ടതിന്റെയും കാര്യക്ഷമമായ സേവന വിതരണം ഉറപ്പാക്കേണ്ടതിന്റെയും ആവശ്യകതയാണ് ഈ മാറ്റത്തിന് കാരണമായത്. ബിഗ് ഡാറ്റ, ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, റൂട്ടുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇൻവെന്ററി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും മൊത്തത്തിലുള്ള ലോജിസ്റ്റിക് കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമായി വർത്തിക്കുന്നു.

ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായത്തിലെ ബിഗ് ഡാറ്റയിൽ വിവര സ്രോതസ്സുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി ഉൾപ്പെടുന്നു. സെൻസർ ലോഗുകൾ, ക്യാമറകൾ, റഡാർ സംവിധാനങ്ങൾ, ജിയോലൊക്കേഷൻ ഡാറ്റ, മൊബൈൽ ഫോണുകളിൽ നിന്നും ടാബ്‌ലെറ്റുകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾ എന്നിവ ഈ ഉറവിടങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, റിമോട്ട് സെൻസിംഗ്, ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (IoT), പ്രത്യേകിച്ച് വാഹനങ്ങളും അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം, ഈ ഡാറ്റാ പൂളിലേക്ക് സംഭാവന ചെയ്യുന്നു. ഈ ഡാറ്റ സങ്കീർണ്ണവും വലുതുമാണ്, പലപ്പോഴും ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ ക്രമരഹിതവും ഘടനാരഹിതവുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനും സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും AI ചുവടുവെക്കുമ്പോൾ അതിന്റെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം ഉയർന്നുവരുന്നു.

സാധ്യതയുള്ള ആനുകൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പല ട്രക്കിംഗ് കമ്പനികളും ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ സങ്കീർണതകൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും അത് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഫലപ്രദമായ തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു. അടിസ്ഥാന നിരീക്ഷണത്തിൽ നിന്ന് വിശദമായ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിലേക്ക് മാറുന്നതും തുടർന്ന് പ്രവചന വിശകലനവും ഉൾപ്പെടെ, കേവലമായ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ഉപയോഗത്തിന്റെ വിപുലമായ ഘട്ടങ്ങളിലേക്ക് മാറുന്നതിലാണ് പ്രധാനം. ഗതാഗത കമ്പനികളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഈ പുരോഗതി അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒരു സമഗ്രമായ ഗതാഗത മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

ടെലിമാറ്റിക്‌സ്, ഗ്ലോബൽ പൊസിഷനിംഗ് സിസ്റ്റം (ജിപിഎസ്), ഓൺബോർഡ് ഡയഗ്‌നോസ്റ്റിക്‌സ് പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, വലിയ ഡാറ്റ വളരെ മൂല്യവത്തായ ഒരു പ്രധാന മേഖലയാണ്. വാഹന ചലനങ്ങളും ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റങ്ങളും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ, ടെലിമാറ്റിക്സിന് റോഡ് സുരക്ഷ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. മയക്കം, അശ്രദ്ധമായ ഡ്രൈവിംഗ്, ക്രമരഹിതമായ ബ്രേക്കിംഗ് പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള അപകടകരമായ പെരുമാറ്റങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു, ഇത് അപകടങ്ങളുടെ സാധാരണ കാരണങ്ങളാണ്, ഇത് ശരാശരി USD $74,000 സാമ്പത്തിക നഷ്ടത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ പാറ്റേണുകൾ കൃത്യമായി പരിശോധിച്ചാൽ, ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത ഡ്രൈവർ പരിശീലനത്തിലൂടെയും നൂതന ബ്രേക്കിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളും റോഡ് ക്യാമറകളും പോലുള്ള ഫ്ലീറ്റ് വാഹനങ്ങളിലെ സാങ്കേതിക നവീകരണത്തിലൂടെയും അവ പരിഹരിക്കാനാകും.

ചരക്ക്, ലോജിസ്റ്റിക്സ് എന്നിവയിൽ, തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിൽ വലിയ ഡാറ്റ വിശകലനം നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ചരക്ക് പാറ്റേണുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിലൂടെ, കമ്പനികൾക്ക് വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രങ്ങൾ, ഉൽപ്പന്ന പ്ലെയ്‌സ്‌മെന്റ്, റിസ്ക് മാനേജ്‌മെന്റ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും. മാത്രമല്ല, ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംഘടിപ്പിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിൽ വലിയ ഡാറ്റ സഹായിക്കുന്നു. ആവർത്തിച്ചുള്ള പരാതികൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് കമ്പനികളെ പ്രശ്‌നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായത്തിലെ ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ മറ്റൊരു പ്രധാന സ്വാധീനം വാഹനങ്ങളുടെ പരിപാലനത്തിലാണ്. വാഹന അറ്റകുറ്റപ്പണികൾക്കുള്ള പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങൾ പലപ്പോഴും മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഷെഡ്യൂളുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, അത് ഉപകരണങ്ങളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കില്ല. ബിഗ് ഡാറ്റ പ്രവചനാത്മക അറ്റകുറ്റപ്പണികളിലേക്ക് മാറാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അവിടെ വാഹനങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ പ്രകടനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വഴി കണ്ടെത്തുന്നു. ഈ സമീപനം സമയബന്ധിതമായ ഇടപെടലുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു, തകർച്ചയുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും കപ്പലിന്റെ ആയുസ്സ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 

ട്രക്കിംഗിന്റെയും വലിയ ഡാറ്റയുടെയും പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ

ട്രക്കിംഗ്, ചരക്ക് വ്യവസായത്തിൽ വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗത്തിനുള്ള വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം:

• ട്രക്കിംഗ് ഫ്ലീറ്റുകളുമായുള്ള AI യുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ സംയോജനം, വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിവുള്ള കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതുമായ വാഹനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• ട്രക്കിംഗിലെ IoT സാങ്കേതികവിദ്യയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും തത്സമയ നിരീക്ഷണവും ഡാറ്റാ ശേഖരണവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സെൻസർ സജ്ജീകരിച്ച ഹൈവേകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പ്രത്യേക അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളുടെ വികസനം.
• ഗതാഗത ശൃംഖലയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ഭീഷണികളിൽ നിന്ന് പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് സപ്ലൈ ചെയിൻ കമ്പനികൾ ടെലിമാറ്റിക്സിലും ബിഗ് ഡാറ്റ മാനേജ്‌മെന്റ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിലും നിക്ഷേപം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• വലിയ ഡാറ്റ എന്ന നിലയിൽ ട്രക്കിംഗ് വ്യവസായത്തിൽ നിന്നുള്ള ഉദ്‌വമനം കുറയ്ക്കുന്നത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രാപ്തമാക്കുകയും സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങളുടെ ഉപയോഗം ഇന്ധനമോ വൈദ്യുതിയോ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഗതാഗത ശൃംഖലകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകുമ്പോൾ അവയുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തിലെ വർദ്ധനവ് സാധ്യമാണ്, ഇത് മലിനീകരണം കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ലഭിക്കുന്ന പാരിസ്ഥിതിക നേട്ടങ്ങളെ നികത്തുന്നു.
• ട്രക്കിംഗ്, ലോജിസ്റ്റിക് മേഖലകളിൽ ഡാറ്റ വിശകലനം, സൈബർ സുരക്ഷ, AI മാനേജ്മെന്റ് എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് പുതിയ തൊഴിൽ റോളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• ട്രക്കിംഗ് ബിസിനസ് മോഡലുകളിലെ മാറ്റങ്ങൾ, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ, സാങ്കേതിക സംയോജനം എന്നിവ ഊന്നിപ്പറയുന്നു, ഇത് വ്യവസായത്തിലെ ഉയർന്ന മത്സരത്തിലേക്കും നവീകരണത്തിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• ചരക്ക് സേവനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ വലിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് മറ്റെങ്ങനെ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
• അടുത്ത അഞ്ച് വർഷത്തിനുള്ളിൽ സാധനങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്യുന്ന രീതിയെ എങ്ങനെ IoT, AI എന്നിവ മാറ്റും?