Ачааны тээвэр ба том өгөгдөл: Өгөгдөл замтай таарч байх үед

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Долдугаар сарын 25, 2022

Үзэл баримтлалын хураангуй

Ачаа тээврийн салбар нь аюулгүй байдал, үр ашиг, шийдвэр гаргах чадварыг сайжруулахын тулд том өгөгдөл болон хиймэл оюун ухааныг (AI) улам бүр ашиглаж байна. Энэхүү технологийн шилжилт нь логистикийн менежментийг сайжруулах, тээврийн хэрэгслийн урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээ, хэрэглэгчийн үйлчилгээг сайжруулах боломжийг олгодог. Эдгээр дэвшил нь илүү ухаалаг, бие даасан флотуудыг бий болгож, дэд бүтэц, кибер аюулгүй байдлын шинэ арга хэмжээ авах шаардлагатай болж байна.

Ачаа тээвэр ба том өгөгдлийн контекст

COVID-19 тахал нь олон салбарыг удаашруулж байсан ч ачаа тээврийн үйлчилгээнд гэнэтийн нөлөө үзүүлсэн. Ачаа тээврийн компаниуд үйл ажиллагаагаа сайжруулахад том дата чухал болохыг ойлгож эхэлсэн. Энэхүү өөрчлөлт нь зах зээлийн өөрчлөгдөж буй эрэлт хэрэгцээнд дасан зохицож, үйлчилгээг үр дүнтэй хүргэх хэрэгцээ шаардлагаас үүдэлтэй юм. Энэ хүрээнд том өгөгдөл нь маршрутыг оновчтой болгох, бараа материалыг удирдах, логистикийн ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлэх гол хэрэгсэл болдог.

Тээврийн салбарын том өгөгдөл нь мэдээллийн өргөн хүрээний эх сурвалжаас бүрддэг. Эдгээр эх сурвалжууд нь мэдрэгчийн бүртгэл, камер, радарын систем, газарзүйн байршлын өгөгдөл, гар утас, таблетаас оруулсан мэдээлэл юм. Цаашилбал, зайнаас тандан судлах, зүйлсийн интернет (IoT), ялангуяа тээврийн хэрэгсэл, дэд бүтэц хоорондын харилцаа холбоо зэрэг технологиуд нь энэхүү мэдээллийн санд хувь нэмэр оруулдаг. Энэ өгөгдөл нь нарийн төвөгтэй бөгөөд том хэмжээтэй бөгөөд анх харахад санамсаргүй, бүтэцгүй мэт харагддаг. Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухаан эдгээр өгөгдлийн урсгалыг шүүж, цэгцэлж, дүн шинжилгээ хийх үед түүний жинхэнэ үнэ цэнэ гарч ирдэг.

Боломжит ашиг тусыг үл харгалзан олон тээврийн компаниуд том өгөгдлийн нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгож, түүнийг ашиглах үр дүнтэй стратегийг хэрэгжүүлэхэд бэрхшээлтэй байдаг. Үндсэн ажиглалтаас нарийвчилсан оношилгоо руу шилжих, дараа нь урьдчилан таамаглах дүн шинжилгээ хийх зэрэг энгийн мэдээлэл цуглуулахаас мэдээллийн ашиглалтын дэвшилтэт үе шат руу шилжихэд гол түлхүүр юм. Тээврийн компаниудын хувьд энэхүү ахиц дэвшил нь тээврийн хэрэгслийн бүхэл бүтэн паркийн гүйцэтгэлийг оновчтой болгох тээврийн цогц менежментийн системийг хөгжүүлэх гэсэн үг юм.

Сөрөг нөлөө

Глобал байрлал тогтоох систем (GPS) болон самбар дээрх оношилгоо зэрэг технологийг багтаасан телематик нь том өгөгдөл нь онцгой үнэ цэнэтэй гол салбар юм. Тээврийн хэрэгслийн хөдөлгөөн, жолоочийн зан байдлыг хянах замаар телематик нь замын аюулгүй байдлыг ихээхэн нэмэгдүүлэх боломжтой. Энэ нь дунджаар 74,000 ам.долларын санхүүгийн алдагдалд хүргэж, компанийн нэр хүндэд сөргөөр нөлөөлж буй ослын нийтлэг шалтгаан болох нойрмоглох, анхаарал сарниулах, тогтворгүй тоормослох зэрэг эрсдэлтэй зан үйлийг тодорхойлоход тусалдаг. Эдгээр хэв маягийг тодорхойлсны дараа тэдгээрийг зорилтот жолооч бэлтгэх, дэвшилтэт тоормосны систем, замын камер зэрэг флотын тээврийн хэрэгсэлд технологийн шинэчлэл хийх замаар шийдвэрлэх боломжтой.

Ачаа тээвэр, ложистикийн хувьд том мэдээллийн дүн шинжилгээ нь стратегийн шийдвэр гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Ачаа тээвэрлэлтийн хэв маягийг судалснаар компаниуд үнийн стратеги, бүтээгдэхүүн байршуулах, эрсдэлийн удирдлагын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой. Түүнчлэн, том өгөгдөл нь хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг цэгцэлж, дүн шинжилгээ хийх замаар харилцагчийн үйлчилгээнд тусалдаг. Давтагдсан гомдлыг хүлээн зөвшөөрөх нь компаниудад асуудлыг хурдан шийдвэрлэх боломжийг олгодог.

Тээврийн салбарын томоохон мэдээллийн өөр нэг чухал нөлөө бол тээврийн хэрэгслийн засвар үйлчилгээ юм. Тээврийн хэрэгслийн засвар үйлчилгээний уламжлалт арга барил нь ихэвчлэн урьдчилан тогтоосон хуваарь дээр тулгуурладаг бөгөөд энэ нь тоног төхөөрөмжийн одоогийн нөхцөл байдлыг үнэн зөв тусгадаггүй. Том өгөгдөл нь өгөгдлийн аналитикаар илрүүлсэн тээврийн хэрэгслийн бодит гүйцэтгэлд тулгуурлан шийдвэр гаргадаг урьдчилан таамагласан засвар үйлчилгээ рүү шилжих боломжийг олгодог. Энэ арга нь цаг тухайд нь арга хэмжээ авах, эвдрэх магадлалыг бууруулж, флотын ашиглалтын хугацааг уртасгах боломжийг олгодог. 

Ачаа тээвэрлэлтийн үр дагавар, том өгөгдөл

Ачаа тээвэр, ачаа тээврийн салбарт том өгөгдлийг ашиглах өргөн хэрэглээний программууд нь:

• Хиймэл оюун ухааныг ачааны тээврийн парктай нэгтгэх нь илүү үр ашигтай, янз бүрийн хувилбарт дасан зохицох чадвартай, бие даасан тээврийн хэрэгсэлд хүргэдэг.
• Ачааны тээврийн IoT технологийг дэмжих, бодит цагийн хяналт, мэдээлэл цуглуулалтыг сайжруулах зорилгоор мэдрэгчээр тоноглогдсон хурдны зам зэрэг тусгай дэд бүтцийг хөгжүүлэх.
• Тээврийн сүлжээг тасалдуулж болзошгүй аюулаас хамгаалахын тулд кибер аюулгүй байдалд анхаарлаа хандуулж, ханган нийлүүлэлтийн сүлжээний компаниуд телематик болон том мэдээллийн менежментийн програм хангамжид оруулсан хөрөнгө оруулалтыг нэмэгдүүлсэн.
• Том дата нь маршрутыг илүү үр дүнтэй оновчтой болгох, бие даасан тээврийн хэрэгслийг ашиглах нь түлш эсвэл цахилгаан зарцуулалтыг бууруулдаг тул ачааны тээврийн салбараас ялгарах хорт утааг бууруулна.
• Тээврийн сүлжээг илүү үр ашигтай болгохын хэрээр нийт ашиглалтын боломжит өсөлт нь утааг бууруулснаар байгаль орчинд үзүүлэх үр ашгийг нөхөх магадлалтай.
• Ачаа тээвэр, ложистикийн салбарт өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, кибер аюулгүй байдал, хиймэл оюун ухааны менежментэд чиглэсэн шинэ ажлын байр бий болгох.
• Датад тулгуурласан шийдвэр гаргах, технологийн интеграцчлалыг чухалчилдаг ачааны тээврийн бизнесийн загварт гарсан өөрчлөлтүүд нь энэ салбарт өрсөлдөөн, инновацийг нэмэгдүүлэхэд хүргэдэг.

Анхаарах асуултууд

• Биг дата нь ачаа тээврийн үйлчилгээг өөр яаж сайжруулж чадна гэж та бодож байна вэ?
• IoT болон хиймэл оюун ухаан нь ойрын таван жилд бараа хүргэх хэлбэрийг хэрхэн өөрчлөх вэ?