Trak dan data besar: Apabila data memenuhi jalan raya

• Pengarang
• Nama pengarang

  Quantumrun Foresight
• Julai 25, 2022

Ringkasan cerapan

Industri trak semakin banyak menggunakan data besar dan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan keselamatan, kecekapan dan membuat keputusan. Anjakan teknologi ini membolehkan pengurusan logistik yang lebih baik, penyelenggaraan kenderaan ramalan dan perkhidmatan pelanggan yang lebih baik. Kemajuan ini juga membawa kepada armada yang lebih pintar, lebih autonomi dan memerlukan infrastruktur baharu dan langkah keselamatan siber.

Konteks trak dan data besar

Pandemik COVID-19, sambil memperlahankan banyak sektor, mempunyai kesan yang tidak dijangka ke atas perkhidmatan pengangkutan. Syarikat trak mula menyedari kepentingan data besar dalam meningkatkan operasi mereka. Anjakan ini didorong oleh keperluan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan permintaan pasaran dan memastikan penyampaian perkhidmatan yang cekap. Data besar, dalam konteks ini, berfungsi sebagai alat penting untuk mengoptimumkan laluan, mengurus inventori dan meningkatkan kecekapan logistik keseluruhan.

Data besar dalam industri trak terdiri daripada pelbagai sumber maklumat. Sumber ini termasuk log penderia, kamera, sistem radar, data geolokasi dan input daripada telefon mudah alih dan tablet. Selanjutnya, teknologi seperti penderiaan jauh dan Internet of Things (IoT), terutamanya komunikasi antara kenderaan dan infrastruktur, menyumbang kepada kumpulan data ini. Data ini kompleks dan banyak, selalunya kelihatan rawak dan tidak berstruktur pada pandangan pertama. Namun, nilai sebenarnya muncul apabila AI melangkah masuk untuk menyaring, menyusun dan menganalisis aliran data ini.

Walaupun terdapat potensi manfaat, banyak syarikat trak sering bergelut untuk memahami selok-belok data besar dan melaksanakan strategi yang berkesan untuk memanfaatkannya. Kuncinya terletak pada peralihan daripada pengumpulan data semata-mata kepada peringkat lanjutan penggunaan data, termasuk beralih daripada pemerhatian asas kepada diagnostik terperinci, diikuti dengan analisis ramalan. Bagi syarikat pengangkutan, kemajuan ini bermakna membangunkan sistem pengurusan pengangkutan yang komprehensif yang juga boleh mengoptimumkan prestasi keseluruhan armada kenderaan mereka.

Kesan yang mengganggu

Telematik, merangkumi teknologi seperti Global Positioning System (GPS) dan diagnostik onboard, ialah bidang utama yang data besar sangat berharga. Dengan memantau pergerakan kenderaan dan tingkah laku pemandu, telematik boleh meningkatkan keselamatan jalan raya dengan ketara. Ia membantu mengenal pasti tingkah laku berisiko seperti mengantuk, pemanduan terganggu dan corak brek yang tidak menentu, yang merupakan punca biasa kemalangan yang membawa kepada kerugian kewangan purata USD $74,000 dan merosakkan reputasi syarikat. Setelah corak ini ditentukan, ia boleh ditangani melalui latihan pemandu yang disasarkan dan peningkatan teknologi dalam kenderaan armada, seperti sistem brek canggih dan kamera jalan raya.

Dalam pengangkutan dan logistik, analisis data besar memainkan peranan penting dalam membuat keputusan strategik. Dengan meneliti corak pengangkutan, syarikat boleh membuat keputusan termaklum tentang strategi harga, penempatan produk dan pengurusan risiko. Selain itu, data besar membantu dalam perkhidmatan pelanggan dengan mengatur dan menganalisis maklum balas pelanggan. Menyedari aduan berulang membolehkan syarikat menangani isu dengan pantas.

Satu lagi kesan penting data besar dalam industri trak adalah dalam penyelenggaraan kenderaan. Pendekatan tradisional untuk penyelenggaraan kenderaan sering bergantung pada jadual yang telah ditetapkan, yang mungkin tidak menggambarkan dengan tepat keadaan semasa peralatan. Data besar membolehkan peralihan kepada penyelenggaraan ramalan, di mana keputusan adalah berdasarkan prestasi sebenar kenderaan, dikesan melalui analitik data. Pendekatan ini memastikan campur tangan tepat pada masanya, mengurangkan kemungkinan kerosakan dan memanjangkan jangka hayat armada. 

Implikasi trak dan data besar

Aplikasi yang lebih luas untuk penggunaan data besar dalam industri trak dan pengangkutan mungkin termasuk:

• Penyepaduan AI yang dipertingkatkan dengan armada trak, membawa kepada kenderaan yang lebih cekap dan autonomi yang mampu menyesuaikan diri dengan pelbagai senario.
• Pembangunan infrastruktur khusus, termasuk lebuh raya yang dilengkapi sensor, untuk menyokong teknologi IoT dalam trak, meningkatkan pemantauan masa nyata dan pengumpulan data.
• Peningkatan pelaburan dalam telematik dan perisian pengurusan data besar oleh syarikat rantaian bekalan, memfokuskan pada keselamatan siber untuk melindungi daripada ancaman yang boleh mengganggu rangkaian pengangkutan.
• Pengurangan pelepasan daripada industri trak kerana data besar membolehkan pengoptimuman laluan yang lebih cekap dan penggunaan kenderaan autonomi mengurangkan penggunaan bahan api atau elektrik.
• Potensi peningkatan dalam penggunaan keseluruhan rangkaian pengangkutan apabila ia menjadi lebih cekap, mungkin mengimbangi faedah alam sekitar yang diperoleh daripada pengurangan pelepasan.
• Penciptaan peranan pekerjaan baharu tertumpu pada analisis data, keselamatan siber dan pengurusan AI dalam sektor trak dan logistik.
• Perubahan dalam model perniagaan trak, menekankan pembuatan keputusan dipacu data dan penyepaduan teknologi, yang membawa kepada persaingan dan inovasi yang lebih tinggi dalam industri.

Soalan yang perlu dipertimbangkan

• Bagaimana lagi pada pendapat anda data besar boleh meningkatkan perkhidmatan pengangkutan?
• Bagaimanakah IoT dan AI boleh mengubah cara penghantaran barangan dalam tempoh lima tahun akan datang?