Vrachtvervoer en big data: wanneer gegevens de weg ontmoeten

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 25 juli 2022

Samenvatting inzicht

De vrachtwagenindustrie maakt steeds meer gebruik van big data en kunstmatige intelligentie (AI) om de veiligheid, efficiëntie en besluitvorming te verbeteren. Deze technologische verschuiving maakt een beter beheer van de logistiek, voorspellend voertuigonderhoud en een verbeterde klantenservice mogelijk. Deze ontwikkelingen leiden ook tot slimmere, meer autonome wagenparken en vereisen nieuwe infrastructuur- en cyberbeveiligingsmaatregelen.

Trucking en big data-context

De COVID-19-pandemie heeft weliswaar veel sectoren vertraagd, maar heeft ook een onverwacht effect gehad op de vrachtdiensten. Vrachtwagenbedrijven begonnen het belang van big data in te zien bij het verbeteren van hun activiteiten. Deze verschuiving werd gedreven door de noodzaak om zich aan te passen aan de veranderende marktvraag en een efficiënte dienstverlening te garanderen. Big data dienen in deze context als een cruciaal hulpmiddel voor het optimaliseren van routes, het beheren van de voorraad en het verbeteren van de algehele logistieke efficiëntie.

Big data in de vrachtwagensector omvatten een breed scala aan informatiebronnen. Deze bronnen omvatten sensorlogs, camera's, radarsystemen, geolocatiegegevens en invoer van mobiele telefoons en tablets. Verder dragen technologieën zoals teledetectie en het Internet of Things (IoT), met name de communicatie tussen voertuigen en infrastructuur, bij aan deze datapool. Deze gegevens zijn complex en omvangrijk en lijken op het eerste gezicht vaak willekeurig en ongestructureerd. Toch komt de werkelijke waarde ervan naar voren wanneer AI tussenbeide komt om deze datastromen te doorzoeken, organiseren en analyseren.

Ondanks de potentiële voordelen worstelen veel transportbedrijven vaak met het begrijpen van de complexiteit van big data en het implementeren van effectieve strategieën om deze te benutten. De sleutel ligt in de overgang van louter gegevensverzameling naar geavanceerde stadia van gegevensgebruik, inclusief de overgang van fundamentele observatie naar gedetailleerde diagnostiek, gevolgd door voorspellende analyse. Voor transportbedrijven betekent deze vooruitgang de ontwikkeling van een uitgebreid transportmanagementsysteem dat ook de prestaties van hun gehele wagenpark kan optimaliseren.

Disruptieve impact

Telematica, die technologieën als het Global Positioning System (GPS) en boorddiagnostiek omvat, is een belangrijk gebied waarop big data uitzonderlijk waardevol zijn. Door voertuigbewegingen en rijgedrag te monitoren kan telematica de verkeersveiligheid aanzienlijk vergroten. Het helpt risicovol gedrag te identificeren, zoals slaperigheid, afgeleid autorijden en grillige rempatronen. Dit zijn veelvoorkomende oorzaken van ongelukken die tot financiële verliezen van gemiddeld $74,000 leiden en de reputatie van een bedrijf schaden. Zodra deze patronen zijn opgespoord, kunnen ze worden aangepakt door middel van gerichte rijtraining en technologische upgrades van wagenparkvoertuigen, zoals geavanceerde remsystemen en wegcamera's.

In de vracht- en logistieksector speelt big data-analyse een cruciale rol bij strategische besluitvorming. Door vrachtpatronen te onderzoeken kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen over prijsstrategieën, productplaatsing en risicobeheer. Bovendien helpt big data bij de klantenservice door klantfeedback te organiseren en te analyseren. Door repetitieve klachten te herkennen, kunnen bedrijven problemen snel aanpakken.

Een andere belangrijke impact van big data in de vrachtwagensector is het onderhoud van voertuigen. Traditionele benaderingen van voertuigonderhoud zijn vaak gebaseerd op vooraf bepaalde schema's, die mogelijk niet nauwkeurig de huidige staat van de apparatuur weerspiegelen. Big data maakt een verschuiving mogelijk naar voorspellend onderhoud, waarbij beslissingen worden gebaseerd op de daadwerkelijke prestaties van voertuigen, gedetecteerd door middel van data-analyse. Deze aanpak zorgt voor tijdige interventies, verkleint de kans op storingen en verlengt de levensduur van de vloot. 

Implicaties van vrachtvervoer en big data

Bredere toepassingen voor het gebruik van big data in de vrachtwagen- en vrachtindustrie kunnen zijn:

• Verbeterde integratie van AI met vrachtwagenparken, wat leidt tot efficiëntere en autonomere voertuigen die zich aan verschillende scenario’s kunnen aanpassen.
• Ontwikkeling van gespecialiseerde infrastructuur, waaronder met sensoren uitgeruste snelwegen, ter ondersteuning van IoT-technologie in het vrachtvervoer, waardoor realtime monitoring en gegevensverzameling worden verbeterd.
• Verhoogde investeringen in telematica en big data-beheersoftware door supply chain-bedrijven, waarbij de nadruk ligt op cyberbeveiliging ter bescherming tegen bedreigingen die transportnetwerken kunnen ontwrichten.
• Vermindering van de uitstoot van de vrachtwagenindustrie, omdat big data een efficiëntere routeoptimalisatie mogelijk maakt en het gebruik van autonome voertuigen het brandstof- of elektriciteitsverbruik vermindert.
• Potentiële toename van het algehele gebruik van transportnetwerken naarmate deze efficiënter worden, waardoor mogelijk de milieuvoordelen van emissiereducties worden gecompenseerd.
• Creëren van nieuwe functies gericht op data-analyse, cyberbeveiliging en AI-beheer in de vrachtwagen- en logistieke sector.
• Veranderingen in de bedrijfsmodellen van het vrachtvervoer, waarbij de nadruk ligt op datagestuurde besluitvorming en technologie-integratie, wat leidt tot verhoogde concurrentie en innovatie in de sector.

Vragen om te overwegen

• Hoe denk je anders dat big data de vrachtdiensten kan verbeteren?
• Hoe kunnen IoT en AI de manier waarop goederen worden geleverd in de komende vijf jaar veranderen?