Trucking og big data: Når data møter veien

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• Juli 25, 2022

Oppsummering av innsikt

Lastebilindustrien bruker i økende grad big data og kunstig intelligens (AI) for å forbedre sikkerhet, effektivitet og beslutningstaking. Dette teknologiskiftet muliggjør bedre styring av logistikk, prediktivt kjøretøyvedlikehold og forbedret kundeservice. Disse fremskrittene fører også til smartere, mer autonome flåter og krever ny infrastruktur og cybersikkerhetstiltak.

Trucking og big data kontekst

COVID-19-pandemien, mens den bremset ned mange sektorer, hadde en uventet effekt på godstjenester. Lastebilselskaper begynte å innse viktigheten av big data for å forbedre driften deres. Dette skiftet ble drevet av behovet for å tilpasse seg endrede markedskrav og sikre effektiv tjenestelevering. Big data, i denne sammenheng, fungerer som et sentralt verktøy for å optimalisere ruter, administrere inventar og forbedre den generelle logistikkeffektiviteten.

Big data i lastebilbransjen omfatter et bredt spekter av informasjonskilder. Disse kildene inkluderer sensorlogger, kameraer, radarsystemer, geolokaliseringsdata og inndata fra mobiltelefoner og nettbrett. Videre bidrar teknologier som fjernmåling og tingenes internett (IoT), spesielt kommunikasjon mellom kjøretøy og infrastruktur, til denne datapoolen. Disse dataene er komplekse og omfangsrike, og virker ofte tilfeldige og ustrukturerte ved første øyekast. Likevel kommer dens sanne verdi frem når AI går inn for å sile gjennom, organisere og analysere disse datastrømmene.

Til tross for de potensielle fordelene, sliter mange lastebilselskaper ofte med å forstå vanskelighetene ved big data og implementere effektive strategier for å utnytte dem. Nøkkelen ligger i overgangen fra ren datainnsamling til avanserte stadier av datautnyttelse, inkludert overgang fra grunnleggende observasjon til detaljert diagnostikk, etterfulgt av prediktiv analyse. For transportselskaper betyr denne progresjonen utvikling av et omfattende transportstyringssystem som også kan optimere ytelsen til hele kjøretøyparken.

Forstyrrende påvirkning

Telematikk, som omfatter teknologier som Global Positioning System (GPS) og diagnostikk ombord, er et nøkkelområde hvor big data er eksepsjonelt verdifull. Ved å overvåke kjøretøyets bevegelser og føreradferd kan telematikk forbedre trafikksikkerheten betydelig. Det hjelper til med å identifisere risikabel atferd som døsighet, distrahert kjøring og uregelmessige bremsemønstre, som er vanlige årsaker til ulykker som fører til økonomiske tap på gjennomsnittlig USD 74,000 XNUMX og skader selskapets omdømme. Når disse mønstrene er identifisert, kan de adresseres gjennom målrettet føreropplæring og teknologiske oppgraderinger i flåtekjøretøyer, for eksempel avanserte bremsesystemer og veikameraer.

Innen frakt og logistikk spiller big data-analyse en avgjørende rolle i strategiske beslutninger. Ved å undersøke fraktmønstre kan bedrifter ta informerte beslutninger om prisstrategier, produktplassering og risikostyring. Dessuten hjelper big data i kundeservice ved å organisere og analysere tilbakemeldinger fra kunder. Ved å gjenkjenne gjentatte klager kan bedrifter raskt løse problemer.

En annen betydelig innvirkning av big data i lastebilbransjen er vedlikehold av kjøretøy. Tradisjonelle tilnærminger til kjøretøyvedlikehold er ofte avhengige av forhåndsbestemte tidsplaner, som kanskje ikke gjenspeiler den nåværende tilstanden til utstyret nøyaktig. Big data muliggjør et skifte til prediktivt vedlikehold, der beslutninger er basert på kjøretøyets faktiske ytelse, oppdaget gjennom dataanalyse. Denne tilnærmingen sikrer rettidige intervensjoner, reduserer sannsynligheten for sammenbrudd og forlenger levetiden til flåten. 

Implikasjoner av lastebiltransport og big data

Bredere applikasjoner for bruk av big data i lastebil- og godsindustrien kan omfatte:

• Forbedret integrasjon av AI med lastebilflåter, noe som fører til mer effektive og autonome kjøretøy som kan tilpasse seg ulike scenarier.
• Utvikling av spesialisert infrastruktur, inkludert sensorutstyrte motorveier, for å støtte IoT-teknologi innen lastebiltransport, forbedre sanntidsovervåking og datainnsamling.
• Økt investering i programvare for styring av telematikk og store data fra leverandørkjedeselskaper, med fokus på cybersikkerhet for å beskytte mot trusler som kan forstyrre transportnettverk.
• Reduksjon i utslipp fra lastebilindustrien ettersom big data muliggjør mer effektiv ruteoptimalisering og bruk av autonome kjøretøy reduserer drivstoff- eller strømforbruket.
• Potensiell økning i den totale bruken av transportnettverk etter hvert som de blir mer effektive, noe som muligens oppveier miljøfordelene som oppnås ved utslippsreduksjoner.
• Opprettelse av nye jobbroller med fokus på dataanalyse, cybersikkerhet og AI-administrasjon i lastebil- og logistikksektorene.
• Endringer i forretningsmodeller for lastebiltransport, med vekt på datadrevet beslutningstaking og teknologiintegrasjon, noe som fører til økt konkurranse og innovasjon i bransjen.

Spørsmål å vurdere

• Hvordan tror du ellers big data kan forbedre frakttjenester?
• Hvordan kan IoT og AI endre hvordan varer leveres i løpet av de neste fem årene?