Ciężarówki i big data: gdy dane spotykają się z drogą

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 25 lipca 2022 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Branża transportu ciężarowego w coraz większym stopniu wykorzystuje duże zbiory danych i sztuczną inteligencję (AI), aby zwiększyć bezpieczeństwo, wydajność i proces podejmowania decyzji. Ta zmiana technologiczna umożliwia lepsze zarządzanie logistyką, predykcyjną konserwację pojazdów i lepszą obsługę klienta. Postępy te prowadzą również do powstania inteligentniejszych i bardziej autonomicznych flot oraz wymagają nowej infrastruktury i środków cyberbezpieczeństwa.

Kontekst transportu ciężarowego i dużych zbiorów danych

Pandemia Covid-19, spowalniając wiele sektorów, miała nieoczekiwany wpływ na usługi towarowe. Firmy transportowe zaczęły dostrzegać znaczenie dużych zbiorów danych w usprawnianiu swojej działalności. Zmiana ta wynikała z konieczności dostosowania się do zmieniających się wymagań rynku i zapewnienia sprawnego świadczenia usług. W tym kontekście duże zbiory danych służą jako kluczowe narzędzie optymalizacji tras, zarządzania zapasami i poprawy ogólnej wydajności logistyki.

Big data w branży transportowej obejmuje szeroką gamę źródeł informacji. Źródła te obejmują dzienniki czujników, kamery, systemy radarowe, dane geolokalizacyjne oraz dane wejściowe z telefonów komórkowych i tabletów. Ponadto technologie takie jak teledetekcja i Internet rzeczy (IoT), w szczególności komunikacja między pojazdami a infrastrukturą, wnoszą wkład w tę pulę danych. Dane te są złożone i obszerne, często na pierwszy rzut oka wydają się przypadkowe i nieustrukturyzowane. Jednak jego prawdziwa wartość pojawia się, gdy wkracza sztuczna inteligencja, aby przeglądać, organizować i analizować te strumienie danych.

Pomimo potencjalnych korzyści wiele firm przewozowych często ma trudności ze zrozumieniem zawiłości dużych zbiorów danych i wdrożeniem skutecznych strategii ich wykorzystania. Kluczem jest przejście od zwykłego gromadzenia danych do zaawansowanych etapów ich wykorzystania, w tym od podstawowej obserwacji do szczegółowej diagnostyki, a następnie analizy predykcyjnej. Dla firm transportowych postęp ten oznacza opracowanie kompleksowego systemu zarządzania transportem, który może również zoptymalizować wydajność całej floty pojazdów.

Zakłócający wpływ

Telematyka, obejmująca technologie takie jak globalny system pozycjonowania (GPS) i diagnostyka pokładowa, to kluczowy obszar, w którym duże zbiory danych są wyjątkowo cenne. Monitorując ruch pojazdów i zachowania kierowców, telematyka może znacząco zwiększyć bezpieczeństwo na drogach. Pomaga zidentyfikować ryzykowne zachowania, takie jak senność, rozproszenie uwagi podczas jazdy i nieregularne hamowanie, które są częstymi przyczynami wypadków prowadzących do strat finansowych wynoszących średnio 74,000 XNUMX USD i niszczących reputację firmy. Po zidentyfikowaniu tych wzorców można je wyeliminować poprzez ukierunkowane szkolenia kierowców i ulepszenia technologiczne w pojazdach flotowych, takie jak zaawansowane układy hamulcowe i kamery drogowe.

W transporcie towarowym i logistyce analiza dużych zbiorów danych odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu strategicznych decyzji. Badając schematy przewozów, firmy mogą podejmować świadome decyzje dotyczące strategii cenowych, lokowania produktu i zarządzania ryzykiem. Co więcej, big data pomaga w obsłudze klienta, organizując i analizując opinie klientów. Rozpoznawanie powtarzających się reklamacji pozwala firmom na szybkie rozwiązywanie problemów.

Innym znaczącym wpływem dużych zbiorów danych w branży transportu ciężarowego jest konserwacja pojazdów. Tradycyjne podejście do konserwacji pojazdów często opiera się na z góry ustalonych harmonogramach, które mogą nie odzwierciedlać dokładnie aktualnego stanu sprzętu. Big data umożliwia przejście na konserwację predykcyjną, w której decyzje podejmowane są na podstawie rzeczywistych osiągów pojazdów, wykrywanych za pomocą analizy danych. Takie podejście zapewnia terminową interwencję, zmniejszając prawdopodobieństwo awarii i wydłużając żywotność floty. 

Konsekwencje transportu ciężarowego i dużych zbiorów danych

Szersze zastosowania do wykorzystania dużych zbiorów danych w branży transportowej i towarowej mogą obejmować:

• Lepsza integracja sztucznej inteligencji z flotami pojazdów ciężarowych, prowadząca do powstania bardziej wydajnych i autonomicznych pojazdów, które będą w stanie dostosować się do różnych scenariuszy.
• Rozwój specjalistycznej infrastruktury, w tym autostrad wyposażonych w czujniki, wspierającej technologię IoT w transporcie ciężarowym, usprawniającą monitorowanie w czasie rzeczywistym i gromadzenie danych.
• Zwiększone inwestycje w oprogramowanie do telematyki i zarządzania dużymi zbiorami danych przez firmy z łańcucha dostaw, koncentrujące się na cyberbezpieczeństwie w celu ochrony przed zagrożeniami, które mogą zakłócać sieci transportowe.
• Redukcja emisji w branży transportu ciężarowego, ponieważ duże zbiory danych umożliwiają skuteczniejszą optymalizację tras, a wykorzystanie pojazdów autonomicznych zmniejsza zużycie paliwa lub energii elektrycznej.
• Potencjalny wzrost ogólnego wykorzystania sieci transportowych w miarę ich zwiększania się, co może zrównoważyć korzyści dla środowiska uzyskane z redukcji emisji.
• Utworzenie nowych stanowisk pracy skupionych na analizie danych, cyberbezpieczeństwie i zarządzaniu sztuczną inteligencją w sektorach transportu ciężarowego i logistyki.
• Zmiany w modelach biznesowych transportu ciężarowego, kładące nacisk na podejmowanie decyzji w oparciu o dane i integrację technologii, prowadzące do zwiększonej konkurencji i innowacji w branży.

Pytania do rozważenia

• Jak jeszcze Twoim zdaniem duże zbiory danych mogą usprawnić usługi transportowe?
• Jak IoT i sztuczna inteligencja mogą zmienić sposób dostarczania towarów w ciągu najbliższych pięciu lat?