Camioane și date mari: când datele se întâlnesc cu drumul

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• Iulie 25, 2022

Rezumat perspectivă

Industria de camioane utilizează din ce în ce mai mult big data și inteligența artificială (AI) pentru a spori siguranța, eficiența și luarea deciziilor. Această schimbare tehnologică permite o mai bună gestionare a logisticii, întreținerea predictivă a vehiculelor și un serviciu îmbunătățit pentru clienți. Aceste progrese conduc, de asemenea, la flote mai inteligente, mai autonome și necesită infrastructură nouă și măsuri de securitate cibernetică.

Camioane și context de date mari

Pandemia COVID-19, deși a încetinit multe sectoare, a avut un efect neașteptat asupra serviciilor de transport de marfă. Companiile de camioane au început să recunoască importanța datelor mari în îmbunătățirea operațiunilor lor. Această schimbare a fost determinată de nevoia de a se adapta la cerințele în schimbare ale pieței și de a asigura o livrare eficientă a serviciilor. Big Data, în acest context, servește ca instrument esențial pentru optimizarea rutelor, gestionarea inventarului și îmbunătățirea eficienței logistice generale.

Big Data în industria de camioane cuprind o gamă largă de surse de informații. Aceste surse includ jurnalele senzorilor, camerele, sistemele radar, datele de localizare geografică și intrările de pe telefoane mobile și tablete. Mai mult, tehnologii precum teledetecția și Internetul obiectelor (IoT), în special comunicațiile între vehicule și infrastructură, contribuie la acest pool de date. Aceste date sunt complexe și voluminoase, apar adesea aleatorii și nestructurate la prima vedere. Cu toate acestea, adevărata sa valoare apare atunci când AI intervine pentru a verifica, organiza și analiza aceste fluxuri de date.

În ciuda potențialelor beneficii, multe companii de transport cu camioane se luptă adesea să înțeleagă complexitatea datelor mari și să implementeze strategii eficiente pentru a le valorifica. Cheia constă în trecerea de la simpla colectare a datelor la stadii avansate de utilizare a datelor, inclusiv trecerea de la observarea de bază la diagnosticarea detaliată, urmată de analiză predictivă. Pentru companiile de transport, această progresie înseamnă dezvoltarea unui sistem cuprinzător de management al transportului, care poate optimiza, de asemenea, performanța întregii lor flote de vehicule.

Impact perturbator

Telematica, care cuprinde tehnologii precum Sistemul de poziționare globală (GPS) și diagnosticarea la bord, este un domeniu cheie în care big data este excepțional de valoroasă. Prin monitorizarea mișcărilor vehiculelor și a comportamentului șoferului, telematica poate îmbunătăți semnificativ siguranța rutieră. Ajută la identificarea comportamentelor riscante, cum ar fi somnolența, conducerea distrasă și modelele de frânare neregulate, care sunt cauze comune ale accidentelor care duc la pierderi financiare în medie de 74,000 USD și dăunând reputației unei companii. Odată ce aceste modele sunt identificate, ele pot fi abordate prin instruire țintită a șoferilor și modernizări tehnologice la vehiculele parcului, cum ar fi sistemele de frânare avansate și camerele rutiere.

În transportul de mărfuri și logistică, analiza datelor mari joacă un rol crucial în luarea deciziilor strategice. Prin examinarea tiparelor de transport, companiile pot lua decizii informate cu privire la strategiile de prețuri, plasarea produselor și gestionarea riscurilor. Mai mult, big data ajută la serviciile pentru clienți prin organizarea și analizarea feedback-ului clienților. Recunoașterea reclamațiilor repetitive permite companiilor să abordeze rapid problemele.

Un alt impact semnificativ al datelor mari în industria de camioane este în întreținerea vehiculelor. Abordările tradiționale ale întreținerii vehiculelor se bazează adesea pe programe predeterminate, care pot să nu reflecte cu exactitate starea actuală a echipamentului. Big Data permite trecerea la întreținerea predictivă, unde deciziile se bazează pe performanța reală a vehiculelor, detectată prin analiza datelor. Această abordare asigură intervenții în timp util, reducând probabilitatea defecțiunilor și prelungind durata de viață a flotei. 

Implicațiile transportului de camioane și ale datelor mari

Aplicațiile mai largi pentru utilizarea datelor mari în industria de transport și transport de marfă pot include:

• Integrare îmbunătățită a inteligenței artificiale cu flotele de camioane, ceea ce duce la vehicule mai eficiente și autonome, capabile să se adapteze la diferite scenarii.
• Dezvoltarea infrastructurii specializate, inclusiv a autostrăzilor echipate cu senzori, pentru a sprijini tehnologia IoT în transportul cu camioane, îmbunătățind monitorizarea în timp real și colectarea de date.
• Investiții sporite în telematică și software de gestionare a datelor mari de către companiile din lanțul de aprovizionare, concentrându-se pe securitatea cibernetică pentru a proteja împotriva amenințărilor care ar putea perturba rețelele de transport.
• Reducerea emisiilor din industria de camioane, deoarece datele mari permit o optimizare mai eficientă a rutelor, iar utilizarea vehiculelor autonome reduce consumul de combustibil sau electricitate.
• Creștere potențială a utilizării globale a rețelelor de transport pe măsură ce acestea devin mai eficiente, posibil compensând beneficiile de mediu obținute din reducerea emisiilor.
• Crearea de noi roluri axate pe analiza datelor, securitatea cibernetică și managementul AI în sectoarele de transport și logistică.
• Schimbări în modelele de afaceri în transportul de camioane, subliniind luarea deciziilor bazate pe date și integrarea tehnologiei, ceea ce duce la o concurență sporită și inovare în industrie.

Întrebări de luat în considerare

• Cum altfel credeți că big data poate îmbunătăți serviciile de transport de marfă?
• Cum pot IoT și AI să schimbe modul în care sunt livrate bunurile în următorii cinci ani?