Квантумран

ИЗОБРАЖЕНИЕ КРЕДИТ:

Istock

Грузоперевозки и большие данные: когда данные встречаются с дорогой

Аналитика данных в сфере грузоперевозок — яркий пример того, как наука о данных может улучшить основные услуги.

Автор:
Имя автора
Квантумран Форсайт
Июль 25, 2022

Сводка статистики

Транспортная отрасль все чаще использует большие данные и искусственный интеллект (ИИ) для повышения безопасности, эффективности и принятия решений. Этот технологический сдвиг позволяет лучше управлять логистикой, прогнозировать техническое обслуживание транспортных средств и улучшать обслуживание клиентов. Эти достижения также ведут к созданию более умных и автономных автопарков и требуют новой инфраструктуры и мер кибербезопасности.

Грузоперевозки и контекст больших данных

Пандемия COVID-19, хотя и замедлила работу многих секторов, оказала неожиданное влияние на грузовые перевозки. Транспортные компании начали осознавать важность больших данных для улучшения своей деятельности. Этот сдвиг был вызван необходимостью адаптироваться к меняющимся требованиям рынка и обеспечить эффективное предоставление услуг. Большие данные в этом контексте служат ключевым инструментом для оптимизации маршрутов, управления запасами и повышения общей эффективности логистики.

Большие данные в сфере грузоперевозок включают в себя широкий спектр источников информации. Эти источники включают журналы датчиков, камеры, радиолокационные системы, данные геолокации и данные с мобильных телефонов и планшетов. Кроме того, в этот пул данных вносят свой вклад такие технологии, как дистанционное зондирование и Интернет вещей (IoT), особенно связь между транспортными средствами и инфраструктурой. Эти данные сложны и объемны и на первый взгляд часто кажутся случайными и неструктурированными. Тем не менее, его истинная ценность проявляется, когда ИИ вмешивается в просеивание, организацию и анализ этих потоков данных.

Несмотря на потенциальные преимущества, многие автотранспортные компании часто испытывают трудности с пониманием тонкостей больших данных и реализацией эффективных стратегий по их использованию. Ключ заключается в переходе от простого сбора данных к продвинутым этапам использования данных, включая переход от базового наблюдения к детальной диагностике с последующим прогнозным анализом. Для транспортных компаний этот прогресс означает разработку комплексной системы управления транспортировкой, которая также может оптимизировать производительность всего их автопарка.

Разрушительное воздействие

Телематика, включающая в себя такие технологии, как система глобального позиционирования (GPS) и бортовая диагностика, является ключевой областью, в которой большие данные имеют исключительное значение. Контролируя движение транспортных средств и поведение водителя, телематика может значительно повысить безопасность дорожного движения. Он помогает выявить рискованное поведение, такое как сонливость, рассеянное вождение и неустойчивое торможение, которые являются частыми причинами аварий, приводящих к финансовым потерям в среднем в 74,000 XNUMX долларов США и наносящим ущерб репутации компании. Как только эти закономерности будут выявлены, их можно будет устранить путем целевого обучения водителей и технологических обновлений транспортных средств, таких как усовершенствованные тормозные системы и дорожные камеры.

В сфере грузоперевозок и логистики анализ больших данных играет решающую роль в принятии стратегических решений. Изучая структуру грузовых перевозок, компании могут принимать обоснованные решения о стратегии ценообразования, размещении продукции и управлении рисками. Более того, большие данные помогают в обслуживании клиентов, организуя и анализируя отзывы клиентов. Распознавание повторяющихся жалоб позволяет компаниям быстро решать проблемы.

Еще одно существенное влияние больших данных в сфере грузоперевозок – техническое обслуживание транспортных средств. Традиционные подходы к техническому обслуживанию транспортных средств часто основаны на заранее установленных графиках, которые могут неточно отражать текущее состояние оборудования. Большие данные позволяют перейти к прогнозному техническому обслуживанию, где решения принимаются на основе фактической производительности транспортных средств, обнаруженной с помощью анализа данных. Такой подход обеспечивает своевременное вмешательство, снижает вероятность поломок и продлевает срок службы автопарка.

Последствия грузоперевозок и больших данных

Более широкие приложения для использования больших данных в сфере грузоперевозок и грузоперевозок могут включать:

Расширенная интеграция искусственного интеллекта с автопарками, что приводит к созданию более эффективных и автономных транспортных средств, способных адаптироваться к различным сценариям.
Развитие специализированной инфраструктуры, в том числе автомагистралей, оборудованных датчиками, для поддержки технологий Интернета вещей в грузовых перевозках, улучшения мониторинга и сбора данных в реальном времени.
Увеличение инвестиций в программное обеспечение для телематики и управления большими данными со стороны компаний, занимающихся цепочками поставок, с упором на кибербезопасность для защиты от угроз, которые могут нарушить работу транспортных сетей.
Сокращение выбросов в сфере грузоперевозок благодаря большим данным позволяет более эффективно оптимизировать маршруты, а использование автономных транспортных средств снижает потребление топлива или электроэнергии.
Потенциальное увеличение общего использования транспортных сетей по мере того, как они становятся более эффективными, что, возможно, нивелирует экологические выгоды, полученные от сокращения выбросов.
Создание новых должностей, ориентированных на анализ данных, кибербезопасность и управление искусственным интеллектом в секторах грузоперевозок и логистики.
Изменения в бизнес-моделях грузоперевозок с акцентом на принятие решений на основе данных и интеграцию технологий, что приводит к усилению конкуренции и инновациям в отрасли.