Prevoz tovornjakov in veliki podatki: Ko se podatki srečajo s cesto

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• Julij 25, 2022

Povzetek vpogleda

Industrija tovornega prometa vedno bolj uporablja velike podatke in umetno inteligenco (AI) za izboljšanje varnosti, učinkovitosti in sprejemanja odločitev. Ta tehnološki premik omogoča boljše upravljanje logistike, predvideno vzdrževanje vozil in izboljšano storitev za stranke. Ta napredek vodi tudi k pametnejšim, bolj avtonomnim voznim parkom in zahteva novo infrastrukturo ter ukrepe za kibernetsko varnost.

Kontekst tovornega prometa in velikih podatkov

Pandemija COVID-19 je sicer upočasnila številne sektorje, a je nepričakovano vplivala na storitve tovornega prometa. Avtoprevozniška podjetja so se začela zavedati pomena velikih podatkov pri izboljšanju svojega poslovanja. Ta premik je bil posledica potrebe po prilagajanju spreminjajočim se zahtevam trga in zagotavljanju učinkovite storitve. Veliki podatki v tem kontekstu služijo kot ključno orodje za optimizacijo poti, upravljanje zalog in izboljšanje splošne učinkovitosti logistike.

Veliki podatki v tovornjakarski industriji obsegajo široko paleto virov informacij. Ti viri vključujejo dnevnike senzorjev, kamere, radarske sisteme, geolokacijske podatke ter vnose iz mobilnih telefonov in tablic. Poleg tega tehnologije, kot sta daljinsko zaznavanje in internet stvari (IoT), zlasti komunikacije med vozili in infrastrukturo, prispevajo k tej podatkovni bazi. Ti podatki so zapleteni in obsežni, na prvi pogled se pogosto zdijo naključni in nestrukturirani. Vendar pa se njegova prava vrednost pokaže, ko se vključi umetna inteligenca, ki preseje, organizira in analizira te podatkovne tokove.

Kljub potencialnim koristim se številna prevozniška podjetja pogosto spopadajo z razumevanjem zapletenosti velikih podatkov in izvajanjem učinkovitih strategij za njihovo izkoriščanje. Ključ je v prehodu od zgolj zbiranja podatkov k naprednejšim stopnjam uporabe podatkov, vključno s prehodom od osnovnega opazovanja k podrobni diagnostiki, ki ji sledi napovedna analiza. Za prevozna podjetja ta napredek pomeni razvoj celovitega sistema za upravljanje prevozov, ki lahko optimizira tudi učinkovitost celotnega voznega parka.

Moteč vpliv

Telematika, ki vključuje tehnologije, kot sta globalni sistem za določanje položaja (GPS) in vgrajena diagnostika, je ključno področje, kjer so veliki podatki izjemno dragoceni. S spremljanjem gibanja vozil in vedenja voznikov lahko telematika znatno poveča varnost v cestnem prometu. Pomaga prepoznati tvegano vedenje, kot so zaspanost, motena vožnja in nepravilni vzorci zaviranja, ki so pogosti vzroki za nesreče, ki vodijo do finančnih izgub v povprečju 74,000 USD in škodijo ugledu podjetja. Ko so ti vzorci natančno določeni, jih je mogoče obravnavati s ciljno usmerjenim usposabljanjem voznikov in tehnološkimi nadgradnjami v voznih parkih, kot so napredni zavorni sistemi in cestne kamere.

V tovornem prometu in logistiki ima analiza velikih podatkov ključno vlogo pri strateškem odločanju. S preučevanjem tovornih vzorcev lahko podjetja sprejemajo informirane odločitve o cenovnih strategijah, umestitvi izdelkov in obvladovanju tveganja. Poleg tega veliki podatki pomagajo pri storitvah za stranke z organiziranjem in analiziranjem povratnih informacij strank. Prepoznavanje ponavljajočih se pritožb podjetjem omogoča hitro reševanje težav.

Drug pomemben vpliv velikih podatkov v transportni industriji je pri vzdrževanju vozil. Tradicionalni pristopi k vzdrževanju vozil se pogosto opirajo na vnaprej določene urnike, ki morda ne odražajo natančno trenutnega stanja opreme. Veliki podatki omogočajo prehod na prediktivno vzdrževanje, kjer odločitve temeljijo na dejanski zmogljivosti vozil, zaznani s podatkovno analitiko. Ta pristop zagotavlja pravočasne intervencije, zmanjšuje verjetnost okvar in podaljšuje življenjsko dobo voznega parka. 

Posledice tovornega prometa in velikih podatkov

Širše aplikacije za uporabo velikih podatkov v tovornjakarski in tovorni industriji lahko vključujejo:

• Izboljšana integracija umetne inteligence z voznimi parki tovornjakov, kar vodi do učinkovitejših in avtonomnejših vozil, ki se lahko prilagajajo različnim scenarijem.
• Razvoj specializirane infrastrukture, vključno s senzorsko opremljenimi avtocestami, za podporo tehnologije IoT v tovornem prometu, izboljšanje spremljanja v realnem času in zbiranja podatkov.
• Povečana vlaganja v telematiko in programsko opremo za upravljanje velikih podatkov s strani podjetij v dobavni verigi, s poudarkom na kibernetski varnosti za zaščito pred grožnjami, ki bi lahko motile prometna omrežja.
• Zmanjšanje emisij iz tovornjakarske industrije, saj veliki podatki omogočajo učinkovitejšo optimizacijo poti, uporaba avtonomnih vozil pa zmanjša porabo goriva ali električne energije.
• Morebitno povečanje splošne uporabe prometnih omrežij, ko postanejo učinkovitejša, kar bi lahko izravnalo okoljske koristi, pridobljene z zmanjšanjem emisij.
• Ustvarjanje novih delovnih mest, osredotočenih na analizo podatkov, kibernetsko varnost in upravljanje umetne inteligence v sektorju tovornega prometa in logistike.
• Spremembe v poslovnih modelih tovornega prometa, s poudarkom na podatkovno vodenem odločanju in integraciji tehnologije, kar vodi do povečane konkurence in inovacij v industriji.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Kako drugače lahko po vašem mnenju veliki podatki izboljšajo storitve tovornega prometa?
• Kako lahko IoT in AI spremenita način dostave blaga v naslednjih petih letih?