Куантумрун

КРЕДИТ ЗА СЛИКУ:

иСтоцк

Камиони и велики подаци: Када се подаци сретну са путем

Аналитика података у транспорту је одличан пример како наука о подацима може побољшати основне услуге.

Аутор:
ime аутора
Куантумрун Форесигхт
Јула КСНУМКС, КСНУМКС

Сажетак увида

Индустрија транспорта све више користи велике податке и вештачку интелигенцију (АИ) како би побољшала безбедност, ефикасност и доношење одлука. Ова промена технологије омогућава боље управљање логистиком, предвиђање одржавања возила и побољшану услугу корисницима. Ови напретци такође воде до паметнијих, аутономнијих флота и захтевају нову инфраструктуру и мере сајбер безбедности.

Контекст транспорта и великих података

Пандемија ЦОВИД-19, иако је успорила многе секторе, имала је неочекивани ефекат на теретне услуге. Транспортне компаније почеле су да препознају важност великих података у унапређењу њиховог пословања. Ова промена је била вођена потребом да се прилагоди променљивим захтевима тржишта и обезбеди ефикасно пружање услуга. Велики подаци, у овом контексту, служе као кључни алат за оптимизацију рута, управљање залихама и побољшање укупне логистичке ефикасности.

Велики подаци у индустрији транспорта обухватају широк спектар извора информација. Ови извори укључују евиденцију сензора, камере, радарске системе, геолокацијске податке и уносе са мобилних телефона и таблета. Даље, технологије као што су даљинско испитивање и Интернет ствари (ИоТ), посебно комуникација између возила и инфраструктуре, доприносе овом скупу података. Ови подаци су сложени и обимни, често на први поглед изгледају насумични и неструктурирани. Ипак, његова права вредност се појављује када АИ уђе да прође, организује и анализира ове токове података.

Упркос потенцијалним предностима, многе компаније које се баве транспортом често се боре са разумевањем замршености великих података и имплементацијом ефикасних стратегија да их искористе. Кључ лежи у преласку са пуког прикупљања података на напредне фазе коришћења података, укључујући прелазак са основног посматрања на детаљну дијагностику, након чега следи анализа предвиђања. За транспортне компаније, овај напредак значи развој свеобухватног система управљања транспортом који такође може да оптимизује перформансе њиховог целокупног возног парка.

Ометајући утицај

Телематика, која обухвата технологије као што је систем за глобално позиционирање (ГПС) и уграђена дијагностика, је кључна област у којој су велики подаци изузетно вредни. Праћењем кретања возила и понашања возача, телематика може значајно побољшати безбедност на путу. Помаже у идентификацији ризичних понашања као што су поспаност, растресена вожња и неправилни обрасци кочења, који су уобичајени узроци несрећа које доводе до финансијских губитака у просеку од 74,000 УСД и штете репутацији компаније. Када се ови обрасци утврде, они се могу решити кроз циљану обуку возача и технолошке надоградње у возилима у возном парку, као што су напредни кочиони системи и камере на путу.

У транспорту и логистици, анализа великих података игра кључну улогу у стратешком доношењу одлука. Испитујући обрасце транспорта, компаније могу донети информисане одлуке о стратегијама одређивања цена, пласману производа и управљању ризиком. Штавише, велики подаци помажу у корисничком сервису организовањем и анализом повратних информација купаца. Препознавање притужби које се понављају омогућава компанијама да брзо реше проблеме.

Још један значајан утицај великих података у индустрији транспорта је у одржавању возила. Традиционални приступи одржавању возила често се ослањају на унапред одређене распореде, који можда не одражавају тачно тренутно стање опреме. Велики подаци омогућавају прелазак на предиктивно одржавање, где се одлуке заснивају на стварним перформансама возила, откривеним кроз аналитику података. Овакав приступ обезбеђује благовремене интервенције, смањујући вероватноћу кварова и продужавајући животни век флоте.

Импликације транспорта и великих података

Шире апликације за коришћење великих података у индустрији транспорта и терета могу укључивати:

Побољшана интеграција вештачке интелигенције са флотом камиона, што доводи до ефикаснијих и аутономнијих возила способних да се прилагоде различитим сценаријима.
Развој специјализоване инфраструктуре, укључујући аутопутеве опремљене сензорима, за подршку ИоТ технологији у транспорту, побољшавајући праћење у реалном времену и прикупљање података.
Повећана улагања компанија у ланцу снабдевања у телематику и софтвер за управљање великим подацима, фокусирајући се на сајбер безбедност ради заштите од претњи које би могле да поремете транспортне мреже.
Смањење емисија из транспортне индустрије јер велики подаци омогућавају ефикаснију оптимизацију рута, а употреба аутономних возила смањује потрошњу горива или електричне енергије.
Потенцијално повећање у укупном коришћењу транспортних мрежа како оне постају ефикасније, евентуално надокнађујући еколошке користи добијене смањењем емисија.
Стварање нових радних места фокусираних на анализу података, сајбер безбедност и управљање вештачком интелигенцијом у сектору транспорта и логистике.
Промене у пословним моделима транспорта, наглашавајући доношење одлука засновано на подацима и интеграцију технологије, што доводи до појачане конкуренције и иновација у индустрији.