Quantumrun

BILDKREDIT:

iStock

Trucking och big data: När data möter vägen

Dataanalys inom lastbilstransporter är ett utmärkt exempel på hur datavetenskap kan förbättra viktiga tjänster.

Författare:
författarnamn
Quantumrun Framsyn
Juli 25, 2022

Insiktssammanfattning

Lastbilsbranschen använder allt mer big data och artificiell intelligens (AI) för att förbättra säkerheten, effektiviteten och beslutsfattandet. Detta teknikskifte möjliggör bättre hantering av logistik, förutsägande fordonsunderhåll och förbättrad kundservice. Dessa framsteg leder också till smartare, mer autonoma flottor och kräver ny infrastruktur och cybersäkerhetsåtgärder.

Trucking och big data sammanhang

Covid-19-pandemin, samtidigt som den saktade ner många sektorer, hade en oväntad effekt på frakttjänsterna. Lastbilsföretag började inse vikten av big data för att förbättra sin verksamhet. Denna förändring drevs av behovet av att anpassa sig till förändrade marknadskrav och säkerställa effektiv serviceleverans. Big data, i detta sammanhang, fungerar som ett centralt verktyg för att optimera rutter, hantera lager och förbättra den övergripande logistikeffektiviteten.

Big data inom lastbilsbranschen omfattar ett brett utbud av informationskällor. Dessa källor inkluderar sensorloggar, kameror, radarsystem, geolokaliseringsdata och indata från mobiltelefoner och surfplattor. Vidare bidrar tekniker som fjärranalys och Internet of Things (IoT), särskilt kommunikation mellan fordon och infrastruktur, till denna datapool. Dessa data är komplexa och omfattande och verkar ofta slumpmässiga och ostrukturerade vid första anblicken. Ändå kommer dess verkliga värde fram när AI går in för att sålla igenom, organisera och analysera dessa dataströmmar.

Trots de potentiella fördelarna kämpar många lastbilsföretag ofta med att förstå krångligheterna med big data och implementera effektiva strategier för att utnyttja den. Nyckeln ligger i övergången från ren datainsamling till avancerade stadier av dataanvändning, inklusive att gå från grundläggande observation till detaljerad diagnostik, följt av prediktiv analys. För transportföretag innebär denna utveckling utveckling av ett heltäckande transportledningssystem som också kan optimera prestandan för hela deras fordonsflotta.

Störande inverkan

Telematik, som omfattar teknologier som Global Positioning System (GPS) och diagnostik ombord, är ett nyckelområde där big data är exceptionellt värdefull. Genom att övervaka fordonsrörelser och förarbeteenden kan telematik förbättra trafiksäkerheten avsevärt. Det hjälper till att identifiera riskabla beteenden som dåsighet, distraherad körning och oberäkneliga bromsmönster, som är vanliga orsaker till olyckor som leder till ekonomiska förluster på i genomsnitt 74,000 XNUMX USD och skadar ett företags rykte. När dessa mönster väl har identifierats kan de åtgärdas genom riktad förarutbildning och tekniska uppgraderingar i fordonsparker, såsom avancerade bromssystem och vägkameror.

Inom frakt och logistik spelar big data-analys en avgörande roll i strategiskt beslutsfattande. Genom att undersöka fraktmönster kan företag fatta välgrundade beslut om prisstrategier, produktplacering och riskhantering. Dessutom hjälper big data till kundservice genom att organisera och analysera kundfeedback. Genom att känna igen repetitiva klagomål kan företag snabbt lösa problem.

En annan betydande inverkan av big data i lastbilsbranschen är underhållet av fordon. Traditionella tillvägagångssätt för fordonsunderhåll förlitar sig ofta på förutbestämda scheman, som kanske inte exakt återspeglar utrustningens nuvarande tillstånd. Big data möjliggör en övergång till prediktivt underhåll, där beslut baseras på fordonens faktiska prestanda, upptäcks genom dataanalys. Detta tillvägagångssätt säkerställer snabba ingripanden, minskar sannolikheten för haverier och förlänger flottans livslängd.

Implikationer av lastbilstransporter och big data

Bredare applikationer för big data-användning inom lastbils- och fraktbranschen kan inkludera:

Förbättrad integration av AI med lastbilsflottor, vilket leder till mer effektiva och autonoma fordon som kan anpassa sig till olika scenarier.
Utveckling av specialiserad infrastruktur, inklusive sensorutrustade motorvägar, för att stödja IoT-teknik inom lastbilstransporter, förbättra realtidsövervakning och datainsamling.
Ökade investeringar i programvara för hantering av telematik och stordata från leverantörskedjeföretag, med fokus på cybersäkerhet för att skydda mot hot som kan störa transportnätverk.
Minskade utsläpp från lastbilsindustrin eftersom big data möjliggör effektivare ruttoptimering och användningen av autonoma fordon minskar bränsle- eller elförbrukningen.
Potentiell ökning av den totala användningen av transportnätverk när de blir effektivare, vilket möjligen kompenserar för miljöfördelarna med utsläppsminskningar.
Skapande av nya jobbroller fokuserade på dataanalys, cybersäkerhet och AI-hantering inom lastbils- och logistiksektorerna.
Förändringar i affärsmodeller för lastbilstransporter, med betoning på datadrivet beslutsfattande och teknikintegration, vilket leder till ökad konkurrens och innovation i branschen.