Usafirishaji wa lori na data kubwa: Data inapokutana barabarani

• mwandishi:
• mwandishi jina

  Mtazamo wa Quantumrun
• Julai 25, 2022

Muhtasari wa maarifa

Sekta ya malori inazidi kutumia data kubwa na akili bandia (AI) ili kuimarisha usalama, ufanisi na kufanya maamuzi. Mabadiliko haya ya teknolojia huwezesha usimamizi bora wa vifaa, matengenezo ya gari tarajiwa, na huduma bora kwa wateja. Maendeleo haya pia yanaongoza kwa meli nadhifu, zinazojiendesha zaidi na zinahitaji miundombinu mipya na hatua za usalama wa mtandao.

Usafirishaji wa lori na muktadha mkubwa wa data

Janga la COVID-19, huku likipunguza kasi ya sekta nyingi, lilikuwa na athari isiyotarajiwa kwa huduma za mizigo. Makampuni ya lori yalianza kutambua umuhimu wa data kubwa katika kuimarisha shughuli zao. Mabadiliko haya yalitokana na hitaji la kukabiliana na mabadiliko ya mahitaji ya soko na kuhakikisha utoaji wa huduma kwa ufanisi. Data kubwa, katika muktadha huu, hutumika kama zana muhimu ya kuboresha njia, kudhibiti hesabu na kuboresha ufanisi wa jumla wa vifaa.

Data kubwa katika tasnia ya usafirishaji wa mizigo inajumuisha safu mbalimbali za vyanzo vya habari. Vyanzo hivi ni pamoja na kumbukumbu za vitambuzi, kamera, mifumo ya rada, data ya eneo la kijiografia na maingizo kutoka kwa simu na kompyuta za mkononi. Zaidi ya hayo, teknolojia kama vile kutambua kwa mbali na Mtandao wa Mambo (IoT), hasa mawasiliano kati ya magari na miundombinu, huchangia kwenye mkusanyiko huu wa data. Data hii ni changamano na yenye wingi, mara nyingi huonekana nasibu na bila mpangilio katika mtazamo wa kwanza. Hata hivyo, thamani yake ya kweli hujitokeza wakati AI inapoingia ili kuchuja, kupanga, na kuchanganua mitiririko hii ya data.

Licha ya faida zinazowezekana, kampuni nyingi za malori mara nyingi hutatizika kuelewa ugumu wa data kubwa na kutekeleza mikakati madhubuti ya kuitumia. Jambo kuu liko katika kuhama kutoka kwa mkusanyiko wa data tu hadi hatua za juu za utumiaji wa data, ikijumuisha kutoka kwa uchunguzi wa kimsingi hadi uchunguzi wa kina, ikifuatiwa na uchanganuzi wa kubashiri. Kwa kampuni za usafirishaji, maendeleo haya yanamaanisha kuunda mfumo wa kina wa usimamizi wa usafirishaji ambao unaweza pia kuboresha utendaji wa meli zao zote za magari.

Athari ya usumbufu

Telematiki, inayojumuisha teknolojia kama vile Mfumo wa Kuweka Nafasi Ulimwenguni (GPS) na uchunguzi wa ndani, ni eneo muhimu ambapo data kubwa ni ya thamani ya kipekee. Kwa kufuatilia mienendo ya gari na tabia za madereva, telematics inaweza kuimarisha usalama barabarani kwa kiasi kikubwa. Husaidia kutambua tabia hatari kama vile kusinzia, uendeshaji uliokengeushwa, na mifumo isiyo sahihi ya kufunga breki, ambazo ni sababu za kawaida za ajali zinazosababisha hasara za kifedha za wastani wa USD $74,000 na kuharibu sifa ya kampuni. Mifumo hii ikishabainishwa, inaweza kushughulikiwa kupitia mafunzo lengwa ya udereva na uboreshaji wa kiteknolojia katika magari ya meli, kama vile mifumo ya juu ya breki na kamera za barabarani.

Katika usafirishaji wa mizigo na vifaa, uchambuzi mkubwa wa data una jukumu muhimu katika kufanya maamuzi ya kimkakati. Kwa kuchunguza mifumo ya mizigo, makampuni yanaweza kufanya maamuzi sahihi kuhusu mikakati ya bei, uwekaji wa bidhaa, na usimamizi wa hatari. Zaidi ya hayo, data kubwa inasaidia katika huduma kwa wateja kwa kupanga na kuchambua maoni ya wateja. Kutambua malalamiko yanayojirudia huruhusu makampuni kushughulikia masuala kwa haraka.

Athari nyingine kubwa ya data kubwa katika tasnia ya usafirishaji ni katika matengenezo ya magari. Mbinu za jadi za matengenezo ya gari mara nyingi hutegemea ratiba zilizopangwa, ambazo haziwezi kutafakari kwa usahihi hali ya sasa ya vifaa. Data kubwa huwezesha mabadiliko hadi matengenezo ya ubashiri, ambapo maamuzi yanatokana na utendakazi halisi wa magari, unaotambuliwa kupitia uchanganuzi wa data. Mbinu hii inahakikisha uingiliaji kati kwa wakati, kupunguza uwezekano wa kuvunjika na kupanua maisha ya meli. 

Athari za lori na data kubwa

Maombi mapana ya matumizi makubwa ya data katika tasnia ya uchukuzi na usafirishaji yanaweza kujumuisha:

• Ujumuishaji ulioimarishwa wa AI na meli za malori, na kusababisha magari yenye ufanisi zaidi na yanayojitegemea yenye uwezo wa kukabiliana na hali mbalimbali.
• Ukuzaji wa miundombinu maalum, ikijumuisha barabara kuu zenye vifaa vya sensorer, ili kusaidia teknolojia ya IoT katika usafirishaji wa lori, kuimarisha ufuatiliaji wa wakati halisi na ukusanyaji wa data.
• Kuongezeka kwa uwekezaji katika telematiki na programu kubwa za usimamizi wa data na kampuni za ugavi, zinazozingatia usalama wa mtandao ili kulinda dhidi ya vitisho vinavyoweza kutatiza mitandao ya uchukuzi.
• Kupungua kwa hewa chafu kutoka kwa sekta ya usafirishaji wa mizigo kwani data kubwa huwezesha uboreshaji wa njia kwa ufanisi zaidi na matumizi ya magari yanayojiendesha hupunguza matumizi ya mafuta au umeme.
• Ongezeko linalowezekana la matumizi ya jumla ya mitandao ya usafirishaji kadiri inavyokuwa bora zaidi, ikiwezekana kufidia manufaa ya kimazingira yanayopatikana kutokana na upunguzaji wa hewa chafu.
• Uundaji wa majukumu mapya ya kazi yaliyolenga uchambuzi wa data, usalama wa mtandao, na usimamizi wa AI katika sekta ya lori na vifaa.
• Mabadiliko katika miundo ya biashara ya malori, kusisitiza maamuzi yanayotokana na data na ushirikiano wa teknolojia, na kusababisha ushindani mkubwa na uvumbuzi katika sekta hiyo.

Maswali ya kuzingatia

• Je, unadhani ni kwa namna gani data kubwa inaweza kuboresha huduma za uchukuzi?
• Je, IoT na AI zinawezaje kubadilisha jinsi bidhaa zinavyowasilishwa katika miaka mitano ijayo?