క్వాంటమ్రన్

చిత్రం క్రెడిట్:

iStock

ట్రక్కింగ్ మరియు పెద్ద డేటా: డేటా రహదారిని కలిసినప్పుడు

ట్రక్కింగ్‌లో డేటా అనలిటిక్స్ అనేది డేటా సైన్స్ అవసరమైన సేవలను ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది అనేదానికి ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ.

రచయిత గురించి:
రచయిత పేరు
క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
జూలై 25, 2022

అంతర్దృష్టి సారాంశం

ట్రక్కింగ్ పరిశ్రమ భద్రత, సామర్థ్యం మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడానికి పెద్ద డేటా మరియు కృత్రిమ మేధస్సు (AI)ని ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తోంది. ఈ సాంకేతికత మార్పు లాజిస్టిక్స్ యొక్క మెరుగైన నిర్వహణ, ముందస్తు వాహన నిర్వహణ మరియు మెరుగైన కస్టమర్ సేవను అనుమతిస్తుంది. ఈ పురోగతులు తెలివిగా, మరింత స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన విమానాలకు కూడా దారితీస్తున్నాయి మరియు కొత్త మౌలిక సదుపాయాలు మరియు సైబర్‌ సెక్యూరిటీ చర్యలు అవసరం.

ట్రక్కింగ్ మరియు పెద్ద డేటా సందర్భం

COVID-19 మహమ్మారి, అనేక రంగాలను మందగిస్తున్నప్పుడు, సరుకు రవాణా సేవలపై ఊహించని ప్రభావం చూపింది. ట్రక్కింగ్ కంపెనీలు తమ కార్యకలాపాలను మెరుగుపరచడంలో పెద్ద డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యతను గుర్తించడం ప్రారంభించాయి. మారుతున్న మార్కెట్ డిమాండ్‌లకు అనుగుణంగా మరియు సమర్థవంతమైన సర్వీస్ డెలివరీని నిర్ధారించడం ద్వారా ఈ మార్పు జరిగింది. పెద్ద డేటా, ఈ సందర్భంలో, మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, ఇన్వెంటరీని నిర్వహించడానికి మరియు మొత్తం లాజిస్టిక్స్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి కీలకమైన సాధనంగా పనిచేస్తుంది.

ట్రక్కింగ్ పరిశ్రమలో పెద్ద డేటా విస్తృత సమాచార వనరులను కలిగి ఉంటుంది. ఈ మూలాలలో సెన్సార్ లాగ్‌లు, కెమెరాలు, రాడార్ సిస్టమ్‌లు, జియోలొకేషన్ డేటా మరియు మొబైల్ ఫోన్‌లు మరియు టాబ్లెట్‌ల నుండి ఇన్‌పుట్‌లు ఉన్నాయి. ఇంకా, రిమోట్ సెన్సింగ్ మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) వంటి సాంకేతికతలు, ముఖ్యంగా వాహనాలు మరియు మౌలిక సదుపాయాల మధ్య కమ్యూనికేషన్‌లు ఈ డేటా పూల్‌కు దోహదం చేస్తాయి. ఈ డేటా సంక్లిష్టమైనది మరియు పెద్దది, తరచుగా యాదృచ్ఛికంగా మరియు మొదటి చూపులో నిర్మాణాత్మకంగా కనిపిస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఈ డేటా స్ట్రీమ్‌లను జల్లెడ పట్టడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి AI అడుగుపెట్టినప్పుడు దాని నిజమైన విలువ బయటపడుతుంది.

సంభావ్య ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, అనేక ట్రక్కింగ్ కంపెనీలు తరచుగా పెద్ద డేటా యొక్క చిక్కులను అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు దానిని ఉపయోగించుకోవడానికి సమర్థవంతమైన వ్యూహాలను అమలు చేయడంలో కష్టపడతాయి. ప్రాథమిక పరిశీలన నుండి వివరణాత్మక రోగనిర్ధారణకు వెళ్లడంతోపాటు, అంచనా వేసే విశ్లేషణతో సహా కేవలం డేటా సేకరణ నుండి డేటా వినియోగం యొక్క అధునాతన దశలకు మారడం కీలకం. రవాణా కంపెనీల కోసం, ఈ పురోగతి అంటే సమగ్ర రవాణా నిర్వహణ వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడం, అది వారి మొత్తం వాహన విమానాల పనితీరును కూడా ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

టెలిమాటిక్స్, గ్లోబల్ పొజిషనింగ్ సిస్టమ్ (GPS) మరియు ఆన్‌బోర్డ్ డయాగ్నస్టిక్స్ వంటి సాంకేతికతలను కలిగి ఉంటుంది, పెద్ద డేటా అనూహ్యంగా విలువైనది. వాహన కదలికలు మరియు డ్రైవర్ ప్రవర్తనలను పర్యవేక్షించడం ద్వారా, టెలిమాటిక్స్ రహదారి భద్రతను గణనీయంగా పెంచుతుంది. ఇది నిద్రమత్తు, అపసవ్య డ్రైవింగ్ మరియు అస్థిరమైన బ్రేకింగ్ విధానాలు వంటి ప్రమాదకర ప్రవర్తనలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది, ఇవి సాధారణంగా USD $74,000 ఆర్థిక నష్టాలకు దారితీసే ప్రమాదాలకు సాధారణ కారణాలు మరియు కంపెనీ ప్రతిష్టను దెబ్బతీస్తాయి. ఈ నమూనాలను గుర్తించిన తర్వాత, అధునాతన బ్రేకింగ్ సిస్టమ్‌లు మరియు రోడ్ కెమెరాల వంటి ఫ్లీట్ వాహనాలలో టార్గెటెడ్ డ్రైవర్ శిక్షణ మరియు సాంకేతిక నవీకరణల ద్వారా వాటిని పరిష్కరించవచ్చు.

సరుకు రవాణా మరియు లాజిస్టిక్స్‌లో, వ్యూహాత్మక నిర్ణయం తీసుకోవడంలో పెద్ద డేటా విశ్లేషణ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. సరుకు రవాణా నమూనాలను పరిశీలించడం ద్వారా, కంపెనీలు ధరల వ్యూహాలు, ఉత్పత్తి ప్లేస్‌మెంట్ మరియు రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ గురించి సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు. అంతేకాకుండా, కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను నిర్వహించడం మరియు విశ్లేషించడం ద్వారా కస్టమర్ సేవలో పెద్ద డేటా సహాయపడుతుంది. పునరావృతమయ్యే ఫిర్యాదులను గుర్తించడం వలన కంపెనీలు సమస్యలను వేగంగా పరిష్కరించేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది.

ట్రక్కింగ్ పరిశ్రమలో పెద్ద డేటా యొక్క మరొక ముఖ్యమైన ప్రభావం వాహనాల నిర్వహణలో ఉంది. వాహన నిర్వహణకు సంబంధించిన సాంప్రదాయిక విధానాలు తరచుగా ముందుగా నిర్ణయించిన షెడ్యూల్‌లపై ఆధారపడతాయి, ఇది పరికరాల ప్రస్తుత స్థితిని ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించకపోవచ్చు. పెద్ద డేటా ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్‌కి మారడాన్ని ప్రారంభిస్తుంది, ఇక్కడ డేటా అనలిటిక్స్ ద్వారా కనుగొనబడిన వాహనాల వాస్తవ పనితీరు ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోబడతాయి. ఈ విధానం సకాలంలో జోక్యాలను నిర్ధారిస్తుంది, విచ్ఛిన్నాల సంభావ్యతను తగ్గిస్తుంది మరియు విమానాల జీవితకాలం పొడిగిస్తుంది.

ట్రక్కింగ్ మరియు పెద్ద డేటా యొక్క చిక్కులు

ట్రక్కింగ్ మరియు సరకు రవాణా పరిశ్రమలో పెద్ద డేటా వినియోగం కోసం విస్తృత అప్లికేషన్లు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:

ట్రక్కింగ్ ఫ్లీట్‌లతో AI యొక్క మెరుగైన ఏకీకరణ, వివిధ దృశ్యాలకు అనుగుణంగా మరింత సమర్థవంతమైన మరియు స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలకు దారి తీస్తుంది.
ట్రక్కింగ్‌లో IoT సాంకేతికతకు మద్దతు ఇవ్వడానికి, రియల్ టైమ్ మానిటరింగ్ మరియు డేటా సేకరణను మెరుగుపరచడానికి సెన్సార్-అమర్చిన హైవేలతో సహా ప్రత్యేక మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి.
రవాణా నెట్‌వర్క్‌లకు అంతరాయం కలిగించే బెదిరింపుల నుండి రక్షించడానికి సైబర్‌ సెక్యూరిటీపై దృష్టి సారించి, సరఫరా గొలుసు కంపెనీల ద్వారా టెలిమాటిక్స్ మరియు బిగ్ డేటా మేనేజ్‌మెంట్ సాఫ్ట్‌వేర్‌లో పెట్టుబడిని పెంచడం.
పెద్ద డేటా కారణంగా ట్రక్కింగ్ పరిశ్రమ నుండి ఉద్గారాల తగ్గింపు మరింత సమర్థవంతమైన రూట్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది మరియు స్వయంప్రతిపత్త వాహనాల వినియోగం ఇంధనం లేదా విద్యుత్ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది.
రవాణా నెట్‌వర్క్‌లు మరింత సమర్థవంతంగా మారడంతో వాటి మొత్తం వినియోగంలో సంభావ్య పెరుగుదల, బహుశా ఉద్గార తగ్గింపుల నుండి పొందిన పర్యావరణ ప్రయోజనాలను భర్తీ చేస్తుంది.
ట్రక్కింగ్ మరియు లాజిస్టిక్స్ రంగాలలో డేటా విశ్లేషణ, సైబర్ భద్రత మరియు AI నిర్వహణపై దృష్టి కేంద్రీకరించిన కొత్త ఉద్యోగ పాత్రల సృష్టి.
ట్రక్కింగ్ వ్యాపార నమూనాలలో మార్పులు, డేటా ఆధారిత నిర్ణయాధికారం మరియు సాంకేతికత ఏకీకరణను నొక్కి చెప్పడం, పరిశ్రమలో పోటీ మరియు ఆవిష్కరణలకు దారితీసింది.