ควอนตั้มรัน

เครดิตภาพ:

iStock

รถบรรทุกและข้อมูลขนาดใหญ่: เมื่อข้อมูลมาบรรจบกับท้องถนน

การวิเคราะห์ข้อมูลในการขนส่งทางรถบรรทุกเป็นตัวอย่างสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถปรับปรุงบริการที่จำเป็นได้อย่างไร

เขียนโดย:
ชื่อผู้เขียน
มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
กรกฎาคม 25, 2022

สรุปข้อมูลเชิงลึก

อุตสาหกรรมรถบรรทุกมีการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ (AI) มากขึ้นเพื่อเพิ่มความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และการตัดสินใจ การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถจัดการด้านลอจิสติกส์ การบำรุงรักษายานพาหนะแบบคาดการณ์ล่วงหน้า และการบริการลูกค้าได้ดีขึ้น ความก้าวหน้าเหล่านี้ยังนำไปสู่กลุ่มยานพาหนะที่ชาญฉลาดและเป็นอิสระมากขึ้น และจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานใหม่และมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

บริบทของรถบรรทุกและข้อมูลขนาดใหญ่

การแพร่ระบาดของโควิด-19 แม้ว่าหลายภาคส่วนจะชะลอตัว แต่ก็ส่งผลกระทบอย่างไม่คาดคิดต่อบริการขนส่งสินค้า บริษัทรถบรรทุกเริ่มตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของตน การเปลี่ยนแปลงนี้ได้รับแรงผลักดันจากความจำเป็นในการปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป และรับประกันการส่งมอบบริการที่มีประสิทธิภาพ ในบริบทนี้ ข้อมูลขนาดใหญ่ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง จัดการสินค้าคงคลัง และปรับปรุงประสิทธิภาพด้านลอจิสติกส์โดยรวม

ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมรถบรรทุกประกอบด้วยแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย แหล่งที่มาเหล่านี้รวมถึงบันทึกเซ็นเซอร์ กล้อง ระบบเรดาร์ ข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และอินพุตจากโทรศัพท์มือถือและแท็บเล็ต นอกจากนี้ เทคโนโลยี เช่น การสำรวจระยะไกลและอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) โดยเฉพาะการสื่อสารระหว่างยานพาหนะและโครงสร้างพื้นฐาน ยังมีส่วนร่วมในแหล่งรวมข้อมูลนี้ ข้อมูลนี้มีความซับซ้อนและมีขนาดใหญ่ ซึ่งมักจะปรากฏแบบสุ่มและไม่มีโครงสร้างเมื่อมองแวบแรก อย่างไรก็ตาม คุณค่าที่แท้จริงของมันเกิดขึ้นเมื่อ AI ก้าวเข้ามาเพื่อกรอง จัดระเบียบ และวิเคราะห์สตรีมข้อมูลเหล่านี้

แม้จะมีประโยชน์ที่เป็นไปได้ แต่บริษัทรถบรรทุกหลายแห่งมักประสบปัญหาในการทำความเข้าใจความซับซ้อนของข้อมูลขนาดใหญ่ และการนำกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพไปใช้ควบคุมข้อมูลดังกล่าว สิ่งสำคัญอยู่ที่การเปลี่ยนจากการรวบรวมข้อมูลเพียงอย่างเดียวไปสู่ขั้นตอนขั้นสูงของการใช้ข้อมูล รวมถึงการย้ายจากการสังเกตขั้นพื้นฐานไปสู่การวินิจฉัยโดยละเอียด ตามด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ สำหรับบริษัทขนส่ง ความก้าวหน้านี้หมายถึงการพัฒนาระบบการจัดการการขนส่งที่ครอบคลุม ซึ่งยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของกลุ่มยานพาหนะทั้งหมดได้อีกด้วย

ผลกระทบก่อกวน

เทเลเมติกส์ซึ่งครอบคลุมเทคโนโลยีต่างๆ เช่น Global Positioning System (GPS) และการวินิจฉัยออนบอร์ด ถือเป็นส่วนสำคัญที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีคุณค่าอย่างยิ่ง ด้วยการตรวจสอบการเคลื่อนไหวของยานพาหนะและพฤติกรรมของผู้ขับขี่ ระบบเทเลเมติกส์จะช่วยเพิ่มความปลอดภัยบนท้องถนนได้อย่างมาก ช่วยระบุพฤติกรรมเสี่ยง เช่น อาการง่วงนอน การขับขี่ที่ฟุ้งซ่าน และรูปแบบการเบรกที่ผิดปกติ ซึ่งเป็นสาเหตุทั่วไปของอุบัติเหตุที่นำไปสู่การสูญเสียทางการเงินโดยเฉลี่ย 74,000 เหรียญสหรัฐ และสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงของบริษัท เมื่อระบุรูปแบบเหล่านี้แล้ว จะสามารถแก้ไขได้ผ่านการฝึกอบรมผู้ขับขี่แบบกำหนดเป้าหมายและการอัพเกรดเทคโนโลยีในยานพาหนะ เช่น ระบบเบรกขั้นสูงและกล้องแสดงบนถนน

ในการขนส่งสินค้าและลอจิสติกส์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ด้วยการตรวจสอบรูปแบบการขนส่งสินค้า บริษัทต่างๆ จึงสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับกลยุทธ์การกำหนดราคา การจัดวางผลิตภัณฑ์ และการบริหารความเสี่ยง นอกจากนี้ Big Data ยังช่วยในการบริการลูกค้าด้วยการจัดระเบียบและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า การรับรู้ถึงข้อร้องเรียนที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

ผลกระทบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมรถบรรทุกคือการบำรุงรักษายานพาหนะ วิธีการบำรุงรักษายานพาหนะแบบเดิมๆ มักอาศัยตารางเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจไม่สะท้อนถึงสภาพปัจจุบันของอุปกรณ์ได้อย่างแม่นยำ ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงไปสู่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ซึ่งการตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพที่แท้จริงของยานพาหนะ ซึ่งตรวจพบผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล แนวทางนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการแทรกแซงอย่างทันท่วงที ลดโอกาสที่จะเกิดความเสียหาย และยืดอายุการใช้งานของยานพาหนะ

ผลกระทบของการขนส่งด้วยรถบรรทุกและข้อมูลขนาดใหญ่

แอปพลิเคชันที่กว้างขึ้นสำหรับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมการบรรทุกและการขนส่งสินค้าอาจรวมถึง:

บูรณาการที่ดีขึ้นของ AI กับกลุ่มรถบรรทุก นำไปสู่ยานพาหนะที่มีประสิทธิภาพและเป็นอิสระมากขึ้นที่สามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ
การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทาง รวมถึงทางหลวงที่ติดตั้งเซ็นเซอร์ เพื่อรองรับเทคโนโลยี IoT ในรถบรรทุก เพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการรวบรวมข้อมูล
เพิ่มการลงทุนในซอฟต์แวร์การจัดการเทเลเมติกส์และบิ๊กดาต้าโดยบริษัทซัพพลายเชน โดยมุ่งเน้นที่ความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อป้องกันภัยคุกคามที่อาจรบกวนเครือข่ายการขนส่ง
การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากอุตสาหกรรมรถบรรทุกเนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และการใช้ยานพาหนะที่เป็นอิสระจะช่วยลดการใช้เชื้อเพลิงหรือไฟฟ้า
ศักยภาพในการใช้เครือข่ายการขนส่งโดยรวมเพิ่มขึ้นเมื่อเครือข่ายมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งอาจชดเชยผลประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อมที่ได้รับจากการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
การสร้างบทบาทงานใหม่ที่มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูล ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการจัดการ AI ในภาคส่วนรถบรรทุกและโลจิสติกส์
การเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกิจรถบรรทุก โดยเน้นการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการบูรณาการเทคโนโลยี นำไปสู่การแข่งขันและนวัตกรรมที่สูงขึ้นในอุตสาหกรรม