Kamyon taşımacılığı ve büyük veri: Veriler yol ile buluştuğunda

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• Temmuz 25, 2022

Analiz özeti

Kamyon taşımacılığı endüstrisi güvenliği, verimliliği ve karar almayı geliştirmek için büyük veri ve yapay zekayı (AI) giderek daha fazla kullanıyor. Bu teknoloji değişimi, lojistiğin daha iyi yönetilmesini, öngörülü araç bakımını ve gelişmiş müşteri hizmetlerini mümkün kılıyor. Bu gelişmeler aynı zamanda daha akıllı, daha otonom filoların ortaya çıkmasına yol açıyor ve yeni altyapı ve siber güvenlik önlemleri gerektiriyor.

Kamyon taşımacılığı ve büyük veri bağlamı

COVİD-19 salgını birçok sektörü yavaşlatırken kargo hizmetleri üzerinde de beklenmedik bir etki yarattı. Kamyon taşımacılığı şirketleri, operasyonlarını geliştirmede büyük verinin önemini anlamaya başladı. Bu değişim, değişen pazar taleplerine uyum sağlama ve verimli hizmet sunumunu sağlama ihtiyacından kaynaklandı. Bu bağlamda büyük veri, rotaları optimize etmek, envanteri yönetmek ve genel lojistik verimliliğini artırmak için önemli bir araç görevi görüyor.

Kamyon taşımacılığı endüstrisindeki büyük veriler çok çeşitli bilgi kaynaklarından oluşur. Bu kaynaklar arasında sensör kayıtları, kameralar, radar sistemleri, coğrafi konum verileri ve cep telefonları ve tabletlerden gelen girdiler yer alıyor. Ayrıca uzaktan algılama ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi teknolojiler, özellikle de araçlar ve altyapı arasındaki iletişim bu veri havuzuna katkıda bulunuyor. Bu veriler karmaşık ve hacimlidir, genellikle ilk bakışta rastgele ve yapılandırılmamış gibi görünür. Ancak yapay zeka bu veri akışlarını elemek, düzenlemek ve analiz etmek için devreye girdiğinde gerçek değeri ortaya çıkıyor.

Potansiyel faydalara rağmen, birçok kamyon taşımacılığı şirketi genellikle büyük verinin inceliklerini anlamakta ve ondan yararlanmak için etkili stratejiler uygulamakta zorluk çekiyor. Anahtar, basit veri toplamadan, temel gözlemden ayrıntılı teşhise ve ardından tahmine dayalı analize geçiş de dahil olmak üzere veri kullanımının ileri aşamalarına geçişte yatmaktadır. Taşımacılık şirketleri için bu ilerleme, aynı zamanda tüm araç filosunun performansını da optimize edebilecek kapsamlı bir taşımacılık yönetim sistemi geliştirmek anlamına geliyor.

Yıkıcı etki

Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) ve yerleşik teşhis gibi teknolojileri kapsayan telematik, büyük verilerin son derece değerli olduğu önemli bir alandır. Telematik, araç hareketlerini ve sürücü davranışlarını izleyerek yol güvenliğini önemli ölçüde artırabilir. Ortalama 74,000 ABD doları tutarında mali kayıplara yol açan ve bir şirketin itibarına zarar veren kazaların yaygın nedenleri olan uykululuk, dikkat dağınıklığı ve dengesiz frenleme gibi riskli davranışların belirlenmesine yardımcı olur. Bu modeller belirlendikten sonra, hedefe yönelik sürücü eğitimi ve filo araçlarında gelişmiş fren sistemleri ve yol kameraları gibi teknolojik iyileştirmeler yoluyla çözülebilir.

Nakliye ve lojistikte büyük veri analizi, stratejik karar almada çok önemli bir rol oynuyor. Şirketler nakliye modellerini inceleyerek fiyatlandırma stratejileri, ürün yerleştirme ve risk yönetimi hakkında bilinçli kararlar alabilirler. Ayrıca büyük veri, müşteri geri bildirimlerini düzenleyip analiz ederek müşteri hizmetlerine yardımcı olur. Tekrarlanan şikayetlerin farkına varmak, şirketlerin sorunları hızlı bir şekilde çözmesine olanak tanır.

Büyük verinin kamyon taşımacılığı sektöründeki bir diğer önemli etkisi de araçların bakımıdır. Araç bakımına yönelik geleneksel yaklaşımlar genellikle önceden belirlenmiş programlara dayanır ve bu da ekipmanın mevcut durumunu doğru şekilde yansıtmayabilir. Büyük veri, kararların veri analitiği aracılığıyla tespit edilen araçların gerçek performansına dayandığı tahmine dayalı bakıma geçişi mümkün kılıyor. Bu yaklaşım, zamanında müdahale edilmesini sağlayarak arıza olasılığını azaltır ve filonun ömrünü uzatır. 

Kamyon taşımacılığı ve büyük verinin etkileri

Kamyon taşımacılığı ve nakliye endüstrisinde büyük veri kullanımına yönelik daha geniş uygulamalar şunları içerebilir:

• Yapay zekanın kamyon filolarıyla gelişmiş entegrasyonu, çeşitli senaryolara uyum sağlayabilen daha verimli ve otonom araçların ortaya çıkmasına yol açıyor.
• Kamyon taşımacılığında IoT teknolojisini desteklemek, gerçek zamanlı izleme ve veri toplamayı geliştirmek için sensör donanımlı otoyollar da dahil olmak üzere özel altyapının geliştirilmesi.
• Tedarik zinciri şirketleri tarafından telematik ve büyük veri yönetimi yazılımlarına yapılan yatırımların artması, ulaşım ağlarını bozabilecek tehditlere karşı koruma sağlamak için siber güvenliğe odaklanılması.
• Büyük veriler daha verimli rota optimizasyonu sağladığından ve otonom araçların kullanımı yakıt veya elektrik tüketimini azalttığından kamyon taşımacılığı endüstrisinden kaynaklanan emisyonların azaltılması.
• Daha verimli hale geldikçe ulaşım ağlarının genel kullanımındaki potansiyel artış, muhtemelen emisyon azaltımlarından elde edilen çevresel faydaları dengeleyecektir.
• Kamyon taşımacılığı ve lojistik sektörlerinde veri analizi, siber güvenlik ve yapay zeka yönetimine odaklanan yeni iş rollerinin oluşturulması.
• Kamyon taşımacılığı iş modellerinde, veriye dayalı karar alma ve teknoloji entegrasyonunu vurgulayan değişiklikler, sektörde rekabetin ve yeniliğin artmasına yol açıyor.

Dikkate alınması gereken sorular

• Büyük verilerin nakliye hizmetlerini başka nasıl iyileştirebileceğini düşünüyorsunuz?
• IoT ve AI, önümüzdeki beş yıl içinde malların teslim edilme şeklini nasıl değiştirebilir?