Вантажоперевезення та великі дані: коли дані зустрічаються

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Липень 25, 2022

Короткий огляд

Індустрія вантажних перевезень все більше використовує великі дані та штучний інтелект (AI) для підвищення безпеки, ефективності та прийняття рішень. Ця технологічна зміна дозволяє краще керувати логістикою, передбачити технічне обслуговування транспортних засобів і покращити обслуговування клієнтів. Ці досягнення також призводять до більш розумних, більш автономних автопарків і вимагають нової інфраструктури та заходів кібербезпеки.

Автоперевезення та контекст великих даних

Пандемія COVID-19 уповільнила роботу багатьох секторів, але несподівано вплинула на вантажні перевезення. Автотранспортні компанії почали усвідомлювати важливість великих даних для покращення своєї діяльності. Ця зміна була зумовлена ​​необхідністю адаптуватися до мінливих вимог ринку та забезпечити ефективне надання послуг. Великі дані в цьому контексті служать основним інструментом для оптимізації маршрутів, управління запасами та підвищення загальної ефективності логістики.

Великі дані в галузі вантажних перевезень містять широкий спектр джерел інформації. Ці джерела включають журнали датчиків, камери, радарні системи, геолокаційні дані та вхідні дані з мобільних телефонів і планшетів. Крім того, такі технології, як дистанційне зондування та Інтернет речей (IoT), зокрема комунікації між транспортними засобами та інфраструктурою, сприяють цьому пулу даних. Ці дані складні та об’ємні, на перший погляд часто здаються випадковими та неструктурованими. Однак його справжня цінність стає очевидною, коли штучний інтелект втручається, щоб просіяти, упорядкувати та проаналізувати ці потоки даних.

Незважаючи на потенційні переваги, багатьом транспортним компаніям часто важко зрозуміти тонкощі великих даних і запровадити ефективні стратегії їх використання. Ключ полягає в переході від простого збору даних до просунутих етапів використання даних, включаючи перехід від базового спостереження до детальної діагностики з подальшим прогнозним аналізом. Для транспортних компаній цей прогрес означає розробку комплексної системи управління транспортуванням, яка також може оптимізувати роботу всього парку транспортних засобів.

Руйнівний вплив

Телематика, що охоплює такі технології, як глобальна система позиціонування (GPS) і бортова діагностика, є ключовою сферою, де великі дані надзвичайно цінні. Відстежуючи рухи транспортних засобів і поведінку водіїв, телематика може значно підвищити безпеку на дорозі. Це допомагає визначити ризиковану поведінку, як-от сонливість, відволікання від водіння та нерівне гальмування, які є поширеними причинами аварій, що призводять до фінансових втрат у середньому 74,000 XNUMX доларів США та шкодять репутації компанії. Як тільки ці закономірності будуть точно визначені, їх можна буде вирішити за допомогою цілеспрямованого навчання водіїв і технологічних оновлень у парку транспортних засобів, таких як передові гальмівні системи та дорожні камери.

У вантажних перевезеннях і логістиці аналіз великих даних відіграє вирішальну роль у прийнятті стратегічних рішень. Вивчаючи схеми вантажних перевезень, компанії можуть приймати обґрунтовані рішення щодо стратегії ціноутворення, розміщення продукту та управління ризиками. Крім того, великі дані допомагають обслуговувати клієнтів, організовуючи та аналізуючи відгуки клієнтів. Розпізнавання повторюваних скарг дозволяє компаніям швидко вирішувати проблеми.

Ще один значний вплив великих даних у галузі вантажних перевезень – це технічне обслуговування транспортних засобів. Традиційні підходи до технічного обслуговування транспортних засобів часто покладаються на заздалегідь визначені графіки, які можуть неточно відображати поточний стан обладнання. Великі дані дозволяють перейти до прогнозованого технічного обслуговування, коли рішення ґрунтуються на фактичних характеристиках транспортних засобів, виявлених за допомогою аналітики даних. Такий підхід забезпечує своєчасне втручання, знижує ймовірність поломок і продовжує термін служби автопарку. 

Наслідки вантажних перевезень і великих даних

Більш широкі програми для використання великих даних у вантажоперевезеннях можуть включати:

• Покращена інтеграція штучного інтелекту з парками вантажівок, що веде до більш ефективних і автономних транспортних засобів, здатних адаптуватися до різних сценаріїв.
• Розвиток спеціалізованої інфраструктури, включаючи обладнані датчиками автомагістралі, для підтримки технології IoT у вантажних перевезеннях, покращення моніторингу в реальному часі та збору даних.
• Збільшення інвестицій у телематику та програмне забезпечення для керування великими даними компаніями-постачальниками, зосереджуючись на кібербезпеці для захисту від загроз, які можуть порушити роботу транспортних мереж.
• Зменшення викидів у галузі вантажних перевезень, оскільки великі дані дозволяють ефективніше оптимізувати маршрут, а використання автономних транспортних засобів зменшує споживання палива та електроенергії.
• Потенційне збільшення загального використання транспортних мереж у міру того, як вони стануть більш ефективними, можливо, компенсуючи екологічні переваги, отримані від скорочення викидів.
• Створення нових посад, зосереджених на аналізі даних, кібербезпеці та управлінні штучним інтелектом у секторах вантажних перевезень і логістики.
• Зміни в бізнес-моделях вантажних перевезень, акцентуючи увагу на прийнятті рішень на основі даних та інтеграції технологій, що призводить до загострення конкуренції та інновацій у галузі.

Питання для розгляду

• Як ще, на вашу думку, великі дані можуть покращити послуги з вантажних перевезень?
• Як IoT та AI можуть змінити способи доставки товарів у наступні п’ять років?