Vận tải đường bộ và dữ liệu lớn: Khi dữ liệu gặp mặt đường

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 25 Tháng Bảy, 2022

Tóm tắt thông tin chi tiết

Ngành vận tải đường bộ đang ngày càng sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao tính an toàn, hiệu quả và ra quyết định. Sự thay đổi công nghệ này cho phép quản lý hậu cần tốt hơn, bảo trì phương tiện dự đoán và cải thiện dịch vụ khách hàng. Những tiến bộ này cũng dẫn đến các đội tàu thông minh hơn, tự chủ hơn và đòi hỏi các biện pháp an ninh mạng và cơ sở hạ tầng mới.

Bối cảnh vận tải và dữ liệu lớn

Đại dịch Covid-19 tuy làm chậm lại nhiều lĩnh vực nhưng lại gây ảnh hưởng không ngờ tới dịch vụ vận tải hàng hóa. Các công ty vận tải đường bộ bắt đầu nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong việc tăng cường hoạt động của họ. Sự thay đổi này được thúc đẩy bởi nhu cầu thích ứng với nhu cầu thay đổi của thị trường và đảm bảo cung cấp dịch vụ hiệu quả. Dữ liệu lớn, trong bối cảnh này, đóng vai trò là công cụ then chốt để tối ưu hóa các tuyến đường, quản lý hàng tồn kho và cải thiện hiệu quả hậu cần tổng thể.

Dữ liệu lớn trong ngành vận tải đường bộ bao gồm rất nhiều nguồn thông tin. Những nguồn này bao gồm nhật ký cảm biến, camera, hệ thống radar, dữ liệu định vị địa lý và thông tin đầu vào từ điện thoại di động và máy tính bảng. Hơn nữa, các công nghệ như viễn thám và Internet vạn vật (IoT), đặc biệt là liên lạc giữa phương tiện và cơ sở hạ tầng, góp phần vào kho dữ liệu này. Dữ liệu này phức tạp và đồ sộ, thoạt nhìn thường xuất hiện ngẫu nhiên và không có cấu trúc. Tuy nhiên, giá trị thực sự của nó xuất hiện khi AI bước vào sàng lọc, sắp xếp và phân tích các luồng dữ liệu này.

Bất chấp những lợi ích tiềm năng, nhiều công ty vận tải đường bộ thường gặp khó khăn trong việc tìm hiểu sự phức tạp của dữ liệu lớn và thực hiện các chiến lược hiệu quả để khai thác nó. Chìa khóa nằm ở việc chuyển từ thu thập dữ liệu đơn thuần sang các giai đoạn sử dụng dữ liệu nâng cao, bao gồm chuyển từ quan sát cơ bản sang chẩn đoán chi tiết, sau đó là phân tích dự đoán. Đối với các công ty vận tải, quá trình này có nghĩa là phát triển một hệ thống quản lý vận tải toàn diện cũng có thể tối ưu hóa hiệu suất của toàn bộ đội xe của họ.

Tác động gián đoạn

Viễn thông, bao gồm các công nghệ như Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) và chẩn đoán trên tàu, là một lĩnh vực quan trọng trong đó dữ liệu lớn có giá trị đặc biệt. Bằng cách giám sát chuyển động của phương tiện và hành vi của người lái xe, viễn thông có thể tăng cường đáng kể an toàn đường bộ. Nó giúp xác định các hành vi nguy hiểm như buồn ngủ, lái xe mất tập trung và kiểu phanh thất thường, những nguyên nhân phổ biến gây ra tai nạn dẫn đến tổn thất tài chính trung bình 74,000 USD và gây tổn hại đến danh tiếng của công ty. Một khi các mô hình này được xác định chính xác, chúng có thể được giải quyết thông qua đào tạo lái xe có mục tiêu và nâng cấp công nghệ trên các phương tiện trong đội xe, chẳng hạn như hệ thống phanh tiên tiến và camera đường bộ.

Trong vận tải hàng hóa và hậu cần, phân tích dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định chiến lược. Bằng cách kiểm tra các mô hình vận chuyển hàng hóa, các công ty có thể đưa ra quyết định sáng suốt về chiến lược giá cả, vị trí sản phẩm và quản lý rủi ro. Hơn nữa, dữ liệu lớn hỗ trợ dịch vụ khách hàng bằng cách tổ chức và phân tích phản hồi của khách hàng. Nhận biết các khiếu nại lặp đi lặp lại cho phép các công ty giải quyết vấn đề nhanh chóng.

Một tác động đáng kể khác của dữ liệu lớn trong ngành vận tải đường bộ là bảo trì phương tiện. Các phương pháp bảo dưỡng phương tiện truyền thống thường dựa vào lịch trình định trước, có thể không phản ánh chính xác tình trạng hiện tại của thiết bị. Dữ liệu lớn cho phép chuyển sang bảo trì dự đoán, trong đó các quyết định dựa trên hiệu suất thực tế của phương tiện, được phát hiện thông qua phân tích dữ liệu. Cách tiếp cận này đảm bảo các biện pháp can thiệp kịp thời, giảm khả năng hỏng hóc và kéo dài tuổi thọ của đội tàu. 

Ý nghĩa của vận tải đường bộ và dữ liệu lớn

Các ứng dụng rộng hơn cho việc sử dụng dữ liệu lớn trong ngành vận tải đường bộ và vận chuyển hàng hóa có thể bao gồm:

• Tăng cường tích hợp AI với đội xe tải, dẫn đến các phương tiện tự lái và hiệu quả hơn có khả năng thích ứng với nhiều tình huống khác nhau.
• Phát triển cơ sở hạ tầng chuyên dụng, bao gồm cả đường cao tốc được trang bị cảm biến, để hỗ trợ công nghệ IoT trong vận tải đường bộ, tăng cường giám sát và thu thập dữ liệu theo thời gian thực.
• Các công ty chuỗi cung ứng tăng cường đầu tư vào viễn thông và phần mềm quản lý dữ liệu lớn, tập trung vào an ninh mạng để bảo vệ trước các mối đe dọa có thể làm gián đoạn mạng lưới giao thông.
• Giảm lượng khí thải từ ngành vận tải đường bộ nhờ dữ liệu lớn cho phép tối ưu hóa tuyến đường hiệu quả hơn và việc sử dụng phương tiện tự động giúp giảm mức tiêu thụ nhiên liệu hoặc điện.
• Khả năng sử dụng tổng thể của mạng lưới giao thông vận tải sẽ tăng lên khi chúng trở nên hiệu quả hơn, có thể bù đắp cho những lợi ích môi trường thu được từ việc giảm phát thải.
• Tạo ra các vai trò công việc mới tập trung vào phân tích dữ liệu, an ninh mạng và quản lý AI trong lĩnh vực vận tải đường bộ và hậu cần.
• Những thay đổi trong mô hình kinh doanh vận tải đường bộ, nhấn mạnh việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và tích hợp công nghệ, dẫn đến cạnh tranh và đổi mới ngày càng cao trong ngành.

Các câu hỏi cần xem xét

• Bạn nghĩ dữ liệu lớn có thể cải thiện dịch vụ vận chuyển hàng hóa bằng cách nào khác?
• IoT và AI có thể thay đổi cách vận chuyển hàng hóa như thế nào trong XNUMX năm tới?