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卡车运输和大数据：当数据遇到道路

卡车运输中的数据分析是数据科学如何改善基本服务的一个典型例子。

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量子运行远见
2022 年 7 月 25 日

洞察总结

卡车运输行业越来越多地利用大数据和人工智能 (AI) 来提高安全性、效率和决策。这种技术转变可以更好地管理物流、预测性车辆维护和改进的客户服务。这些进步还带来了更智能、更自主的车队，并需要新的基础设施和网络安全措施。

货运和大数据环境

COVID-19 大流行虽然减缓了许多行业的发展，但对货运服务产生了意想不到的影响。货运公司开始认识到大数据在增强运营方面的重要性。这一转变是由于需要适应不断变化的市场需求并确保高效的服务交付而推动的。在这种情况下，大数据成为优化路线、管理库存和提高整体物流效率的关键工具。

卡车运输行业的大数据包含广泛的信息源。这些来源包括传感器日志、摄像头、雷达系统、地理位置数据以及来自手机和平板电脑的输入。此外，遥感和物联网（IoT）等技术，特别是车辆和基础设施之间的通信，也为该数据池做出了贡献。这些数据复杂且庞大，乍一看通常是随机且非结构化的。然而，当人工智能介入筛选、组织和分析这些数据流时，它的真正价值就会显现出来。

尽管有潜在的好处，但许多货运公司常常难以理解大数据的复杂性并实施有效的策略来利用它。关键在于从单纯的数据收集过渡到数据利用的高级阶段，包括从基础观察到详细诊断，然后是预测分析。对于运输公司来说，这一进步意味着开发一个全面的运输管理系统，该系统还可以优化整个车队的性能。

破坏性影响

远程信息处理包含全球定位系统 (GPS) 和车载诊断等技术，是大数据极具价值的关键领域。通过监控车辆运动和驾驶员行为，远程信息处理可以显着提高道路安全。它有助于识别困倦、分心驾驶和不稳定制动模式等危险行为，这些行为是导致事故的常见原因，导致平均 74,000 美元的经济损失并损害公司声誉。一旦确定了这些模式，就可以通过有针对性的驾驶员培训和车队车辆的技术升级（例如先进的制动系统和道路摄像头）来解决这些问题。

在货运和物流领域，大数据分析在战略决策中发挥着至关重要的作用。通过检查货运模式，公司可以就定价策略、产品布局和风险管理做出明智的决策。此外，大数据通过组织和分析客户反馈来帮助客户服务。识别重复的投诉可以让公司迅速解决问题。

大数据对卡车运输行业的另一个重大影响是车辆的维护。传统的车辆维护方法通常依赖于预定的时间表，这可能无法准确反映设备的当前状况。大数据使得预测性维护成为可能，其中决策基于通过数据分析检测到的车辆的实际性能。这种方法可确保及时干预，减少故障的可能性并延长车队的使用寿命。