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卡車運輸和大數據：當數據遇到道路

卡車運輸中的數據分析是數據科學如何改善基本服務的一個典型例子。

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量子運行遠見
2022 年 7 月 25 日

洞察總結

卡車運輸業越來越多地利用大數據和人工智慧 (AI) 來提高安全性、效率和決策。這種技術轉變可以更好地管理物流、預測性車輛維護和改進的客戶服務。這些進步也帶來了更智慧、更自主的車隊，並需要新的基礎設施和網路安全措施。

貨運和大數據環境

COVID-19 大流行雖然減緩了許多行業的發展，但對貨運服務產生了意想不到的影響。貨運公司開始意識到大數據在增強營運方面的重要性。這一轉變是由於需要適應不斷變化的市場需求並確保高效的服務交付而推動的。在這種情況下，大數據成為優化路線、管理庫存和提高整體物流效率的關鍵工具。

卡車運輸業的大數據包含廣泛的資訊來源。這些來源包括感測器日誌、相機、雷達系統、地理位置資料以及來自手機和平板電腦的輸入。此外，遙感和物聯網（IoT）等技術，特別是車輛和基礎設施之間的通信，也為該資料池做出了貢獻。這些數據複雜且龐大，乍看之下通常是隨機且非結構化的。然而，當人工智慧介入篩選、組織和分析這些資料流時，它的真正價值就會顯現出來。

儘管有潛在的好處，但許多貨運公司常常難以理解大數據的複雜性並實施有效的策略來利用它。關鍵在於從單純的資料收集過渡到資料利用的高級階段，包括從基礎觀察到詳細診斷，然後是預測分析。對於運輸公司來說，這項進步意味著開發一個全面的運輸管理系統，該系統還可以優化整個車隊的性能。

破壞性影響

遠端資訊處理包含全球定位系統 (GPS) 和車載診斷等技術，是大數據極具價值的關鍵領域。透過監控車輛運動和駕駛行為，遠端資訊處理可以顯著提高道路安全。它有助於識別困倦、分心駕駛和不穩定煞車模式等危險行為，這些行為是導致事故的常見原因，導致平均 74,000 美元的經濟損失並損害公司聲譽。一旦確定了這些模式，就可以透過有針對性的駕駛員培訓和車隊車輛的技術升級（例如先進的煞車系統和道路攝影機）來解決這些問題。

在貨運和物流領域，大數據分析在策略決策中扮演至關重要的角色。透過檢查貨運模式，公司可以就定價策略、產品佈局和風險管理做出明智的決策。此外，大數據透過組織和分析客戶回饋來幫助客戶服務。識別重複的投訴可以讓公司迅速解決問題。

大數據對卡車運輸業的另一個重大影響是車輛的維護。傳統的車輛維護方法通常依賴預定的時間表，這可能無法準確反映設備的當前狀況。大數據使得預測性維護成為可能，其中決策是基於透過數據分析檢測到的車輛的實際性能。這種方法可確保及時幹預，減少故障的可能性並延長車隊的使用壽命。