Камион и големи податоци: кога податоците се среќаваат со патот

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Јули 25, 2022

Резиме на увид

Камионската индустрија се повеќе користи големи податоци и вештачка интелигенција (ВИ) за да ја подобри безбедноста, ефикасноста и донесувањето одлуки. Оваа промена на технологијата овозможува подобро управување со логистиката, предвидливо одржување на возилата и подобрена услуга за клиентите. Овие достигнувања водат и до попаметни, поавтономни флоти и бараат нова инфраструктура и мерки за сајбер безбедност.

Превоз со камиони и контекст на големи податоци

Пандемијата COVID-19, иако забавуваше многу сектори, имаше неочекуван ефект врз товарните услуги. Камионските компании почнаа да ја препознаваат важноста на големите податоци за подобрување на нивните операции. Оваа промена беше поттикната од потребата да се прилагоди на променливите барања на пазарот и да се обезбеди ефикасна испорака на услуги. Големите податоци, во овој контекст, служат како клучна алатка за оптимизирање на маршрутите, управување со залихи и подобрување на севкупната логистичка ефикасност.

Големите податоци во индустријата за камиони опфаќаат широк спектар на извори на информации. Овие извори вклучуваат дневници на сензори, камери, радарски системи, податоци за геолокација и влезови од мобилни телефони и таблети. Понатаму, технологиите како далечинско сензорирање и Интернетот на нештата (IoT), особено комуникациите помеѓу возилата и инфраструктурата, придонесуваат за овој базен на податоци. Овие податоци се сложени и обемни, честопати изгледаат случајни и неструктурирани на прв поглед. Сепак, нејзината вистинска вредност се појавува кога вештачката интелигенција ќе се вклучи во просејување, организирање и анализа на овие текови на податоци.

И покрај потенцијалните придобивки, многу камионски компании често се борат со разбирање на сложеноста на големите податоци и имплементација на ефективни стратегии за нивно искористување. Клучот лежи во транзицијата од само собирање податоци во напредни фази на искористување на податоците, вклучително и преминување од основно набљудување до детална дијагностика, проследено со предвидувачка анализа. За транспортните компании, оваа прогресија значи развој на сеопфатен систем за управување со транспортот кој исто така може да ги оптимизира перформансите на целиот нивен возен парк.

Нарушувачко влијание

Телематиката, која ги опфаќа технологиите како Глобалниот систем за позиционирање (GPS) и дијагностиката на одборот, е клучна област каде што големите податоци се исклучително вредни. Со следење на движењата на возилото и однесувањето на возачот, телематиката може значително да ја подобри безбедноста на патиштата. Тоа помага да се идентификуваат ризичните однесувања како што се поспаност, расеано возење и непредвидливи обрасци на сопирање, кои се вообичаени причини за несреќи што доведуваат до финансиски загуби во просек од 74,000 УСД и го нарушуваат угледот на компанијата. Откако ќе се утврдат овие модели, тие може да се решат преку насочена обука на возачите и технолошки надградби во возилата на возниот парк, како што се напредни системи за сопирање и камери на патиштата.

Во товарот и логистиката, анализата на големи податоци игра клучна улога во стратешкото одлучување. Со испитување на моделите на товари, компаниите можат да донесат информирани одлуки за стратегиите за цени, пласман на производи и управување со ризик. Покрај тоа, големите податоци помагаат во услугата на клиентите преку организирање и анализа на повратните информации од клиентите. Препознавањето на повторливите поплаки им овозможува на компаниите брзо да ги решаваат проблемите.

Друго значајно влијание на големите податоци во камионската индустрија е во одржувањето на возилата. Традиционалните пристапи за одржување на возилото често се потпираат на однапред одредени распореди, кои можеби не ја одразуваат точно моменталната состојба на опремата. Големите податоци овозможуваат преминување кон предвидливо одржување, каде што одлуките се засноваат на реалните перформанси на возилата, откриени преку анализа на податоци. Овој пристап обезбедува навремени интервенции, намалувајќи ја веројатноста за дефекти и продолжување на животниот век на возниот парк. 

Импликации од транспорт со камиони и големи податоци

Пошироки апликации за употреба на големи податоци во камионската и товарната индустрија може да вклучуваат:

• Засилена интеграција на вештачката интелигенција со камионските флоти, што доведува до поефикасни и автономни возила способни да се приспособат на различни сценарија.
• Развој на специјализирана инфраструктура, вклучувајќи автопати опремени со сензори, за поддршка на IoT технологијата во транспортот со камиони, подобрување на следењето во реално време и собирањето податоци.
• Зголемени инвестиции во телематика и софтвер за управување со големи податоци од страна на компаниите од синџирот на снабдување, фокусирајќи се на сајбер безбедноста за заштита од закани кои можат да ги нарушат транспортните мрежи.
• Намалувањето на емисиите од камионската индустрија, бидејќи големите податоци овозможуваат поефикасна оптимизација на маршрутата, а употребата на автономни возила ја намалува потрошувачката на гориво или електрична енергија.
• Потенцијално зголемување на севкупната употреба на транспортните мрежи како што тие стануваат поефикасни, можеби неутрализирајќи ги еколошките придобивки добиени од намалувањето на емисиите.
• Создавање нови работни улоги фокусирани на анализа на податоци, сајбер безбедност и управување со вештачка интелигенција во секторите за транспорт и логистика.
• Промени во деловните модели за транспорт на камиони, со акцент на донесување одлуки засновани на податоци и технолошка интеграција, што доведува до зголемена конкуренција и иновации во индустријата.

Прашања што треба да се разгледаат

• Како инаку мислите дека големите податоци можат да ги подобрат услугите за товар?
• Како може IoT и AI да го променат начинот на испорака на стоките во следните пет години?