Trucking at malaking data: Kapag naabot ng data ang kalsada

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Hulyo 25, 2022

Buod ng pananaw

Ang industriya ng trak ay lalong gumagamit ng malaking data at artificial intelligence (AI) para mapahusay ang kaligtasan, kahusayan, at paggawa ng desisyon. Ang pagbabagong ito ng teknolohiya ay nagbibigay-daan sa mas mahusay na pamamahala ng logistik, predictive na pagpapanatili ng sasakyan, at pinahusay na serbisyo sa customer. Ang mga pagsulong na ito ay humahantong din sa mas matalino, mas autonomous na mga fleet at nangangailangan ng mga bagong imprastraktura at cybersecurity na mga hakbang.

Trucking at konteksto ng malaking data

Ang pandemya ng COVID-19, habang nagpapabagal sa maraming sektor, ay nagkaroon ng hindi inaasahang epekto sa mga serbisyo ng kargamento. Ang mga kumpanya ng trak ay nagsimulang makilala ang kahalagahan ng malaking data sa pagpapahusay ng kanilang mga operasyon. Ang pagbabagong ito ay hinimok ng pangangailangang umangkop sa pagbabago ng mga pangangailangan sa merkado at matiyak ang mahusay na paghahatid ng serbisyo. Ang malaking data, sa kontekstong ito, ay nagsisilbing mahalagang tool para sa pag-optimize ng mga ruta, pamamahala ng imbentaryo, at pagpapabuti ng pangkalahatang kahusayan sa logistik.

Ang malaking data sa industriya ng trak ay binubuo ng malawak na hanay ng mga mapagkukunan ng impormasyon. Kasama sa mga source na ito ang mga log ng sensor, camera, radar system, data ng geolocation, at mga input mula sa mga mobile phone at tablet. Dagdag pa, ang mga teknolohiya tulad ng remote sensing at Internet of Things (IoT), partikular na ang mga komunikasyon sa pagitan ng mga sasakyan at imprastraktura, ay nag-aambag sa data pool na ito. Ang data na ito ay masalimuot at napakalaki, kadalasang lumalabas nang random at hindi nakaayos sa unang tingin. Gayunpaman, lumalabas ang tunay na halaga nito kapag pumasok ang AI upang suriing mabuti, ayusin, at suriin ang mga stream ng data na ito.

Sa kabila ng mga potensyal na benepisyo, maraming kumpanya ng trak ang madalas na nahihirapan sa pag-unawa sa mga salimuot ng malaking data at pagpapatupad ng mga epektibong diskarte upang magamit ito. Ang susi ay nasa paglipat mula sa simpleng pagkolekta ng data patungo sa mga advanced na yugto ng paggamit ng data, kabilang ang paglipat mula sa pangunahing obserbasyon patungo sa mga detalyadong diagnostic, na sinusundan ng predictive analysis. Para sa mga kumpanya ng transportasyon, ang pag-unlad na ito ay nangangahulugan ng pagbuo ng isang komprehensibong sistema ng pamamahala ng transportasyon na maaari ring i-optimize ang pagganap ng kanilang buong fleet ng sasakyan.

Nakakagambalang epekto

Ang Telematics, na sumasaklaw sa mga teknolohiya tulad ng Global Positioning System (GPS) at onboard diagnostics, ay isang pangunahing lugar kung saan ang malaking data ay lubhang mahalaga. Sa pamamagitan ng pagsubaybay sa mga galaw ng sasakyan at pag-uugali ng driver, ang telematics ay maaaring makabuluhang mapahusay ang kaligtasan sa kalsada. Nakakatulong ito na matukoy ang mga peligrosong gawi gaya ng pag-aantok, distracted na pagmamaneho, at maling mga pattern ng pagpepreno, na mga karaniwang sanhi ng mga aksidente na humahantong sa mga pagkalugi sa pananalapi na may average na USD $74,000 at nakakasira sa reputasyon ng kumpanya. Kapag natukoy na ang mga pattern na ito, matutugunan ang mga ito sa pamamagitan ng naka-target na pagsasanay sa pagmamaneho at mga teknolohikal na pag-upgrade sa mga sasakyang fleet, tulad ng mga advanced na sistema ng pagpepreno at mga camera sa kalsada.

Sa kargamento at logistik, ang malaking data analysis ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa madiskarteng paggawa ng desisyon. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pattern ng kargamento, ang mga kumpanya ay maaaring gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa mga diskarte sa pagpepresyo, paglalagay ng produkto, at pamamahala sa panganib. Bukod dito, ang malaking data ay tumutulong sa serbisyo sa customer sa pamamagitan ng pag-aayos at pagsusuri ng feedback ng customer. Ang pagkilala sa mga paulit-ulit na reklamo ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na mabilis na matugunan ang mga isyu.

Ang isa pang makabuluhang epekto ng malaking data sa industriya ng trak ay sa pagpapanatili ng mga sasakyan. Ang mga tradisyonal na diskarte sa pagpapanatili ng sasakyan ay madalas na umaasa sa mga paunang natukoy na iskedyul, na maaaring hindi tumpak na sumasalamin sa kasalukuyang kondisyon ng kagamitan. Nagbibigay-daan ang malaking data ng paglipat sa predictive maintenance, kung saan nakabatay ang mga desisyon sa aktwal na performance ng mga sasakyan, na natukoy sa pamamagitan ng data analytics. Tinitiyak ng diskarteng ito ang mga napapanahong interbensyon, binabawasan ang posibilidad ng mga pagkasira at pagpapahaba ng habang-buhay ng fleet. 

Mga implikasyon ng trucking at big data

Ang mga mas malawak na aplikasyon para sa paggamit ng malaking data sa industriya ng trak at kargamento ay maaaring kabilang ang:

• Pinahusay na pagsasama ng AI sa mga trucking fleets, na humahantong sa mas mahusay at autonomous na mga sasakyan na may kakayahang umangkop sa iba't ibang mga sitwasyon.
• Pagbuo ng espesyal na imprastraktura, kabilang ang mga highway na may sensor, upang suportahan ang teknolohiya ng IoT sa trucking, pagpapahusay ng real-time na pagsubaybay at pagkolekta ng data.
• Tumaas na pamumuhunan sa telematics at software sa pamamahala ng malaking data ng mga kumpanya ng supply chain, na tumutuon sa cybersecurity upang maprotektahan laban sa mga banta na maaaring makagambala sa mga network ng transportasyon.
• Ang pagbawas sa mga emisyon mula sa industriya ng trak dahil ang malaking data ay nagbibigay-daan sa mas mahusay na pag-optimize ng ruta at ang paggamit ng mga autonomous na sasakyan ay nakakabawas sa pagkonsumo ng gasolina o kuryente.
• Potensyal na pagtaas sa pangkalahatang paggamit ng mga network ng transportasyon habang nagiging mas episyente ang mga ito, posibleng mabawi ang mga benepisyo sa kapaligiran na natamo mula sa mga pagbawas ng emisyon.
• Paglikha ng mga bagong tungkulin sa trabaho na nakatuon sa pagsusuri ng data, cybersecurity, at pamamahala ng AI sa mga sektor ng trak at logistik.
• Mga pagbabago sa mga modelo ng negosyo sa trak, na nagbibigay-diin sa paggawa ng desisyon na batay sa data at pagsasama ng teknolohiya, na humahantong sa mas mataas na kompetisyon at pagbabago sa industriya.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Sa palagay mo, paano pa mapapabuti ng malaking data ang mga serbisyo ng kargamento?
• Paano mababago ng IoT at AI kung paano ihahatid ang mga kalakal sa susunod na limang taon?