TRUCKNET - REVISTA DIGITALA - Decembrile 2020

de localizare a vehiculelor în timp real), planificarea, informatizarea și furnizarea de seturi de date de mare valoare asigură îmbunătățirea deciziilor în management. Date masive Datele masive includ stocarea și analizarea informațiilor, cât și dezvoltarea capacității și expertizei analitice în timp real. Integrarea și validarea datelor (gestionarea datelor) reprezintă o preocupare serioasă pentru companii, precum securitatea. În lumea logisticii, aceste provocări pot fi găsite în diagnosticul vehiculului, modelele standard de condus, informații despre locație, date despre trafic și vreme primite de la senzori, sisteme de prognoză, sisteme operaționale și multe altele. Dar obiectivul rămâne același - să colectăm și să analizăm atât date structurate cât și nestructurate (cum ar fi postări în social media, pagini web, conținut multimedia) rapid și eficient. Cercetările recente arată că datele masive reprezintă noua frontieră pentru inovație și productivitate, cu informații transparente și utilizabile la niveluri mult mai înalte. Companiile vor avea din ce în ce mai mult acces să integreze cantități uriașe de informații din mai multe surse de date. Analiza Datelor masive din industria logistică poate fi utilizată pentru a optimiza rutarea, de exemplu, cu îmbunătățiri operaționale majore în ceea ce privește livrările pe ultima milă. Această provocare specifică în logistica ultimelor mile poate fi dificilă. Este adesea cea mai scumpă componentă pentru companiile de transport maritim care trebuie să navigheze în zonele urbane, cu congestionarea traficului și spațiu limitat, pentru a ajunge la destinație în timp. Expeditorii se așteaptă ca transparența și vizibilitatea lanțului de aprovizionare să fie critică. Dacă o expediere întârzie, transportatorii vor să afle despre aceasta cât mai curând posibil pentru a preveni complicații grave în lanțul de aprovizionare. Pe de altă parte, livrările eficiente efectuate la timp vor fi un merit pentru transportator, în timp ce expeditorul se va simți încrezător, iar satisfacția clienților va crește. După cum am menționat, optimizarea rutei depinde de analiza rapidă a datelor, ținând cont de faptul că s-ar putea schimba condițiile meteorologice, autostrăzile și drumurile s-ar putea închide, iar numărul de vehicule la drum ar putea crește, modificând astfel intervalul de timp programat. Compania de transport UPS (United Parcel Service) a dezvăluit că autoutilitarele destinate livrărilor nu efectuează întotdeauna cele mai scurte rute . Aceștia au o politică prin care șoferii ar trebui să încerce să nu vireze niciodată la stânga în plin trafic. Această strategie interesantă a economisit costuri enorme de combustibil și a dus la reducerea a mii de tone de emisii CO2. Inteligență artificială (IA), Business Inteligență (BI) IA oferă puterea de a analiza cantități uriașe de date, permițând companiilor de logistică să utilizeze zilnic datele. Unul dintre obiectivele cheie ale industriei logistice este automatizarea activităților consumatoare de timp, creșterea 26