全球物流市場不斷增長，科技正成為發(fā)展的主要觸發(fā)器。 企業(yè)正在尋找用于運輸?shù)奈锫?lián)網解決方案，以幫助他們提高供應鏈的可見性、改善物流各個階段的運營并節(jié)省資源。 這可以通過使用物聯(lián)網設備收集有關物流過程的數(shù)據并將其轉換為有價值的業(yè)務信息來實現(xiàn)。 讓我們考慮一下交通中的物聯(lián)網如何創(chuàng)造持續(xù)的有用信息流，從而使公司充分利用大數(shù)據。

　　物聯(lián)網如何將數(shù)據轉化為價值

　　在交通運輸中實施物聯(lián)網不僅僅是將設備或傳感器連接到網絡。 運輸中的物聯(lián)網將供應鏈中的每個對象都變成了信息源。 要將收集的信息用于企業(yè)利益，您必須能夠分析物流和供應鏈管理中的大數(shù)據。 非結構化信息沒有價值。 您需要了解如何使用數(shù)據來發(fā)展您的業(yè)務。

　　如果數(shù)據通過收集-溝通-聚合-分析-行動鏈，它們就會變得有意義。 物聯(lián)網傳感器收集數(shù)據并將其上傳到云端，在云端將信息轉換為可用格式和結構化。 “純化的”信息成為訓練分析數(shù)據和自動化某些流程的機器學習算法的基礎。 ML 和 AI 發(fā)現(xiàn)模式并做出預測。 物流公司可以全面了解供應鏈中的情況。

　　哪些數(shù)據對物流有用

　　2020年，物流大數(shù)據分析市場價值35.5億美元。 專家建議，到2026年將增長到92.8億美元，年均增長率為17.31%。 組織必須能夠分析不斷增長的傳入信息量并改進物流運營。

　　運輸中的物聯(lián)網解決了主要問題，即供應鏈的透明度和可見性。 傳統(tǒng)上，管理人員只能在裝運點控制貨物的流動。 不可能確定檢查站之間的貨物發(fā)生了什么。

　　沒有透明度，就很難理解貨物在什么條件下運輸以及承運人是否履行了合同條款。 也無法確定：

　　貨物在特定時間的位置;

　　貨物是否破損(包裝是否密閉，集裝箱門是否關閉等);

　　是否遵守運輸條件(溫度、濕度和其他指標);

　　什么樣的天氣或道路事故會妨礙貨物的及時送達;

　　承運人是否偏離航線;

　　貨物能否準時到達等問題。

　　如果缺少此信息，則交付是盲目的。 經理不知道供應鏈中的問題出在哪里以及如何解決。

　　訪問正確的數(shù)據提供了改進的空間。 傳感器創(chuàng)建連續(xù)的物聯(lián)網數(shù)據流并提供對供應鏈的可見性。

　　全球物流市場不斷增長，科技正成為發(fā)展的主要觸發(fā)器。 企業(yè)正在尋找用于運輸?shù)奈锫?lián)網解決方案，以幫助他們提高供應鏈的可見性、改善物流各個階段的運營并節(jié)省資源。 這可以通過使用物聯(lián)網設備收集有關物流過程的數(shù)據并將其轉換為有價值的業(yè)務信息來實現(xiàn)。 讓我們考慮一下交通中的物聯(lián)網如何創(chuàng)造持續(xù)的有用信息流，從而使公司充分利用大數(shù)據。

　　物聯(lián)網如何將數(shù)據轉化為價值

　　在交通運輸中實施物聯(lián)網不僅僅是將設備或傳感器連接到網絡。 運輸中的物聯(lián)網將供應鏈中的每個對象都變成了信息源。 要將收集的信息用于企業(yè)利益，您必須能夠分析物流和供應鏈管理中的大數(shù)據。 非結構化信息沒有價值。 您需要了解如何使用數(shù)據來發(fā)展您的業(yè)務。

　　如果數(shù)據通過收集-溝通-聚合-分析-行動鏈，它們就會變得有意義。 物聯(lián)網傳感器收集數(shù)據并將其上傳到云端，在云端將信息轉換為可用格式和結構化。 “純化的”信息成為訓練分析數(shù)據和自動化某些流程的機器學習算法的基礎。 ML 和 AI 發(fā)現(xiàn)模式并做出預測。 物流公司可以全面了解供應鏈中的情況。

　　哪些數(shù)據對物流有用

　　2020年，物流大數(shù)據分析市場價值35.5億美元。 專家建議，到2026年將增長到92.8億美元，年均增長率為17.31%。 組織必須能夠分析不斷增長的傳入信息量并改進物流運營。

　　運輸中的物聯(lián)網解決了主要問題，即供應鏈的透明度和可見性。 傳統(tǒng)上，管理人員只能在裝運點控制貨物的流動。 不可能確定檢查站之間的貨物發(fā)生了什么。

　　沒有透明度，就很難理解貨物在什么條件下運輸以及承運人是否履行了合同條款。 也無法確定：

　　貨物在特定時間的位置;

　　貨物是否破損(包裝是否密閉，集裝箱門是否關閉等);

　　是否遵守運輸條件(溫度、濕度和其他指標);

　　什么樣的天氣或道路事故會妨礙貨物的及時送達;

　　承運人是否偏離航線;

　　貨物能否準時到達等問題。

　　如果缺少此信息，則交付是盲目的。 經理不知道供應鏈中的問題出在哪里以及如何解決。

　　訪問正確的數(shù)據提供了改進的空間。 傳感器創(chuàng)建連續(xù)的物聯(lián)網數(shù)據流并提供對供應鏈的可見性。

　　連續(xù)的物聯(lián)網數(shù)據流如何在物流中發(fā)揮作用

　　物聯(lián)網傳感器連接到裝有貨物的包裹、箱子或集裝箱上。 設備收集有關包裹位置及其特征的信息。 它們通過 GPS 或移動網絡將信息傳輸?shù)皆茟贸绦颉?允許訪問的供應鏈成員可以使用此程序。

　　貨物可以隨時遠距離控制。 為此，您無需等到貨物送達目的地。 提供者在問題發(fā)生或阻止問題時迅速修復它們。 運輸中的物聯(lián)網降低了供應鏈中斷的風險。

　　物流和供應鏈管理中的大數(shù)據可用于：

　　優(yōu)化路線;

　　跟蹤貨物狀態(tài);

　　評估承運人的工作;

　　管理送貨上門;

　　改善倉庫運作;

　　在運輸過程中盡量減少對貨物的損壞;

　　預測商品需求等。

　　物流中持續(xù)物聯(lián)網數(shù)據流的好處

　　運輸中的物聯(lián)網是供應鏈經理的“眼睛和耳朵”。這是獲得競爭優(yōu)勢和鞏固市場地位的可靠方法。物聯(lián)網對物流的好處如下：

　　工作流程優(yōu)化

　　物聯(lián)網創(chuàng)建了一個集中式網絡，有助于控制供應鏈的各個階段，使其快速運行且無故障。根據數(shù)據：

　　供應商調整運輸時間表，使產品準時到達客戶手中;

　　承運人不偏離航線并監(jiān)控貨物質量;

　　碼頭經營者考慮卸貨，以免貨物受損;

　　客戶在收到貨物時看到。

　　對于一家企業(yè)來說，這意味著公司不會因為供應鏈中斷而虧損，保持其聲譽，并提高客戶忠誠度。

　　改進的需求預測

　　物聯(lián)網傳感器進入供應鏈的每個階段。基于物聯(lián)網的設備改善了倉庫運營：

　　他們幫助進行盤點;

　　他們監(jiān)控庫存存儲條件;

　　他們找到貨物的位置;

　　他們解決了倉庫積壓問題，根據檔案數(shù)據預測產品需求等等。

　　對于物流行業(yè)來說，這意味著供應鏈的第一階段不會有任何延誤。延誤通常是由于倉庫中缺少貨物或卡車延遲裝載，因為在現(xiàn)場很難找到產品。如果第一階段一切順利，就不會在后續(xù)階段造成延誤。

　　消除運輸故障的風險

　　卡車、輪船和火車可能會在途中拋錨。這對供應鏈來說是一個重大風險，因為貨物不會按時交付。您將需要提供額外的幫助。

　　物聯(lián)網傳感器監(jiān)控車輛狀態(tài)參數(shù)并提前檢測潛在問題。他們告訴您什么時候最好進行預防性維護，這樣汽車、火車或輪船就不會在途中拋錨。他們提供短途路線和安全駕駛指導，以確保貨物準時到達。

　　新的商機

　　在物聯(lián)網的幫助下，物流公司正在改善運輸生態(tài)系統(tǒng)中的商業(yè)模式。物聯(lián)網啟動了一種持續(xù)改進物流流程的機制。為了實施新方法，需要將供應鏈參與者聯(lián)合到單一產品生態(tài)系統(tǒng)中的應用程序。

　　運輸中的物聯(lián)網提供了前所未有的供應鏈敏捷性。借助最新數(shù)據，應用程序將能夠為特定客戶設置單獨的交付路線。

　　如何在物流中實施物聯(lián)網

　　在交通運輸中實施物聯(lián)網需要時間和戰(zhàn)略行動：

　　識別供應鏈中的問題;

　　為物聯(lián)網的實施設定目標;

　　開發(fā)物流和供應鏈管理中的大數(shù)據軟件;

　　安裝傳感器并將它們鏈接到基于云的監(jiān)控應用程序;

　　培訓員工過渡到新的工作形式。

　　在規(guī)劃向物聯(lián)網物流的過渡時，值得從業(yè)務需求入手。當您定義數(shù)字化目標時，將更容易創(chuàng)建技術實施路線圖。當員工為變革做好準備時，他們會更快地抓住重點并減少錯誤。只有在此之后，您才能創(chuàng)建一個真正的物聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)。最重要的是找到可靠的技術合作伙伴。一個 IT 專家團隊可以實施業(yè)務需求并創(chuàng)建用于運輸?shù)奈锫?lián)網解決方案。

　　結論

　　交通運輸中的物聯(lián)網是行業(yè)數(shù)字化進程的基礎。物聯(lián)網傳感器收集的數(shù)據正在成為物流發(fā)展的寶貴來源。與 ML 和 AI 一起，這項技術使供應鏈變得透明和高效。到 2024 年，全球物流市場將比 2015 年翻一番，達到 15.5 萬億美元。這意味著必須在問題變成災難性之前解決問題。