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(yùn)輸?shù)奈锫?lián)網(wǎng)解決方案，以幫助他們提高供應(yīng)鏈的可見性、改善物流各個階段的運(yùn)營并節(jié)省資源。 這可以通過使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集有關(guān)物流過程的數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的業(yè)務(wù)信息來實(shí)現(xiàn)。 讓我們考慮一下交通中的物聯(lián)網(wǎng)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(jù)。

　　物聯(lián)網(wǎng)如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值

　　在交通運(yùn)輸中實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是將設(shè)備或傳感器連接到網(wǎng)絡(luò)。 運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)將供應(yīng)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(yīng)鏈管理中的大數(shù)據(jù)。 非結(jié)構(gòu)化信息沒有價(jià)值。 您需要了解如何使用數(shù)據(jù)來發(fā)展您的業(yè)務(wù)。

　　如果數(shù)據(jù)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(wǎng)傳感器收集數(shù)據(jù)并將其上傳到云端，在云端將信息轉(zhuǎn)換為可用格式和結(jié)構(gòu)化。 “純化的”信息成為訓(xùn)練分析數(shù)據(jù)和自動化某些流程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。 ML 和 AI 發(fā)現(xiàn)模式并做出預(yù)測。 物流公司可以全面了解供應(yīng)鏈中的情況。

　　哪些數(shù)據(jù)對物流有用

　　2020年，物流大數(shù)據(jù)分析市場價(jià)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(jìn)物流運(yùn)營。

　　運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)解決了主要問題，即供應(yīng)鏈的透明度和可見性。 傳統(tǒng)上，管理人員只能在裝運(yùn)點(diǎn)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(yùn)輸以及承運(yùn)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(guān)閉等);

　　是否遵守運(yùn)輸條件(溫度、濕度和其他指標(biāo));

　　什么樣的天氣或道路事故會妨礙貨物的及時送達(dá);

　　承運(yùn)人是否偏離航線;

　　貨物能否準(zhǔn)時到達(dá)等問題。

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

　　訪問正確的數(shù)據(jù)提供了改進(jìn)的空間。 傳感器創(chuàng)建連續(xù)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流并提供對供應(yīng)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(yùn)輸?shù)奈锫?lián)網(wǎng)解決方案，以幫助他們提高供應(yīng)鏈的可見性、改善物流各個階段的運(yùn)營并節(jié)省資源。 這可以通過使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集有關(guān)物流過程的數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的業(yè)務(wù)信息來實(shí)現(xiàn)。 讓我們考慮一下交通中的物聯(lián)網(wǎng)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(jù)。

　　物聯(lián)網(wǎng)如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值

　　在交通運(yùn)輸中實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是將設(shè)備或傳感器連接到網(wǎng)絡(luò)。 運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)將供應(yīng)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(yīng)鏈管理中的大數(shù)據(jù)。 非結(jié)構(gòu)化信息沒有價(jià)值。 您需要了解如何使用數(shù)據(jù)來發(fā)展您的業(yè)務(wù)。

　　如果數(shù)據(jù)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(wǎng)傳感器收集數(shù)據(jù)并將其上傳到云端，在云端將信息轉(zhuǎn)換為可用格式和結(jié)構(gòu)化。 “純化的”信息成為訓(xùn)練分析數(shù)據(jù)和自動化某些流程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。 ML 和 AI 發(fā)現(xiàn)模式并做出預(yù)測。 物流公司可以全面了解供應(yīng)鏈中的情況。

　　哪些數(shù)據(jù)對物流有用

　　2020年，物流大數(shù)據(jù)分析市場價(jià)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(jìn)物流運(yùn)營。

　　運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)解決了主要問題，即供應(yīng)鏈的透明度和可見性。 傳統(tǒng)上，管理人員只能在裝運(yùn)點(diǎn)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(yùn)輸以及承運(yùn)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(guān)閉等);

　　是否遵守運(yùn)輸條件(溫度、濕度和其他指標(biāo));

　　什么樣的天氣或道路事故會妨礙貨物的及時送達(dá);

　　承運(yùn)人是否偏離航線;

　　貨物能否準(zhǔn)時到達(dá)等問題。

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

　　訪問正確的數(shù)據(jù)提供了改進(jìn)的空間。 傳感器創(chuàng)建連續(xù)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流并提供對供應(yīng)鏈的可見性。

　　連續(xù)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流如何在物流中發(fā)揮作用

　　物聯(lián)網(wǎng)傳感器連接到裝有貨物的包裹、箱子或集裝箱上。 設(shè)備收集有關(guān)包裹位置及其特征的信息。 它們通過 GPS 或移動網(wǎng)絡(luò)將信息傳輸?shù)皆茟?yīng)用程序。 允許訪問的供應(yīng)鏈成員可以使用此程序。

　　貨物可以隨時遠(yuǎn)距離控制。 為此，您無需等到貨物送達(dá)目的地。 提供者在問題發(fā)生或阻止問題時迅速修復(fù)它們。 運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)降低了供應(yīng)鏈中斷的風(fēng)險(xiǎn)。

　　物流和供應(yīng)鏈管理中的大數(shù)據(jù)可用于：

　　優(yōu)化路線;

　　跟蹤貨物狀態(tài);

　　評估承運(yùn)人的工作;

　　管理送貨上門;

　　改善倉庫運(yùn)作;

　　在運(yùn)輸過程中盡量減少對貨物的損壞;

　　預(yù)測商品需求等。

　　物流中持續(xù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流的好處

　　運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)是供應(yīng)鏈經(jīng)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(wǎng)對物流的好處如下：

　　工作流程優(yōu)化

　　物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建了一個集中式網(wǎng)絡(luò)，有助于控制供應(yīng)鏈的各個階段，使其快速運(yùn)行且無故障。根據(jù)數(shù)據(jù)：

　　供應(yīng)商調(diào)整運(yùn)輸時間表，使產(chǎn)品準(zhǔn)時到達(dá)客戶手中;

　　承運(yùn)人不偏離航線并監(jiān)控貨物質(zhì)量;

　　碼頭經(jīng)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?yàn)楣?yīng)鏈中斷而虧損，保持其聲譽(yù)，并提高客戶忠誠度。

　　改進(jìn)的需求預(yù)測

　　物聯(lián)網(wǎng)傳感器進(jìn)入供應(yīng)鏈的每個階段?；谖锫?lián)網(wǎng)的設(shè)備改善了倉庫運(yùn)營：

　　他們幫助進(jìn)行盤點(diǎn);

　　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(jù)檔案數(shù)據(jù)預(yù)測產(chǎn)品需求等等。

　　對于物流行業(yè)來說，這意味著供應(yīng)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?yàn)樵诂F(xiàn)場很難找到產(chǎn)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(yùn)輸故障的風(fēng)險(xiǎn)

　　卡車、輪船和火車可能會在途中拋錨。這對供應(yīng)鏈來說是一個重大風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樨浳锊粫磿r交付。您將需要提供額外的幫助。

　　物聯(lián)網(wǎng)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(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，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(dǎo)，以確保貨物準(zhǔn)時到達(dá)。

　　新的商機(jī)

　　在物聯(lián)網(wǎng)的幫助下，物流公司正在改善運(yùn)輸生態(tài)系統(tǒng)中的商業(yè)模式。物聯(lián)網(wǎng)啟動了一種持續(xù)改進(jìn)物流流程的機(jī)制。為了實(shí)施新方法，需要將供應(yīng)鏈參與者聯(lián)合到單一產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用程序。

　　運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)提供了前所未有的供應(yīng)鏈敏捷性。借助最新數(shù)據(jù)，應(yīng)用程序?qū)⒛軌驗(yàn)樘囟蛻粼O(shè)置單獨(dú)的交付路線。

　　如何在物流中實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)

　　在交通運(yùn)輸中實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)需要時間和戰(zhàn)略行動：

　　識別供應(yīng)鏈中的問題;

　　為物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施設(shè)定目標(biāo);

　　開發(fā)物流和供應(yīng)鏈管理中的大數(shù)據(jù)軟件;

　　安裝傳感器并將它們鏈接到基于云的監(jiān)控應(yīng)用程序;

　　培訓(xùn)員工過渡到新的工作形式。

　　在規(guī)劃向物聯(lián)網(wǎng)物流的過渡時，值得從業(yè)務(wù)需求入手。當(dāng)您定義數(shù)字化目標(biāo)時，將更容易創(chuàng)建技術(shù)實(shí)施路線圖。當(dāng)員工為變革做好準(zhǔn)備時，他們會更快地抓住重點(diǎn)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(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。最重要的是找到可靠的技術(shù)合作伙伴。一個 IT 專家團(tuán)隊(duì)可以實(shí)施業(yè)務(wù)需求并創(chuàng)建用于運(yùn)輸?shù)奈锫?lián)網(wǎng)解決方案。

　　結(jié)論

　　交通運(yùn)輸中的物聯(lián)網(wǎng)是行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的基礎(chǔ)。物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的數(shù)據(jù)正在成為物流發(fā)展的寶貴來源。與 ML 和 AI 一起，這項(xiàng)技術(shù)使供應(yīng)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(dá)到 15.5 萬億美元。這意味著必須在問題變成災(zāi)難性之前解決問題。