テクノロジーがトラックとロジスティクスの未来をどのように変えているか

公開: 2022-04-22

その豊かな歴史にもかかわらず、トラック輸送はもはやかつての産業と同じではありません。技術が進歩するにつれて、トラック産業の未来は変化しています。現在起こっている変化は、業界が将来期待するものになるでしょう。

トラックおよびロジスティクス業界では大きな変化が起こっています。人工知能（AI）、機械学習、予測分析などの新しいテクノロジーの出現により、組織の運営方法と顧客への価値の提供方法が変化しています。

テクノロジーがトラック輸送とロジスティクスの未来を形作る方法のいくつかを次に示します。

テレマティクス

技術の進歩に起因する可能性のあるトラック業界の変化はすでに見られます。テレマティクスはそのような変化の1つです。テレマティクスは、トラックとそのドライバーに関するデータを追跡および報告するデバイスです。このデータには、場所、速度、およびサービス時間の情報を含めることができます。テレマティクスの研究により、企業は業務を最適化し、より良い意思決定を行うことができます。また、今後のプロセスをどのように改善できるかについての洞察も得られます。

自律型トラックまたは「自動運転」トラック

自律型トラックまたは「自動運転」トラックの目標は、トラックが関与する道路での壊滅的な事故を減らすことです。

トラック事故が発生した場合、多くの場合、彼らの人生で代償を払うのは関係者です。死亡事故に巻き込まれたほか、重傷や物的損害が発生した可能性があります。このような事件に巻き込まれた後のあなたの最善の行動は、あなたが責任者に対して請求を提出するのを手伝うことができるトラック事故弁護士フェニックスに連絡することです。

自動運転技術は、カメラ、センサー、レーダーを組み合わせて道路をスキャンし、車両や歩行者などの障害物を検出します。自律型トラックは、障害物を避け、指定された車線に留まり、交通法に従うようにプログラムされています。現在、道路上に完全自律型トラックのフリートはありませんが、この技術は多くのトラック会社によってテストされています。

自走式トラックのアイデアは空想科学小説のように聞こえるかもしれませんが、実際には今ここにあります。ksは、安全性の向上と商品のより効率的な輸送を可能にします。この技術が主流になる前に克服しなければならない規制やハードルはまだたくさんありますが、それは確かにトラック輸送とロジスティクスの未来を変えるでしょう！

電気トラック

電気トラックは、排出量の削減、燃費の改善（長期的にはコスト削減）、騒音公害の削減を約束するため、ロジスティクスの分野で有望な開発です。これらはすべて、業界の企業だけでなく、汚染や騒音公害の削減から恩恵を受ける地域社会の住民にとってもメリットがあります。

特殊なトラックソフトウェアアプリケーション

トラックおよびロジスティクス業界は頻繁に動いているため、適応性の高いソフトウェアアプリケーションが不可欠です。企業の特定のニーズに合わせて調整できるソフトウェアアプリケーションは、特にトラック業界の進化する性質に関して、成功するために重要です。カスタマイズされたソフトウェアアプリケーションは、より制限的または柔軟性のないソリューションにより、市場の他の企業よりも競争上の優位性を企業に与えることができます。

Top Chrome Pro APPのような専用のトラックソフトウェアアプリケーションは、企業がロジスティクスシステムをより効率的に管理し、ドライバーや顧客とのコミュニケーションを改善し、コストを追跡できるように設計されています。これらのシステムは、すべてのトラックが可能な限り効率的に使用され、ドライバーが負荷を最大化できる場所に派遣され、ルートに関する情報が常に利用できるようにすることで、企業の収益性を高めるのにも役立ちます。

ビッグデータは大したことではありません

ビッグデータは単なる大したことではありません。それは大規模なパラダイムシフトです。ビッグデータの適用は、企業、政府、市民が同様にトラック輸送とロジスティクスに取り組む方法を変えることができます。

ビッグデータセットは、構造化または非構造化の非常に大きなデータセットであり、収集して分析する必要があります。データは、センサー、GPSデバイス、カメラ、電話、ウェアラブル、およびその他の記録技術によって自動的に収集され、私たちの周りの世界で起こっていることのリアルタイムの画像を作成します。企業と政府は、収集したデータを使用して、運用上の意思決定に情報を提供できます。トラック業界では、ビッグデータがドライバーを迅速かつ効率的に派遣し、ドライバーとトラックのダウンタイムを最小限に抑える上で主要な役割を果たします。

データサイエンスがトラック運転手のゲームをどのように変えているかを次に示します。

需要と供給の予測

サプライチェーンは最高の効率で機能するはずですが、これをどのように保証しますか？気象条件、交通量、その他すべてがこれに寄与しています。しかし、ビッグデータを使用すると、貨物が最も必要となる場所を予測するのに役立ち、ドライバーはより速く、より費用効果の高い方法で目的地に商品を届けることができます。

ドライバーの安全性の向上

調査によると、データサイエンスは、トラック運転者の安全を確保することで、トラック運転者の仕事のやり方を変えています。データサイエンスは、安全な運転行動を特定するのに役立ち、企業が事故の発生を防ぐのに役立つ新しいテクノロジーを開発することを可能にしました。安全性は、ドライバーとフリートマネージャーの両方にとって重要な関心事です。ビッグデータは、ドライバーが旅行を完全に制限または妨げる可能性のある危険な道路や状況を特定するのに役立ちます。また、ドライバーが旅の途中でより安全なルートを見つけるのにも役立ちます。

カスタマーサービスと関係を改善する

データサイエンスを適用することで、トラック会社はより優れたETAを提供し、苦情を減らすことができます。たとえば、顧客が午前10時に出荷を期待しているが、トラック運転手がランチタイムに到着した場合、それは顧客にとって非常に不便になる可能性があります。

ETAが不正確である主な理由の1つは、ETAが多数のドライバーの平均に基づいているためです。しかし、ドライバーごとに経験や速度が異なるため、このアプローチは実際にはうまく機能しません。データサイエンスでは、各ドライバーを個別に調べて、速度に影響を与えるものの種類と、ポイントAからポイントBに到達するまでにかかる時間を調べ、その情報を使用して、ドライバーがいつ到着するかについて情報に基づいた予測を行うことができます。ポイントCで。

トラック輸送とロジスティクスには、新しいテクノロジーのおかげで明るい未来があります。

トラック輸送とロジスティクスには、新しいテクノロジーのおかげで明るい未来があります。彼らはこの業界で非常に革新的です。安全機能を備えたトラックの有効化から、より効率的なプロセスを自動化およびサポートするモノのインターネットまで。