Использование IoT-управления автопарком нового поколения для устранения узких мест в логистике

28.05.2024 | Фекла Дербинова

Если вы спросите представителей логистических компаний об их намерении освоить передовые технологии, то, скорее всего, получите положительный ответ, но в основном только в том случае, если речь идет об устранении неполадок. Однако пока в логистической отрасли отсутствует комплексное видение как технологического ландшафта, так и развивающегося потенциала среды управления бизнесом. Это порождает сомнения и, естественно, тормозит развитие отрасли.

Передовое управление автопарком часто преподносится как набор разрозненных технологий, предназначенных для решения конкретной проблемы, в то время как основная задача логистики заключается в мгновенном решении множества непредвиденных вопросов. ИИ, облачные вычисления и 5G могут дать необходимый результат только в рамках грамотно сбалансированного интегрированного решения - под названием IoT.

Почему IoT является ключевым элементом управления автопарком?

IoT переносит физические объекты в цифровую реальность, тем самым расширяя области управления без участия человека. Подключая многочисленные датчики к активам, таким как грузовики или корабли, IoT создает основу ценности любой современной технологии - данные. Наличие данных в основе означает, что на решение можно нанизывать другие задачи - как подключить активы, куда передавать данные и где их хранить. Около 30 % накладных расходов компании связано с некомпетентным управлением данными, приводящим к их низкому качеству и нехватке, а также к их потере. Такой случай может полностью испортить управление автопарком.

Как решения IoT позволяют получать чистые и качественные данные? Во-первых, аппаратные усовершенствования, а во-вторых, отлаженные механизмы фильтрации данных. Бортовое диагностическое устройство на базе IoT с антивибрационной рамой легко выдержит удары, заносы и другие уязвимые места, которые могут помешать правильному сбору данных. Множество методов сбора данных позволяют добиться идеального сочетания и максимального начального значения. Акселерометр, гироскоп, лидар, температура, давление, наклон, вибрация и другие датчики могут быть встроены в транспортное средство для измерения его характеристик. Фильтрация данных, в свою очередь, позволяет извлекать из них ценность для дальнейшего анализа, например, для прогнозной аналитики.

Еще один важный момент - гибкость, обеспечиваемая IoT. Она позволяет построить модульное решение под требования к сбору данных, масштабируемости и доступности, что является основой для комплексного управления автопарком с помощью IoT. IoT обеспечивает необходимую амплитуду гибкости, чтобы соответствовать постоянно меняющемуся экономическому и политическому контексту.

IoT-управление автопарком для решения основных логистических задач

Управление цепочками поставок - это постоянная борьба за устойчивость, сталкивающаяся с множеством непредсказуемых проблем. Но главная ценность IoT заключается в соблюдении правил управления рисками благодаря полной прозрачности, доступности и предсказуемости. Сегодня логистика должна стремиться к повышению управляемости, учитывая следующие проблемы:

Мониторинг в режиме реального времени на основе IoT создает основу для решения множества логистических задач. Конечная цель - эффективная обработка этих данных для получения постоянной поддержки в снижении рисков. На данный момент все передовые технологии опираются на IoT, чтобы повысить ценность данных.

Перспективные тенденции управления автопарком с помощью IoT

Прогностические возможности IoT

Благодаря развитию искусственного интеллекта данные продолжают сообщать нам все больше информации о том, что происходит и что должно произойти в автомобиле. Где же предел? Ответ: Когда мир сможет обходиться без вмешательства человека. В инструментах машинного обучения для предиктивного обслуживания все чаще используются конволюционные или рекуррентные нейронные сети, которые обеспечивают беспрецедентные результаты в определении закономерностей. Поскольку автопарк в основном однороден, нет необходимости в отдельном модуле ИИ для каждого автомобиля, что обеспечивает значительную экономическую эффективность. Температура двигателя, уровень вибрации, состояние масла, состояние аккумулятора, эффективность тормозов и выхлопных газов постоянно отслеживаются, чтобы обнаружить крошечные отклонения в поведении жизненно важных и дополнительных компонентов, которые в скором времени приведут к неисправности.

Преимущества:

ИИ на границе

Растущее число решений Edge AI выявило потребность в интеллектуальных системах реального времени для поддержки принятия сложных решений. В контексте управления автопарком IoT это ADAS, способные мгновенно захватывать объекты, обрабатывать данные и давать водителю рекомендации о предстоящих препятствиях или предпочтительных маршрутах. Беспилотные автомобили построены по той же технологии, но в них задействованы гораздо более сложные алгоритмы для точных расчетов и корректировки управления транспортным средством.

Почему Edge AI набирает обороты? Появляется все больше примеров успешной реализации ИИ непосредственно в устройствах в отличие от традиционного серверного развертывания. Отсюда - снижение задержек, минимизация задержек при передаче данных и более сбалансированные экосистемы IoT. Таким образом, мы получаем вычислительные инструменты нового поколения, достаточно мощные для того, чтобы обеспечить сбор данных и комплексный анализ в одном устройстве.

Преимущества:

Участие в проекте 5G

5G - это еще одно достижение, способствующее практически мгновенному управлению автопарком в режиме реального времени. 5G сделал огромный шаг вперед по сравнению с 4G, что позволяет говорить о расширении критически важных для времени приложений за счет уменьшения задержек, увеличения скорости передачи данных и пропускной способности. В отличие от 4G и LTE, 5G позволяет подключить к одной сети в 100 раз больше устройств, автопарков и других активов без ущерба для пропускной способности и с одновременным снижением энергопотребления.

Преимущества:

Гибридное развертывание

Логистические сети, как правило, очень распределенные и сложные, включающие множество третьих сторон, промежуточных и конечных пунктов, а также общее управление активами. Такая гетерогенная природа логистики предполагает необходимость многоуровневого обмена данными для управляющих IoT-парками при соблюдении строгих мер безопасности.

Гибридное развертывание предполагает использование локальных центров обработки данных, частного облака для изолированного использования в рамках одной организации, а также публичного облака, размещенного у поставщиков услуг, таких как AWS, Azure или Google Cloud. Создание соответствующих потоков данных в экосистеме управления парком IoT обеспечивает прозрачность для клиентов и гибкое совместное управление данными в режиме реального времени для всех заинтересованных сторон. Кроме того, такая архитектура предоставляет широкие возможности для свободного обмена данными между несколькими приложениями в рамках одной системы. IoT-управление автопарком, управление запасами, ERP и предиктивное обслуживание могут объединиться для оптимизации рабочего процесса и получения более ценных сведений. Комплексный инструмент управления логистикой может быть использован для экономии времени и средств, а также для аналитики нового поколения.

Преимущества:

Новая веха в управлении автопарком с помощью IoT

Юлия Середович - менеджер по бизнес-операциям в компании PSA. Она имеет десятилетний опыт работы в индустрии разработки IoT. Компания Professional Software Associates находится в городе Клируотер, штат Флорида, а Юлия - в Польше.