لقد أصبحت إنترنت الأشياء للمستهلك جيدة جدًا في مساعدة الأشخاص على التنقل حول العالم. توفر تطبيقات خرائط الويب مثل Google Maps وApple Maps وWaze توجيهات خطوة بخطوة للمسافرين. إنها تعكس ظروف حركة المرور في العالم الحقيقي والتخطيط الأولي للمسار أيضًا. تقوم هذه الأنظمة بأمرين لتوفير هذه الوظيفة للمستهلكين: فهي تجمع البيانات الجغرافية المكانية وتعرض تلك البيانات للمستخدم ديناميكيًا. هناك الواجهة الخلفية للتحليلات وواجهة المستخدم.
كلاهما مهمان للغاية، ولكنهما موجودان في واجهة المستخدم، خاصة واجهة المستخدم بصري تصوير البيانات الجغرافية المكانية - تصبح هذه المعلومات رؤى قابلة للتنفيذ لإنترنت الأشياء للمستهلك.
بالطبع، يحتاج مقدمو الخدمات اللوجستية إلى رؤية أكثر بكثير من المسافر العادي. لا تستطيع تطبيقات الملاحة تتبع مركبات متعددة؛ تحسين طرق التسليم المعقدة؛ أو فكر في متغيرات مثل مخاطر السرقة أو الطقس أو الأحداث المدنية.
لتحسين سلسلة التوريد لديك، تحتاج إلى معالجة قوية للبيانات تتجاوز مجرد تطبيق التنقل الخاص بالمستهلك. لكن المبادئ تظل كما هي: أنت بحاجة إلى معرفة ما يحدث، وتحتاج إلى تلك المعلومات في الوقت الفعلي من خلال التصور في الوقت الفعلي للخدمات اللوجستية.
يتضمن ذلك استخدام البيانات الأولية من مستشعرات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لرسم خريطة للنقاط المهمة مثل المستودعات والمحطات الطرفية وأماكن العملاء ذات السياج الجغرافي؛ وتحديد نقاط الاهتمام الجديدة حيثما ينطبق ذلك. تريد بعد ذلك السماح بالتحليل التلقائي للأحداث والمحيطات الجغرافية، وتزويد المستخدمين بلوحات معلومات تفاعلية لفهم البيانات للوهلة الأولى وتفسير الأحداث بسهولة.
بعبارة أخرى ، أنت بحاجة الاستخبارات في الوقت الحقيقي يمكنك أن تفهم في لمحة. وإليك كيف يمكن لتصورات البيانات في الوقت الفعلي أن تساعد في تحسين سلسلة التوريد لديك.
كيف يعمل تصور البيانات على تحسين عملية صنع القرار في مجال الخدمات اللوجستية
قد يحتوي كل من الرمز الثنائي والرسم البياني المنظم على نفس البيانات. لكنهم لا يروقون بالضرورة لنفس الأشخاص في المنظمة.
يحول العرض المرئي بياناتك إلى قصة، ويمكنك استخدام هذه القصة لاتخاذ خيارات أفضل حول كيفية إدارة سلسلة التوريد الخاصة بك. فيما يلي بعض الأمثلة فقط عن كيفية دعم الرسوم البيانية والخرائط الجغرافية المكانية لاتخاذ القرار السريع في بيئة لوجستية مرنة:
- افهم ما يحدث في عمليتك. ابحث عن منصة لوجستية لإنترنت الأشياء تعرض على الفور الجداول والرسوم البيانية بناءً على البيانات المجمعة. يتيح لك ذلك فهم المقاييس الرئيسية على الفور، مثل المدة التي تظل فيها أصولك خاملة داخل المستودعات.
- تحديد أين تحدث حالات شاذة. يمكن للخرائط أن تفعل أكثر بكثير من مجرد التنقل. لتوسيع مثالنا السابق، يمكن للتصور القوي أن يعرض، على الخريطة، المستودعات ذات أوقات المعالجة الأطول - مما يكشف عن الأماكن التي من المرجح أن يتم احتجاز الأصول فيها.
- تعرف على كيفية تغير الظروف على الأرض مع مرور الوقت لإعادة توجيه شحناتك. هل ارتفعت مخاطر التهديد على طول الطريق مؤخرًا؟ هل هناك مظاهرة تسير على طريق النقل بالشاحنات الخاص بك؟ هل المقاول من الباطن على وشك تجاوز طريق مدفوع الأجر؟ يمكن أن تظهر الإجابات على كل هذه الأسئلة كطبقات على خريطتك في الوقت الفعلي، حتى تتمكن من الاستجابة في الوقت المناسب لإحداث فرق.
وتعتمد هذه النقطة الأخيرة على تصورات ديناميكية هذا التحديث في الوقت الحقيقي، بطبيعة الحال. في صناعة الخدمات اللوجستية، الأمور تتغير دائما. تحتاج منصة ذكاء إنترنت الأشياء الخاصة بك إلى مواكبة التصور في الوقت الفعلي للخدمات اللوجستية.
لحسن الحظ، هناك طريقة لتحديث المرئيات باستخدام بيانات إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي.
تحقيق الرؤية في الوقت الحقيقي في إنترنت الأشياء اللوجستية
تقوم العديد من أنظمة إنترنت الأشياء اللوجستية بإرسال البيانات من حين لآخر فقط. قد تصل تحديثات الموقع وبيانات مراقبة الحالة متأخرة لساعات. قد تظهر حتى خارج الخدمة، مما يؤدي إلى الكثير من الارتباك في جانب اتخاذ القرار في عمليتك.
الحل هو بناء منصة استخباراتية تدعم متدفق البيانات وكذلك التحديثات الدفعية. يعمل دفق البيانات على تحديث تصوراتك في الوقت الفعلي، حتى تتمكن من رؤية كيف تتغير الأشياء على الفور - ومن خلال إمكانات الرسوم البيانية ورسم الخرائط القوية، يمكنك فهم هذه المعلومات بسهولة.
لتعظيم قيمة بياناتك، من المهم أيضًا أن يدمج نظامك العديد من مصادر البيانات قبل يصل إلى الخريطة أو الرسم البياني أو الجدول الخاص بك. هذا تكامل البيانات هو مفتاح الخريطة متعددة الطبقات التي يمكن أن تخبرك بالظروف الحالية حول مساراتك (والمزيد).
إذًا كيف يمكنك الحصول على تصورات حديثة باستخدام البيانات المدمجة مسبقًا؟ يبدأ الأمر بمحرك يدعم البث والتحديثات المجمعة، أثناء معالجة البيانات على طول الطريق، ومن الأفضل أن يكون ذلك متقدمًا تعلم الآلة الخوارزميات.
أداة كهذه لا تلتقط فقط البيانات التي تحتاجها لتحسين عمليات سلسلة التوريد الخاصة بك. إنها لا تقوم فقط بمعالجة تلك البيانات وتحويلها إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ. يقدم التصور في الوقت الفعلي للخدمات اللوجستية أيضًا تلك المعلومات الذكية في شكل بديهي وديناميكي: خريطة أو رسم بياني. وبعبارة أخرى، تصور قوي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot
