Consumer IoT ist ziemlich gut darin geworden, Menschen dabei zu helfen, sich in der Welt zurechtzufinden. Web-Mapping-Apps wie Google Maps, Apple Maps und Waze bieten detaillierte Wegbeschreibungen für Reisende. Sie spiegeln auch reale Verkehrsbedingungen und eine rudimentäre Routenplanung wider. Diese Systeme tun zwei Dinge, um den Verbrauchern diese Funktionalität zu bieten: Sie sammeln Geodaten und zeigen diese Daten dem Benutzer dynamisch an. Es gibt das Analyse-Backend und die Benutzeroberfläche.

Beides ist von entscheidender Bedeutung, aber es liegt an der Benutzeroberfläche – insbesondere an der visuell Darstellungen von Geodaten – diese Informationen werden zu umsetzbaren Erkenntnissen für das Verbraucher-IoT. 

Natürlich benötigen Logistikdienstleister viel mehr Einblick als der durchschnittliche Pendler. Navigations-Apps können nicht mehrere Fahrzeuge verfolgen. komplexe Lieferwege optimieren; oder berücksichtigen Sie Variablen wie Diebstahlrisiko, Wetter oder Bürgerereignisse.     

Um Ihre Lieferkette zu optimieren, benötigen Sie eine robuste Datenverarbeitung, die weit über eine Verbrauchernavigations-App hinausgeht. Die Prinzipien bleiben jedoch dieselben: Sie müssen wissen, was vor sich geht, und Sie benötigen diese Informationen in Echtzeit durch Echtzeitvisualisierung für die Logistik.

Dabei werden Rohdaten von GPS-Sensoren genutzt, um Points of Interest wie Depots, Terminals und Kundenorte mit Geofences abzubilden; und gegebenenfalls neue Sehenswürdigkeiten identifizieren. Anschließend möchten Sie eine automatische Analyse von Ereignissen und Geofences ermöglichen und den Benutzern interaktive Dashboards zur Verfügung stellen, um die Daten auf den ersten Blick zu verstehen und Ereignisse einfach zu interpretieren. 

Mit anderen Worten, Sie brauchen Echtzeit-Intelligenz Sie können es auf einen Blick verstehen. So können Visualisierungen von Echtzeitdaten zur Optimierung Ihrer Lieferkette beitragen.

Wie Datenvisualisierung die Entscheidungsfindung in der Logistik verbessert

Binärcode und ein organisiertes Diagramm können beide dieselben Daten enthalten. Aber sie sprechen nicht unbedingt dieselben Personen in einer Organisation an. 

Durch die visuelle Präsentation werden Ihre Daten zu einer Geschichte, und Sie können diese Geschichte nutzen, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wie Sie Ihre Lieferkette betreiben. Hier sind nur einige Beispiele dafür, wie Geodatendiagramme und -karten die schnelle Entscheidungsfindung in einem dynamischen Logistikumfeld unterstützen: 

• Verstehen Sie, was in Ihrem Betrieb passiert. Suchen Sie nach einer IoT-Logistikplattform, die auf der Grundlage der gesammelten Daten sofort Tabellen und Grafiken rendert. Dadurch können Sie wichtige Kennzahlen sofort verstehen, z. B. wie lange Ihre Vermögenswerte in Depots ungenutzt bleiben.

• Genau feststellen woher es treten Anomalien auf. Karten können viel mehr als nur Navigation. Um unser vorheriges Beispiel zu erweitern, kann eine robuste Visualisierung auf einer Karte die Depots mit den längsten Bearbeitungszeiten anzeigen und so aufzeigen, wo Anlagen am wahrscheinlichsten aufgehalten werden. 

• Sehen Sie, wie sich die Bedingungen vor Ort rechtzeitig ändern, um Ihre Sendungen umzuleiten. Hat das Bedrohungsrisiko entlang einer Route kürzlich zugenommen? Ist eine Demonstration auf Ihrer LKW-Route unterwegs? Ist ein Subunternehmer dabei, eine gebührenpflichtige Straße zu umgehen? Die Antworten auf all diese Fragen können in Echtzeit als Ebenen auf Ihrer Karte angezeigt werden, sodass Sie rechtzeitig reagieren können, um etwas zu bewirken. 

Auf diesen letzten Punkt kommt es an dynamische Visualisierungen Dieses Update erfolgt natürlich in Echtzeit. In der Logistikbranche verändern sich die Dinge ständig. Ihre IoT-Intelligence-Plattform muss durch Echtzeitvisualisierung für die Logistik Schritt halten.

Glücklicherweise gibt es eine Möglichkeit, Visualisierungen mit Echtzeit-IoT-Daten zu aktualisieren. 

Erzielen von Echtzeit-Sichtbarkeit im Logistik-IoT

Viele Logistik-IoT-Systeme senden nur ab und zu Daten. Standortaktualisierungen und Zustandsüberwachungsdaten können Stunden verspätet eintreffen. Möglicherweise tauchen sie sogar auf nicht in OrdnungDies führt zu großer Verwirrung bei der Entscheidungsfindung in Ihrem Betrieb.

Die Lösung besteht darin, eine Intelligence-Plattform aufzubauen, die unterstützt Streaming Daten sowie Batch-Updates. Durch das Streamen von Daten werden Ihre Visualisierungen in Echtzeit aktualisiert, sodass Sie sofort sehen können, wie sich die Dinge ändern – und diese Informationen dank robuster Grafik- und Kartierungsfunktionen leicht verstehen können. 

Um den Wert Ihrer Daten zu maximieren, ist es außerdem wichtig, dass Ihr System viele Datenquellen integriert Bevor es erreicht Ihre Karte, Ihr Diagramm oder Ihre Tabelle. Das Datenintegration ist der Schlüssel zu einer mehrschichtigen Karte, die Ihnen die aktuellen Bedingungen rund um Ihre Routen (und mehr) anzeigen kann. 

Wie erhält man also aktuelle Visualisierungen mit vorintegrierten Daten? Es beginnt mit einer Engine, die Streaming und Batch-Updates unterstützt und gleichzeitig Daten verarbeitet, idealerweise mit Advanced maschinelles Lernen Algorithmen. 

Ein solches Tool erfasst nicht nur die Daten, die Sie zur Optimierung Ihrer Lieferkettenprozesse benötigen. Es verarbeitet diese Daten nicht nur zu verwertbaren Informationen. Die Echtzeitvisualisierung für die Logistik präsentiert diese Informationen auch in einer intuitiven und dynamischen Form: einer Karte oder einem Diagramm. Mit anderen Worten: eine kraftvolle Visualisierung.

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• Quelle: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot