A fogyasztói IoT elég jól segíti az embereket a világban való eligazodásban. Az olyan webes térképes alkalmazások, mint a Google Maps, az Apple Maps és a Waze, részletes útbaigazítást nyújtanak az utazóknak. A valós közlekedési viszonyokat és a kezdetleges útvonaltervezést is tükrözik. Ezek a rendszerek két dolgot tesznek annak érdekében, hogy ezt a funkcionalitást a fogyasztókhoz hozzák: Térinformatikai adatokat gyűjtenek, és ezeket dinamikusan jelenítik meg a felhasználónak. Ott van az analitikai háttér és a felhasználói felület.

Mindkettő kulcsfontosságú, de a felhasználói felületen – különösen a vizuális térinformatikai adatok ábrázolása – ez az információ a fogyasztói IoT számára használható betekintést nyújt. 

Természetesen a logisztikai szolgáltatóknak sokkal több rálátásra van szükségük, mint egy átlagos ingázónak. A navigációs alkalmazások nem tudnak több járművet követni; komplex szállítási útvonalak optimalizálása; vagy vegye figyelembe az olyan változókat, mint a lopási kockázat, az időjárás vagy a civil események.     

Az ellátási lánc optimalizálásához olyan robusztus adatfeldolgozásra van szükség, amely messze túlmutat egy fogyasztói navigációs alkalmazáson. Az alapelvek azonban változatlanok: tudnia kell, hogy mi történik, és ezekre az információkra valós időben van szüksége a valós idejű logisztikai vizualizáció révén.

Ez magában foglalja a GPS-érzékelők nyers adatainak felhasználását az olyan érdekes helyek feltérképezésére, mint például a raktárak, terminálok és az ügyfélhelyek geokerítésekkel; és adott esetben új érdekes pontokat határozzon meg. Ezután engedélyezni szeretné az események és a geokerítések automatikus elemzését, interaktív irányítópultot biztosítva a felhasználóknak, hogy első pillantásra megértsék az adatokat, és könnyen értelmezzék az eseményeket. 

Más szóval, szükséged van rá valós idejű intelligencia egy pillantással megértheti. A valós idejű adatok megjelenítése hogyan segíthet optimalizálni az ellátási láncot.

Hogyan javítja az adatvizualizáció a döntéshozatalt a logisztikában

A bináris kód és a szervezett gráf ugyanazokat az adatokat tartalmazhatja. De nem feltétlenül ugyanazokat az embereket vonzzák egy szervezetben. 

A vizuális prezentáció az adatait történetté alakítja, és ezt a történetet felhasználva jobb döntéseket hozhat az ellátási lánc működtetésével kapcsolatban. Íme néhány példa arra, hogy a térinformatikai grafikonok és térképek hogyan támogatják a gyors döntéshozatalt egy rugalmas logisztikai környezetben: 

• Értse meg, mi történik a működésében. Keressen egy IoT logisztikai platformot, amely az összegyűjtött adatok alapján azonnal megjeleníti a táblázatokat és grafikonokat. Ez lehetővé teszi, hogy azonnal megértse a kulcsfontosságú mérőszámokat, például azt, hogy mennyi ideig állnak az eszközei tétlenül a raktárakban.

• Pinpoint ahol anomáliák fordulnak elő. A térképek sokkal többre képesek, mint a navigáció. Korábbi példánkat kiterjesztve a robusztus vizualizáció képes megjeleníteni a térképen a leghosszabb feldolgozási idővel rendelkező raktárakat – megmutatja, hol akadnak fel a legvalószínűbbek az eszközök. 

• Tekintse meg, hogyan változnak a földi körülmények a szállítmányok átirányításához. A közelmúltban megugrott a fenyegetés kockázata egy útvonalon? Tüntetés vonul végig a teherszállítási útvonalán? Egy alvállalkozó megkerül egy fizetős utat? Ezekre a kérdésekre adott válaszok rétegekként jelenhetnek meg a térképen valós időben, így Ön időben válaszolhat, hogy változást érjen el. 

Ez utóbbi ponton alapul dinamikus vizualizációk természetesen valós időben frissítik. A logisztikai iparban a dolgok mindig változnak. Az IoT-intelligencia-platformnak lépést kell tartania a logisztika valós idejű vizualizációjával.

Szerencsére van mód a vizualizációk valós idejű IoT-adatokkal való frissítésére. 

Valós idejű láthatóság elérése a logisztikai tárgyak internetében

Sok logisztikai IoT rendszer csak időnként küld adatokat. A helyfrissítések és az állapotfigyelő adatok órák késéssel érkezhetnek. Még az is előfordulhat, hogy megjelennek nem működik, ami sok zűrzavarhoz vezet a működésének döntéshozatali oldalán.

A megoldás egy olyan intelligencia platform felépítése, amely támogatja folyó adatok, valamint kötegelt frissítések. Az adatok streamelése valós időben frissíti a vizualizációkat, így azonnal láthatja, hogyan változnak a dolgok – és a robusztus grafikus és leképezési képességekkel könnyen megértheti ezeket az információkat. 

Az adatok értékének maximalizálása érdekében az is kulcsfontosságú, hogy a rendszer számos adatforrást integráljon előtt eléri a térképet, grafikont vagy táblázatot. Ez adatintegráció egy többrétegű térkép kulcsa, amely meg tudja mondani az útvonalak körüli aktuális körülményeket (és így tovább). 

Hogyan szerezhet tehát naprakész vizualizációkat előre integrált adatokkal? Egy olyan motorral kezdődik, amely támogatja a streamelést és a kötegelt frissítéseket, miközben menet közben feldolgozza az adatokat, ideális esetben fejlett gépi tanulás algoritmusok. 

Egy ilyen eszköz nem csak az ellátási lánc folyamatainak optimalizálásához szükséges adatokat rögzíti. Nem csak ezeket az adatokat dolgozza fel használható intelligenciaként. A logisztikai valós idejű vizualizáció ezt az intelligenciát intuitív és dinamikus formában is bemutatja: térkép vagy grafikon. Más szóval, erőteljes vizualizáció.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot