コンシューマ IoT は、人々が世界を移動するのにかなり役立ちます。 Google マップ、Apple マップ、Waze などの Web マッピング アプリは、旅行者にターンバイターン方式のルート案内を提供します。これらは、現実世界の交通状況や基本的なルート計画も反映しています。これらのシステムは、この機能を消費者に提供するために 2 つのことを実行します。地理空間データを収集し、そのデータをユーザーに動的に表示します。分析バックエンドとユーザー インターフェイスがあります。
どちらも重要ですが、それはユーザー インターフェイス、特に ビジュアル 地理空間データの描写 - その情報は、消費者向け IoT にとって実用的な洞察となります。
もちろん、物流業者は平均的な通勤者よりもはるかに多くの洞察を必要とします。ナビゲーション アプリは複数の車両を追跡できません。複雑な配送ルートを最適化します。または、盗難のリスク、天候、市民イベントなどの変数を考慮します。
サプライ チェーンを最適化するには、消費者向けナビゲーション アプリをはるかに超えた堅牢なデータ処理が必要です。しかし原則は変わりません。何が起こっているのかを知る必要があり、物流のためのリアルタイムの視覚化を通じてその情報をリアルタイムで得る必要があります。
これには、GPS センサーからの生データを使用して、倉庫、ターミナル、顧客の場所などの関心のある地点をジオフェンスでマッピングすることが含まれます。該当する場合は、新しい関心のあるポイントを特定します。次に、イベントとジオフェンスの自動分析を許可し、一目でデータを理解し、イベントを簡単に解釈できるインタラクティブなダッシュボードをユーザーに提供したいと考えています。
言い換えれば、必要なのは リアルタイムインテリジェンス 一目で理解できます。リアルタイム データの視覚化がサプライ チェーンの最適化にどのように役立つかを説明します。
データの視覚化が物流における意思決定をどのように改善するか
バイナリ コードと組織化されたグラフの両方に同じデータが含まれる場合があります。しかし、それらは必ずしも組織内の同じ人々にアピールするとは限りません。
視覚的なプレゼンテーションによりデータがストーリーに変わり、そのストーリーを利用してサプライ チェーンの運営方法についてより適切な選択を行うことができます。以下に、地理空間グラフと地図が流動的な物流環境における迅速な意思決定をどのようにサポートするかを示す例をいくつか示します。
- オペレーションで何が起こっているかを理解します。 収集したデータに基づいて表やグラフを瞬時に表示する IoT 物流プラットフォームを探してください。これにより、資産がデポ内でアイドル状態になっている時間など、主要な指標を即座に理解できるようになります。
- ピンポイント コラボレー 異常が発生します。 地図はナビゲーション以上のことができます。前の例を拡張すると、堅牢な視覚化により、処理時間が最も長い倉庫を地図上に表示でき、資産が滞留する可能性が最も高い場所が明らかになります。
- 貨物のルートを変更する際に、地上の状況がどのように変化するかを確認します。 ルート上の脅威リスクが最近急増しましたか?あなたのトラック輸送ルートでデモ行進が行われていますか?下請け業者が有料有料道路を迂回しようとしていませんか?これらすべての質問に対する答えは、リアルタイムでマップ上のレイヤーとして表示されるため、時間内に応答して状況を変えることができます。
最後のポイントは以下に依存します 動的な視覚化 もちろんリアルタイムで更新されます。物流業界では常に状況が変化しています。 IoT インテリジェンス プラットフォームは、物流のためのリアルタイムの視覚化を常に行う必要があります。
幸いなことに、リアルタイムの IoT データを使用してビジュアライゼーションを更新する方法があります。
物流IoTでリアルタイムの可視性を実現
多くの物流 IoT システムは、時々データを送信するだけです。位置情報の更新や状態監視データは数時間遅れて到着する場合があります。彼らも現れるかも知れません オーダーのうち、、運用の意思決定側で多くの混乱を引き起こします。
解決策は、以下をサポートするインテリジェンス プラットフォームを構築することです。 ストリーミング データおよびバッチ更新。ストリーミング データによりビジュアライゼーションがリアルタイムで更新されるため、状況がどのように変化しているかをすぐに確認でき、堅牢なグラフ作成機能とマッピング機能を使用してその情報を簡単に理解できます。
データの価値を最大化するには、システムに多くのデータソースを統合することも重要です それはマップ、グラフ、またはテーブルに到達します。これ データ統合 は、ルート周辺の現在の状況 (その他) を知らせるマルチレイヤー マップの鍵となります。
では、事前に統合されたデータを使用して最新のビジュアライゼーションを取得するにはどうすればよいでしょうか?ストリーミングとバッチ更新をサポートするエンジンから始まり、途中でデータを処理し、理想的には高度な処理を行います。 機械学習 アルゴリズム
このようなツールは、サプライ チェーン プロセスを最適化するために必要なデータを収集するだけではありません。データを処理して実用的なインテリジェンスを生成するだけではありません。物流のリアルタイム視覚化では、そのインテリジェンスを直感的かつ動的な形式、つまり地図やグラフで表示することもできます。言い換えれば、強力なビジュアライゼーションです。
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- 情報源： https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot
