소비자 IoT는 사람들이 세상을 탐색하는 데 도움을 주는 데 꽤 능숙해졌습니다. Google 지도, Apple 지도, Waze와 같은 웹 지도 앱은 여행자에게 단계별 길안내를 제공합니다. 실제 교통 상황과 기본적인 경로 계획도 반영됩니다. 이러한 시스템은 이 기능을 소비자에게 제공하기 위해 두 가지 작업을 수행합니다. 즉, 지리공간 데이터를 수집하고 해당 데이터를 사용자에게 동적으로 표시합니다. 분석 백엔드와 사용자 인터페이스가 있습니다.

둘 다 중요하지만 이는 사용자 인터페이스에 있습니다. 특히 시각 지리공간 데이터의 묘사 - 해당 정보는 소비자 IoT에 대한 실행 가능한 통찰력이 됩니다. 

물론 물류 제공업체는 일반 통근자보다 훨씬 더 많은 통찰력이 필요합니다. 내비게이션 앱은 여러 차량을 추적할 수 없습니다. 복잡한 배송 경로를 최적화합니다. 또는 도난 위험, 날씨, 시민 행사 등의 변수를 고려하세요.     

공급망을 최적화하려면 소비자 내비게이션 앱을 훨씬 뛰어넘는 강력한 데이터 처리가 필요합니다. 그러나 원칙은 동일합니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 알아야 하며, 물류에 대한 실시간 시각화를 통해 실시간으로 해당 정보가 필요합니다.

여기에는 GPS 센서의 원시 데이터를 사용하여 창고, 터미널, 지오펜스가 있는 고객 장소와 같은 관심 지점을 매핑하는 작업이 포함됩니다. 해당되는 경우 새로운 관심 지점을 식별합니다. 그런 다음 이벤트 및 지오펜스의 자동 분석을 허용하여 사용자에게 대화형 대시보드를 제공하여 데이터를 한눈에 이해하고 이벤트를 쉽게 해석할 수 있게 하려고 합니다. 

다시 말하면, 당신은 필요합니다 실시간 인텔리전스 한 눈에 이해할 수 있습니다. 실시간 데이터의 시각화가 공급망 최적화에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

데이터 시각화가 물류 의사결정을 개선하는 방법

바이너리 코드와 정리된 그래프는 모두 동일한 데이터를 포함할 수 있습니다. 그러나 조직 내 동일한 사람들에게 반드시 매력을 느끼는 것은 아닙니다. 

시각적 프레젠테이션은 데이터를 스토리로 바꾸고, 해당 스토리를 사용하여 공급망 운영 방법에 대해 더 나은 선택을 할 수 있습니다. 다음은 지리공간 그래프와 지도가 유동적인 물류 환경에서 신속한 의사결정을 지원하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다. 

• 귀하의 작업에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하십시오. 수집된 데이터를 바탕으로 테이블과 그래프를 즉시 렌더링해주는 IoT 물류 플랫폼을 찾아보세요. 이를 통해 자산이 창고 내에서 유휴 상태로 있는 기간과 같은 주요 지표를 즉시 이해할 수 있습니다.

• 바늘 끝 어디에 이상이 발생합니다. 지도는 내비게이션 이상의 역할을 할 수 있습니다. 이전 예를 확장하면 강력한 시각화를 통해 처리 시간이 가장 긴 창고를 지도에 표시하여 자산이 보류될 가능성이 가장 높은 위치를 파악할 수 있습니다. 

• 배송 경로를 변경하는 데 필요한 시간에 맞춰 현장 상황이 어떻게 변하는지 확인하세요. 최근 경로에 따른 위협 위험이 급증했습니까? 귀하의 트럭 운송 경로를 따라 행진하는 시위가 있습니까? 하청업체가 유료 유료 도로를 우회하려고 합니까? 이러한 모든 질문에 대한 답변은 지도에 실시간으로 레이어로 표시될 수 있으므로 적시에 응답하여 변화를 가져올 수 있습니다. 

마지막 요점은 다음에 달려 있습니다. 동적 시각화 물론 실시간으로 업데이트됩니다. 물류산업의 상황은 항상 변화하고 있습니다. IoT 인텔리전스 플랫폼은 물류에 대한 실시간 시각화를 통해 따라잡아야 합니다.

다행히 실시간 IoT 데이터로 시각화를 업데이트할 수 있는 방법이 있습니다. 

물류 IoT에서 실시간 가시성 확보

많은 물류 IoT 시스템은 가끔씩만 데이터를 전송합니다. 위치 업데이트 및 상태 모니터링 데이터는 몇 시간 늦게 도착할 수 있습니다. 심지어 나타날 수도 있습니다 고장난, 운영의 의사결정 측면에서 많은 혼란을 초래합니다.

해결책은 다음을 지원하는 인텔리전스 플랫폼을 구축하는 것입니다. 스트리밍 데이터뿐만 아니라 일괄 업데이트도 가능합니다. 스트리밍 데이터는 실시간으로 시각화를 업데이트하므로 상황이 어떻게 변하는지 즉시 확인할 수 있으며, 강력한 그래프 및 매핑 기능을 통해 해당 정보를 쉽게 이해할 수 있습니다. 

데이터의 가치를 극대화하려면 시스템에 다양한 데이터 소스를 통합하는 것도 중요합니다. 전에 지도, 그래프 또는 테이블에 도달합니다. 이것 데이터 통합 경로 주변의 현재 상태 등을 알려줄 수 있는 다층 지도의 핵심입니다. 

그렇다면 사전 통합된 데이터로 최신 시각화를 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 스트리밍 및 일괄 업데이트를 지원하는 동시에 데이터를 처리하는 엔진으로 시작합니다. 기계 학습 알고리즘. 

이와 같은 도구는 공급망 프로세스를 최적화하는 데 필요한 데이터만 캡처하는 것이 아닙니다. 단순히 해당 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 처리하는 것이 아닙니다. 물류에 대한 실시간 시각화는 직관적이고 역동적인 형태(지도 또는 그래프)로 인텔리전스를 제공합니다. 즉, 강력한 시각화입니다.

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