Forbruker-IoT har blitt ganske god til å hjelpe folk med å navigere i verden. Nettkartapper som Google Maps, Apple Maps og Waze gir tur-for-sving-instruksjoner for reisende. De gjenspeiler virkelige trafikkforhold og rudimentær ruteplanlegging også. Disse systemene gjør to ting for å bringe denne funksjonaliteten til forbrukerne: De samler inn geospatiale data og viser disse dataene til brukeren dynamisk. Det er analytics back-end og brukergrensesnittet.

Begge er avgjørende, men det er i brukergrensesnittet - spesielt visuell skildringer av geospatiale data – denne informasjonen blir handlingsbar innsikt for forbrukernes IoT. 

Selvfølgelig trenger logistikkleverandører mye mer innsikt enn din gjennomsnittlige pendler. Navigasjonsapper kan ikke spore flere kjøretøy; optimalisere komplekse leveringsruter; eller vurdere variabler som tyveririsiko, vær eller samfunnshendelser.     

For å optimalisere forsyningskjeden din trenger du robust databehandling som går langt utover en forbrukernavigasjonsapp. Men prinsippene forblir de samme: Du må vite hva som skjer, og du trenger den informasjonen i sanntid gjennom sanntidsvisualisering for logistikk.

Dette innebærer å bruke rådata fra GPS-sensorer for å kartlegge interessepunkter som depoter, terminaler og kundesteder med geofences; og identifisere nye interessepunkter der det er aktuelt. Du vil da tillate en automatisk analyse av hendelser og geofences, og gi brukere interaktive dashboards for å forstå dataene ved første øyekast og enkelt tolke hendelser. 

Du trenger med andre ord sanntids intelligens du kan forstå med et øyeblikk. Her er hvordan visualiseringer av sanntidsdata kan bidra til å optimalisere forsyningskjeden din.

Hvordan datavisualisering forbedrer beslutningstaking i logistikk

Binær kode og en organisert graf kan begge inneholde de samme dataene. Men de appellerer ikke nødvendigvis til de samme personene i en organisasjon. 

Visuell presentasjon gjør dataene dine til en historie, og du kan bruke den historien til å ta bedre valg om hvordan du skal drive forsyningskjeden. Her er bare noen få eksempler på hvordan geospatiale grafer og kart støtter rask beslutningstaking i et flytende logistikkmiljø: 

• Forstå hva som skjer i operasjonen din. Se etter en IoT-logistikkplattform som umiddelbart gjengir tabeller og grafer basert på innsamlede data. Det lar deg umiddelbart forstå nøkkeltall, som hvor lenge eiendelene dine står uvirksomme i depoter.

• Pinpoint hvor anomalier oppstår. Kart kan mye mer enn navigering. For å utvide vårt forrige eksempel kan robust visualisering vise depoter med lengst behandlingstid på et kart – og avsløre hvor det er mest sannsynlig at eiendeler blir holdt oppe. 

• Se hvordan forholdene på bakken endres i tide for å omdirigere forsendelsene dine. Har trusselrisikoen langs en rute nylig økt? Går en demonstrasjon nedover lastebilruten din? Er en underleverandør i ferd med å omgå en betalt bomvei? Svarene på alle disse spørsmålene kan vises som lag på kartet ditt i sanntid, slik at du kan svare i tide for å gjøre en forskjell. 

Det siste punktet er avhengig av dynamiske visualiseringer den oppdateringen i sanntid, selvfølgelig. I logistikkbransjen er ting alltid i endring. Din IoT-intelligensplattform må følge med gjennom sanntidsvisualisering for logistikk.

Heldigvis finnes det en måte å oppdatere visualiseringer med sanntids IoT-data. 

Oppnå synlighet i sanntid i logistikk-IoT

Mange logistikk-IoT-systemer sender bare data innimellom. Posisjonsoppdateringer og tilstandsovervåkingsdata kan komme timer for sent. De kan til og med dukke opp i ustand, noe som fører til mye forvirring på beslutningssiden av virksomheten din.

Løsningen er å bygge en etterretningsplattform som støtter streaming data samt batchoppdateringer. Streaming av data oppdaterer visualiseringene dine i sanntid, slik at du kan se hvordan ting endrer seg umiddelbart – og med robuste graf- og kartfunksjoner kan du enkelt forstå denne informasjonen. 

For å maksimere verdien av dataene dine, er det også avgjørende at systemet ditt integrerer mange datakilder før du den når kartet, grafen eller tabellen. Dette dataintegrasjon er nøkkelen til et flerlagskart som kan fortelle deg gjeldende forhold rundt rutene dine (og mer). 

Så hvordan får du oppdaterte visualiseringer med forhåndsintegrerte data? Det starter med en motor som støtter streaming og batchoppdateringer, mens den behandler data underveis, ideelt sett med avanserte maskinlæring algoritmer. 

Et slikt verktøy fanger ikke bare opp dataene du trenger for å optimalisere forsyningskjedeprosessene dine. Den behandler ikke bare disse dataene til handlingsbar intelligens. Sanntidsvisualisering for logistikk presenterer også denne intelligensen i en intuitiv og dynamisk form: Et kart eller en graf. Med andre ord en kraftig visualisering.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot