Konsumencki IoT całkiem nieźle pomaga ludziom poruszać się po świecie. Aplikacje do tworzenia map internetowych, takie jak Mapy Google, Mapy Apple i Waze, zapewniają podróżnym szczegółowe wskazówki dojazdu. Odzwierciedlają one także rzeczywiste warunki ruchu drogowego i podstawowe planowanie tras. Systemy te wykonują dwie rzeczy, aby zapewnić tę funkcjonalność konsumentom: zbierają dane geoprzestrzenne i dynamicznie wyświetlają je użytkownikowi. Jest zaplecze analityczne i interfejs użytkownika.

Obydwa są istotne, ale to jest w interfejsie użytkownika — zwłaszcza wizualny przedstawienia danych geoprzestrzennych — informacje te stają się praktycznymi spostrzeżeniami dla konsumenckiego IoT. 

Oczywiście dostawcy usług logistycznych potrzebują znacznie większej wiedzy niż przeciętny pasażer dojeżdżający do pracy. Aplikacje nawigacyjne nie mogą śledzić wielu pojazdów; optymalizować złożone trasy dostaw; lub weź pod uwagę zmienne, takie jak ryzyko kradzieży, pogoda lub wydarzenia społeczne.     

Aby zoptymalizować łańcuch dostaw, potrzebujesz niezawodnego przetwarzania danych, które wykracza daleko poza aplikację do nawigacji konsumenckiej. Ale zasady pozostają takie same: musisz wiedzieć, co się dzieje, i potrzebujesz tych informacji w czasie rzeczywistym dzięki wizualizacji w czasie rzeczywistym dla logistyki.

Wiąże się to z wykorzystaniem surowych danych z czujników GPS do mapowania punktów szczególnych, takich jak magazyny, terminale i miejsca klientów za pomocą geofence; i tam, gdzie ma to zastosowanie, zidentyfikuj nowe interesujące miejsca. Następnie chcesz umożliwić automatyczną analizę zdarzeń i stref geograficznych, zapewniając użytkownikom interaktywne pulpity nawigacyjne umożliwiające zrozumienie danych na pierwszy rzut oka i łatwą interpretację zdarzeń. 

Innymi słowy, potrzebujesz inteligencja w czasie rzeczywistym można zrozumieć na pierwszy rzut oka. Oto, jak wizualizacje danych w czasie rzeczywistym mogą pomóc zoptymalizować łańcuch dostaw.

Jak wizualizacja danych usprawnia podejmowanie decyzji w logistyce

Kod binarny i zorganizowany wykres mogą zawierać te same dane. Jednak niekoniecznie podobają się one tym samym osobom w organizacji. 

Prezentacja wizualna zamienia Twoje dane w historię, którą możesz wykorzystać do podejmowania lepszych wyborów dotyczących prowadzenia łańcucha dostaw. Oto kilka przykładów tego, jak wykresy i mapy geoprzestrzenne wspierają szybkie podejmowanie decyzji w płynnym środowisku logistycznym: 

• Zrozum, co dzieje się w Twojej operacji. Poszukaj platformy logistycznej IoT, która błyskawicznie renderuje tabele i wykresy na podstawie zebranych danych. Dzięki temu możesz natychmiast poznać kluczowe wskaźniki, takie jak czas bezczynności zasobów w magazynach.

• Sprecyzować gdzie występują anomalie. Mapy potrafią znacznie więcej niż tylko nawigację. Aby rozszerzyć nasz poprzedni przykład, solidna wizualizacja może wyświetlić na mapie składy o najdłuższym czasie przetwarzania, pokazując, gdzie najprawdopodobniej zatrzymają się zasoby. 

• Zobacz, jak warunki na ziemi zmieniają się w czasie, aby przekierować swoje przesyłki. Czy ryzyko zagrożenia na trasie ostatnio wzrosło? Czy Twoją trasą transportu ciężarowego maszeruje demonstracja? Czy podwykonawca zamierza ominąć płatną drogę? Odpowiedzi na wszystkie te pytania mogą pojawiać się w postaci warstw na Twojej mapie w czasie rzeczywistym, dzięki czemu możesz zareagować na czas i coś zmienić. 

Na tym ostatnim punkcie opiera się dynamiczne wizualizacje aktualizacja odbywa się oczywiście w czasie rzeczywistym. W branży logistycznej wszystko ciągle się zmienia. Twoja platforma inteligencji IoT musi nadążać za wizualizacją w czasie rzeczywistym na potrzeby logistyki.

Na szczęście istnieje sposób na aktualizację wizualizacji danymi IoT w czasie rzeczywistym. 

Osiągnięcie widoczności w czasie rzeczywistym w logistyce IoT

Wiele systemów logistycznych IoT wysyła dane tylko raz na jakiś czas. Aktualizacje lokalizacji i dane dotyczące monitorowania stanu mogą docierać z kilkugodzinnym opóźnieniem. Mogą się nawet pojawić w porządku, co prowadzi do dużego zamieszania po stronie podejmowania decyzji w Twojej operacji.

Rozwiązaniem jest zbudowanie platformy wywiadowczej, która obsługuje Streaming danych oraz aktualizacje zbiorcze. Dane przesyłane strumieniowo aktualizują wizualizacje w czasie rzeczywistym, dzięki czemu możesz natychmiast zobaczyć, jak wszystko się zmienia, a dzięki zaawansowanym funkcjom tworzenia wykresów i mapowania możesz łatwo zrozumieć te informacje. 

Aby zmaksymalizować wartość Twoich danych, ważne jest również, aby Twój system integrował wiele źródeł danych zanim dociera do Twojej mapy, wykresu lub tabeli. Ten integracja danych to klucz do wielowarstwowej mapy, która może informować Cię o aktualnych warunkach wokół Twoich tras (i nie tylko). 

Jak zatem uzyskać aktualne wizualizacje ze wstępnie zintegrowanymi danymi? Zaczyna się od silnika obsługującego przesyłanie strumieniowe i aktualizacje wsadowe, jednocześnie przetwarzając dane, najlepiej w trybie zaawansowanym nauczanie maszynowe algorytmy. 

Takie narzędzie nie tylko rejestruje dane potrzebne do optymalizacji procesów w łańcuchu dostaw. Nie tylko przetwarza te dane w przydatne informacje. Wizualizacja w czasie rzeczywistym dla logistyki również prezentuje tę inteligencję w intuicyjnej i dynamicznej formie: mapy lub wykresu. Innymi słowy, potężna wizualizacja.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot