A IoT do consumidor tornou-se muito boa em ajudar as pessoas a navegar pelo mundo. Aplicativos de mapeamento da Web como Google Maps, Apple Maps e Waze fornecem instruções passo a passo para os viajantes. Eles também refletem as condições de tráfego do mundo real e o planejamento rudimentar de rotas. Esses sistemas fazem duas coisas para levar essa funcionalidade aos consumidores: coletam dados geoespaciais e exibem esses dados ao usuário de forma dinâmica. Existe o back-end analítico e a interface do usuário.

Ambos são cruciais, mas está na interface do usuário – especialmente no visual representações de dados geoespaciais – essas informações se tornam insights acionáveis ​​para a IoT do consumidor. 

É claro que os fornecedores de logística precisam de muito mais informações do que o viajante médio. Os aplicativos de navegação não podem rastrear vários veículos; otimizar rotas de entrega complexas; ou considere variáveis ​​como risco de roubo, clima ou eventos cívicos.     

Para otimizar sua cadeia de suprimentos, você precisa de um processamento de dados robusto que vá muito além de um aplicativo de navegação do consumidor. Mas os princípios permanecem os mesmos: você precisa saber o que está acontecendo e precisa dessa informação em tempo real por meio da visualização em tempo real para a logística.

Isso envolve o uso de dados brutos de sensores GPS para mapear pontos de interesse, como depósitos, terminais e locais de clientes com cercas geográficas; e identificar novos pontos de interesse quando aplicável. Em seguida, você deseja permitir uma análise automática de eventos e cercas geográficas, fornecendo aos usuários painéis interativos para compreender os dados à primeira vista e interpretar os eventos facilmente. 

Em outras palavras, você precisa inteligência em tempo real você pode entender de relance. Veja como as visualizações de dados em tempo real podem ajudar a otimizar sua cadeia de suprimentos.

Como a visualização de dados melhora a tomada de decisões em logística

O código binário e um gráfico organizado podem conter os mesmos dados. Mas não atraem necessariamente as mesmas pessoas numa organização. 

A apresentação visual transforma seus dados em uma história, e você pode usar essa história para fazer melhores escolhas sobre como administrar sua cadeia de suprimentos. Aqui estão apenas alguns exemplos de como gráficos e mapas geoespaciais apoiam a rápida tomada de decisões em um ambiente logístico fluido: 

• Entenda o que está acontecendo em sua operação. Procure uma plataforma logística IoT que renderize instantaneamente tabelas e gráficos com base nos dados coletados. Isso permite que você entenda instantaneamente as principais métricas, como por quanto tempo seus ativos ficam ociosos nos depósitos.

• Apontar onde ocorrem anomalias. Os mapas podem fazer muito mais do que navegação. Para ampliar nosso exemplo anterior, a visualização robusta pode exibir, em um mapa, depósitos com os tempos de processamento mais longos, revelando onde os ativos têm maior probabilidade de ficar retidos. 

• Veja como as condições locais mudam a tempo de redirecionar suas remessas. O risco de ameaça ao longo de uma rota aumentou recentemente? Há uma manifestação marchando pela sua rota de transporte rodoviário? Um subcontratado está prestes a contornar uma estrada com pedágio? As respostas a todas essas perguntas podem aparecer como camadas no seu mapa em tempo real, para que você possa responder a tempo de fazer a diferença. 

Esse último ponto depende visualizações dinâmicas essa atualização em tempo real, é claro. No setor de logística, as coisas estão sempre mudando. Sua plataforma de inteligência IoT precisa acompanhar a visualização em tempo real para logística.

Felizmente, existe uma maneira de atualizar as visualizações com dados de IoT em tempo real. 

Alcançando visibilidade em tempo real na IoT logística

Muitos sistemas logísticos de IoT enviam dados apenas de vez em quando. Atualizações de localização e dados de monitoramento de condições podem chegar com horas de atraso. Eles podem até aparecer fora de ordem, causando muita confusão no lado da tomada de decisões da sua operação.

A solução é construir uma plataforma de inteligência que suporte de streaming dados, bem como atualizações em lote. O streaming de dados atualiza suas visualizações em tempo real, para que você possa ver imediatamente como as coisas estão mudando e, com recursos robustos de gráficos e mapeamento, entender essas informações facilmente. 

Para maximizar o valor dos seus dados, também é crucial que o seu sistema integre muitas fontes de dados antes chega ao seu mapa, gráfico ou tabela. Esse integração de dados é a chave para um mapa multicamadas que pode informar as condições atuais em torno de suas rotas (e muito mais). 

Então, como você consegue visualizações atualizadas com dados pré-integrados? Ele começa com um mecanismo que suporta streaming e atualizações em lote, enquanto processa dados ao longo do caminho, de preferência com recursos avançados aprendizado de máquina algoritmos. 

Uma ferramenta como essa não captura apenas os dados necessários para otimizar os processos da sua cadeia de suprimentos. Ela não apenas processa esses dados em inteligência acionável. A visualização em tempo real para logística também apresenta essa inteligência de forma intuitiva e dinâmica: um mapa ou gráfico. Em outras palavras, uma visualização poderosa.

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