Konsument-IoT har blivit ganska bra på att hjälpa människor att navigera i världen. Webbkartappar som Google Maps, Apple Maps och Waze ger resenärerna sväng-för-sväng-anvisningar. De återspeglar verkliga trafikförhållanden och rudimentär ruttplanering. Dessa system gör två saker för att ge denna funktionalitet till konsumenterna: De samlar in geospatial data och de visar denna data dynamiskt för användaren. Det finns analytics back-end och användargränssnittet.

Båda är avgörande, men det är i användargränssnittet - särskilt visuell skildringar av geospatial data – den informationen blir handlingsbar insikt för konsumenternas IoT. 

Naturligtvis behöver logistikleverantörer mycket mer insikt än din genomsnittliga pendlare. Navigationsappar kan inte spåra flera fordon; optimera komplexa leveransvägar; eller överväg variabler som stöldrisk, väder eller medborgerliga händelser.     

För att optimera din försörjningskedja behöver du robust databehandling som går långt utöver en konsumentnavigeringsapp. Men principerna förblir desamma: du behöver veta vad som händer, och du behöver den informationen i realtid genom realtidsvisualisering för logistik.

Detta innebär att använda rådata från GPS-sensorer för att kartlägga intressanta platser som depåer, terminaler och kundplatser med geofences; och identifiera nya intressepunkter där så är tillämpligt. Du vill sedan tillåta en automatisk analys av händelser och geofences, vilket ger användarna interaktiva instrumentpaneler för att förstå data vid första anblicken och enkelt tolka händelser. 

Du behöver med andra ord realtidsintelligens du kan förstå med ett ögonkast. Så här kan visualiseringar av realtidsdata hjälpa till att optimera din leveranskedja.

Hur datavisualisering förbättrar beslutsfattande inom logistik

Binär kod och en organiserad graf kan båda innehålla samma data. Men de tilltalar inte nödvändigtvis samma personer i en organisation. 

Visuell presentation förvandlar din data till en berättelse, och du kan använda den berättelsen för att göra bättre val om hur du ska driva din leveranskedja. Här är bara några exempel på hur geospatiala grafer och kartor stödjer snabbt beslutsfattande i en flytande logistikmiljö: 

• Förstå vad som händer i din verksamhet. Leta efter en IoT-logistikplattform som omedelbart renderar tabeller och diagram baserat på insamlad data. Det gör att du omedelbart kan förstå nyckelstatistik, som hur länge dina tillgångar står inaktiva i depåer.

• Precisera var anomalier uppstår. Kartor kan mycket mer än navigering. För att utöka vårt tidigare exempel kan robust visualisering visa, på en karta, depåer med de längsta bearbetningstiderna – vilket avslöjar var tillgångarna med största sannolikhet kommer att hållas kvar. 

• Se hur förhållandena på marken förändras i tid för att omdirigera dina försändelser. Har hotrisken längs en rutt nyligen ökat? Marscherar en demonstration längs din lastbilsrutt? Är en underleverantör på väg att kringgå en avgiftsbelagd väg? Svaren på alla dessa frågor kan visas som lager på din karta i realtid, så att du kan svara i tid för att göra skillnad. 

Den sista punkten förlitar sig på dynamiska visualiseringar den uppdateringen i realtid, förstås. Inom logistikbranschen förändras saker hela tiden. Din IoT-intelligensplattform måste hänga med genom realtidsvisualisering för logistik.

Lyckligtvis finns det ett sätt att uppdatera visualiseringar med IoT-data i realtid. 

Uppnå synlighet i realtid inom logistik IoT

Många logistik IoT-system skickar bara data då och då. Platsuppdateringar och tillståndsövervakningsdata kan komma timmar för sent. De kanske till och med dyker upp trasig, vilket leder till mycket förvirring på beslutsfattandesidan av din verksamhet.

Lösningen är att bygga en underrättelseplattform som stödjer streaming data samt batchuppdateringar. Strömmande data uppdaterar dina visualiseringar i realtid, så att du kan se hur saker och ting förändras omedelbart – och med robusta graf- och kartfunktioner kan du enkelt förstå den informationen. 

För att maximera värdet av din data är det också avgörande att ditt system integrerar många datakällor innan den når din karta, graf eller tabell. Detta dataintegration är nyckeln till en flerskiktskarta som kan berätta för dig de aktuella förhållandena runt dina rutter (och mer). 

Så hur får man uppdaterade visualiseringar med förintegrerad data? Det börjar med en motor som stöder streaming och batchuppdateringar, samtidigt som data bearbetas längs vägen, helst med avancerade maskininlärning algoritmer. 

Ett sådant verktyg fångar inte bara upp den data du behöver för att optimera dina processer i leveranskedjan. Den bearbetar inte bara den informationen till handlingsbar intelligens. Realtidsvisualisering för logistik presenterar också den intelligensen i en intuitiv och dynamisk form: en karta eller en graf. Med andra ord en kraftfull visualisering.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot