Tüketici IoT, insanların dünyayı dolaşmasına yardımcı olma konusunda oldukça başarılı oldu. Google Haritalar, Apple Haritalar ve Waze gibi web haritalama uygulamaları gezginlere adım adım yol tarifleri sağlar. Bunlar aynı zamanda gerçek dünyadaki trafik koşullarını ve temel rota planlamasını da yansıtır. Bu sistemler tüketicilere bu işlevselliği getirmek için iki şey yapar: Jeo-uzaysal verileri toplarlar ve bu verileri dinamik olarak kullanıcıya görüntülerler. Analitik arka ucu ve kullanıcı arayüzü var.

Her ikisi de çok önemlidir, ancak bu kullanıcı arayüzündedir, özellikle de görsel Jeo-uzaysal verilerin tasvirleri; bu bilgiler, tüketici IoT için eyleme dönüştürülebilir içgörü haline gelir. 

Elbette lojistik sağlayıcılarının ortalama bir işe gidip gelen kişiden çok daha fazla bilgiye ihtiyacı var. Navigasyon uygulamaları birden fazla aracı takip edemez; karmaşık teslimat rotalarını optimize edin; veya hırsızlık riski, hava durumu veya toplumsal olaylar gibi değişkenleri göz önünde bulundurun.     

Tedarik zincirinizi optimize etmek için tüketici navigasyon uygulamasının çok ötesine geçen güçlü veri işlemeye ihtiyacınız var. Ancak prensipler aynı kalıyor: Neler olup bittiğini bilmeniz gerekiyor ve bu bilgiye lojistik için gerçek zamanlı görselleştirme yoluyla gerçek zamanlı olarak ihtiyacınız var.

Bu, depolar, terminaller ve müşteri yerleri gibi ilgi çekici noktaları coğrafi sınırlarla haritalandırmak için GPS sensörlerinden gelen ham verileri kullanmayı; ve uygulanabilir olduğunda yeni ilgi çekici noktaları belirleyin. Daha sonra, kullanıcılara verileri ilk bakışta anlamaları ve olayları kolayca yorumlamaları için etkileşimli gösterge tabloları sunarak olayların ve coğrafi sınırların otomatik analizine izin vermek istiyorsunuz. 

Başka bir deyişle, ihtiyacınız var gerçek zamanlı istihbarat bir bakışta anlayabilirsiniz. Gerçek zamanlı verilerin görselleştirilmesinin tedarik zincirinizi optimize etmenize nasıl yardımcı olabileceğini burada bulabilirsiniz.

Veri Görselleştirme Lojistikte Karar Vermeyi Nasıl Geliştirir?

İkili kod ve organize bir grafiğin her ikisi de aynı verileri içerebilir. Ancak bir kuruluştaki aynı kişilere mutlaka hitap etmeleri gerekmez. 

Görsel sunum, verilerinizi bir hikayeye dönüştürür ve bu hikayeyi, tedarik zincirinizi nasıl yürüteceğiniz konusunda daha iyi seçimler yapmak için kullanabilirsiniz. Jeo-uzaysal grafiklerin ve haritaların akışkan bir lojistik ortamında hızlı karar almayı nasıl desteklediğine dair yalnızca birkaç örnek: 

• Operasyonunuzda neler olduğunu anlayın. Toplanan verilere dayalı olarak tabloları ve grafikleri anında oluşturan bir IoT lojistik platformu arayın. Bu, varlıklarınızın depolarda ne kadar süreyle boşta kaldığı gibi temel ölçümleri anında anlamanıza olanak tanır.

• Iğne ucu nerede anomaliler meydana gelir. Haritalar navigasyondan çok daha fazlasını yapabilir. Önceki örneğimizi genişletmek için, sağlam görselleştirme, en uzun işlem süresine sahip depoları bir harita üzerinde görüntüleyebilir ve varlıkların en çok nerede bekletildiğini ortaya çıkarabilir. 

• Gönderilerinizi yeniden yönlendirmek için sahadaki koşulların zamanla nasıl değiştiğini görün. Bir rota üzerindeki tehdit riski yakın zamanda arttı mı? Kamyon güzergahınızda bir gösteri mi yürüyor? Bir taşeron ücretli ücretli yolu atlamak üzere mi? Tüm bu soruların yanıtları haritanızda gerçek zamanlı olarak katmanlar halinde görünebilir, böylece fark yaratacak şekilde zamanında yanıt verebilirsiniz. 

Bu son nokta şuna bağlıdır: dinamik görselleştirmeler bu güncelleme elbette gerçek zamanlı olarak. Lojistik sektöründe işler her zaman değişiyor. IoT zeka platformunuzun lojistik için gerçek zamanlı görselleştirmeye ayak uydurması gerekiyor.

Neyse ki görselleştirmeleri gerçek zamanlı IoT verileriyle güncellemenin bir yolu var. 

Lojistik IoT'de Gerçek Zamanlı Görünürlük Elde Etme

Birçok lojistik IoT sistemi yalnızca arada bir veri gönderir. Konum güncellemeleri ve durum izleme verileri saatler geç gelebilir. Hatta ortaya çıkabilirler bozuk, operasyonunuzun karar verme aşamasında birçok karışıklığa yol açar.

Çözüm, destekleyen bir istihbarat platformu oluşturmaktır. akış veriler ve toplu güncellemeler. Akış verileri, görselleştirmelerinizi gerçek zamanlı olarak günceller; böylece işlerin nasıl değiştiğini anında görebilir ve güçlü grafik ve haritalama özellikleriyle bu bilgileri kolayca anlayabilirsiniz. 

Verilerinizin değerini en üst düzeye çıkarmak için sisteminizin birçok veri kaynağını entegre etmesi de çok önemlidir. önce haritanıza, grafiğinize veya tablonuza ulaşır. Bu veri entegrasyonu size rotalarınızın etrafındaki mevcut koşulları (ve daha fazlasını) söyleyebilecek çok katmanlı bir haritanın anahtarıdır. 

Peki önceden entegre edilmiş verilerle güncel görselleştirmeleri nasıl elde edersiniz? Akışı ve toplu güncellemeleri destekleyen bir motorla başlar ve aynı zamanda verileri ideal olarak gelişmiş özelliklerle işler. makine öğrenme algoritmaları. 

Böyle bir araç yalnızca tedarik zinciri süreçlerinizi optimize etmek için ihtiyaç duyduğunuz verileri yakalamakla kalmaz. Bu verileri yalnızca eyleme geçirilebilir istihbarata dönüştürmekle kalmıyor. Lojistik için gerçek zamanlı görselleştirme de bu zekayı sezgisel ve dinamik bir biçimde sunar: Bir harita veya grafik. Başka bir deyişle güçlü bir görselleştirme.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/the-power-of-real-time-visualization-for-logistics-iot