大数据分析有望改善货运行业小、散、乱、效率低下的现状
货运行业非常大,最早的时候是保镖运送货物,值钱的东西从A点运到B点,当时运送的车辆就是马车,最早是人力,这是物流的核心本质。现在虽然工业社会在发展,车辆有火车和轮船,但是货运和物流的核心本质是不变的,还是把货物从A点运送到B点。难点在哪里呢?就是“小散乱”。中国的货车大部分聚集在个体司机手里,自动化、信息化管理,社会化、规范化都存在较大问题。从马车过渡到汽车、火车,这是工业革命带给我们的好处,现在已经处在信息时代,未来,数据应该能够改变这个行业的现状,可以通过数据解决目前行业存在的效率低下、小散乱的问题。这个行业比较大,需要解决的问题也很多。
首先,位置轨迹是最基础的数据,以此可以分析出超速、疲劳驾驶、驾驶时长、驾驶里程等。再深层次的数据分析,比如,A点到B点(例如从北京到上海),货车经常走哪条路?这条路的里程是多少?时速是多少?车辆数是多少?路途当中的停留点有哪些?从高速公路管理部门获得这些数据,我们就可以帮助运输企业或司机决策他们选择的路线,费用是怎样的,时长是怎样的。这是最基本的数据分析。
再者,我们会根据运输大宗商品的数据,来预估大宗商品的价格,可以跟影响价格的平台合作。比如煤炭运输,我们发现,平时从内蒙古鄂尔多斯到北京每天发车500趟,之后突然有一天涨成了2000趟,那就会预判价格,北京煤炭价格要降价,因为供货量大了。大数据分析挖掘对价格、市场、经济会做出一定的预测。
面对诸多的问题,传统的凭经验、一成不变的管理方式与处置方法已经无法应对,而随着交通行业信息程度的持续推进,海量的货运、物流数据被记录与存储,形成了“货运大数据”,充分利用“货运大数据”,将能帮助我们实际解决货运、物流业遇到的难题。
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