大數據分析有望改善貨運行業小、散、亂、效率低下的現狀
- 時間:2017-06-05
- 來源:賽迪網
貨運行業非常大,最早的時候是保鏢運送貨物,值錢的東西從A點運到B點,當時運送的車輛就是馬車,最早是人力,這是物流的核心本質。現在雖然工業社會在發展,車輛有火車和輪船,但是貨運和物流的核心本質是不變的,還是把貨物從A點運送到B點。難點在哪里呢?就是“小散亂”。中國的貨車大部分聚集在個體司機手里,自動化、信息化管理,社會化、規范化都存在較大問題。從馬車過渡到汽車、火車,這是工業革命帶給我們的好處,現在已經處在信息時代,未來,數據應該能夠改變這個行業的現狀,可以通過數據解決目前行業存在的效率低下、小散亂的問題。這個行業比較大,需要解決的問題也很多。
首先,位置軌跡是最基礎的數據,以此可以分析出超速、疲勞駕駛、駕駛時長、駕駛里程等。再深層次的數據分析,比如,A點到B點(例如從北京到上海),貨車經常走哪條路?這條路的里程是多少?時速是多少?車輛數是多少?路途當中的停留點有哪些?從高速公路管理部門獲得這些數據,我們就可以幫助運輸企業或司機決策他們選擇的路線,費用是怎樣的,時長是怎樣的。這是最基本的數據分析。
再者,我們會根據運輸大宗商品的數據,來預估大宗商品的價格,可以跟影響價格的平臺合作。比如煤炭運輸,我們發現,平時從內蒙古鄂爾多斯到北京每天發車500趟,之后突然有一天漲成了2000趟,那就會預判價格,北京煤炭價格要降價,因為供貨量大了。大數據分析挖掘對價格、市場、經濟會做出一定的預測。
面對諸多的問題,傳統的憑經驗、一成不變的管理方式與處置方法已經無法應對,而隨著交通行業信息程度的持續推進,海量的貨運、物流數據被記錄與存儲,形成了“貨運大數據”,充分利用“貨運大數據”,將能幫助我們實際解決貨運、物流業遇到的難題。