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車聯(lián)網(wǎng)與車有關(guān)的大數(shù)據(jù)
2016-05-06
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車聯(lián)網(wǎng)與車有關(guān)的大數(shù)據(jù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)正在成為一股熱潮,且業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的討論已達(dá)到一個(gè)前所未有的高峰。車聯(lián)網(wǎng)作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大背景下誕生的一個(gè)產(chǎn)物,不管是車輛的接入、服務(wù)內(nèi)容的選擇還是服務(wù)的精準(zhǔn)性,都離不開大數(shù)據(jù)。

車輛上傳的每一組數(shù)據(jù)都帶有位置信息和時(shí)間,并且很容易形成海量數(shù)據(jù)。一方面,如果說大數(shù)據(jù)的特征是完整和混雜,而車聯(lián)網(wǎng)與車有關(guān)的大數(shù)據(jù)特征是完整加精準(zhǔn)。如某些與車輛本身有關(guān)的數(shù)據(jù),都有明確的一個(gè)ID,根據(jù)這個(gè)ID可以關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的車主信息,并且這些信息還是精準(zhǔn)的。

另一方面,我們可以看到車聯(lián)網(wǎng)與駕駛?cè)说南M(fèi)習(xí)慣、興趣愛好等大數(shù)據(jù)特征是完整和部分精確。因此,研究車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)更有意義。車聯(lián)網(wǎng)

大數(shù)據(jù)的定義和特征

大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

我們從權(quán)威的定義可以看到,大數(shù)據(jù)的特征有四點(diǎn),分別為:數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別,躍升到PB級(jí)別;數(shù)據(jù)類型繁多。提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。,價(jià)值密度低,商業(yè)價(jià)值高。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。處理速度快。1秒定律。

車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)方面可以發(fā)揮到極致。如,預(yù)測(cè)交通堵塞的地段,實(shí)時(shí)交通信息,主動(dòng)安全,公交的排班。駕駛者駕駛行為分析。

大數(shù)據(jù)的核心在于預(yù)測(cè),這在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)非常有用,例如,對(duì)于交通流量的預(yù)測(cè),就非常需要大數(shù)據(jù)。對(duì)于交通流量,目前我們的仿真系統(tǒng)更加重視交通流量大,擁堵的原因,而大數(shù)據(jù)時(shí)代,不再在乎因果關(guān)系,而重視相關(guān)性,也就是不去分析產(chǎn)生擁堵的原因,但確實(shí)某個(gè)時(shí)段某個(gè)路段會(huì)發(fā)生擁堵。也可以根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)對(duì)車友的興趣進(jìn)行分析。

大數(shù)據(jù)在商用車領(lǐng)域的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在商用車領(lǐng)域已經(jīng)有相當(dāng)多的應(yīng)用,如公交領(lǐng)域的運(yùn)營排班管理、出租車領(lǐng)域的浮動(dòng)車數(shù)據(jù),物流行業(yè)的大物流。

如何解決公交企業(yè)面臨的三大問題:運(yùn)力配備最少、車輛運(yùn)行距離最短、駕駛員作業(yè)時(shí)間最少?如何分析各時(shí)間段、各站點(diǎn)的客流分布情況呢?如何實(shí)現(xiàn)運(yùn)營的安全智能化、運(yùn)營排班的智能化?在公交行業(yè),以上問題普遍存在,

通過車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù),可以解決公交行業(yè)所面臨的這些問題。根據(jù)各個(gè)時(shí)間段,各站點(diǎn)的客流量大小,線路配備的運(yùn)營車輛數(shù)、線路配備駕駛?cè)藛T、線路長度、車輛運(yùn)行速度等大數(shù)據(jù),可確定一條線路各個(gè)時(shí)間段的配車數(shù)及發(fā)車間隔,從而解決運(yùn)力配備最少、車輛運(yùn)行距離最短、駕駛員作業(yè)時(shí)間最少三大問題。

根據(jù)客流量、節(jié)假日、氣候、節(jié)氣、自然災(zāi)害、道路、車況事故、歷史同期數(shù)據(jù)、售票方式、居民小區(qū)建設(shè)等條件建立計(jì)劃模型,從而用最快的速度對(duì)這些影響運(yùn)營計(jì)劃的因素做出反映。比如增加線路,增加車輛,增加司機(jī),有效地制定公交運(yùn)營計(jì)劃。同時(shí)可對(duì)于運(yùn)營排班精準(zhǔn)管理,可通過大數(shù)據(jù)可以自動(dòng)排班,對(duì)行車作業(yè)計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化,并快速地對(duì)運(yùn)行線路進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

自從菜鳥網(wǎng)絡(luò)公司出現(xiàn)以后,大物流的概念終于被業(yè)界提及。什么叫大物流呢?是指企業(yè)的自有物流系統(tǒng)(由車隊(duì)、倉庫、人員等組成),和第三方物流企業(yè)的配送信息與資源進(jìn)行共享,從而能充分地利用各方面資源,減少物流總支出、降低運(yùn)營成本。

目前物流行業(yè)隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)大,車輛數(shù)日益增多,而且型號(hào)眾多。很多企業(yè)還是采用手工方式進(jìn)行車輛管理,工作量大,對(duì)車輛運(yùn)營數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析比較困難,統(tǒng)計(jì)結(jié)果相當(dāng)滯后,不利于公司的決策管理;同時(shí)在車輛行駛過程中沒有進(jìn)行全程的監(jiān)控,對(duì)司乘人員的違法違規(guī)行為無法進(jìn)行及時(shí)預(yù)警,也無法對(duì)司乘人員的求助及時(shí)進(jìn)行反應(yīng)。

另一方面,在我國現(xiàn)行的物流運(yùn)輸方式中無論是自營物流,合營物流還是第三方物流,隱性成本占據(jù)了很重要的地位,這些隱性成本在物流運(yùn)輸過程中主要包括以下幾個(gè)方面:返程或起程空駛:空車無貨載行駛,這些都是不合理運(yùn)輸?shù)姆绞健?

如何改善物流企業(yè)在管理上較為落后的現(xiàn)狀,達(dá)到貨主“高服務(wù)質(zhì)量、嚴(yán)格的準(zhǔn)時(shí)率、極小的貨損率、較低的物流成本”的要求?

如何解決物流行業(yè)運(yùn)行信息反饋滯后、運(yùn)營高成本、貨運(yùn)車輛的高空駛率、司機(jī)作弊給貨物和車輛的安全帶來的極大隱患?

如何快速、高效的為用戶提供可靠的物流服務(wù)?

如何最大程度的利用運(yùn)力資源提高整體業(yè)務(wù)運(yùn)營效率?

這些是目前物流行業(yè)迫在眉睫的問題。

對(duì)以上問題,車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正好可以解決車主迫在眉睫的問題,通過透明化的運(yùn)輸過程管理,合理調(diào)度車輛,根據(jù)車輛行駛的大數(shù)據(jù),對(duì)車輛行駛的線路暢通情況進(jìn)行預(yù)測(cè),規(guī)劃出一條安全暢通的行駛路線,減少由于交通原因而引發(fā)的在途等待時(shí)間。

通過車輛運(yùn)行的大數(shù)據(jù),可以快速地分析出相同路線的油耗情況,事故多發(fā)路段的提前預(yù)警,精確分析計(jì)算車輛的行程,提高了企業(yè)的信息化水平,隨時(shí)了解到貨物的運(yùn)行狀態(tài)信息及貨物運(yùn)達(dá)目的地的整個(gè)過程,確保了運(yùn)輸過程的透明化管理,使企業(yè)的運(yùn)行管理智能化、服務(wù)準(zhǔn)時(shí)性,提高可預(yù)見性。

同時(shí),通過車輛運(yùn)行的大數(shù)據(jù),可獲取高速、國道、省道的實(shí)時(shí)路況,同時(shí)對(duì)司機(jī)的駕車規(guī)律的分析,為加油站、維修站、服務(wù)站的選址提供了參考數(shù)據(jù)。

另一方面,物流的成本有很大一部分屬于倉儲(chǔ)成本。通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算,經(jīng)過合理地調(diào)度,降低車輛的空駛率,把移動(dòng)中的每輛貨車可以作為一個(gè)流動(dòng)的倉儲(chǔ)空間,提高了倉儲(chǔ)空間的周轉(zhuǎn)率,從而幫助企業(yè)降低倉儲(chǔ)成本。


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