Tehnoloģiju kopums, kas veicina kravu pārvadājumus Eiropā

Tehnoloģiju loma mūsdienu kravu pārvadājumos

Tehnoloģijas tagad skar visus kravu pārvadājumu aspektus. Gandrīz katru soli - no pārvadājumu plānošanas līdz piegādes izsekošanai - uzlabo digitālās sistēmas. Galvenais ieguvums ir pārredzamība: pateicoties GPS izsekošanai un mobilajiem datiem, uzņēmumi un klienti var reāllaikā uzraudzīt pārvadājumus visā Eiropā (Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies - DEEP). Agrāk, kad preces bija izvestas no noliktavas, līdz ierašanās brīdim bija maz informācijas; tagad izsekošana un atjauninājumi tiešraidē ir standarta sistēma, kas ļauj ātri reaģēt uz kavējumiem. Tehnoloģija arī veicina efektivitāti. Digitālās pārvaldības platformas saskaņo kravas ar transportlīdzekļiem, lai samazinātu tukšo reisu skaitu, un algoritmi optimizē maršrutus, lai ietaupītu laiku un degvielu. Uzdevumus, kurus agrāk veica papīra formātā (piemēram, plānošanu vai inventarizāciju), veic ar programmatūru, kas paātrina procesus un samazina kļūdu skaitu. Pētījumi liecina, ka loģistikas darbību digitalizācija uzlabo prognozējamību un samazina izmaksas, nodrošinot visaptverošu piegādes ķēdes pārredzamību (Automotive Logistics & Supply Chain Digital Strategies Europe).

Vēl viena būtiska tehnoloģiju loma ir drošības un uzticamības uzlabošana. Automatizācija palīdz novērst cilvēku kļūdas, piemēram, digitālie tahogrāfi kravas automašīnās automātiski reģistrē braukšanas stundas, lai nodrošinātu, ka autovadītāji pienācīgi atpūšas, aizstājot manuāli rakstītos reģistrācijas žurnālus (Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies - DEEP). Tādējādi tiek nodrošināta lielāka drošība uz ceļiem, jo samazinās ar nogurumu saistīto negadījumu skaits. Sensori un telemātika nepārtraukti uzrauga transportlīdzekļa veselību un kravas stāvokli, brīdinot operatorus par problēmām, pirms tās kļūst par ārkārtas situāciju. Ja refrižeratoram paaugstinās temperatūra, autovadītāju var brīdināt to novērst, novēršot preču bojāšanos (Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies - DEEP). Tāpat tehniskās apkopes sensori var ieteikt, kad jāveic bremžu vai riepu apkope, novēršot avārijas uz šosejas (Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies - DEEP). Īsāk sakot, tehnoloģijas ir kļuvušas par kravu pārvadājumu mugurkaulu, kas ļauj ātrāk un paredzamāk piegādāt vairāk sūtījumu, vienlaikus uzlabojot drošību un pārredzamību visā brauciena laikā.

Digitalizācija un automatizācija loģistikā

Loģistika - preču pārvietošanas un uzglabāšanas koordinēšana - ir mainījusies, pateicoties digitalizācijai un automatizācijai. Digitalizācija nozīmē procesu un informācijas pārveidošanu digitālā formā. Kravu pārvadājumos tas ietver elektronisko dokumentu un mākoņplatformu izmantošanu papīra dokumentu un telefona zvanu vietā. Rezultātā visas puses (kravas nosūtītāji, pārvadātāji, noliktavas, klienti) izmanto vienu un to pašu aktuālo informāciju. Piemēram, digitālā loģistikas platforma var precīzi parādīt kravas nosūtītājam, kur atrodas viņa krava, izsniegt elektroniskus piegādes apstiprinājumus un pat automatizēt rēķinu sagatavošanu. Šāda savienojamība samazina kavēšanos un kļūdas, jo visi ir uz vienas lapas. Digitālās datu plūsmas no gala līdz galam padara piegādes ķēdes elastīgākas un reaģētspējīgākas (Automotive Logistics & Supply Chain Digital Strategies Europe).

Automatizācija izmanto tehnoloģijas, lai veiktu uzdevumus ar minimālu cilvēka iejaukšanos. Kravu pārvadājumos automatizācija izpaužas dažādos veidos. Noliktavās izmanto automatizētus konveijerus un dažkārt arī robotus, lai šķirotu un paletizētu preces, paātrinot to, kas agrāk bija manuāls darbs. Ostās robotizēti celtņi efektīvi iekrauj un izkrauj konteinerus. Uz ceļiem modernās kravas automašīnas ir aprīkotas ar uzlabotām autovadītāja palīgsistēmām (ADAS) - viedām funkcijām, piemēram, adaptīvo kruīza kontroli, joslas uzturēšanu un automātisko bremzēšanu, kas palīdz autovadītājiem un uzlabo drošību. Tie ir pakāpieni ceļā uz pašbraucošiem transportlīdzekļiem. Patiesībā Eiropā jau tiek veikti eksperimenti ar autonomām kravas automašīnām. Kontrolētos apstākļos kravas automašīnas bez autovadītāja var braukt pa iepriekš noteiktu maršrutu, un daži daļēji autonomi platooning izmēģinājumi ir parādījuši, ka elektroniski savienotu kravas automašīnu konvojs var droši pārvietoties ciešā formējumā (Automated logistics in road transport | TNO). Šī platooning metode samazina vēja pretestību un degvielas patēriņu. Pētījumi liecina, ka kravas automašīnu platooning var samazināt degvielas patēriņu par aptuveni 5-10 %, ja ir piemēroti apstākļi (Next Level Trucking: Autonomā kravas automobiļu kustība plostos maina degvielas efektivitāti un drošību - Teksasas A&M Transporta institūts).

Automatizācija ietver arī viedo infrastruktūru, kas mijiedarbojas ar transportlīdzekļiem. Dažās pilsētās ir izmēģināti viedie luksofori, kas sazinās ar tuvojošos kravas automašīnu, lai samazinātu apstāšanās un izbraukšanas laiku (Automated logistics in road transport | TNO). Ir pat koncepcijas par “digitālajām maģistrālēm”, kas vada automatizētas kravas automašīnas un pārvalda satiksmes plūsmu. Automatizācija, pārņemot rutīnas uzdevumus un optimizējot transportlīdzekļu darbību, palielina produktivitāti. Piemēram, kravas automašīna, kas var daļēji braukt pati garos šosejas posmos, samazina autovadītāja slodzi un var uzlabot drošību, jo noteiktās situācijās reaģē ātrāk nekā cilvēks. Tomēr cilvēki joprojām ir būtiska sistēmas daļa - tehnoloģijas loģistikā ir paredzētas, lai palīdzētu cilvēkiem, nevis aizstātu tos. Pāreja uz digitālo, automatizēto loģistiku ļauj nozarei pārvietot vairāk kravu ar mazāku kavēšanos, taču tas prasa arī apmācīt darbiniekus izmantot jaunos rīkus un rūpīgu integrāciju, lai nodrošinātu, ka visas šīs automatizētās daļas darbojas kopā bez traucējumiem.

Viedā loģistika un mākslīgā intelekta radītas inovācijas

“Viedā loģistika” attiecas uz progresīvas analītikas un mākslīgā intelekta (AI) izmantošanu, lai kravu pārvadājumus padarītu viedākus un adaptīvākus. Mākslīgais intelekts īpaši labi spēj analizēt lielus datu apjomus un optimizēt sarežģītus lēmumus, kas ir ļoti noderīgi loģistikā. Viens no ietekmīgākajiem mākslīgā intelekta lietojumiem ir maršrutu optimizācija. Labāko maršrutu noteikšana piegādēm ir sarežģīta mīklu mīkla - jāņem vērā satiksme, laikapstākļi, attālums un piegādes termiņi. Ar mākslīgo intelektu darbināmas maršrutēšanas sistēmas var analizēt reāllaika satiksmes datus un laika prognozes, lai dinamiski pielāgotu kravas automašīnu maršrutus (AI- and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics). Ja pēkšņi tiek slēgts ceļš vai veidojas sastrēgums, mākslīgais intelekts var mainīt kravas automašīnas maršrutu, lai to apietu, tādējādi saglabājot piegādes grafiku. Atrodot īsākus vai ātrākus maršrutus un izvairoties no kavēšanās, šie rīki ļauj ietaupīt degvielu un laiku.

Mākslīgais intelekts veicina arī prognozēšanas analīzi loģistikā. Tā vietā, lai reaģētu uz problēmām pēc to rašanās, uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu, lai iepriekš paredzētu problēmas. Piemēram, mākslīgā intelekta algoritmi analizē vēsturiskos pārvadājumu datus un pašreizējo pieprasījumu, lai prognozētu noslogotus periodus (AI- and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics). Tas palīdz loģistikas pakalpojumu sniedzējiem sagatavoties, piemēram, izvietot papildu kravas automašīnas vai darbiniekus pirms svētku drudža. Prognozēšanas modeļi var arī paredzēt piegādes ķēdes traucējumus (piemēram, aizkavēšanos ostā vai pēkšņu autovadītāju trūkumu), lai varētu izstrādāt alternatīvus plānus. Vēl viena inovācija ir prognozējamā apkope: transportlīdzekļu sensori sniedz datus par dzinēja darbību, riepu nodilumu un citiem faktoriem mākslīgā intelekta modeļiem, kas pēc tam prognozē, kad kravas automašīnai ir nepieciešama apkope, pirms notiek bojājums (AI- and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics). Transportlīdzekļa labošana proaktīvi, nevis pēc avārijas uz ceļa, samazina dīkstāves laiku un nodrošina, ka piegādes tiek veiktas saskaņā ar grafiku.

Lūk, daži citi ar mākslīgo intelektu saistīti jauninājumi, kas padara loģistiku “gudrāku”:

• Kravas un noliktavas optimizācija: Mākslīgais intelekts palīdz maksimāli optimizēt preču iepakošanu un uzglabāšanu. Inteliģentā programmatūra var noteikt labāko veidu, kā iekraut kravas automašīnu vai konteineru, lai nodrošinātu līdzsvarotu svara un vietas izmantošanu. Noliktavās mākslīgais intelekts koordinē automatizētas uzglabāšanas un saņemšanas sistēmas (piemēram, robotizētus iekrāvēs vai šķirotājus), lai paātrinātu pasūtījumu izpildi un samazinātu kļūdu skaitu (AI- and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics).
• Autonomā piegāde: AI kontroles sistēmas ļauj droniem un pašvadāmiem piegādes robotiem veikt neliela apjoma piegādes vai pārvietot preces telpās. Šie autonomie transportlīdzekļi var veikt atkārtotus vai attālinātus uzdevumus, paplašinot loģistikas tīklu pārklājumu grūti sasniedzamās vietās.
• Uzlabota klientu apkalpošana: Loģistikas uzņēmumi izmanto ar mākslīgo intelektu darbināmus tērzēšanas robotus, lai sniegtu jaunāko informāciju par sūtījumiem un atbildētu uz biežāk uzdotajiem klientu jautājumiem. Šī tūlītējā saziņa uzlabo klientu pieredzi, sniedzot reāllaika informāciju par piegādēm. Mākslīgais intelekts var arī ģenerēt precīzākas piegādes laika aplēses, kas palīdz saņēmējiem labāk plānot.

Visi šie mākslīgā intelekta radītie jauninājumi veicina gudrāku un operatīvāku loģistikas tīklu. Uzņēmumi, kas izmanto mākslīgo intelektu un datu analītiku, iegūst konkurences priekšrocības, pateicoties zemākām izmaksām un labākam servisam. Svarīgi atzīmēt, ka mākslīgais intelekts neaizstāj cilvēku zināšanas, bet drīzāk tās papildina. Plānotāji un vadītāji tiek atbrīvoti no garlaicīgiem aprēķiniem un var pievērsties izņēmumiem vai stratēģiskiem lēmumiem. Ar mākslīgo intelektu, kas veic smago datu apstrādi, kravu pārvadājumu nozare var darboties vairāk kā “labi ieeļļota mašīna” - ātri pielāgojoties izmaiņām un nepārtraukti optimizējot darbību. Šīm viedajām loģistikas sistēmām kļūstot pilnvērtīgākām, mēs varam sagaidīt vēl lielāku mākslīgā intelekta integrāciju lēmumu pieņemšanā, padarot kravu pārvadājumus arvien prognozējamākus un efektīvākus.

IoT un telemātika: Efektivitātes uzlabošana

Lietiskais internets (IoT) un telemātika ir galvenie faktori, lai palielinātu kravu pārvadājumu efektivitāti. IoT attiecas uz savstarpēji savienotiem sensoriem un ierīcēm kravas automašīnās, konteineros un infrastruktūrā, kas vāc un apmainās ar datiem, savukārt telemātika pārsūta šos datus uz centrālajām sistēmām. Kopā tie loģistikas operatoriem sniedz reāllaika informāciju par autoparku un kravu.

Galvenais ieguvums ir transportlīdzekļu un sūtījumu izsekošana reāllaikā. Gandrīz visām mūsdienu kravas automašīnām ir GPS ierīces, kas pastāvīgi nosūta informāciju par to atrašanās vietu. Uzņēmumi precīzi zina, kur atrodas katra kravas automašīna, un var sniegt klientiem jaunāko informāciju tiešraidē (Drošības un efektivitātes uzlabošana kravas automašīnu pārvadājumos ar IoT tehnoloģijām - DEEP). Ja rodas aizkavēšanās, piemēram, satiksmes sastrēgums vai aizturēšana uz robežas, sistēma to nekavējoties atzīmē. Tas ļauj vadītājiem ātri reaģēt, iespējams, novirzot kravas vai atjauninot piegādes laiku. Šāda reāllaika redzamība ir kļuvusi par normu, aizstājot vecos laikus, kad starp nosūtīšanu un piegādi valdīja nenoteiktība (Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies - DEEP).

IoT sensori arī uzrauga kravas apstākļus un transportlīdzekļa darbību. Piemēram, refrižeratorpiekabē var būt sensori, kas pārbauda tajā esošo preču temperatūru (Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies - DEEP). Ja temperatūra paaugstinās virs drošas robežas, autovadītājs vai vadības centrs saņem brīdinājumu, lai novērstu problēmu, pirms krava sabojājas. Tāpat kravas automašīnā iebūvētās telemātikas ierīces reģistrē dzinēja darbību un degvielas patēriņu. Šie dati ļauj veikt prognozējamo apkopi - noteikt, kad kravas automašīnai ir nepieciešama apkope, pirms rodas bojājums (Drošības un efektivitātes uzlabošana kravas automašīnu transportā ar IoT tehnoloģijām - DEEP). Proaktīvi novēršot problēmas un apmācot autovadītājus par ekonomisku braukšanu (izvairoties no straujas bremzēšanas vai pārmērīgas tukšgaitas), uzņēmumi samazina avāriju skaitu un ietaupa degvielu. Faktiski, izmantojot šādus autoparka pārvaldības rīkus, degvielas patēriņu var samazināt vidēji par aptuveni 15 % [Fleet Telematics with 1NCE connectivity | 1NCE - IoT SIM].

Kopumā IoT un telemātika ļauj kravu pārvadājumu operatoriem redzēt katru aktīvu un kravu, ļaujot racionalizēt maršrutus, labāk uzturēt transportlīdzekļus un maksimāli izmantot to jaudu. Uzlabojoties savienojamībai un arvien vairāk ierīču kļūstot pieejamām tiešsaistē, kravu pārvadājumu nozare kļūs vēl precīzāk pielāgota efektivitātei.

Zaļās tehnoloģijas un ilgtspējība kravu pārvadājumos

Ilgtspējas veicināšana veicina būtiskas tehnoloģiskās pārmaiņas kravu pārvadājumos. Kravu pārvadājumi tradicionāli ir bijuši energoietilpīgi un piesārņojoši - piemēram, kravu pārvadājumi visā pasaulē rada ievērojamu daļu siltumnīcefekta gāzu emisiju (Transforming Europe's Freight Transportation Landscape: Pioneering Efficiency and Sustainability). Eiropā ir spēcīgs impulss, lai kravu pārvadājumus padarītu videi draudzīgākus, un tehnoloģija ir galvenais veids, kā to panākt, nezaudējot efektivitāti.

Liels uzsvars tiek likts uz tīrākiem transportlīdzekļiem un degvielām. Uzņēmumi sāk izmantot zema emisiju līmeņa kravas automobiļus, aizstājot vai modernizējot dīzeļdegvielas parkus ar alternatīvām. Elektriskās kravas automašīnas, ko darbina ar akumulatoriem, nerada izplūdes gāzu emisijas un ir ideāli piemērotas pilsētu piegādēm un reģionālajiem braucieniem. Ilgākiem pārvadājumiem sāk izmantot ūdeņraža kurināmā elementu kravas automašīnas, kas izdala tikai ūdens tvaiku un var veikt lielus attālumus, un to prototipi jau tiek testēti (Transforming Europe's Freight Transportation Landscape: Pioneering Efficiency and Sustainability). Paredzams, ka, attīstoties šīm tehnoloģijām un paplašinoties uzlādes/uzpildes infrastruktūrai, to izmantošana kravu pārvadājumos pieaugs. Tikmēr daudzi autoparki dīzeļdegvielai pievieno biodegvielu, lai nekavējoties samazinātu CO₂ izmešu daudzumu. Šāda pāreja uz elektriskajiem un ūdeņraža transportlīdzekļiem, ko papildina tīrākas degvielas, solās ievērojami samazināt kravu autopārvadājumu radītās emisijas.

Arī tehnoloģijas padara loģistikas darbības videi draudzīgākas. Tie paši digitālie rīki, kas paaugstina efektivitāti - maršrutu plānošana, lietu interneta izsekošana, kravu optimizācija - palīdz arī samazināt emisijas. Ja mākslīgā intelekta sistēma atrod īsāku maršrutu vai palīdz kravas automašīnai izvairīties no dīkstāves satiksmē, tā ne tikai ietaupa laiku, bet arī sadedzina mazāk degvielas (Digitalizācija var atbalstīt ilgtspējīgu transportu Eiropā). Līdzīgi, ja IoT platformas samazina tukšo atpakaļceļa reisu skaitu, tiek nobraukts mazāk nevajadzīgu kilometru. Šāda optimizācija nozīmē, ka katra pārvadātā kravas tonna rada mazāku piesārņojumu. Turklāt viedā loģistika var veicināt kravu novirzīšanu uz tīrākiem transporta veidiem. Piemēram, digitālās platformas var koordinēt vairākveidu pārvadājumus, tādējādi atvieglojot dzelzceļa vai ūdensceļu izmantošanu brauciena garajam posmam (kam ir mazāks oglekļa dioksīda emisijas nospiedums), bet kravas automašīnas - tikai galīgajai piegādei (Transforming Europe's Freight Transportation Landscape: Pioneering Efficiency and Sustainability). Izmantojot katru transporta veidu tam, ko tas dara vislabāk, tiek samazinātas kopējās emisijas.

Klimata mērķu vadīta (Eiropas mērķis ir līdz 2050. gadam krasi samazināt transporta radītās emisijas (Transforming Europe's Freight Transportation Landscape: Pioneering Efficiency and Sustainability)), kravu pārvadājumu nozare strauji ievieš inovācijas, lai kļūtu ilgtspējīgāka. Elektrisko un ūdeņraža transportlīdzekļu un viedo loģistikas sistēmu ieviešana palīdzēs samazināt oglekļa dioksīda emisijas, kas rodas, pārvadājot preces. Tuvākajos gados kravu pārvadājumi Eiropā kļūs ne tikai augsto tehnoloģiju ziņā, bet arī daudz videi draudzīgāki, jo tehnoloģijas ļauj palielināt pārvadājumu apjomu ar daudz mazāku ietekmi uz vidi.

Uz tehnoloģijām balstītu kravu pārvadājumu izaicinājumi

Jaunu tehnoloģiju ieviešana kravu pārvadājumos nav bez problēmām. Viena no galvenajām problēmām ir izmaksas un infrastruktūra. Uzlabotas sistēmas, piemēram, elektriskās vai autonomās kravas automašīnas un to palīglīdzekļi (uzlādes stacijas, specializēta aparatūra utt.), prasa lielus sākotnējos ieguldījumus. Daudzi loģistikas uzņēmumi darbojas ar nelielu peļņu, tāpēc var būt grūti attaisnot lielus izdevumus, lai gūtu ilgtermiņa atdevi. Pastāv arī neskaidrība par tehniskajiem standartiem - ieguldījumi tehnoloģijā, kas var nekļūt par nozares normu, ir riskanti. Turklāt dažām tehnoloģijām ir nepieciešama plašāka infrastruktūra (piemēram, ūdeņraža degvielas uzpildes staciju tīkls), pirms tās ir praktiski izmantojamas plašā mērogā, radot “vistas un olas” dilemmu agrīnā ieviešanas posmā.

Vēl viena problēma ir saistīta ar cilvēkiem un procesiem. Loģistikas darbiniekiem ir jāpielāgojas digitālajiem un automatizētajiem rīkiem. Kravas automobiļu vadītājiem ir jāapmāca strādāt ar moderniem autovadītāja palīglīdzekļiem un jaunu programmatūru savos transportlīdzekļos. Plānotājiem un noliktavu darbiniekiem ir jāmācās sadarboties ar mākslīgā intelekta vadītām sistēmām. Var rasties pretestība pārmaiņām - darbinieki var uztraukties par darba drošību vai vienkārši dot priekšroku pazīstamām metodēm. Ļoti svarīgi ir panākt lietotāju piekrišanu un paaugstināt darbinieku kvalifikāciju (Automatizētā loģistika autotransportā | TNO). Uzņēmumiem, kas iegulda apmācībā un pārmaiņu vadībā, ir lielāka iespēja, ka jauno tehnoloģiju ieviešana noritēs raiti.

Visbeidzot, ir arī datu un regulējuma problēmas. Tā kā darbība kļūst arvien digitālāka, būtiska kļūst kiberdrošība - uzņēmumiem ir jāaizsargā sensitīvi kravu pārvadājumu dati un jānodrošina sistēmu drošība pret uzlaušanu vai traucējumiem. Tajā pašā laikā regulatoriem ir jāseko līdzi tehnoloģiju attīstībai. Piemēram, joprojām tiek izstrādāti skaidri noteikumi par autonomo kravas automobiļu un bezpilota lidaparātu izmantošanu sabiedriskos maršrutos. Šāda regulējuma nenoteiktība var likt uzņēmumiem vilcināties ar konkrētu tehnoloģiju ieviešanu. Rezumējot, lai gan tehnoloģijas paver aizraujošas iespējas kravu pārvadājumiem, šo problēmu - izmaksu, cilvēkfaktora un pārvaldības - risināšana ir būtiska, lai pilnībā izmantotu to priekšrocības. Lai panāktu progresu, ir vajadzīga ne tikai inovācija, bet arī nozares ieinteresēto personu un politikas veidotāju sadarbība, lai pārmaiņas ieviestu pēc iespējas drošāk un atbildīgāk (Automatizētā loģistika autotransportā | TNO).

Kravu pārvadājumu tehnoloģiju nākotnes tendences

Raugoties nākotnē, kravu pārvadājumu nākotni Eiropā noteiks vairākas tendences:

• Autonomie un savienotie transportlīdzekļi: Pašbraucošas kravas automašīnas jau ir pie apvāršņa. Nākamajā desmitgadē, iespējams, redzēsim autonomas kravas automašīnas, kas kontrolētos apstākļos vai konvojos kursēs pa automaģistrālēm. Šie transportlīdzekļi būs cieši saistīti - tie sazināsies savā starpā un ar viedo ceļu infrastruktūru (piemēram, 5G pieslēgtām satiksmes sistēmām), lai sinhronizētu kustību. Šāda tehnoloģija var uzlabot efektivitāti, ļaujot kravas automašīnām braukt tuvāk kopā (platooning) un samazināt ar cilvēku nogurumu saistītos kavējumus. Iespējams, ka pilsētās pēdējā kilometra loģistikā vairāk tiks izmantoti arī piegādes droni un autonomi roboti.
• Uzlabots mākslīgais intelekts un uz datiem balstīta loģistika: Mākslīgajam intelektam būs vēl lielāka nozīme piegādes ķēžu organizēšanā. Nākotnes loģistikas sistēmas varētu izmantot mākslīgo intelektu, lai automatizētu sarežģītu lēmumu pieņemšanu, sākot no dinamiskas sūtījumu maršruta maiņas, lai optimizētu jaudu, līdz piedāvājuma un pieprasījuma līdzsvarošanai tīklā reāllaikā. Prognozēšanas analītika kļūs vēl jaudīgāka, palīdzot uzņēmumiem samazināt traucējumus, paredzot tehniskās apkopes vajadzības vai sastrēgumus, pirms tie rodas. Mēs varam arī redzēt, ka tādas tehnoloģijas kā blokķēdes tiek izmantotas drošai un pārredzamai datu apmaiņai loģistikā, veidojot uzticību starp visām pusēm (AI- and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics). Īsāk sakot, lielie dati un mākslīgais intelekts padarīs kravu pārvadājumu operācijas proaktīvākas un pašoptimizējošākas.

• Elektrifikācija un videi draudzīgāks transports: Paredzams, ka zaļās kravu pārvadājumu tehnoloģijas kļūs par mainstream. Elektriskās kravas automašīnas, visticamāk, būs plaši izplatītas īsos un vidējos maršrutos, jo akumulatoru darbības diapazons palielināsies un izplatīsies ātrās uzlādes ierīces. Tālajos maršrutos varētu ieviesties ūdeņraža kurināmā elementu kravas automašīnas, ko atbalstīs īpaši degvielas uzpildes koridori. Turpmāka pāreja uz elektrotransportlīdzekļiem (un, iespējams, alternatīvām degvielām) ievērojami samazinās kravu pārvadājumu radītās emisijas. Apvienojumā ar gudrāku maršrutu plānošanu un kravu optimizāciju nākotnes kravu pārvadājumu tīkla mērķis ir pārvadāt vairāk preču ar daudz mazāku ietekmi uz vidi.

   

Tehnoloģijas veicina dziļu attīstību Eiropas kravu pārvadājumu nozarē. Mūsdienu loģistikas ķēdes kļūst digitālas un viedas, un to pamatā ir tādas tehnoloģijas kā mākslīgais intelekts, lietu internets, automatizācija un elektrifikācija. Šie sasniegumi ir ļāvuši pārvadāt preces efektīvāk, pārredzamāk un ilgtspējīgāk nekā jebkad agrāk. Kravu, kas kādreiz no nosūtīšanas līdz piegādei būtu bijusi melnā kaste, tagad var izsekot reāllaikā, optimizēt ar algoritmu palīdzību, lai nodrošinātu ātrumu un degvielas ekonomiju, un piegādāt ar minimālām emisijām. Šajā ziņojumā tika aplūkots, kā digitalizācija un automatizācija racionalizē darbību, kā viedā loģistika un IoT ierīces nodrošina vēl nebijušu kontroli un ieskatu un kā zaļās tehnoloģijas virza kravu pārvadājumus uz ilgtspējību. Mēs aplūkojām arī problēmas, kas saistītas ar šo inovāciju ieviešanu, un daudzsološās tendences, kas gaidāmas nākotnē.

Kopumā kravu pārvadājumu nākotni Eiropā veido tehnoloģijas. Nākotnes ceļā, visticamāk, būs autonomas kravas automašīnas uz automaģistrālēm, mākslīgā intelekta pārvaldīti loģistikas tīkli un videi draudzīgāks transportlīdzekļu parks. Uzņēmumiem un sabiedrībai šie jauninājumi nozīmē ātrāku piegādi, labāku apkalpošanu un tīrāku gaisu. Lai gan pastāv problēmas, inovāciju temps kravu pārvadājumu jomā ir spēcīgs. Turpinot investēt un pielāgoties jaunajām tehnoloģijām, Eiropas kravu pārvadājumu nozare gatavojas nākotnei, kurā preču pārvadāšana ir gudrāka, drošāka un ilgtspējīgāka. Šīs uz tehnoloģijām balstītās nākotnes pieņemšana nodrošinās, ka kravu pārvadājumi arī turpmākajās desmitgadēs būs stabils Eiropas ekonomikas mugurkauls.

Atsauces:

1. Saloodo! Blog - Janine Wolff, "Shaping the Future: The Transformative Power of AI, IoT, and Data Analytics in Logistics” (Mākslīgā intelekta, lietu interneta un datu analītikas spēks loģistikā), 6. marts, 2024. gads (The Power of AI, IoT, and Data Analytics in Logistics ).
2. UIRR - “Intermodal can double the share of rail freight transport in the EU” (“Intermodālais transports var dubultot dzelzceļa kravu pārvadājumu īpatsvaru ES”) , 2022. gada decembris (Kravu pārvadājumu pieprasījums Eiropā līdz 2050. gadam palielināsies par 51 %) (UIRR - Starptautiskā apvienība kombinētajam autotransporta un dzelzceļa transportam - Web News).
3. Automobiļu loģistika - "Redzamība: (Digitalizācija uzlabo paredzamību,redzamību un samazina izmaksas) (Automobiļu loģistikas un piegādes ķēdes digitālās stratēģijas Eiropā).
4. DEEP Blog - Jean Marques, “Improving safety and efficiency in truck transport with IoT technologies”, 12. marts, 2023 (Drošības unefektivitātes uzlabo šana kravas automobiļutransportā ar IoT tehnoloģijām - DEEP) (Drošības un efektivitātes uzlabošana kravas automobiļu transportā ar IoTtehnoloģijām.
5. Teksasas A&M Transporta institūts - citāts no “Next Level Trucking: (Autonomous Truck Platooning...) , 2015. gada decembris (Platooning can save ~5-20% in fuel) (Nākamā līmeņa kravasautomašīnupārvadājumi: Autonomā kravas automašīnu platoonēšana maina degvielas efektivitāti un drošību - Teksasas A&M Transporta institūts).
6. TNO - “Automatizētā loģistika autotransportā” (ADAS, platooning priekšrocības, viedie luksofori) (Automated logistics in road transport | TNO).
7. ICAT Logistics Blog - "AI- and IoT-Powered Logistics: (Mākslīgais intelekts maršruta optimizācijai, prognozēšanas analīze un nākotnes tehnoloģijas, piemēram, blokķēde) (AI- and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics) (AI-and IoT-Powered Logistics | ICAT Logistics).
8. Tradebe Blog - “Digitalizācija var atbalstīt pāreju uz ilgtspējīgāku transportu Eiropā”, 23. augusts, 2024 (Viedā satiksmes pārvaldība samazina dīkstāvi un emisijas) (Digitalizācija var atbalstīt ilgtspējīgu transportu Eiropā).
9. 1NCE - “Fleet Telematics with 1NCE Connectivity” (Autotransporta parka telemātika ar 1NCE savienojamību).
10. D2XCEL (ES projekts) - "Eiropas kravu pārvadājumu ainavas pārveidošana: Efektivitāte un ilgtspējība", 2024. gada 30. aprīlis (Transforming Europe's Freight Transportation Landscape: Pioneering Efficiency and Sustainability) (Eiropas kravu pārvadājumu ainavas pārveidošana: Pioneering Efficiency and Sustainability) (Pārveidojot Eiropas kravu pārvadājumu ainavu: Pioneering Efficiency and Sustainability).