Презентация на тему: "Цифровизация специальности: организация перевозок пассажирского транспорта."

Цифровизация специальности: организация перевозок пассажирского транспорта.

WI-FI
Позволяет отслеживать движение грузов, посылок.

Система Глонасс позволяет отслеживать движение транспорта.

Позволяет производить оплату без контактным способом, способом распозновании лица.

Информационные потоки несут информацию о товарных требованиях, стоимости готовой продукции, процедуре заказа и доставки готовой продукции потребителям. Для прогнозирования объема продаж информационные источники включают в себя такие сведения, как:
1) информация о предыдущих продажах конкретного ассортимента рынка;
2) количество продаж товаров конкурентов;
3) весь объем продаж данного участка рынка;
4) рыночный спрос на готовую продукцию;
5) достоверность и точность информации о предыдущих продажах;
6) планируемые изменения качественных характеристик готовой продукции;
7) экономические направления в изменении структуры потребительского спроса;
8) краткосрочные прогнозы в системе распределения готовой продукции;
9) прогноз развития новых рынков.

Оптимизация материальных потоков - это важное ресурсосберегающее мероприятие, направленное на выявление и устранение излишних перемещений продукции, которое должно быть выгодно всем.
 
Методы:
1)кибернетический анализ
2)исследование операций
3)экономико-математическое моделирование
4)программно-целевое управление
5)функционально-стоимостной анализ
6) прогнозирование

Позволяет производить оплату без контактным способом, способом распозновании лица.
Планирование маршрутов
Система на базе искусственного интеллекта собирает большие данные о трафике, погодных условиях, времени ожидания, скорости погрузочно-разгрузочных работ в разных точках, проводит анализ и рассчитывает оптимальные маршруты. Прогнозирование маршрутов на основе реальных данных помогает:
Сократить время планирования маршрутов.
Снизить пробег автопарка. 
Увеличить скорость поставок. 
Повысить объём поставок. 

Прогнозирование технического обслуживания
AI-системы собирают данные о состоянии транспорта и фактической эксплуатации (пройденные маршруты, состояние дорог, вес и тип перевозимого груза), дают прогнозы на ТО и ремонт, тем самым позволяют планировать издержки и сокращать непредвиденные расходы. Компании получают актуальную информацию о состоянии автопарка, благодаря чему могут более качественно управлять цепями поставок. 

Контроль груза и повышение качества доставки
Компании, занимающиеся автомобильными грузоперевозками, используют RFID-метки. Это специальные маячки, которые крепятся к грузу и помогают отслеживать его на протяжении всего пути. Технология RFID даёт возможность проверять состояние груза, местоположение, температуру, повреждения. Отслеживать груз может не только поставщик, но и получатель в режиме реального времени. Это повышает прозрачность бизнес-процесса. 
Возможность проводить мониторинг грузов есть и в морских контейнерных перевозкам. К примеру, компании Maersk и CMA CGM уже давно используют смарт-контейнеры Traxens. На них установлены датчики, которые предоставляют информацию о состоянии и местонахождении грузов в режиме реального времени. Кроме того, блокчейны содержат информацию для таможенных органов, что сокращает скорость проверки грузов. 
До появления умных контейнеров морские перевозчики получали информацию о грузе только из отправной и конечной точки (в портах при загрузке и выгрузке). А во время перевозки происходили поломки пломб, кражи грузов. Со смарт-контейнерами отслеживание груза не прекращается даже после выгрузки в порту, если далее контейнер грузят на ЖД или автотранспорт. 
 

Грузовые беспилотники — технологии будущего
В США крупнейший производитель дальнобойных тягачей Freightliner Trucks ещё в 2015 году выпустил на экспериментальный маршрут оборудованный интеллектуальной системой Daimler Highway Pilot для автономного вождения беспилотный грузовик. Однако пока есть препятствия для массового внедрения беспилотников в логистику. Хотя выгода от этого определённо есть. Например, в рамках одного эксперимента беспилотник прошёл примерно полторы тысячи километров, но под контролем водителя-инженера. При этом перевозка заняла на 42 % меньше времени, если сравнивать с обычным автомобилем и водителем. 
В России разработки в сфере беспилотных грузоперевозок ведёт КАМАЗ. Тестирование беспилотников проходит в периметре заводской территории автомобильного завода. За её пределами такие эксперименты пока невозможны из-за несоответствия законодательству. Да и вряд ли беспилотные грузовики найдут применение в нашей стране в ближайшие годы, так как это для логистических компаний связано с очень большими расходами.