前不久发布的《2022年度中国公路货运景气度CEO调查报告》，通过140多份有效问卷，勾勒出2022年我国公路货运行业的运行概况。根据调查数据，被调查企业反映2022年：公路货量规模总体下滑、收入规模总体下滑、企业经营成本明显增长、运价总体与上年持平、企业利润较上年总体下滑、企业人员用工总体平稳、资产投资更加谨慎（与其他领域投资趋紧不同的是，在数字化转型方面的投入总体呈增长态势）。
公路货运行业：数字化转型投入持续增长
与其他领域投资趋紧不同，接受调查的企业反映，在数字化转型方面的投入总体呈增长态势。调查数据显示：
近六成（59.7%）的企业在数字化转型方面投入有所增长；近三分之一（33.1%）的企业反映投入基本持平。两者合计占比超过九成（92.8%），显示企业在数字化转型方面投入保持积极态势。
2022年企业在数字化转型方面的投入分布情况
从具体的数字化转型实践看，企业数字化转型正在多个层面展开。调查数据显示：
近八成（77.7%）的企业进行了管理信息系统建设或改造升级，加快业务管理的在线化；
超过一半（50.4%）的企业自建或运营互联网平台，探索和尝试企业运营的平台化。
超过四成（43.9%）的企业投入智能技术装备改造升级，加快物流作业的自动化、智能化；
还有不到两成（17.3%）的企业使用社会化的平台服务，融入行业生态化系统。
2022年企业数字化转型主要实践分布情况
受调查企业中，通过数字化转型而具备的数字化服务能力主要集中在以下7个方面：
超过八成（82.7%）的企业具备数字化运输管理能力，这也是公路货运市场最先启动数字化转型的领域，也是公路货运企业开展业务提升的基础工具；
其次是客户订单管理（66.9%）和车队管理（56.1%）的数字化，占比在六成左右，仍然是业务开展的重要领域；
此外，数字化能力较强的还有车辆监控能力（48.2）、司机管理（48.2%）、全程运输可视（45.3%）和交易平台（44.6%）。
企业已具备数字化服务能力领域的分布情况
以上都是伴随着业务的数字化转型首先推进的，对于提升效率、降低成本、服务客户具有积极意义。但是，企业数字化转型还处于初级阶段，对于数据的挖掘、算法的使用、交易的结算、安全的保障、能源的管理等方面，还需要数字化转型更上一个台阶。
行业趋势：与数字化转型的必然性
随着三年疫情平稳，公路货运市场景气度积极反弹。但应当清晰地意识到成本压力依然存在，市场对优质运力的要求不断扩大。
趋势：成本压力促成供应链合作关系
对物流企业来说，国际油价总体高位运行，再也回不到“5元时代”，通过多种方式降低油耗成本成为必然要求；从客户角度来看，物流降成本的压力有所增加，但是单一的低成本目标逐步向低成本与高韧性的平衡转变，客户与物流服务企业建立战略合作关系的情况将更加普遍，通过深化融合降低供应链物流成本成为趋势。
趋势：数字化促进优质运力形成和扩张
近年来，无论是数字化运输管理系统，还是网络货运平台，都展示出数字化对物流行业发展的巨大推动力。物流行业的数字化转型，通过业务线上化、流程数字化、网络智能化，在各个细分领域促进和实现了物流资源的集约化整合和利用，业务流程的可视和协同，物流管理的智能优化。数字化已成为打造低成本高效率优质运力的重要方式。
同时，数字化转型带来的数据要素的沉淀，为物流企业的运营、拓展提供数据支撑，同时为业务扩张所需信贷需求赢得政策支持优势。
物流数字化转型的必然性
物流已进入高质量发展阶段，无论是物流企业关注的降本增效，还是客户从供应链角度出发的供应链物流降本，或是物流企业从发展角度所关注的业务范围拓展、服务模式升级转型，数字化都将是绕不开的关键因素。运输管理系统和网络货运平台，成为物流数字化转型关注的焦点。
运输管理系统：增强物流企业硬实力
高效智慧的运输管理系统软件涵盖：智能调度、智能装车、路径优化、车辆管理、财务结算等功能模块。为物流企业提供运单管理、配载管理、车辆管理、客户管理、财务管理等运输管理信息化解决方案，围绕物流企业在“人、财、车、货、单”等各个环节的协同管理，帮助物流企业更好地提高工作效率，降低运输成本，使物流企业在激烈的市场竞争中处于领先优势。
网络货运：物流数字化转型热点
在物流行业数字化转型众多解决方案中，网络货运无疑是最受关注的。其优势特色包括：
网络货运平台利用互联网技术，整合车源、货源、解决传统物流运输组织调度问题，促进物流资源集约化管理。
对物流业务进行智慧调度和运营管理，实现物流运输的提质降本增效，实现数字化、现代化、智能化管理。
帮助企业取得合规发票，并通过运营数据监测，促进平台企业规范化运营。
利用平台优势，将业务覆盖到全国各省市，任何一个地方的运输资源均可整合至平台，平台集聚效应凸显，大大推动物流业务的规模化发展。
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“供应链数字孪生几乎可以实时降低风险，在这方面大放异彩，”Amraotkar说。战术性的规划有助于降低计划外事件的影响，这些事件有时候会导致某个环节中断，从而影响整个价值链中的多个环节。然而，在这个场景下采用数字孪生需要得到前线工作人员的认可，因为他们是参与到实施这一变革的群体。他警告说，如果大家无法协调一致的话，不同的利益相关者可能会做出他们认为可以缓解迫在眉睫问题的决定。孤立地看，每个人的决定也许都是对的，但是如果这些决定不是朝着同一方向的话，结果将是适得其反的。数字孪生有助于把决策者汇集在一起，共同评估模拟结果，以达成集体决策。 优化销售和运营一致性 Hitachi Vantara公司行业主管Owen Keates表示：“数字孪生包括各种供需输入以及供应链网络的组成部分，包括仓库、物流和库存水平，是销售和运营团队必不可少的一个工具。” 通常，供应链团队会向执行团队提交每月推荐的销售和运营计划，以供考虑和签署。该计划将销售订单与业务容量预测相结合，以生产和采购满足市场需求的产品，此外还要考虑风险价值、需求计划、信心水平、以及其他潜在故障因素，例如工厂维护停工或采购延迟。数字孪生可以帮助团队运行“假设”场景，以评估各种风险状况、需求和供应能力之间的最佳平衡。 供应链混沌工程 Netflix等公司已经证明了“混沌工程”的价值，这种技术通过制造对软件基础设施的冲击来构建更具弹性的系统。数字孪生则让企业可以对供应链也实施类似的测试和分析。Everstream Analytics公司首席战略官David Shillingford表示，企业使用供应链孪生进行场景规划，其中“冲击”应用于网络的不同部分，可评估影响和最佳响应措施。把这一层连接到实时数据，有助于团队通过结合事件监控来了解新部署可能带来的影响。这种“风险调整”型数字孪生还可以通过获取运输计划和运输数据来评估网络、车道和运输风险，这让企业可以在几乎所有决策中都把风险因素考虑其中——从产品设计一直到最终交付。 优化仓库空间 商业仓库和工业空间的短缺，是供应链危机持续导致的另一个后果。Kargo公司首席执行官、创始人Sam 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数字孪生还可以为制造企业以及零售企业提供端到端的、供应链不同阶段的实时可见性和编排能力。例如，Blue Yonder公司的控制塔等技术，让企业能够全面监控不断变化的产品库存（包括飞机、远洋客轮和卡车）以及制造工厂、配送中心、仓库和商店的静态库存情况。此外，Blue Yonder公司还可以跟踪整个供应网络的销售订单和采购订单情况，预测导致延迟发货的潜在问题。Blue Yonder全球高科技制造企业副总裁Puneet Saxena表示：“疫情及其导致的供应中断，给供应链专业人士带来了前所未有的负担，他们发现他们现在无法可靠地追踪产品在全球范围内的移动情况。” 减少对环境的影响 数字货运代理公司Zencargo的首席产品和技术官Tamir Strauss表示，供应链孪生还可以通过做出更好的决策来减少对环境的影响。例如，数字孪生有助于确定未来几周内仓库的库存是否充足，并给出有关使用海运安排空运货物的建议。这就需要规划从工厂到港口（而不是机场）的新提货路线，跟踪相关船舶的可用容量，甚至可能将来自其他制造商的货物合并到一个集装箱中，从而进一步降低成本和对环境的影响。 提高可持续性 数字孪生还可以帮助企业满足客户对于提高产品可持续性的需求。Dassault Systèmes公司DELMIA战略开发部的 Adrian Wood表示：“世界级的快递公司会发现，最佳的路线规划可以让客户按时交付包裹按时，并通过缩短路上时间来减少环境污染。”这通常是需要权衡取舍的，而数字孪生有助于对权衡环境因素、效率和成本进行模拟。 Shipwell公司首席执行官、联合创始人Greg Price认为，数字孪生还可以让托运人模拟不同的路线或者模式，从而更好地了解不同路径可能产生的碳排放量。例如，可以模拟路线以避免城市地区的交通高峰时段，或者使用那些碳排放量较小、不太受欢迎的路线。 创建循环经济 循环经济的理念就是把一座工厂的废弃物变成另一座工厂的资源投入。但是这其中有一个主要挑战就是，原材料的可变性。废弃物并不总是一样的。“数字孪生帮助工厂适应这种可变性，”Feor Labs公司首席执行官、创始人Berk Birand表示。接收端的工程师可以使用数字孪生来弄清楚如何最有效地使用这些废弃物，而无需求在现实环境中进行测试。 “没有数字孪生，就没有循环经济，”他说。 适应市场变化 很多能源企业正在借助数字孪生来评估新市场动态所带来的影响。例如，英国石油公司（BP）的石油和天然气下游业务每天在全球8家炼油厂要处理170万桶原油。英国石油公司采用AVEVA Unified Supply Chain来快速运行复杂的分析，这意味着他们的分析师可以通过准确且实时数据来更好地评估商业风险和经济驱动因素。过去他们需要近8个小时才能完成的复杂分析，现在只需不到4分钟即可完成。英国石油公司的工艺工程师还可以与工厂操作员和维护人员进行有效沟通，降低风险并提高安全性。AVEVA公司的Gulati表示：“这样英国石油公司的贸易商就可以更早地进入市场，更快地传达工厂运营决策，比以往更快地做出决策。” 预测智能 Stanley Black & Decker公司首席技术官Mark Maybury表示，该公司正在开始使用数字孪生来促进预测智能、预测分析和规范分析。“我们使用数字工具来设计产品、评估相关的材料清单(BOM)、可制造性，并最终以数字化方式评估它们的可持续性。”他们面临的一大挑战，是该公司用于不同产品、人工流程、工厂和配送中心的模型，其虚拟程度是不同的，使用的语言也是不同的。例如，他们必须在保存于不同计算机辅助设计(CAD)工具中的不同产品模型、计算机数控(CNC)系统中的不同制造环节、业务流程建模符号描述下的不同工作流之间进行来回切换，“这些模型在特异性、表达性和准确性方面都是有所不同的。” 优化车队路线 全球技术研究和咨询公司ISG最近与一家全球物流供应商展开合作，后者使用供应链数字孪生来优化车队路线，并将每年的燃料消耗减少到约1000万加仑，节省了4亿美元的成本。在另一个案例中，某全球零售商使用谷歌地球引擎、卫星图像和谷歌BigQuery云数据仓库，通过对生产地点附近的森林砍伐程度进行量化，来追踪棕榈油的可持续采购情况。 发现瓶颈 很多软件开发团队长期以来一直有很丰富的指标来评估开发过程中的卡顿。机器视觉的进步也让我们可以在虚拟环境中更容易地重现物理环境中的瓶颈。Datagen公司已经开始将此类数据提取到数字孪生中，以模拟人类如何执行各种物理过程如打包箱、组装零件和移动部件。Datagen公司联合创始人、首席执行官Gil 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国务院联防联控机制：保障货运车辆通行顺畅 落实“四个不得”要求
国务院联防联控机制于6月24日下午召开新闻发布会，交通运输部运输服务司副司长韩敬华表示，交通物流是市场经济的经脉，也是保障民生、防控疫情的重要支撑。针对部分地区出现的货车防疫通行过度管控问题，交通运输部依托国务院物流保通保畅工作领导小组办公室，会同相关成员单位，指导各地分类精准实施货车通行管控，落实“四个不得”要求，切实保障货运车辆通行顺畅。 一是不得随意限制来自低风险地区的货车通行。要求各地根据货运车辆和司乘人员实际行程、是否涉疫等情况，精准实施通行管控，不得以车籍地、户籍地作为限制通行的条件。全面取消对来自低风险地区的货运车辆防疫通行限制，对于司乘人员来自低风险地区，也就是司乘人员通信行程卡绿色不带*号的货运车辆，各地不得随意限制通行。 二是不得以通信行程卡带*号为由限制货车通行。对于司乘人员通信行程卡绿色带*号的货运车辆，在持有48小时内核酸检测阴性证明、健康码绿码、体温检测正常的情况下，各地区要予以放行，不得劝返，可实行提前报备、点对点运输等闭环管理措施保障通行。 三是不得以等待核酸检测结果为由限制货车通行。对于司乘人员通信行程卡绿色带*号的货运车辆，如到达目的地时核酸检测结果超过48小时的，应采用“核酸检测+抗原检测”，抗原检测结果为阴性的，要立即放行，不得以等待检测结果为由限制车辆通行，可对防疫检查点至目的地实行闭环管理措施，并实行核酸检测结果动态追踪机制。 四是不得要求货车司乘人员重复进行核酸检测。督促各地落实货车司机核酸检测结果全国互认通用要求，有效期内不得重复要求检测。指导各地在地方联防联控机制工作框架下，在防疫检查点附近配套设置核酸检测点，并在车流量较大的高速公路服务区加密核酸检测点，鼓励有条件的地区为货车司机等物流从业人员提供免费核酸检测服务，便利货车司机及时开展检测。 韩敬华表示，在此，也提请广大货车司机朋友为了自己和他人的健康，严格执行消毒消杀、佩戴口罩、核酸检测、接种疫苗、健康监测等疫情防控措施，在物流畅通运行的同时，防止疫情通过交通物流环节传播扩散。
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多重利好释放 智能网联汽车产业化跑出“加速度”
9月16日-19日，2022世界智能网联汽车大会在北京召开。记者从大会上获悉，今年上半年，国内具备组合驾驶辅助功能的乘用车达到228万辆，渗透率升至32.4%，同比增长46.2%。下一步，工业和信息化部等多部门将进一步激励技术创新，优化政策供给，加快车路协同基础设施建设，推动智能网联汽车产业化进程。 智能网联汽车发展迈上新台阶 近年来，多部门采取一系列措施，完善政策体系、优化发展环境，有力推动了智能网联汽车发展。 工业和信息化部副部长辛国斌介绍，今年上半年，具备组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率提升至32.4%，新一代电子电气架构、车用操作系统等关键技术取得突破。 智能网联汽车也带动了智能交通、智慧城市等领域的深刻变革。辛国斌说，全国开放各级测试公路超过7000公里，实际道路测试里程超过1500万公里，自动驾驶出租车、无人巴士、自主代客泊车、干线物流以及无人配送等多场景示范应用有序开展。17个测试示范区、16个“双智”试点城市完成3500多公里道路智能化升级改造，装配路侧网联设备4000余台。 “我国汽车产业的智能化、网联化、电动化飞速推进，以新能源汽车为主体的智能网联汽车快速进入到人们的生活出行。”公安部副部长刘钊介绍，截至8月底，我国新能源汽车保有量达到1099万辆，与去年同比增长65%。汽车智能化趋势也在明显加快，L3级以上高度自动驾驶技术逐渐在城市出租车、干线物流、末端配送等特定场景和限定区域开展应用。 聚焦自动驾驶汽车上路测试通行、违法事故责任等问题，公安部积极推动道路交通安全法完善修订，推进《国家车联网产业标准体系指南（车辆智能管理）》10项技术标准申报编制，为智能网联汽车发展创造良好的法规标准环境。 在促进自动驾驶发展和应用方面，交通运输部安全总监兼中国海上搜救中心常务副主任李国平说，近期，交通运输部实施了自动驾驶先导应用试点工程，在城市出行服务、公路货运、园区内运输、末端配送、港区作业和集疏运等典型场景中布置了14项试点任务，广泛调动了产学研用各类创新主体的积极性。 多举措持续激励技术创新 当前智能网联汽车正处于技术快速演进、产业加速布局的关键时期。记者从会上获悉，多部门将进一步优化政策供给，激励技术创新。 辛国斌说，工业和信息化部将深入推进“十四五”规划实施，坚持“车-路-云”一体化发展路线，推动建立新能源汽车产业发展协调机制，组织开展智能网联汽车准入试点，编制新版智能网联汽车标准体系，加快车路协同基础设施建设。 创新是智能网联汽车产业发展的关键驱动力量。中国科学技术协会党组书记、分管日常工作副主席、书记处第一书记张玉卓表示，要立足智能网联发展目标和智慧交通系统基础架构，针对汽车材料、工艺等短板，识别关键技术，凝练科学问题，深化基础研究。坚持“单车智能+网联赋能”发展路线，推动从测试验证，转向多场景示范、规模化应用，深化“车路云”协同发展，辐射带动上下游产业协同健康发展。 李国平说，交通运输部将坚持自主创新，统筹各类资源，围绕自动驾驶、车路协同、智慧公路等开展关键技术研发，健全相关技术标准。 “我们将持续激励技术创新，支持重点大企业牵头，大中小企业参与，鼓励引导跨行业、跨领域协同创新，加快高精度传感器、操作系统等新技术新产品的研发和推广应用，增强产业发展的内生动力。”辛国斌说。 加强智能网联汽车安全管理 在业内人士看来，随着智能网联汽车发展“加速”，安全更要“跑”在前面。 “安全是智能网联汽车的第一要求。”刘钊说，在大力推进智能网联汽车产业创新发展的过程中，要持续提升自动驾驶汽车的功能安全和预期功能安全，保障智能网联汽车安全、合规地融入现有道路交通环境。 奇安信集团副总裁孔德亮认为，保障智能网联汽车发展安全，应做到“行驶不出事、数据不泄露、合规不踩线”。 他表示，在网络安全方面，通过智能网联汽车安全运营中心、智能网联汽车安全合规检测平台、车路协同安全保护系统落实网络安全标准体系，做好车、路、云多方的安全协同，配合智能网联汽车安全服务，搭建起网联安全管理体系，两个体系协同配合，构建起安全体系；在数据安全方面，可通过先理后治、补短固底，系统治理、体系规划，有序建设、持续运营三个步骤，做好车联网发展与数据安全的平衡。 此前，工业和信息化部印发了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，要求加强汽车数据安全、网络安全、软件升级、功能安全和预期功能安全管理。辛国斌说，将进一步强化政策引导，加强功能安全、数据安全等重点标准修订，为产业发展营造良好环境。
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交通运输部：部署规范实施货运车辆司乘人员“白名单”管理工作
据交通运输部消息，为深入贯彻落实党中央、国务院关于保障物流畅通促进产业链供应链稳定的决策部署，切实优化疫情防控举措，全力保障物流畅通，国务院物流“保通保畅”工作领导小组办公室近日印发通知，部署规范实施货运车辆司乘人员“白名单”管理工作。 建立实施穿行中高风险地区所在城市货运车辆司乘人员“白名单”制度 通知要求，已启用《重点物资运输车辆通行证》制度的各省级物流“保通保畅”工作领导小组，要指导辖区内地市级领导小组，对保障重点产业链供应链企业物资运输的货运车辆司乘人员，在穿行中高风险区域过程中实现闭环管理的基础上，建立“白名单”制度。符合要求的，有关技术支持单位取消相关司乘人员通信行程卡中的“*”号。 严格落实中转接驳站外来货运车辆司乘人员“白名单”制度 通知规定，全域封闭城市内设立应急物资中转接驳站的地方，要严格落实国务院应对新型冠状病毒肺炎疫情联防联控机制综合组相关要求，对往返于地市级及以上人民政府设立的、位于低风险区，但所在市域有中高风险区、服务于疫情防控的应急物资中转接驳站货运车辆司乘人员实行“白名单”管理。符合规定的，有关技术支持单位取消相关司乘人员通信行程卡中的“*”号。 畅通货车司机健康码申诉绿色通道 通知明确，各省级领导小组要积极协调并配合本省份应对新冠肺炎疫情联防联控机制（领导小组、指挥部），在辖区内高速公路服务区、物流园区、防疫检查点等货车司机较为集中的区域，指导建立货车司机健康码申诉绿色通道，符合要求的立即解除赋码、弹窗等异常状态。 加强监督检查和信息共享 通知强调，各地要严格审核货运车辆司乘人员“白名单”信息，确保信息完整，准确；督促道路货运经营者及司乘人员配合防疫检查。对于弄虚作假提交货运车辆司乘人员“白名单”信息，通过更换手机等借用套用他人行程码、健康码，伪造核酸检测证明，或者采取其他方式隐瞒行程、活动轨迹的，一经发现依法依规严肃处理。同时，要求相关技术支持单位加强信息共享，充分运用技术手段对相关货运车辆司乘人员“白名单”信息进行抽样核验。
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破解管理难题！共享单车管理系统上线 轻点鼠标让骑行更顺畅
乱停乱放影响通行，停车点车辆超标停不下……共享单车在方便行人出行的同时，也因单车的乱停乱放为城市管理工作带来了挑战。为了整治共享单车无序停放、合理投放等问题，市城管局与第三方单车管理公司合作，上线了共享单车管理系统，通过智慧化监管，提升共享单车治理水平，让市民骑行更加顺畅。 “运营车辆总数14099辆，未备案车辆358辆，停车点数量569处……”记者在市城管局数字化管理服务中心大屏幕上，看到了共享单车管理平台上各类数据一目了然，停车点车辆如果超标，还会实时发出预警信息。工作人员介绍，平台与车企平台开展端口对接，将备案车辆对接到单车管理平台，掌握各个车企的单车数量。同时，通过蓝牙嗅探器检测覆盖范围内所有共享单车的数量，与平台备案数量做比对，得出未备案车辆数量，全面摸清城市管理区域内车辆底数。 平台通过停车点物联网感知设备和车辆的GPS定位功能，全面掌握车辆的违停信息以及实时了解哪些站点车辆偏多或者满桩，哪些站点车辆偏少或者空桩，实时分析、判断、预警并自动向运营企业发出警告，让企业及时通知运维人员清运车辆。 工作人员轻点鼠标，海港路东南一处停车点就出现在眼前。目前，我市在重要地区、热点区域安装了视频监控，关联至平台内的停车点位，实时查看停车点的停车状况，实现可视管理、违停监管、证据采集等功能，全方位捕捉车辆违规问题，为执法人员提供稳定、可靠、高效的可视化运行支持。
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物联网车队管理的主要应用和优势是什么？
车队管理中的物联网可以真诚地帮助您的分销渠道更加灵活。通过在车队管理中实施物联网解决方案，主管和经理将了解车辆的健康状况、当前位置、驾驶更新、车队健康状况、货物等。无论您身在何处，正确的车队管理结构都将使其更加主动和精确。 了解车队管理和物联网的作用 车队管理的基本目的是构建车队及其活动以获得最佳结果。在管理方面，包括照顾车辆和司机，监控车辆的健康状况，跟踪货物，确保车辆能够按时交付货物，调整车辆路线等。 最重要的是，它是关于提高资产利用率和实施有助于改善结果的计划。通常，车队经理使用远程信息处理（电信和信息处理的组合）解决方案来实现车队效率并优化运营成本。 管理车队不是一件容易的事，错误往往会导致沉重的成本。未能监控车辆的健康状况可能会导致突然或突然的故障，从而增加交付时间。在供应链中，一个环节的延迟会扰乱整个结构。 这就是为什么必须建立正确的系统并提高效率的原因。获得预期结果的方法之一是将物联网 (IoT) 纳入其中。 物联网在车队管理中的作用 支持物联网的车队管理系统拥有传感器、执行器和固件，可提高运营效率并优化成本，同时减少突然故障和其他风险的机会。 物联网在车队管理中发挥的关键作用之一是自动化，它将几乎所有东西都数字化。它允许现有的车队所有者接受数字系统并将其安装在他们的运营中。 将物联网纳入车队管理，我们将获得： 智能货车 智能卡车 智能船舶 智能船舶 所谓智能，并不是说车辆将获得人工智能，而是通过物联网，车队经理可以准确地访问车辆的位置、健康状况和当前排名。 有了这些信息，他们可以做出快速准确的决定。物联网打开了实现实时运营效率的大门。它可以使车队经理超越基本的跟踪系统。在传感器的帮助下，支持物联网的系统收集数据，软件将其转换为可读信息。车队管理人员可以利用这种信息传播做出快速准确的决策。 物联网车队管理的应用 物联网车队管理使公司能够更好地协调每一次车队运营，提高服务盈利能力，同时降低成本。 根据爱立信的一份报告，物联网车队管理系统可以帮助将燃料消耗成本降低 15%。除此之外，它们还可以帮助降低维修成本和运营成本。 以下是物联网车队管理的一些应用： 1. 司机管理 物联网系统致力于在车辆内安装多个摄像头和传感器。因此，当卡车内部和周围有摄像头时，驾驶员将获得不同方面的更新和警报。 例如，该系统将帮助进行盲点检测并帮助他们右转。它可以在不影响时间线的情况下提醒驾驶员注意交通状况以及何时改变路线。 司机还会收到关于何时必须休息并建议睡眠时间的警报。机舱内外产生的所有视频都存储在云服务器上，供日后使用。 先进的物联网系统还具有用于监控驾驶员及其行为的计算机视觉。它可以发送有关驾驶员健康状况的通知，如果他们的眼睛看起来昏昏欲睡等等。驾驶员健康状况的实时更新使车队经理能够快速做出决定。 2. 车队（车辆）维修 借助远程信息处理的智能使用，车队经理可以监控车辆并提出主动措施。主动性以访问由传感器和 GPS 认证的车辆位置、资产和运动的形式出现。经理们肯定会从这里受益的一些事情包括： 预防性维护：在车辆中安装传感器后，车队经理将收到通知和警告警报。这将通知他们车辆的健康状况以及是否需要立即关注。冷却液温度、电池健康状况、发动机健康状况等参数始终实时更新。 如果由于设备故障可能出现重大问题，车队经理可以在故障部件在路中间发生故障之前安排维护。 所有这些都有助于维持车辆的整体健康，并确保其在整个生命周期内高效运行。 燃油效率：车辆的燃油消耗因驾驶员的行为而异。不必要的怠速、减速习惯、加速模式、刹车模式等小事都会对油耗产生影响。 但通过将物联网系统添加到车辆中，车队经理可以添加所有数据并建议驾驶员改善他们的习惯。这最终会带来更好的燃油效率。 车辆监控：车队经理和驾驶员可以通过一系列传感器和摄像头访问有关车辆的完整信息。驾驶员可以识别其途中的物体、行人和其他车辆。 访问此类详细信息无疑有助于驾驶员避免任何事故。这些记录的视频输出可用于驾驶员指导。 3. 货物管理 在远程信息处理的帮助下，车队经理可以改善供应链和物流系统。对于货物管理，可以在车辆内部安装特殊传感器，尤其是那些运载易腐烂和敏感货物的传感器。 检查温度的传感器可提供监视，甚至可以安装最轻微的活动。振动传感器可以帮助始终保持货物安全。 此外，在摄像头的帮助下，管理人员可以随时关注货柜内外的情况。 4. 旅客信息 物联网车队管理系统提供的另一种实用形式是有关乘客及其负载的信息。此外，由于具有监控专业知识，传感器可以检测车内乘客的数量，并通知管理人员任何额外的乘客。 它可以帮助管理人员确保司机遵循指导方针，尤其是在大流行之后。 如果我们对物联网车队管理的所有这些应用进行概述，可以说物联网正在使整个车队管理系统更加高效。它允许自动化大多数任务，并允许对各个方面进行微观管理，从而实现更好的管理和有保证的结果。 良好的车队管理系统的好处 车队运营商、主管和经理将始终在物联网方面占据上风。 降低油耗 我们已经确定了物联网系统如何提高燃油效率和降低消耗的事实。支持物联网的车队管理为驾驶员和管理人员提供准确的信息。这与车辆的健康状况、驾驶员的行为、驾驶模式和道路交通有关。 根据记录的信息，物联网软件可以推荐驾驶员行为的变化，实时建议路线变化，并通过预测性维护帮助车辆保持完美健康。 降低维修成本 有了预测性维护，车辆就不会突然出现故障和故障。由于管理人员将始终了解车辆的健康状况，因此他们可以预先安排维护活动。 这降低了维修和服务成本，因为您可以提前更换车辆零件。 降低运营成本 管理车队不仅仅是维护车辆。相反，它涉及到很多相关的活动，而且大部分都是相互依赖的。 借助物联网系统，车队经理可以密切关注所有这些系统并确保它们正常工作。 自动化 自动化是通过物联网车队管理实现的，因为它有助于跟踪一切并控制某些任务。例如，物联网管理系统可以根据收集到的信息向驾驶员发送建议以更改路线或停止怠速等。 如果发生车辆故障，系统可以提醒操作员和紧急服务。因为它已经可以访问车辆的位置，所以向附近的服务发送求救信号更容易。 更好的能见度 最后，通过物联网车队管理，您将全面了解车队正在发生的事情。软件界面在单个仪表板上提供有关每辆车的信息。 您将收到有关车辆、司机、货物、路线等的通知和提醒。通过这种方式，您将始终知道车辆在哪里、载着什么、要去哪里、什么时候到达目的地、消耗多少燃料等等。 结论 车队管理中的物联网将为整个车队运营带来智能和效率。凭借在行业内使事情变得更好的巨大潜力，车队运营商现在是时候采用物联网提供的先进机制来管理和运营他们的车队了。
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AWS正式发布车队资料收集服务IoT FleetWise
AWS宣布IoT FleetWise正式上线，这是一个全托管的服务，供用户收集、转换车辆资料，并将其上传到云计算，车辆制造商、车队运营商和汽车供应商不需自行开发车辆资料收集系统，就能够大规模收集车队资料，当然，用户也能够使用IoT FleetWise来强化现有系统。 AWS IoT FleetWise能够收集车辆资料并将其分送到云计算，用户可以使用这些资料分析车队的健康状况，并识别潜在维护问题，或运用这些资料改进车载娱乐系统。另外，用户也能够用于训练机器学习模型，改进自动驾驶和高端驾驶辅助系统。 该服务为车辆建模框架，供用户利用该框架在云中对车辆及其传感器、驱动器建模，AWS提供IoT FleetWise Edge Agent应用程序，使得车辆和云计算能相互安全通信。在车辆上运行的IoT FleetWise Edge Agent，使用资料收集架构控制要收集的资料，以及传输至云计算的时机，该应用程序会收集和截取资料，通过AWS IoT Core传入Timestream表格或是S3存储库中。 IoT FleetWise Edge Agent本身为一个C++开源项目，用于收集、解码、范式、缓存和截取车辆资料到AWS上，其支持多种部署方法，像是车辆网关、资讯娱乐系统、云计算资讯处理控制单元，或是售后设备。当车辆连接到云计算时，Edge Agent会不断接受资料收集架构，并将转换后的资料发送至云计算。 AWS以监控电动汽车的电池作用IoT FleetWise用例说明，官方提到，对电动汽车来说，电池温度是一个关键指标，因此用户应该对整个车队进行持续分析，而为了避免连续资料截取的高额成本，用户可以通过配置电动汽车电池温度阈值，来优化资料收集。 该分析结果可以提供给汽车制造商的品质工程部门，快速评估在特定温度下，问题发生的根本原因和可能性，基于这个分析结果，在短期汽车制造商可以采取措施支持受影响的车辆，而中期目标则可提高车辆制造品质。 目前AWS IoT FleetWise服务先在美东维吉尼亚北部，和欧洲法兰克福地区推出，用户需对创建车辆付费，以及每台车辆的资料收集付费，其他搭配的服务如AWS IoT Core和Amazon Timestream则独立计费。