Submitted by admin on Thu, 08/18/2022 - 22:04

Proses penyampaian dan perancangan sumber yang tidak cekap

Sequence Number 2 Industry Logistics Banner Proses penyampaian dan perancangan sumber yang tidak cekap How 5G enabled

Penggunaan sensor berbilang untuk menjejak pakej dan trak penghantaran dalam masa nyata, menggunakan AL/ML, untuk mengoptimumkan keutamaan.

Data Flows
Title Peranti Icon Devices Description
  • Sensor (milik sendiri dan pihak ketiga) digunakan untuk menjejak kenderaan penghantaran, laluan perjalanan, cuaca, persekitaran, sosial dan tadbir urus, trafik dan keadaan pakej dan suhu
Title Keterhubungan Icon Connectivity Description
  • Imej dan maklumat penerbangan dihantar ke stor penyimpanan edge dan perusahaan
Title Pengkomputeran Edge Icon Edge Compute Description
  • Buat masa ini, ianya tidak kritikal namun hal ini dijangka akan berubah pada masa hadapan
Title Pengkomputeran dan Stor Penyimpanan Awan Icon Cloud Compute & Storage Description
  • Semua data disimpan dalam stor penyimpanan data perusahaan, di mana data dimiliki oleh syarikat
Title Aplikasi & Perkhidmatan Icon Applications & Services Description
  • Pelaksanaan model MV/ML yang bukan kritikal
  • Kebanyakan kecerdasan buatan (AI) akan dilakukan di sini kerana pada masa sekarang ianya tidak kritikal namun hal ini dijangka akan berubah pada masa hadapan.
Title Memaklumkan pihak pengurusan Icon Inform Decision Makers Description
  • Model AI akan memberikan cadangan untuk mengoptimumkan pengedaran bungkusan, laluan pemanduan dan meramalkan keperluan untuk sumber tambahan
Title Menyokong proses membuat keputusan Icon Support Decision Making Description
  • Proses berakhir
Application Logic
Description
  • Sensor yang digunakan pada kenderaan dan pakej kritikal akan menghasilkan data untuk menjejak bungkusan dari gudang ke penghantaran.
  • Data lain yang perlu dikumpul adalah seperti ketersediaan sumber dan penggunaan semua pusat penghantaran.
  • Keperluan persekitaran seperti suhu barang.
  • Mengumpul data berkaitan HSSE
Description
  • Data yang dikumpul akan memberikan pandangan seperti:
  • masa penghantaran hujung ke hujung
  • keadaan pakej dalam transit,
  • penggunaan kenderaan (penggunaan kenderaan dan kapasiti penyimpanan kenderaan)
  • penggunaan pusat penghantaran
  • Model AI (M) yang dibangunkan oleh pakar bidang dan saintis data, sebagai satu pasukan, akan memberikan pemahaman dan cadangan.
Description
  • Model AI(ML) boleh memberikan pelbagai cadangan berdasarkan data lampau yang dikumpulkan seperti:
  • Perubahan laluan bungkusan di pusat pengedaran
  • Perubahan laluan pemandu dan penggunaan kenderaan untuk kecekapan optimum
  • Meramalkan keperluan sumber (kenderaan, pemandu) semasa tempoh bermusim dan mengambil tindakan sewajarnya
  • Perubahan yang disebabkan oleh trafik
  • Peraturan syarikat di sekitar lalu lintas (contohnya FEDEX, tiada belok kiri ketika dalam laluan)
Expected benefits Key value created