Driving the Future of Mobility 推動行動的未來
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雲驅動的解決方案在許多行業中找到了它們的應用，以滿足各種客戶的需求。任何雲端算服務固有的靈活性和可伸縮性使其幾乎一刀切。
運輸業是一個資本密集型行業。希望做得好的公司需要覆蓋大地理區域，並提供從主要目的地來回的頻繁旅行。這需要龐大的車隊和細緻的規劃。
採購和維護龐大的車隊本身就是一個艱巨的挑戰，因為它是運輸公司財務和行政資源的主要負擔。這很少或根本沒有為運輸的後端營運留下資源。
在當今競爭力嚴重的時代，營運效率有助於實現收支平衡，甚至盈利能力。這就是雲發揮作用的地方。
在本文中，我們將重點介紹雲可以幫助運輸行業的領域。
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即時車輛跟蹤
在雲擴散之前，必須聘請專業車輛跟蹤公司的服務，來即時跟蹤和監測車輛的位置。在大多數情況下，這些公司將強制購買昂貴的硬體。
其中一些硬體將安裝在車輛本身上，而其主要部分則佈署在運輸公司的前提下。然後，該硬體還將涉及經常性維護和升級成本。
快速進入雲端運算時代，這個問題很容易得到解決。雲服務提供商（CSP）非常樂意在軟體即服務（SaaS）模式下為車隊提供即時跟蹤服務。
這對運輸公司來說意味著前提為零硬體。因此，不僅硬體採購成本被消除，而且沒有硬體需要維護，營運費用也被削減。
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電子票管理
在雲之前，電子機票設施要麼不可用，要麼由少數公司提供。大多數電子機票僅限於航空業的範圍。這使得買票的任務既繁瑣又耗時。
為了提供在線上預訂和購買門票，運輸公司必須安裝昂貴的伺服器和其他支持硬體，以處理假期等高峰乘客負荷。
這是在前提下部署IT硬體的最大收穫，你始終必須為最壞的情況進行規劃，在這種情況下，這是需求高峰。結果是，一家運輸公司最終投資於永遠不會得到最佳利用的硬體。
現在，如果相同的電子票務機制來自雲端，則服務的可伸縮性是內置的。這意味著，在乘客需求增加時，CSP將向運輸公司分配更多的計算資源。
在不採購任何硬件的情況下，運輸公司只需為消耗的額外資源向 CSP 支付額外的使用費，即可無縫處理異常需求。
乘客實際上是公司的客戶，他們將能夠在舒適的家中規劃和預訂交通。對於運輸公司、乘客和 CSP 來說，這是一個雙贏的局面。
後勤空間規劃
運輸公司傾向於增加物流流動，以使其投資組合多樣化並保持競爭力。規劃物流比乘客複雜得多，乘客在某種程度上算作標準有效載荷。
說到搬家，運輸公司必須非常複雜地規劃每件物品的重量、品質和實體位置。為此，一家公司通常需要某種建模軟體。
如果此類解決方案在前提下佈署，它將再次需要專用硬體，這既需要採購成本，也需要成本。CSP 提供高度智慧和功能強大的虛擬建模軟體，可供運輸公司使用。
首先，這種建模軟體由CSP的硬體資源提供，因此無需在前提下佈署硬體。其次，由於此類解決方案成本高昂；運輸公司只會為它使用的東西付費。
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乘客娛樂
作為愉快騎行的一部分，運輸公司需要提供騎行娛樂。該公司可以透過使用 Netflix，等基於雲的流媒體服務，來節省大量精力和金錢。這將增強乘客體驗，提高品牌忠誠度。
即時更新
運輸業容易受到意外延誤的影響，如道路關閉、分流或繁忙十字路口的嚴重交通堵塞。使用基於雲的追蹤和消息傳遞解決方案，乘客可以即時更新騎行時間表的變化。
雖然這不會減輕旅行中額外時間的浪費，但它肯定會讓乘客保持參與。這項服務還將幫助那些計劃訪問運輸公司的客戶收集或交付包裹。
車輛健康監測
運輸業的大多數車輛都非常緊張，以適應緊迫的時間表。這引起了對車輛健康的擔憂，因為與維護相關的活動所節省的時間最少。然而，這可能損害乘客安全和公司聲譽。
為瞭解決這個問題，運輸公司可以在車輛的關鍵組件上安裝感測器，這些感測器不斷將數據輸入雲驅動的分析工具。一旦感測器的值超過規定的閾值，就可以安排車輛進行維修。
利用人工智慧和機器學習
運輸公司可以利用 CSP 的處理肌肉，來研究一段時間內乘客旅行模式的歷史數據。使用機器學習（ML）算法，可以從歷史數據中提取有價值的見解。
這些見解可以應用於支持雲的人工智慧（AI）解決方案，這些解決方案可以使用歷史數據預測未來需求趨勢。這將使運輸公司能夠在生產力最高的路線上更好地分配資源。
結論
基於雲的解決方案在為運輸行業，帶來營運和財務效率方面具有巨大潛力。基於雲的解決方案的某些方面也能夠完全改變乘客體驗。
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