Рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта АНАЛИЗ

Глобальная транспортная прогнозная аналитика и моделирование Рынок оценивается в $2 817.5 Mn в 2022 году и, как ожидается, вырастет на CAGR 7,7% в течение прогнозируемого периода (2023-2030).

Предиктивная аналитика - это практика получения важной информации из существующих наборов данных для определения определенных моделей и прогнозирования будущих результатов и тенденций. Он предсказывает будущее или то, что произойдет, а не то, что может произойти в будущем с некоторыми приемлемыми фактами. Прогнозная аналитика в основном используется в транспортном секторе, где она обеспечивает ценную информацию из данных, собранных из многочисленных источников. Эти источники включают системы определения местоположения транспортных средств, бортовые датчики и точки сбора данных, встроенные в систему оплаты проезда и билетов, а также системы планирования и управления активами. Транспортная прогнозная аналитика и моделирование Программное обеспечение использует извлеченные данные для определения моделей и тенденций, связанных с транспортировкой, с целью повышения эффективности транспортных операций.

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта: региональные исследования

Рисунок 1: Глобальная прогнозная аналитика транспорта и доля рынка моделирования (%), по регионам, 2022

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Рынок прогнозной аналитики и моделирования глобальных перевозок сегментирован на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинскую Америку и Ближний Восток и Африку.

В последние годы рынок предиктивной аналитики и моделирования перевозок значительно вырос, чему способствовал растущий спрос на эффективные транспортные системы в разных регионах. Северная Америка доминирует на рынке, прежде всего из-за наличия развитой инфраструктуры и раннего внедрения технологий в транспортном секторе. Хорошо зарекомендовавшие себя логистические сети и сети поставок в регионе в сочетании с растущей потребностью в принятии решений на основе данных стимулировали спрос на решения для прогнозной аналитики и моделирования.

Европа внимательно следит за этим, демонстрируя значительный рост на рынке прогнозной аналитики и моделирования транспорта. Внимание Европейского союза к устойчивому транспорту и инициативам «умного города» привело к внедрению передовых технологий аналитики и моделирования в транспортных системах. Строгие правила региона в отношении выбросов и управления движением также создали благоприятные условия для внедрения инструментов предиктивной аналитики и моделирования для оптимизации транспортных операций.

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта - драйверы

Рост числа подключенных автомобилей

Ожидается, что рост числа подключенных транспортных средств будет стимулировать рост рынка прогнозной аналитики и моделирования транспорта в течение прогнозируемого периода. Растущая популярность IoT среди потребителей в последнее время значительно увеличила количество подключенных транспортных средств. OEM-производители запускают автомобили премиум-класса, а также автомобили среднего класса с предустановленными датчиками. Эти датчики обеспечивают автоматизированные возможности вождения, отслеживание данных транспортного средства и безопасность транспортного средства, относящуюся к диагностике двигателя и использованию транспортного средства. Кроме того, подключенные автомобили могут генерировать информацию, связанную с потоком трафика и плотностью в режиме реального времени. Эти данные могут быть получены с помощью программного обеспечения для предиктивной аналитики и моделирования транспорта, что облегчает лучший анализ транспортных потоков. Например, представьте город, который внедрил интеллектуальную систему управления трафиком, которая использует прогнозную аналитику и моделирование. Подключенные транспортные средства, оснащенные датчиками, непрерывно передают данные в реальном времени об их местоположении, скорости и условиях движения в центральный центр управления системы. Например, транспортная компания внедрила платформу подключенных транспортных средств для интеграции данных из своего парка в режиме реального времени. Используя инструменты предиктивной аналитики и моделирования, они получили представление об операциях, точно предсказывают потребности в обслуживании транспортных средств, сокращают время простоя и повышают надежность парка.

Увеличение объема автомобильного трафика

Ожидается, что увеличение объемов автомобильного трафика во всем мире будет стимулировать рост рынка транспортной прогнозной аналитики и моделирования в течение прогнозируемого периода. В последнее время количество автомобилей по всему миру значительно увеличилось. В 2022 году по всему миру было произведено 85,4 млн автомобилей, что на 5,7% больше по сравнению с 2021 годом. В основном это связано со значительным ростом транспортной инфраструктуры. Увеличение населения в городах оказывает давление на дорожные сети, что приводит к переполненности дорожных сетей, отсутствию безопасных режимов общественного транспорта, плохому управлению движением, проблемам с парковкой, проблемам безопасности дорожного движения и плохим дорожным условиям. Программное обеспечение для прогнозной аналитики и моделирования транспорта собирает данные с датчиков, встроенных в транспортные средства, и обрабатывает их для получения значимой информации. Этот анализ может помочь эффективно управлять дорожным потоком и уменьшить заторы на дорогах. Например, во время крупномасштабного спортивного события или праздничного сезона наблюдается значительное увеличение количества транспортных средств на дороге, что приводит к заторам и потенциальным сбоям в движении. Чтобы смягчить эти проблемы, транспортные власти могут использовать инструменты прогнозной аналитики и моделирования для оптимизации транспортного потока и облегчения заторов.

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта - возможности

Рост числа проектов умного города

Ожидается, что растущее число проектов «умного города», осуществляемых правительством, предоставит выгодные возможности для роста. Управление транспортной системой города является сложной задачей, которая включает в себя безопасность дорожного движения, управление парковкой, снижение пробок на дорогах и безопасность транспортных средств. Проекты «умных городов» становятся все более быстрыми во всем мире благодаря активным правительственным инициативам, растущей цифровизации в различных промышленных вертикалях и быстрому внедрению IoT и больших данных. Например, в 2021 году Испания запустила проект под названием «Барселонский суперблок», который является инициативой городского планирования, направленной на преобразование городских уличных сетей в пешеходные пространства путем ограничения трафика и создания оживленных общественных зон. Он включает в себя реконфигурацию нескольких городских кварталов в «суперблоки», где доступ к транспортным средствам ограничен, а общественные места приоритетны.

Растущая склонность к данным

Многие транзитные компании требуют информацию, основанную на данных. Компании, такие как Lyft и Uber, используют программное обеспечение для предиктивной аналитики и моделирования, где они могут определить, является ли спрос самым высоким в конкретном регионе и доступно ли необходимое количество кабин в этом конкретном регионе. В таких ситуациях компании отправляют сообщение водителю, чтобы он мог легко добраться до конкретной области.

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта - тенденции

Растущая установка прогнозной аналитики для снижения риска

С внедрением IoT количество подключенных устройств значительно увеличилось и, как ожидается, будет расти в течение прогнозируемого периода. Эти устройства создают большие объемы данных, которые можно анализировать и использовать для транспортного сектора. Эти данные могут быть использованы для получения ценной информации с помощью программного обеспечения прогнозной аналитики, которое увеличило спрос на то же программное обеспечение.

Растущее использование микроскопических платформ моделирования транспорта для планирования инфраструктуры

Ряд транспортных компаний, занимающихся анализом данных, разрабатывают платформы для микроскопического моделирования, поскольку микроскопическое моделирование фокусируется на отдельных транспортных средствах и их взаимодействиях, что, в свою очередь, помогает транспортным инженерам и транспортным планировщикам оценивать городскую транспортную систему и предлагать подходящую инфраструктуру. Например, в 2023 году команда Advanced Data Analytics in Transport (ADAIT) провела микроскопическое моделирование своей новой системы управления интеллектуальными автомагистралями для Сиднея M4. Моделирование показало, что экономия времени в пути может достигать 40% в часы пик, добавляя дополнительную полосу к существующему маршруту. Это также означает, что он сэкономит около 22 миллионов долларов США в год только на части M4 и, возможно, более 500 миллионов долларов США в год для всей системы в Сиднее.

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта: ограничения

Отсутствие квалифицированных ресурсов

Ожидается, что нехватка квалифицированных ресурсов будет сдерживать глобальный рынок прогнозной аналитики и симулятивного рынка в течение прогнозируемого периода. Программное обеспечение прогнозной аналитики и моделирования является сложным программным обеспечением для использования, где оно требует высококвалифицированных операторов. Эти операторы должны иметь возможность обрабатывать обработку и подготовку данных, создавать прогнозные модели и интегрировать эти модели в прикладную среду. Кроме того, проблемы колеблются между отсутствием квалифицированных операторов и наличием квалифицированных операторов по дорогой цене. Это, в свою очередь, должно сдерживать рост рынка в течение прогнозируемого периода. Чтобы уравновесить это, организации и учреждения могут инвестировать в программы обучения и развития, направленные на создание необходимых навыков для работы в области транспортной аналитики. Это может включать в себя предоставление специализированного обучения в области анализа данных, статистического моделирования и методов моделирования. Предлагая комплексное обучение, люди могут приобрести знания и опыт, необходимые для эффективного использования инструментов прогнозной аналитики и моделирования при планировании перевозок и принятии решений.

Проблемы, связанные с интеграцией данных

Проблемы, связанные с интеграцией данных, являются еще одним фактором, который может затруднить транспортную прогнозную аналитику и симулятивный рынок в течение прогнозируемого периода. Данные, собранные из широкого спектра систем и нескольких источников, являются неоднородными, высокоразмерными и очень шумными со сложными взаимозависимостями. Такой обширный и разнообразный объем данных может быть сложным для обработки в режиме реального времени и преобразования его в полезную информацию для практически реальных операций или даже для долгосрочного процесса. Кроме того, ожидается, что низкая задержка и надежность данных, которые необходимо перевести в оперативный интеллект для повышения безопасности и предотвращения столкновений, будут препятствовать росту рынка в течение прогнозируемого периода. Для решения проблем, связанных с интеграцией данных на глобальном рынке предиктивной аналитики и моделирования перевозок, можно использовать несколько стратегий. Во-первых, стандартизация форматов данных и протоколов может способствовать беспрепятственной интеграции. Установление отраслевых стандартов сбора, хранения и обмена данными обеспечивает совместимость и взаимодействие между различными системами и заинтересованными сторонами. Это обеспечивает бесперебойную интеграцию данных из различных источников и повышает точность и надежность прогнозной аналитики и имитационных моделей.

Рисунок 2: Глобальная прогнозная аналитика транспорта и доля рынка моделирования (%), по компоненту транспорта, 2022

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта - сегментация

Глобальный рынок предиктивной аналитики и моделирования транспорта подразделяется на компонент, метод моделирования, модель развития, компонент транспорта и регион.

На мировом рынке предиктивной аналитики и моделирования перевозок по компоненту транспортного сегмента и подсегменту автомобильных дорог доминировал мировой рынок предиктивной аналитики перевозок в 2022 году, на долю которого приходится 41,0% акций в стоимостном выражении.

Глобальный рынок прогнозной аналитики и моделирования транспорта: ключевые события

2. В 2020 году, IBMТехнологическая компания IBM запустила пакет IBM Sterling Supply Chain Suite, который включает в себя возможности прогнозной аналитики. Комплекс позволяет предприятиям оптимизировать свои операции в цепочке поставок, повысить видимость и прогнозировать сбои, тем самым улучшая планирование перевозок и управление логистикой.
3. В 2021 году, Мобильность SiemensЖелезнодорожная компания запустила систему прогнозного обслуживания железнодорожной инфраструктуры. Это решение сочетает в себе прогнозную аналитику и моделирование для мониторинга состояния железнодорожных активов, прогнозирования потребностей в обслуживании и оптимизации графиков технического обслуживания, что приводит к повышению доступности и надежности транспортных систем.
4. В 2021 году Cubic Transportation Systems, дочерняя компания Cubic Corporation, представила свою платформу «NextTraffic». Эта платформа использует прогнозную аналитику и алгоритмы моделирования для оптимизации времени сигнала трафика и улучшения потока транспортных средств. Он использует данные в режиме реального времени от подключенных транспортных средств и других источников для динамической корректировки времени сигнала и уменьшения заторов в дорожных сетях.
5. В 2021 году PTV Группа запустила свою платформу «Оптима», которая сочетает в себе возможности прогнозной аналитики и моделирования для оптимизации управления трафиком и транспортных операций. Платформа использует передовые алгоритмы для прогнозирования условий движения, выявления потенциальных узких мест и рекомендации оптимальных стратегий управления трафиком, что приводит к повышению эффективности и снижению заторов.

Глобальный рынок предиктивной аналитики и моделирования транспорта: основные выводы компаний

Ключевыми компаниями, участвующими в глобальном рынке предикативной аналитики и моделирования транспорта, являются Cubic Corporation, T-Systems International GmbH, IBM Corporation, Tiger Analytics Inc., PTV Group, Cyient-Insights, Xerox Corporation, Predikto Inc., SAP AG и Space-Time Insight.

Определение: Транспортная предиктивная аналитика и моделирование относится к применению передовых аналитических методов и имитационных моделей для прогнозирования и оптимизации различных аспектов транспортных систем. Он включает в себя использование исторических данных и данных в реальном времени в сочетании с математическими алгоритмами и статистическими моделями для анализа и прогнозирования моделей транспорта, тенденций и результатов. Используя прогнозную аналитику и моделирование, планировщики перевозок, операторы и политики могут принимать решения, основанные на данных, для повышения эффективности, снижения затрат и повышения общей эффективности перевозок.