지능형 운영 제어 및 서비스 시스템

지능형 운행 제어 및 서비스 시스템은 도시 교차로를 위해 설계되었으며, 적응형 신호 제어를 구현하고 긴급 차량의 통행을 우선시하여 교통 체증을 완화할 수 있습니다.

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지능형 운영 제어 및 서비스 시스템은 사물 인터넷(사물인터넷), 빅데이터, 인공지능(일체 포함), 클라우드 컴퓨팅과 같은 차세대 통신 기술을 결합한 "지각-분석-의사결정-실행-서비스의 전 과정을 구현하는 스마트 시스템을 의미합니다. 이는 운송, 물류, 에너지, 제조 등 분야에서 주로 충족되는 핵심 요구 사항인 dddhh운영 스케줄링"와 "사용자 서비스"의 결과물입니다. 이 시스템의 주요 목적은 데이터 기반 수단을 사용하여 dddhh운영"와 "서비스" 간의 정보 흐름 장벽을 허무는 것입니다. 이 시스템은 효율적인 스케줄링, 안전한 관리 및 제어, 비용 최적화"를 효율적으로 수행하는 동시에 "개인화되고 정확하며 사전 예방적인" 서비스를 제공합니다. "scheduling 기능에만 초점을 맞추는 기존의 단일 시스템과 달리, dddhhoperation 관리 그리고 control"와 "user 서비스" 간의 긴밀한 협업을 위한 지능형 센터 역할을 합니다.

지능형 운영 제어 및 서비스 시스템의 지능("지능")은 현장의 협업 기술을 통해 지원됩니다. 이 시스템은 인식 계층, 네트워크 계층, 데이터 계층, 알고리즘 계층, 그리고 애플리케이션 계층의 5개 계층으로 구성되어 있으며, 이를 통해 수집된 데이터가 애플리케이션에 전달되는 전 과정을 기술적으로 완벽하게 처리하는 폐쇄 루프를 형성합니다.

인식 계층: "data 진입점" - 운영 및 서비스에 대한 완전한 차원의 데이터를 수집합니다.

네트워크 계층: "data 채널" - 시기적절하고 신뢰할 수 있는 데이터 전송을 보장합니다.

데이터 레이어: "data 창고아아아아 - 데이터 통합 및 데이터 관리가 이루어지는 장소입니다.

알고리즘 계층: 지능형 두뇌 - 이 계층의 주요 기능은 의사결정 및 서비스 수준을 다음 단계의 지능 수준으로 업그레이드하는 것입니다.

애플리케이션 계층:"value 실현 지점" - 시나리오 기반 애플리케이션에 다양한 필드를 제공합니다.

지능형 운영 제어 및 서비스 시스템은 기술 변화와 수요 증가로 인해 더욱 지능적이고, 협력적이며, 사전 예방적인 방향으로 나아가고 있습니다. 주요 동향은 다음과 같습니다.

1. 도메인 간 협업: 정보 사일로를 깨고 다중 산업 연계를 활성화합니다.

미래의 시스템은 특정 지역에만 국한되지 않고, 도메인 간 데이터 상호 연결 및 용량 협업 기능을 갖추게 될 것입니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

"버스 - 지하철 - 고속철도" 협업:고속철도 지연으로 인해 지연 정보를 지하철 및 버스 운행 제어 시스템에 자동으로 전달하고, 지하철의 막차 시간을 변경하고, 버스 지선 서비스를 추가하여 승객의 환승을 다시 쉽게 해줍니다.

"물류 - 전자상거래 - 공급망" 협업:전자상거래 플랫폼의 "peak 프로모션 주문 데이터"는 운송 용량을 사전에 예약하기 위해 물류 운영 제어 시스템으로 즉시 전송됩니다. 물류 시스템의 으으으으 배송 지연 데이터"는 전자상거래 서비스 시스템으로 전송되고, 이 시스템은 다시 사용자에게 으으으으 지연 알림을 전송하여 상황을 알리고 보상 솔루션(쿠폰 등)을 자동으로 제공합니다.

2. 일체 포함 대형 모델의 심층적 통합: "단일 알고리즘"에서 "일반 지능"까지

현재 대부분의 시스템 알고리즘은 특정 시나리오(예: 단일 경로 계획 알고리즘)에 특화된 으으으으 전용 알고리즘입니다. 향후에는 "AI 대형 모델(예: 운송 대형 모델 및 물류 대형 모델)을 병합하여 으으으으 일반적인 지능형 의사 결정을 수행할 것입니다.

자연어 상호작용:"음성 대화(예: "이번 주 승객 흐름이 가장 많은 상위 3개 버스 노선을 쿼리해줘")를 통해 운영 관리자는 시스템에 명령을 내리고, 시스템은 대규모 모델을 통해 아이디어를 이해하고 결과를 제공합니다.

복잡한 시나리오 의사결정:폭우 + 휴일 + 노선 장애와 같은 복잡한 시나리오에 직면했을 때, 대형 모델은 다양한 데이터(기상, 승객 흐름, 교통 용량)를 분석하고 "전 세계적으로 최적의 솔루션"을 제시할 수 있습니다(예: 버스, 지하철, 공유 자전거의 교통 용량을 동시에 조정하기로 결정).

3. 사전 예방적 서비스 업그레이드: "사용자 쿼리"에서 "수요 예측"로

미래의 시스템은 사용자가 서비스를 적극적으로 쿼리하는 방식에서 사용자가 요구 사항을 사전에 예측하고 서비스를 제공하는 방식으로 전환될 것입니다.

여행 수요 예측:사용자의 과거 여행 기록과 일정(예: 매주 금요일 오후 6시에 "going 홈드드드 라벨)을 평가하면 시스템은 사용자보다 먼저 금요일"에 집으로 가는 "버스 예약 알림을 보내 좌석을 예약하게 됩니다.

사전적 위험 회피:물류 시스템은 으으으으(과거 배송 지연 데이터) + 실시간 도로 상황"(실시간 도로 상황)을 분석합니다. 소포가 지연될 것으로 판단되면 사용자에게 으으으으(지연 경고)"를 전송하고, 으으으으(배송 주소 변경)으으으으 및 으으으으(우선 배송)"와 같은 몇 가지 해결책을 제공합니다.

4. 녹색 및 저탄소 지향: 운영 제어 최적화와 저탄소 목표의 심층적 통합

이중 탄소 목표에 부합하기 위해 시스템은 운영 제어 전략을 통해 에너지 소비를 줄이는 저탄소 최적화 모듈을 삽입할 계획입니다.

교통 분야:버스 출발 빈도는 빈 마일리지를 줄일 수 있는 방식으로 재조정되어야 하며, 에너지 절약 노선(예: 오르막길로 가지 않음)을 통해 차량의 에너지 소비를 줄이는 것이 좋습니다.

물류 분야:트럭의 적재 속도는 운송 시간을 줄이기 위해 최적화되어야 합니다(예: "여러 주문을 결합하여 배달"). 먼저 새로운 에너지 차량을 도입하고, 차량의 에너지 소비를 실시간으로 추적하고, "에너지 절약 운전 제안"(예: "현재 속도가 너무 높습니다. 에너지를 절약하려면 속도를 60km/h로 줄이는 것이 좋습니다")을 운전자에게 제공해야 합니다.