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智慧城市的应用非常多样,如物流业从港口或机场开始,所进行的运送及仓储管理,甚至在货品进入仓库之后,都需要透过IT设备进行更精细的数据管理.除了货品本身外,负责将货品运送离开港口或机场的车辆,也需要更为智慧的管理,事实上,车辆管理正是数字物流应用中,非常需要控管的领域.
所谓的数字物流,是指从货品运输起点开始,整个物流配送过程都能够处于完全监控的过程.因此,任何处于行动中的物流因素,包括货品、人及车辆,都需要管理.
数字物流所面临的挑战,主要为具体且有感的提升营运效率,其包括降低事故率（维修费用/保险费用）、减少燃油成本、符合相关法规、减少温室气体排放、改善车辆重置成本、雇用和留住合格的驾驶、确保司机安全驾驶及改善维护费用等,也因此衍生出不少商机.
如为了增进车队的安全,不但需要各式各样的传感器及监控设备,行车计算机能否及早提出警告,也是关键之一,甚至还包括驾驶行为侦测,如酒精、超速等,才能充分发挥数位物流所要达成的效益.
除了物流车队外,类似的需求也存在需要许多车辆的环境,如机场服务其实也有很多车子,不管是运送行李、乘客、油料,一个机场往往就有三四百台以上的车子,一定要做好管理动作,能够实时调度,而且还可以做到自动化,才能提升机场运作效率.
智慧城市的巴士运输（e-Bus）,也是相当重要,在欧美等先进国家,可能是因为私人运输系统发展较早,也较为发达,加上私人汽车购买力很高,e-Bus系统的需求反而没有那么高.
公用运输系统对于安全的要求,又较数字物流车队来得更加严格,也让辨识司机是否有作出不利于安全驾驶的监控技术,显得格外重要.此外,林威佐指出,透过数字监控,还可将上车人数及收入的误差差距,控制到1%以内,不但可以减少账务整理时间,更可减少人为疏失或甚至监守自盗的可能.
此外,维护市民安全的警车、消防车及救护车,更是需要智慧管理.透过数字监控技术,不但可以尽早协助这些特殊用途的车子到达目的地,而且透过现场的信息搜集,后台顾问还可立即提供建议给现场指挥官,指挥调度现场事宜,以达到救援资源利用的极大化.
即使是看似并不紧急的事情,其实也可以透过数字监控技术,带来极大的方便.如垃圾车队若能做好车队管理,提供民众最恰当的到达时间,想要达“垃圾不落地”目标的难度,相对会减少许多.此外,许多国家的垃圾收费方式已经改用重量检测,而非使用垃圾袋,而利用垃圾车,即可执行重量侦测,更容易达到垃圾减量的目标.
汽油、瓦斯及食物运送车辆的管理,还需要注意温度控制方面的问题,这类车辆虽然在出发前,都会先做温度检测,并确保空调设备运作正常,但如果能在运送过程中,持续进行温度控制,会更能确保运输过程的安全性.
至于在货运运输业方面,因为地区广大,许多卡车一出门,往往都是一两个礼拜不会回来,目前多数业者都只能用GPS来控制,持续记录车子所在的位置及速度,然后在月底印出报表,作为主要的管理模式.但只是知道车子在哪里,是不够的,完整的车队管理,要连驾驶一起管理,尤其是货运驾驶,更是很难管理.但透过研华的解决方案,可以结合不同的传感器,侦测各种驾驶行为,甚至可以侦测油门的踩踏次数、力量及挡位,司机的驾驶行为一旦不当,如低挡高速耗油、转弯不打方向灯等,系统就会自动实时警告,有助于解决车队管理碰到的问题.
值得注意的是,数字物流应用不但商机无穷,更有机会带动相关产业发展.
智能化论文参考资料：
结论：智能化车队管理数字物流再进化为关于智能化方面的论文题目、论文提纲、智能化论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
