Planificador Transporte por Carretera
Objetivos
Qué hacemos
Proporcionamos a nuestros clientes los optimizadores con inteligencia artificial más avanzados, capaces de aprender y adaptarse al día a día de empresas de transporte internacional o delegaciones regionales que reparten miles de paquetes al día.
Esta inteligencia infiere parte de la experiencia existente y la agrega con múltiples fuentes de datos, como el estado del tráfico, tiempos de conducción y descanso, o condiciones meteorológicas, entre otras. También considera la situación del resto de la flota y, por supuesto, las condiciones y restricciones en los clientes.
Nuestro optimizador proporciona respuestas precisas a cada necesidad de asignación, en base al entrenamiento y la gran cantidad de datos y variables que considera.
Cómo lo hacemos
Análisis, recopilación y transformación de datos específicos
Identificamos los datos específicos del proyecto, recopilamos datos históricos y analizamos casos especiales. A este conjunto de datos se le realiza un proceso ETL de tratamiento y carga en el sistema, que vela por la calidad del dato.
Entrenamiento específico del modelo
El modelo incorpora diferentes algoritmos y fuentes de datos, a los que se suman los datos específicos de la fase previa. Con el set de datos completo, se entrena al modelo para obtener una respuesta adaptada y personalizada.
Entrenamiento específico del modelo
El modelo incorpora diferentes algoritmos y fuentes de datos, a los que se suman los datos específicos de la fase previa. Con el set de datos completo, se entrena al modelo para obtener una respuesta adaptada y personalizada.
Objetivos
Qué hacemos
Proporcionamos a nuestros clientes los optimizadores con inteligencia artificial más avanzados, capaces de aprender y adaptarse al día a día de empresas de transporte internacional o delegaciones regionales que reparten miles de paquetes al día.
Esta inteligencia infiere parte de la experiencia existente y la agrega con múltiples fuentes de datos, como el estado del tráfico, tiempos de conducción y descanso, o condiciones meteorológicas, entre otras. También considera la situación del resto de la flota y, por supuesto, las condiciones y restricciones en los clientes.
Nuestro optimizador proporciona respuestas precisas a cada necesidad de asignación, en base al entrenamiento y la gran cantidad de datos y variables que considera.
Cómo lo hacemos
Análisis, recopilación y transformación de datos específicos
Identificamos los datos específicos del proyecto, recopilamos datos históricos y analizamos casos especiales. A este conjunto de datos se le realiza un proceso ETL de tratamiento y carga en el sistema, que vela por la calidad del dato.
Entrenamiento específico del modelo
El modelo incorpora diferentes algoritmos y fuentes de datos, a los que se suman los datos específicos de la fase previa. Con el set de datos completo, se entrena al modelo para obtener una respuesta adaptada y personalizada.
Entrenamiento específico del modelo
El modelo incorpora diferentes algoritmos y fuentes de datos, a los que se suman los datos específicos de la fase previa. Con el set de datos completo, se entrena al modelo para obtener una respuesta adaptada y personalizada.