Planificador de Transporte por Carretera

El uso de nuestras tecnologías de predicción y optimizadores de rápida respuesta genera un modelo de gestor de tráfico digital, que asiste al personal del departamento de tráfico y les libera de las tareas más repetitivas, permitiéndoles centrarse en las tareas de más alto valor añadido.

Objetivos

• Liberar de trabajo al gestor de tráfico
• Mejorarla precisión y velocidad de las asignaciones de camiones a los viajes
• Aumentar el rendimiento del departamento de tráfico

La tarea que realizan los gestores de tráfico en las empresas de logística y transporte es, probablemente, uno de los trabajos más activos del sector. Requiere de una gran concentración y gestionar una gran cantidad de variables, muchas de ellas fuera de su influencia, por lo que se necesita una gran experiencia y dar respuesta rápida y optima a cada una de las múltiples situaciones que gestionan cada día. No sólo es un trabajo que requiere de capacidades especiales, también tiene una gran influencia en los resultados de explotación de las compañías, ya que cada una de las decisiones que toman tiene su reflejo en el rendimiento y beneficios de la empresa. Desde LIS Data Solutions proponemos incrementar estos beneficios, ayudando a los departamentos de tráfico en su operativa diaria, asistiéndolos con las tecnologías más innovadoras.

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.