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Innowise construyó una plataforma de optimización logística con planificación de rutas impulsada por IA, análisis en tiempo real y seguimiento de la sostenibilidad para un importante proveedor de logística.
Para hacer frente a estos problemas, hemos creado una plataforma de optimización logística basada en el aprendizaje automático. La solución utiliza algoritmos de enrutamiento inteligentes, análisis de datos en tiempo reale integraciones API sin fisuras para mejorar las rutas de reparto, reducir el consumo de combustible y aumentar la eficiencia general de la empresa.
Hemos creado un algoritmo de enrutamiento inteligente que combina GIS y aprendizaje automático para optimizar las rutas de reparto. Tiene en cuenta factores como la congestión de las carreteras, la altitud, los patrones de tráfico y el tipo de vehículo para dar prioridad a las rutas que ahorran combustible y reducir las paradas innecesarias y el ralentí.
Mediante API, vinculamos la plataforma a los sistemas ERP, WMS y TMS del cliente, para que los niveles de inventario, las actualizaciones de pedidos y los calendarios de entrega estén sincronizados en tiempo real. Las canalizaciones de datos gestionan cargas de datos de la cadena de suministro para que la gestión de almacenes, el control de inventarios y las entregas funcionen a la perfección.
En Plataforma basada en IA realiza un seguimiento constante de datos históricos y en tiempo real, como el tráfico y el tiempo, y aprende de ellos para redirigir las entregas si se producen posibles retrasos. Hemos implementado análisis predictivos que no solo detectan posibles problemas, sino que también sugieren mejores rutas para cumplir plazos de entrega ajustados.
Al conectar la plataforma al SGA del cliente, ayudamos a crear un flujo constante de mercancías. Las actualizaciones en tiempo real de las existencias, las entregas y las reposiciones agilizaron la rotación de inventarios y redujeron los cuellos de botella en los almacenes y los centros de transporte, lo que aumentó drásticamente el rendimiento.
Cloud Infraestructura
AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)
Tratamiento de datos
Apache Kafka, Spark
Modelos de aprendizaje automático
TensorFlow, scikit-learn
Integración API
API RESTful, GraphQL
Cartografía y SIG
API de Google Maps, Mapbox
Análisis de datos e informes
Power BI, Tableau
Supervisión y alerta
Prometheus, Grafana
1
Jefe de proyecto
1
Analista de negocio
2
Científicos de datos
1
Consultor ESG
2
Ingenieros de software
1
Ingeniero DevOps
1
Especialista en SIG
20%
reducción de las emisiones de carbono
10%
reducción de los costes operativos
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