Transport Python Fallstudie

Wie ein großes Transportunternehmen mit dem Python Center of Excellence von Aptude dynamisches Routing erreicht hat

Dynamisches Routing und Preisgestaltung können selbst für die größten Speditionen eine Herausforderung sein. Dies war bei einem unserer großen Kunden der Fall: Sie erledigten einige Dinge programmgesteuert intern, aber es war nicht effizient, dynamisch oder umfassend.

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Das Problem

Dynamisches Routing und Preisgestaltung können selbst für die größten Speditionen eine Herausforderung sein. Dies war bei einem unserer großen Kunden der Fall: Sie erledigten einige Dinge programmgesteuert intern, aber es war nicht effizient, dynamisch oder umfassend. Und bei der menschlichen Interaktion mit dem Routing gibt es immer nur so viele Datenpunkte, die im Entscheidungsprozess berücksichtigt werden können… und die Menschen sind voreingenommen. Sie wollten einen robusten, dynamischen und Echtzeit-Planungsalgorithmus, der eine Reihe historischer Datenpunkte berücksichtigt, wie z.

  • Wetter
  • Traffic
  • Lade Daten
  • Verfügbarkeit des Treibers
  • LKW-Verfügbarkeit
  • Preisgestaltung und Nachfrage (dynamische Preisgestaltung)

… Und sie wollten, dass der Algorithmus eine Echtzeitanalyse der historischen Entscheidungen und Preise sowie die Echtzeitdaten liefert, um hochdynamische Routing- und Preisentscheidungen zu treffen, was zu mehr Effizienz und Gewinn führt, als sofort ersichtlich ist.

Sie wollten auch die langen Verzögerungen vermeiden, die durch Stunden oder sogar Tage verursacht wurden, um den Datensatz und die Regeln zu finden, die der Planer verwendete, und dann diesen Algorithmus korrigieren. Sie wollten eine programmatische Methode, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, die Entscheidungsqualität zu verbessern und die historische Auswertungszeit zu verkürzen.

Das Ergebnis

Diese Firma vertraute Aptude mit der Aufgabe an. Unsere Datenwissenschaftler entwickelten die Modelle für maschinelles Lernen basierend auf dem Anwendungsfall und den verfügbaren Datenquellen. Da sich bestimmte Datenpunkte wie Kraftstoffpreise, Unfälle und Wetter im Handumdrehen ändern können, war das „Echtzeit“ -Problem eine große Hürde, die wir für sie lösen mussten.

Meistens gibt es eine Latenz in den Daten - einen Tag, einen halben Tag später werden die Daten möglicherweise für das Modell "aufgenommen". Um dieses Problem zu lösen, haben wir ein Team von erfahrenen Python-Dateningenieuren installiert, deren Aufgabe es ist, die Daten in Echtzeit aufzunehmen und schnell an das Modell für maschinelles Lernen zu liefern. Dieses Modell lernt ständig und wendet dieses Lernen unverzüglich auf die Algorithmen an.

Infolgedessen gibt das Modell Empfehlungen in Echtzeit aus, die auf nahezu Echtzeitdaten basieren. Wenn der Kunde ein Angebot wünscht, erhält er Preise und Durchlaufzeiten, die sowohl effizient als auch rentabel sind. Der Kunde ist in der Lage, basierend auf den Faktoren unterschiedliche Preise anzugeben und stark datengesteuerte Routing-Entscheidungen zu treffen.

Warum Python statt R für dieses Projekt?

A) Die Verfügbarkeit der Belegschaft ist mit Python höher
B) In Python for Big Data steht im Gegensatz zu R eine Vielzahl von Bibliotheken zur Verfügung
C) Python ist im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen schnell zu entwickeln

Aus diesem Grund haben wir ein Python-Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft entwickelt: Python ist die Sprache der Wahl für datenwissenschaftliche Initiativen.

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Der AptudeFlex-Unterschied

Nachdem wir das ursprüngliche Problem für sie gelöst haben, hat unser Kunde uns gebeten, unser Personal aufzustocken. Diese dynamische Ausgewogenheit der Ressourcen ermöglicht es Unternehmen, auf Markt- oder Budgetanforderungen zu reagieren, ohne uns als Projektpartner zu verlieren. Dank des AptudeFlex-Resourcing-Modells und des von uns eingerichteten Projektleiters, der alles koordinieren kann, können wir zusätzliche Ressourcen bereitstellen, sobald dies angefordert wird.

Und weil wir von einem Python Center of Excellence aus arbeiten, können wir mehr Gedankenführung und Orientierung in neuen Bereichen bieten, in denen wir maschinelles Lernen einsetzen können. Sie vertrauen darauf, dass sie es konzipieren können, und bitten uns dann, es mit unserem Fachwissen umzusetzen, um den Weg zu weisen.

Möchten Sie einen Proof of Concept testen?

Bei Data Science-Projekten ist es oft am besten, klein anzufangen, damit Sie anderen Beteiligten in Ihrem Unternehmen den ROI nachweisen können. Wir verstehen es - deshalb arbeiten wir gerne mit Ihnen an einem kleinen Proof of Concept, mit dem Sie mehr maschinelles Lernen und Big-Data-Initiativen in Ihrem Unternehmen fordern können.

Buchen Sie noch heute einen Anruf, um Ihr Projekt zu besprechen und zu erfahren, wie wir gemeinsam vorankommen können.

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Aptude ist Ihr persönliches IT-Dienstleistungsunternehmen. Wir stellen unseren Kunden erstklassige Ressourcen auf kontinuierliche und kostengünstige Weise zur Verfügung.

Unsere Support-Services befreien Ihre leitenden IT-Mitarbeiter von der überwältigenden Belastung durch alltägliche Wartungsprobleme. Jetzt haben sie Zeit, die neuen Projekte und Anwendungen zu starten, auf die Sie gewartet haben. Einfach ausgedrückt, wir können Ihre Ressourcen freisetzen und Ihre Kosten begrenzen. Lassen Sie uns kurz über unsere exklusiven Dienstleistungen sprechen.