Estudio de caso de Python de transporte

Cómo una gran empresa de transporte logró enrutamiento dinámico con el Centro de excelencia Python de Aptude

Las rutas y los precios dinámicos pueden ser un desafío incluso para las empresas de transporte más grandes. Ese fue el caso de uno de nuestros grandes clientes: estaban haciendo algunas cosas de manera programática interna, pero no era eficiente, dinámico o completo.

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El problema

Las rutas y los precios dinámicos pueden ser un desafío incluso para las empresas de transporte más grandes. Ese fue el caso de uno de nuestros grandes clientes: estaban haciendo algunas cosas de manera programática interna, pero no era eficiente, dinámico o completo. Y con la interacción humana con el enrutamiento, siempre hay un número limitado de puntos de datos que se pueden abordar en el proceso de toma de decisiones ... y los humanos están sesgados. Querían un algoritmo de programación robusto, dinámico y en tiempo real que tenga en cuenta una serie de puntos de datos históricos como:

  • Tiempo
  • Tráfico
  • Cargar datos
  • Disponibilidad del conductor
  • Disponibilidad de camiones
  • Precios y demanda (precios dinámicos)

… Y querían que el algoritmo proporcionara un análisis en tiempo real de las decisiones históricas y los precios MÁS los datos en tiempo real para tomar decisiones de enrutamiento y precios altamente dinámicas, lo que resulta en una mayor eficiencia y ganancias de las que podrían ser evidentes de inmediato.

También querían EVITAR las largas demoras causadas por pasar horas o incluso días para encontrar el registro y las reglas que estaba usando el programador y luego arreglar ese algoritmo. Querían una forma programática de acelerar el procesamiento de datos, mejorar la calidad de la toma de decisiones y disminuir el tiempo de evaluación histórica.

El Resultado

Esta empresa confió a Aptude la tarea. Nuestros científicos de datos desarrollaron los modelos de aprendizaje automático basados ​​en el caso de uso y las fuentes de datos disponibles. Debido a que ciertos puntos de datos como los precios del combustible, los accidentes y el clima, por ejemplo, pueden cambiar en un centavo, un gran obstáculo que tuvimos que resolver fue el problema del “tiempo real”.

La mayoría de las veces, hay una latencia en los datos: un día, medio día después, los datos pueden ser "ingeridos" para el modelo. Para resolver este problema, instalamos un equipo de ingenieros expertos en datos de Python cuyo trabajo es ingerir los datos en tiempo real y entregarlos al modelo de aprendizaje automático rápidamente. Ese modelo está aprendiendo constantemente y aplicando ese aprendizaje a los algoritmos sin demora.

Como resultado, el modelo arroja recomendaciones en tiempo real basadas en datos casi en tiempo real. Entonces, si su cliente desea una cotización, obtendrá precios y tiempos de respuesta que son tanto eficientes como rentables. El cliente puede cotizar diferentes precios en función de los factores y tomar decisiones de enrutamiento basadas en datos.

¿Por qué Python en lugar de R para este proyecto?

A) La disponibilidad de la fuerza laboral es mayor con Python
B) Existe una gran variedad de bibliotecas disponibles en Python para Big Data en lugar de R
C) Python se desarrolla rápidamente a diferencia de otros lenguajes de programación

Hemos desarrollado un Centro de excelencia de Python en ciencia de datos por este motivo: Python es el lenguaje elegido para las iniciativas de ciencia de datos.

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La diferencia de AptudeFlex

Ahora que les hemos resuelto el problema original, nuestro cliente nos ha pedido que aumentemos nuestra dotación de personal. Este equilibrio dinámico de los recursos permite a las organizaciones responder a las demandas del mercado o del presupuesto sin perdernos como socios del proyecto. Podemos entregar recursos adicionales tan pronto como se soliciten gracias al modelo de recursos de AptudeFlex y al líder de proyecto que implementamos y que puede coordinarlo todo.

Y como trabajamos desde un Centro de excelencia de Python, podemos proporcionar más liderazgo intelectual y dirección en nuevas áreas en las que podemos utilizar el aprendizaje automático. Confían en que pueden conceptualizarlo y luego nos piden que lo implementemos con nuestra experiencia para guiar el camino.

¿Está interesado en probar una prueba de concepto?

Con los proyectos de ciencia de datos, a menudo es mejor comenzar con algo pequeño para poder demostrar el ROI a otras partes interesadas de su organización. Lo entendemos, por eso nos complace trabajar con usted en una pequeña prueba de concepto que puede utilizar para solicitar un mayor aprendizaje automático e iniciativas de big data en su organización.

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Aptude es su propia firma personal de servicios profesionales de TI. Brindamos a nuestros clientes recursos de primera clase de manera continua y con costos reducidos.

Nuestros servicios de soporte liberarán a su personal de TI senior de la abrumadora carga de los problemas diarios de mantenimiento. Ahora tendrán tiempo para lanzar esos nuevos proyectos y aplicaciones que has estado esperando. En pocas palabras, podemos liberar sus recursos y contener sus costos. Tengamos una conversación rápida para discutir nuestros servicios exclusivos.