Étude de cas Transport Python

Comment une grande entreprise de transport a réalisé un routage dynamique avec le centre d'excellence Python d'Aptude

L'acheminement et la tarification dynamiques peuvent être un défi, même pour les plus grandes entreprises de camionnage. C'était le cas de l'un de nos gros clients: ils faisaient certaines choses par programmation en interne, mais ce n'était pas efficace, dynamique ou englobant.

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Le problème

L'acheminement et la tarification dynamiques peuvent être un défi, même pour les plus grandes entreprises de camionnage. C'était le cas de l'un de nos gros clients: ils faisaient certaines choses par programmation en interne, mais ce n'était pas efficace, dynamique ou englobant. Et avec l'interaction humaine avec le routage, il n'y a invariablement qu'un nombre limité de points de données qui peuvent être traités dans le processus de prise de décision ... et les humains sont biaisés. Ils voulaient un algorithme de planification robuste, dynamique et en temps réel qui prend en compte un certain nombre de points de données historiques tels que:

  • Météo
  • Traffic
  • Charger des données
  • Disponibilité des chauffeurs
  • Disponibilité des camions
  • Tarification et demande (tarification dynamique)

… Et ils voulaient que l'algorithme fournisse une analyse en temps réel des décisions historiques et de la tarification PLUS les données en temps réel pour prendre des décisions de routage et de tarification très dynamiques, ce qui se traduirait par plus d'efficacité et de profit que ce qui pourrait être immédiatement apparent.

Ils voulaient également ÉVITER les longs retards causés par le fait de passer des heures, voire des jours, à trouver l'enregistrement et les règles que le planificateur utilisait, puis à corriger cet algorithme. Ils voulaient un moyen programmatique pour accélérer le traitement des données, améliorer la qualité de la prise de décision et réduire le temps d'évaluation historique.

Le Résultat

Cette société a fait confiance à Aptude pour cette tâche. Nos data scientists ont développé les modèles d'apprentissage automatique en fonction du cas d'utilisation et des sources de données disponibles. Étant donné que certains points de données comme les prix du carburant, les accidents et les conditions météorologiques, par exemple, peuvent changer en un rien de temps, un obstacle majeur que nous avons dû résoudre était le problème du «temps réel».

La plupart du temps, il y a une latence dans les données - un jour, une demi-journée plus tard, les données peuvent être «ingérées» pour le modèle. Pour résoudre ce problème, nous avons installé une équipe d'ingénieurs experts en données python dont le travail consiste à ingérer les données en temps réel et à les fournir rapidement au modèle d'apprentissage automatique. Ce modèle apprend constamment et applique cet apprentissage aux algorithmes sans délai.

En conséquence, le modèle émet des recommandations en temps réel basées sur des données presque en temps réel. Ainsi, si leur client souhaite un devis, il bénéficiera de prix et de délais à la fois efficaces et rentables. Le client est en mesure de proposer des prix différents en fonction des facteurs et de prendre des décisions de routage hautement basées sur les données.

Pourquoi Python au lieu de R pour ce projet?

A) La disponibilité de la main-d'œuvre est plus grande avec Python
B) Il existe une riche variété de bibliothèques disponibles en Python pour Big Data par opposition à R
C) Python se développe rapidement contrairement aux autres langages de programmation

Nous avons développé un centre d'excellence Python en science des données pour cette raison: Python est le langage de choix pour les initiatives de science des données.

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La différence AptudeFlex

Maintenant que nous avons résolu le problème initial pour eux, notre client nous a demandé d'augmenter notre dotation en personnel. Cet équilibre dynamique des ressources permet aux organisations de répondre aux demandes du marché ou du budget sans nous perdre en tant que partenaire de projet. Nous sommes en mesure de fournir des ressources supplémentaires dès que cela est demandé grâce au modèle de ressourcement AptudeFlex et au chef de projet que nous avons mis en place qui peut tout coordonner.

Et parce que nous travaillons à partir d'un centre d'excellence Python, nous pouvons fournir davantage de leadership éclairé et d'orientation dans de nouveaux domaines où nous pouvons utiliser l'apprentissage automatique. Ils ont confiance en leur capacité à le conceptualiser, puis nous demandent de le mettre en œuvre avec notre expertise pour guider le chemin.

Vous souhaitez tester une preuve de concept?

Avec les projets de science des données, il est souvent préférable de commencer petit pour pouvoir prouver le retour sur investissement aux autres parties prenantes de votre organisation. Nous l'avons compris - c'est pourquoi nous sommes heureux de travailler avec vous sur une petite preuve de concept que vous pouvez utiliser pour demander un meilleur apprentissage automatique et des initiatives de Big Data dans votre organisation.

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Aptude est votre propre entreprise de services professionnels informatiques personnels. Nous fournissons à nos clients des ressources de première classe de manière continue et à faible coût.

Nos services de support libéreront votre personnel informatique senior du fardeau écrasant des problèmes de maintenance au jour le jour. Maintenant, ils auront le temps de lancer les nouveaux projets et applications que vous attendiez. Autrement dit, nous pouvons libérer vos ressources et limiter vos coûts. Ayons une conversation rapide pour discuter de nos services exclusifs.