Aplicación de técnicas de ciencia de datos en el sector logístico

Abstract

La electrónica embarcada está aportando a las empresas y usuarios la posibilidad de disponer de múltiples fuentes de información sobre el uso de sus vehículos y la gestión de los mismos por los conductores. El presente proyecto se dirige a extraer patrones descriptivos y predictivos de la actividad logística de una empresa cántabra, con objeto de ofrecer servicios optimizados y centrados en el dato que le faciliten la refactorización de los procesos actuales, así como el establecimiento de otros procesos nuevos basados en la calidad, consistencia, integridad y el conocimiento extraído de las fuentes de información disponibles. En concreto, se trabajará con datos procedentes de la gestión y planificación de rutas para atender a los pedidos de distintos clientes de una empresa logística. El objetivo es extraer el conocimiento de las decisiones tomadas previamente por los controladores de tráfico. Estas personas se encargan de asignar ruta(s), conductor(es) y vehículo(s) una vez recibida la notificación de entregar un pedido. A partir de esta información se espera construir en el futuro un recomendador que apoye a la torre de control. El proyecto se desarrollará siguiendo las fases establecidas en la metodología CRISP-DM.

Embedded electronics are providing companies and users with the possibility of accessing multiple pieces of information regarding the use of their vehicles and their management by drivers. This current project aims to extract descriptive and predictive patterns from the logistics activity of a company based in Cantabria. The goal is to offer optimized services centered on data to facilitate the refactoring of current processes, as well as the establishment of new processes based on quality, consistency, integrity, and the knowledge extracted from available information sources. Specifically, we will work with data from the management and planning of routes to serve orders from various clients. The objective is to extract knowledge from the decisions previously made by traffic controllers. These individuals are responsible for, once the notification of a delivery is given, assigning the route or routes to be taken, as well as the driver or drivers and the vehicles to be used. Once that information is known, it is possible to construct a future recommender system that supports the control tower. The project will be developed following the phases established in the CRISP-DM methodology.