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Gestion de la chaîne logistique
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SaaS de routage dynamique basé sur l'IA
Pour:
Opérateurs de livraison et de logistique, personnel de livraisonObjectif:
Améliorer l'efficacité des opérationsProblème adressé
Intégrer des facteurs humains de dernière minute dans l'optimisation des itinéraires de livraison
But du cas d'usage
Construire un modèle ML qui corrige dynamiquement les itinéraires
Description
La société SaaS fournissait un service de routage aux opérateurs de livraison et de commerce électronique. Cependant, les itinéraires utilisant des modèles heuristiques ne laissaient aucune possibilité de modifier en temps réel le trafic, la météo et le comportement des conducteurs. En tant que tel, un modèle ML était nécessaire pour que la route s'auto-corrige en temps réel afin d'améliorer la satisfaction des clients des opérateurs.
Apprentissage automatique
IA: Comprendre