Uwaga dotycząca kontekstu tego portfolio
Poniższe sześć modułów ilustruje, na przykładzie fikcyjnego średniego przedsiębiorstwa logistycznego (150 ciężarówek, transport na terenie UE, 43 stałych klientów), jak deep learning i AI mogą być wdrożone w całej logice operacyjnej - od predykcji czasu postoju po prognozowanie wolumenu zamówień.
Wszystkie liczby, zestawy danych i wyniki są całkowicie fikcyjne. Służą wyłącznie zilustrowania metodologii i rodzaju osiągalnego wpływu - bez żadnych obietnic.
W rzeczywistym projekcie wiedza dziedzinowa Państwa firmy jest czynnikiem decydującym: jakie dane telematyczne są dostępne? Jak przebiega Państwa dyspozycja? Gdzie są największe generatory kosztów - jazdy puste, czasy postoju czy fluktuacja kierowców? Na tej podstawie opracowujemy modele dopasowane do Państwa realiów.
To portfolio pokazuje, jakie pytania data science może zadać w branży logistycznej - konkretne odpowiedzi powstaną dopiero z Państwa danymi.