Tesco verfügte über eine Fahrzeugflotte, die zu unterschiedlichen Tageszeiten Produkte lieferte. Sie nutzten Logistiksoftware von Drittanbietern, um die Lieferpläne zu planen. Ein schwer zu planender Bestandteil der Lieferpläne war jedoch die Entladezeit des Fahrzeugs bei seiner Ankunft im Geschäft.
Fast Data Science - London
Glücklicherweise gab es ein System zur Aufzeichnung von Fahrzeugzündungsereignissen, GPS-Standort und Geofencing, um die Ankunfts- und Abfahrtszeiten von Lieferfahrzeugen zu ermitteln, und es standen frühere Zeitpläne zur Verfügung, um die Menge und Art des an jeder Lieferung gelieferten Produkts sowie den Fahrer zu ermitteln Verantwortlicher, Tageszeit und Art des genutzten Fahrzeugs.
Mithilfe dieser Fülle protokollierter Daten konnten wir ein einfaches Regressionsmodell trainieren, das die Entladezeit jeder zukünftigen Lieferung zum Zeitpunkt der Erstellung des Zeitplans vorhersagen würde.
Dies ermöglichte es dem Kunden, Geld für Überstunden der Fahrer, Störungen durch verspätete Lieferungen und Bußgelder zu sparen, wenn Fahrer länger arbeiteten als gesetzlich zulässig.
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