Recalcular rutas de reparto en tiempo real integrando clima, tráfico y demanda emergente para mejorar entregas a tiempo.
Operador logístico de paquetería express con flota propia de 350 furgonetas en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla; entregas B2C y B2B en menos de 24 horas.
Las rutas se calculan cada noche con un sistema legacy que no reacciona ante imprevistos: lluvia fuerte, atascos, pedidos prioritarios entrantes durante la mañana o devoluciones programadas en última hora.
"Cuando el día se desvía del plan (algo que pasa a diario), los conductores reciben actualizaciones manuales por WhatsApp y la productividad se desploma. Las entregas fuera de ventana son la primera causa de churn de clientes B2B."
Combinar un solver de ruteo (VRP con ventanas y capacidades) con un modelo predictivo de tiempos reales (clima, tráfico histórico por tramo y hora, eventos) permite recalcular rutas óptimas en minutos sin volver a empezar de cero. La IA aporta la parte predictiva; la optimización combinatoria garantiza factibilidad.
Subir la tasa de entrega en ventana del 87% al 95% sin aumentar el coste por entrega más de un 3%, con capacidad de recalcular toda la flota en menos de 5 minutos cuando hay un evento disruptivo.
Ejemplos de piezas técnicas que tu cohort puede construir. No es una receta cerrada: cada grupo decide su propio diseño.
API que recibe el estado actual de cada furgoneta + nuevos pedidos + condiciones externas, y emite asignaciones actualizadas. Se invoca por eventos (clima, pedido urgente, incidencia).
Predice cuánto tarda un vehículo en un tramo dadas hora, clima, día de semana y eventos. Se reentrena con telemetría real de la flota.
Aplicación móvil que recibe la ruta actualizada, marca incidencias en tiempo real y reporta la posición; alimenta el bucle de mejora del modelo.
El alcance final, datasets disponibles y SLA del solver se acuerdan con el equipo de operaciones del operador logístico en cada cohort.
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