Logistica
Optimizacion de rutas de reparto con IA
Logistica
Optimizacion de rutas de reparto con IA
Business Case
Reducir costes logisticos un 22% y emisiones CO2 un 15% mediante algoritmos de optimizacion que calculan rutas optimas en tiempo real.
Objetivos
Minimizar kilometros recorridos. Cumplir ventanas horarias de entrega. Reducir huella de carbono.
Use case
Planificacion diaria de rutas. Reoptimizacion en tiempo real ante incidencias. Consolidacion de pedidos.
Infraestructura
API de Google Maps. Backend en GCP con Cloud Run. App movil para conductores (Flutter).
Tecnologías utilizadas
Python, OR-Tools, FastAPI, Flutter, Google Cloud, Redis, PostgreSQL
Datos utilizados
Historico de entregas (2 anos, 500K registros). Datos de trafico en tiempo real. Restricciones de vehiculos y conductores.
Recursos utilizados
1 experto en optimizacion, 1 backend developer, 1 mobile developer. 6 meses.
Dificultades y aprendizaje
Datos de trafico poco fiables en zonas rurales. Resistencia de conductores veteranos. Necesidad de considerar restricciones no documentadas (calles cortadas, etc).
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Reduccion km: 19%. Ahorro combustible: 22%. Entregas a tiempo: del 78% al 94%. Reduccion CO2: 16%.
Financiación
Programa NEOTEC de CDTI. Fondos propios.
Colaboradores
CEIT, Eroski, Tipsa
