Asistente digital de conducción en tráfico de larga distancia

Asistente digital de conducción en tráfico de larga distancia

Asistente digital de conducción en tráfico de larga distancia

Experto: Verena Gruber

Sector: Transporte y logística

Área: Marketing y Ventas

Aumente la eficiencia de su transporte de larga distancia con nuestro innovador Asistente Digital de Conducción y reduzca significativamente el consumo de combustible.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

En el sector del transporte de mercancías, el consumo de combustible es una de las principales palancas de la rentabilidad. El estilo de conducción del camionero influye considerablemente en el consumo. Sin embargo, no todos los consejos generales para una conducción eficiente son igualmente adecuados, ya que no se adaptan a las situaciones de conducción individuales. Por lo tanto, el reto consiste en proporcionar instrucciones específicas para optimizar la conducción basándose en situaciones de conducción reales y en los conocimientos previos del conductor.

[Solución]

Para afrontar este reto, nos basamos en una solución innovadora basada en el análisis de datos y la inteligencia artificial. Analizando los datos telemáticos en tiempo real, se recopila información importante como la topografía, el perfil de conducción y el espectro de carga. Con la ayuda de un algoritmo especial, se calcula el estilo de conducción óptimo y se transmite directamente al conductor a través de una aplicación fácil de usar.

Mediante el uso de tecnología avanzada y algoritmos inteligentes, podemos proporcionar asistencia a la conducción personalizada. El algoritmo no sólo tiene en cuenta las situaciones de conducción específicas, sino también el comportamiento de conducción individual del conductor del camión. Como resultado, las recomendaciones de conducción se adaptan con precisión al nivel del conductor para lograr una eficiencia óptima.

[Resultado]

La implantación de nuestra solución ha reportado importantes beneficios a las empresas de transporte. En primer lugar, proporciona una visión transparente de la eficiencia de la conducción de toda la flota, así como de cada conductor individual. Los datos telemáticos proporcionan información detallada sobre el consumo de combustible, la velocidad, el comportamiento de frenado y otros parámetros relevantes. Esto permite a las empresas de transporte identificar los puntos débiles y aplicar medidas de formación específicas para sus conductores.

Además, la optimización del estilo de conducción de los camioneros supone un importante ahorro en el consumo de combustible. Gracias a las recomendaciones personalizadas del "Asistente de conducción digital", los conductores pueden mejorar continuamente su comportamiento al volante y aumentar así la eficiencia. Esto tiene un impacto positivo en los costes de explotación y contribuye al desarrollo sostenible del negocio.

Nuestra empresa está a su lado como socio experimentado en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Con nuestra innovadora solución, podemos hacer que su flota sea más eficiente y rentable. Póngase en contacto con nosotros para obtener más información sobre nuestro "Asistente de conducción digital".

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Verena Gruber - Directora de Grandes Cuentas

Su experto

Verena Gruber | Directora de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Previsiones de pedidos de piezas de recambio

Previsiones de pedidos de piezas de recambio

Previsiones de pedidos de piezas de recambio

Utilizando técnicas de aprendizaje automático, se llevó a cabo una prueba de concepto para la creación de previsiones de pedidos por volumen y exprés de varias áreas de almacén.

Prueba de concepto satisfactoria y piedra angular para posteriores análisis en 8 semanas.

Preparación de 7 fuentes de datos diferentes

Cálculo de más de 20 modelos individuales

Z

Previsiones hasta 91%

Desafío

Para una empresa de logística, es interesante poder predecir los pedidos de piezas de recambio por volumen y los pedidos urgentes en un futuro próximo para llevar un mejor control.
Una previsión detallada de los pedidos debe servir, entre otras cosas, para derivar las necesidades de personal.

Solución

Selección de datos, exploración y preparación de 7 fuentes de datos diferentes. Creación de variables de influencia significativas (características) para predecir los pedidos de piezas de recambio. Cálculo de un GBM para cada área de almacenamiento para pedidos urgentes y un GBM para pedidos de volumen.
Elaborar previsiones diarias para 20 días, así como puntuales para 2 días de antelación.

Resultado

Ampliación de las previsiones en términos de calidad y granularidad. Consideración de variables de influencia importantes (por ejemplo, los días festivos). Derivación de las necesidades de personal a partir de las previsiones posibles.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Nuestros casos prácticos

- Obtenga información aún más detallada sobre los proyectos de nuestros clientes -

Cocina inteligente con Thermomix

Cocina inteligente con Thermomix

Descargar
Estudio de caso AI en Munich Re

Operaciones de datos en Munich Re

Descargar

Conocimientos de datos e IA

Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA

Blog

Descubra artículos profesionales sobre datos e inteligencia artificial, así como las últimas noticias del sector.

Seminarios en línea

Sumérjase en nuestras Buenas Prácticas e Intercambios Sectoriales. Descubra nuevas fechas y grabaciones de seminarios web anteriores.

Libro Blanco

Obtenga más información sobre el uso de los datos y la IA en su sector con nuestros libros blancos, estudios de casos e investigaciones.

Establecimiento de buenas prácticas de gobernanza de datos y creación de un catálogo de datos

Establecimiento de buenas prácticas de gobernanza de datos y creación de un catálogo de datos

Establecimiento de buenas prácticas de gobernanza de datos y creación de un catálogo de datos

8 meses de consultoría, se crearon 11 comunidades de datos, se estableció una estructura de gobernanza de datos para todo el grupo y un catálogo central de datos. y un catálogo central de datos.
/
Creación de comunidades de datos y responsables de la gobernanza de datos

Catálogo central de datos

/
Directrices coordinadas

Desafío

La presión competitiva y la opinión pública exigen una rápida digitalización de una empresa tradicional con más de 300.000 empleados. El problema es la escasa transparencia de los datos ya disponibles. Además, no existía una estrategia de datos ni una organización de gobernanza de datos para acelerar con éxito la digitalización.

Solución

Nuestros expertos ayudaron a desarrollar una estrategia de datos y una organización de gobernanza de datos alineadas con los objetivos corporativos y prestaron asistencia en la creación de una organización de gobernanza de datos para todo el grupo. Además, se creó y acordó una directriz corporativa vinculante para una mayor transparencia de los datos. Un catálogo central de datos para crear más transparencia aportó luz a la oscuridad.  

Resultado

Establecimiento de comunidades de datos y titulares de funciones de gobernanza de datos en las áreas de negocio. Desarrollo y establecimiento de un catálogo central de datos. Política coordinada para una mayor transparencia de los datos.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Control de los cambios de velocidad de conducción en el tráfico de larga distancia DB

Control de los cambios de velocidad de conducción en el tráfico de larga distancia DB

Control de los cambios de velocidad de conducción en el tráfico de larga distancia DB

En una aplicación web interactiva se utilizan datos GPS y de otro tipo para mostrar tramos de tráfico de larga distancia (FV) en los que los trenes circulan más despacio de lo habitual.
/

Puntos de velocidad lenta reconocibles de un vistazo

Centrarse en los trabajos más importantes 

Desafío

  • En los tramos de baja velocidad, los trenes FV sólo podrán circular a velocidad reducida.
    Por tanto, tienen una influencia significativa en la puntualidad FV de Deutsche Bahn
  • Los tramos de baja velocidad de tráfico de alta velocidad (>160km/h) no son relevantes para la seguridad y, por lo tanto, no es necesario registrarlos de forma centralizada.
  • Debido a esta difícil situación de los datos, existe una falta de transparencia sobre la situación operativa actual y resulta difícil una gestión eficaz de la puntualidad.

Solución

  • Las reducciones de velocidad se determinan a partir de los datos GPS de trenes de larga distancia mediante un enfoque empírico
  • Los tramos de ruta identificados se visualizan en un mapa y su relevancia se determina en función de la pérdida de tiempo de viaje a partir de los datos operativos
  • Una aplicación web R-Shiny cruza los datos con la información del centro de control de la red y pone el contenido a disposición de un panel de expertos

Resultado

  • Las secciones de baja velocidad se compilan en una vista
  • Es posible centrarse en los lugares más importantes en función de la pérdida de tiempo de viaje

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Concepto para compartir datos desde la nube

Concepto para compartir datos desde la nube

En tres meses se diseñó y acordó un proceso de puesta en común de datos y se elaboró una hoja de ruta para su aplicación.

/

Visualización del proceso de intercambio de datos

Financiación aprobada

+

Definir una hoja de ruta a medio plazo

Desafío

  • El Comité Ejecutivo del Grupo ha decidido la aplicación de una estrategia de datos para todo el Grupo; aún no se han desarrollado medidas y componentes para la aplicación de la estrategia de datos.
  • Una medida esencial de la estrategia de datos es el establecimiento de un proceso de intercambio de datos eficaz y preparado para el futuro.
  • Existen numerosos silos de datos en el grupo, los datos no se comparten y no se practica la transparencia de datos.

Solución

  • Concepción de la imagen objetivo y plan de aplicación del proceso de intercambio de datos
  • Subdivisión del proceso de puesta en común de datos en cuatro subprocesos, incluida una descripción detallada
  • Participación de todos los organismos pertinentes

Resultado

  • Visualización del proceso de intercambio de datos mediante Swimlanes
  • Financiación aprobada para poner en marcha el proceso de intercambio de datos
  • Especificación de una hoja de ruta definida por Alexander Thamm GmbH para la planificación a medio plazo.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.