Habitat Logistics logra una reducción de costos de más del 40% al utilizar una solución de optimización y previsión de la demanda basada en ML

Acerca de la empresa

Logística de Hábitat es un Combinador Y plataforma acelerada de subcontratación de entregas B2B para restaurantes en los Estados Unidos que trabaja directamente con los restaurantes por una comisión baja. Los restaurantes pueden recibir pedidos de cualquier canal de pedidos y hacer que Habitat gestione estos pedidos por una tarifa fija y fija. Su misión es ayudar a los restaurantes a iniciar, mantener y hacer crecer sus negocios. Habitat Logistics opera en un mercado de tres caras que funciona como enlace entre los restaurantes y los consumidores finales.

Desafío

Hábitat utilizaba un conjunto de reglas empresariales complejas para estimar manualmente la demanda prevista por hora y asignar la cantidad adecuada de repartidores. Habían contratado a un consultor externo de ciencia de datos que aplicó el aprendizaje automático para calcular las previsiones y mostró mejores resultados, pero no tenía experiencia en convertir ese sistema en un sistema real AWS Cloud que se ejecutará automáticamente cada hora.

Solução

Desplegamos un equipo de 5 Internal Expert in high performance data planificar, organizar y desarrollar todas las capacidades de inteligencia artificial y datos necesarias que Habitat necesitaba para resolver su desafío de manera efectiva y en un tiempo récord. ¿El objetivo? Sistemas y capacidades robustos, diseñados para durar y escalar with Habitat business.

Implementamos un sistema que aplicaba algoritmos de predicción de la demanda para calcular las previsiones de demanda por hora para cada área de entrega en cada ciudad. Este sistema funciona de forma continua cada hora y ajusta las predicciones en consecuencia para los próximos 7 días. Para calcular con precisión esta demanda, se extraen, integran y validan datos de varias fuentes de datos externas, como pronósticos meteorológicos, eventos especiales, etc.

Con estas previsiones y datos de demanda por hora, creamos un sistema de optimización para ajustar la asignación de turnos del repartidor a fin de minimizar los costos y, al mismo tiempo, mantener SLA.

Por último, implementamos un sistema de predicción en tiempo real para estimar el tiempo que llevaría a preparar un pedido en particular. Esto permitió que el sistema de despacho minimizara los tiempos de espera en el restaurante para que el pedido estuviera listo.

Las canalizaciones y modelos de datos y aprendizaje automático se implementaron combinando el uso de Apache Air flow for the development of processes, Piton for the development of applications and Flujo ML for the metrics and models. Toda la arquitectura de datos de este sistema fue diseñada, construida y mantenida por El equipo de Mutt Data.

Impacto

Sierra de hábitat Costos redución de más del 40% en sus entregas. Habitat dio un paso adelante en su viaje de datos hacia el éxito operativo gracias a una solución automatizada y optimizada que le permitió escalar y ampliar su negocio de entrega en un breve período de tiempo.

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Datos de Mutt puede ayudar a cristalizar su estrategia de datos mediante el diseño y la implementación de las capacidades técnicas y las mejores prácticas. Estudiamos la misión de su empresa para comprender qué es lo que debe cambiar, de modo que podamos ayudarle a cumplirla mediante una estrategia técnica y de productos sólida con una hoja de ruta y un conjunto de objetivos claros. Hable con uno de nuestros representantes de ventas o echa un vistazo a nuestra folleto de ventas y blog.

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