La empresa de cemento líder y más grande del rubro de construcción en el norte del Perú, optimizó la asignación de pedidos a transportes y sus rutas de entrega a través de la implementación de un algoritmo de inteligencia artificial y machine learning que le permitió lograr una reducción significativa en los tiempos de programación de transportes.

LOS RESULTADOS

+90% de reducción en
los tiempos de programación
de transportes

+10K de pedidos
optimizados por mes

TIEMPO DE EJECUCIÓN:
3 MESES

EL DESAFÍO

Incrementar la eficiencia operacional y logística de la empresa utilizando métodos cuantitativos de optimización.

LA SOLUCIÓN

Algoritmo de optimización logística para la reducción de tiempos en programación logística.

Utilizando datos históricos de la empresa como la disponibilidad de transportistas, características de los vehículos, tipos de mercancías, plazos de entrega y datos geográficos como condiciones de las carreteras, la empresa logró evaluar y optimizar la eficiencia logística reduciendo el tiempo de planificación y aumentando el número de entregas.

EL IMPACTO

Más del 90% de reducción en los tiempos de programación de transporte, optimizando más de 10 mil pedidos por mes, durante 3 meses.

El uso de machine learning para incrementar la eficiencia operacional y logística le permitió a esta empresa reducir sus tiempos de programación logística y optimizar más de 10 mil pedidos por mes.

Tecnologías utilizadas: Python, VBA

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