Se trata de un algoritmo de ’Análisis de red’ que predice la actividad en los diferentes centros de retorno de envases y producción de los mismos, en función de la demanda prevista por los diferentes actores de la cadena de valor: productores y retailers. Así mismo provee escenarios ‘what-if’ para responder a contingencias de negocio. El proyecto nace por la necesidad de contener/reducir la Pérdida Desconocida.
Adecuar los recursos operativos a la demanda prevista (Operations Management). Reducir la Pérdida Desconocida.
Series temporales históricas de actividad por centro productivo. Mapa de flujos ordinarios. Datasets Privados.
Series temporales históricas de actividad por centro productivo. Mapa de flujos ordinarios. Datasets Privados.
Aprendizaje Automático o Profundo
Series temporales históricas de actividad por centro productivo. Mapa de flujos ordinarios. Datasets Privados.
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Tribu asignada al proyecto. Equipo multidisciplinar: Tic, Matemáticos/Físicos, Ing. Organización. GCP, AWS, HEROKU, VAULT.
Operatividad de la lectura de las cajas en palets mediante detección de imágenes.
Margen de error sobre la actividad registrada en la red del proveedor.
Privada. A éxito.
Recursos propios.
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