Convoy está revolucionando el transporte por camión con el Machine Learning

Una ayuda a los camioneros y al medio ambiente

Cada año, los camioneros en los Estados Unidos cubren más de 95 mil millones de millas en la carretera, lo suficiente para viajar por el mundo más de 3,7 millones de veces. Según Convoy, una compañía de logística con sede en Seattle, se gastarán casi USD 800 mil millones en servicios de camiones en 2018 y se trasladarán 10,5 mil millones de toneladas de carga.


El transporte por camión es, en definitiva, una industria masiva. Pero no necesariamente es una industria eficiente.

Un sorprendente 40 por ciento de las millas que registran los conductores de camiones cada año se recorren con un camión vacío, lo que representa una costosa pérdida de tiempo y combustible. Una gran parte del problema es la infraestructura de la industria: una red fragmentada de empresas de transportes, grandes y pequeñas, unidas por agentes que combinan un lado con el otro. Este proceso a menudo se basa en métodos tradicionales como el correo electrónico, las libretas de direcciones y las llamadas telefónicas.

Convoy está revolucionando el modelo mediante el uso de inteligencia artificial (AI) para automatizarlo. "Hemos creado un mercado digital en línea a través de nuestra aplicación móvil donde los operadores y conductores pueden usarlo para encontrar trabajo directamente", dice David Tsai, gerente sénior de ingeniería de plataforma de datos y mercado en Convoy.

El enfoque de Convoy utiliza el aprendizaje automático, una técnica de IA, para proporcionar mejores coincidencias para los transportistas y camioneros, lo que les permite mover la carga de manera más eficiente, y reducir los costos para ambas partes, con el sistema de comparación de Convoy. Los transportistas más grandes que tienen sistemas computarizados en la empresa también pueden integrar el mercado digital en línea de Convoy al propio.

Otro beneficio del sistema es la transparencia. Con Convoy, los operadores pueden ver el precio ofrecido para cualquier trabajo y tomar una decisión informada que tenga sentido para ellos. Por otro lado, los transportistas obtienen cotizaciones de precios al instante para que puedan hacer comparaciones entre los operadores.

"Aprovechar la inteligencia artificial para construir modelos que faciliten esa relevancia es algo en lo que ponemos bastante énfasis".

Casey Olives
Director de Ciencia de datos
Convoy

"Aprovechar la inteligencia artificial para construir modelos que faciliten esa relevancia es algo en lo que ponemos bastante énfasis".

Casey Olives
Director de Ciencia de datos
Convoy

Con Amazon SageMaker, los modelos de machine learning de Convoy analizan millones de trabajos de envío junto con la disponibilidad de los camioneros, y luego recomiendan coincidencias rentables y oportunas. Esto afecta a todo, desde el recorrido y los precios cotizados a los transportistas y camioneros, hasta el reconocimiento de qué tipos de cargas coinciden mejor con cada conductor.

"Cuando los usuarios inician sesión en la aplicación de Convoy, pueden consultar una lista de ofertas, y las que están en la parte superior de la lista son las más relevantes para ellos y su negocio", dice Casey Olives, director de ciencia de datos de Convoy. "Aprovechar la inteligencia artificial para construir modelos para facilitar esa relevancia es algo en lo que ponemos bastante énfasis".

Entonces, si un operador tiene un trabajo desde Seattle a Los Ángeles, por ejemplo, la aplicación incluso recomendará trabajo para el viaje de regreso. Reducir las millas que recorren los camiones vacíos es bueno para los camioneros, así como para el medio ambiente.

Amazon SageMaker permite a Convoy impulsar la innovación y minimizar las interrupciones en la industria. Anteriormente, los científicos de datos de Convoy creaban modelos y luego los entregaban a los ingenieros para que los reescribieran en el código de nivel de producción. Con SageMaker, este paso de traducción se ha eliminado. Los científicos de datos ahora tienen la libertad de construir modelos de aprendizaje automático rápidamente, y así reducir su dependencia de los ingenieros.

"Nos ha permitido iterar mucho más rápido, y en realidad pasar del desarrollo a la implementación con una velocidad mucho más rápida", dice Olives. "Está haciendo posible una transferencia rápida entre nuestros científicos de datos e ingeniería".

Como Convoy trabaja con más transportistas y conductores, su AI puede aprovechar más datos de toda la red de carga para el pronóstico de la demanda. En otras palabras, es un proceso dinámico, que finalmente podría aportar eficiencia a una de las industrias más grandes del mundo.

"A medida que trabajamos con más transportistas y operadores, comprendemos mejor cuánta capacidad está disponible y cuánta demanda está llegando en carriles específicos", dice Olives. "Poder tener una vista contextual de toda la red nos permitirá impulsar la eficiencia en la utilización y los costos que benefician tanto a los operadores como a los transportistas".

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