Caso studio
Ridurre i costi del carburante con una piattaforma di gestione flotta e percorsi assistita dall'IA per un operatore logistico regionale
ClienteRegional logistics operator

Caso studio
ClienteRegional logistics operator

−14%
Fuel cost per kilometre
94.6%
On-time delivery rate
16 weeks
Kickoff to production
620
Vehicles onboarded
Il cliente gestisce traffici transfrontalieri di groupage e a carico completo lungo il corridoio adriatico, con una flotta di circa 620 veicoli. I dispatcher pianificavano i percorsi in fogli di calcolo alimentati da tre fornitori telematici incompatibili: i consumi di carburante variavano sensibilmente da un deposito all'altro e i ritardi emergevano solo quando i clienti telefonavano. La direzione voleva un quadro operativo unico, una spesa carburante misurabilmente più bassa e impegni di consegna che l'azienda potesse davvero rispettare.
Un team Vendenis di sei persone — due data engineer, due backend engineer, un machine learning engineer e una product designer — ha consegnato la piattaforma in 16 settimane. Abbiamo consolidato i tre flussi telematici in un'unica pipeline di ingestione, costruito un servizio di ottimizzazione dei percorsi che tiene conto dei tempi di attesa alle frontiere, della classe del veicolo e delle ore di guida, e addestrato un modello di previsione dei ritardi su due anni di viaggi storici. I dispatcher lavorano ora in una console in tempo reale che propone piani e segnala con ore di anticipo le consegne a rischio.
La piattaforma è un insieme di servizi containerizzati dietro un unico API gateway, distribuita nella tenancy cloud esistente del cliente e integrata con il suo sistema di gestione dei trasporti.
Sei mesi dopo il rollout, il costo del carburante al chilometro è sceso del 14 per cento rispetto all'anno precedente e le consegne puntuali sono salite dall'81 al 94,6 per cento. I dispatcher gestiscono un terzo di spedizioni in più per turno e il modello di previsione dei ritardi attiva ora notifiche proattive ai clienti al posto delle telefonate di scuse. Il cliente sta estendendo la piattaforma alle operazioni di piazzale dei suoi magazzini in un incarico successivo.


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