Nuestro algoritmo es capáz de analizar los datos de los recursos disponibles y ofrecer los resultados más precisos para cada situación

Así mismo es capaz de ofrecer predicciones de trafico y necesidades a tiempos futuros para que pueda planificar las necesidades de sus clientes con antelación suficiente para ofrecer el mejor servicio y siempre en tiempo real.

Los problemas abordados en este proyecto han necesitado del uso de herramientas de Optimización Matemática para su modelización y posterior resolución. En concreto, se han desarrollado diferentes formulaciones de Programación Matemática para la modelización de dichos problemas, analizados desde la perspectiva la Programación Matemática entera lineal y no lineal. Para su resolución hemos desarrollado algoritmos exactos eficientes utilizando tanto técnicas descomposición como de enumeración inteligente. Para problemas de grandes dimensiones se han propuesto algoritmos heurísticos y Matheurísticos usando técnicas de Machine Learning para el tratamiento de grandes volúmenes de datos.

Puede gestionar y compartir contenido relativo al trabajo específico que se esté realizando, entre todos los dispositivos y la nube, sin perder la trazabilidad del archivo y la seguridad del proceso.

Una aminoración de tiempo

considerable a la hora de realizar las asignaciones de las cargas a través de algoritmos de asignaciones, específicamente desarrollado al efecto.

Posibilidad de calcular la ETA

a través de procesos modelados y de tiempos futuros.

Unificar diversos modelos de tráfico

aplicando criterios de control específicos por cada uno de ellos.

Conocimiento en tiempo real del estado de su tráfico.

Obtener datos sobre reducciones de emisiones.

Un aumento económico

basado en la optimización que efectúan los algoritmos desarrollados, incidiendo en la asignación de la mejor opción, calculada en tiempo real para la situación real de la flota.

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