Caso de Uso – Transporte Marítimo Fluvial – Atuação Terrestre

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Client:
Transporte Marítimo Fluvial

Caso de Uso de otimização da previsão de chegada de caminhoneiros

Problema de negócio

Devido aos diversos atrasos e grande erro de previsão da estimativa de chegada dos caminhoneiros, foi elaborado um modelo que estima a hora de chegada dos caminhoneiros. O atraso é penoso para a companhia pois prejudica o planejamento. Esse modelo obteve uma precisão maior que a previsão individual dos caminhoneiros.

 

Solução

Utilizar as variáveis de clima (API externa), data de saída do caminhoneiro, e variáveis criadas para estimar o tempo de viagem.

 

Habilidades Desenvolvidas

Feature engineering

  • Criação de novas variáveis e manipulação de algumas existentes para melhorar o desempenho do modelo

Melhoria de programação em python

  • Manipulação de variáveis do tipo Tempo.
  • Aprofundamento em funções da biblioteca pandas

Uso de API Google via python

  • Como utilizar uma cloud API via linha de código para extrair informações sobre o transito.

Análise exploratória

  • Buscar informações nos dados, para obter insights importantes para o negócio.
  • Melhora do senso crítico.

Análise estatística

  • Aprofundamento em análises estatísticas para problemas reais.