Von EDA (Exploratory Data Analysis) zu Flotten-Warte-Hotspots
Mit EDA auf Location- und Wartehistorien starten und dann produktisieren, wo Fahrzeuge am meisten warten.
Pytorch in Production
Beitrage zu pytorch
scikit-learn und PyTorch auf Location-Historien
scikit-learn und PyTorch auf Location-Historien — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
OSRM (Open Source Routing Machine)-kürzeste Route vs. Fahrer-Preferred-Path
OSRM-kürzeste Route vs. Fahrer-Preferred-Path — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Kraftstoffverschwendung und Km-Extension messen
Kraftstoffverschwendung und Km-Extension messen — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Verzögerung aus Routenabweichung quantifizieren
Verzögerung aus Routenabweichung quantifizieren — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Foundation Models für Ops-Narrative
Foundation Models für Ops-Narrative — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Warte-Regionen-Ranking als ML (Machine Learning)-Produkt
Warte-Regionen-Ranking als ML-Produkt — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Routenintelligenz an die Karten-UI (User Interface) liefern
Routenintelligenz an die Karten-UI liefern — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Modellevaluation ohne PII (Personally Identifiable Information)-Leakage
Modellevaluation ohne PII-Leakage — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.
Feedback-Loop vom Modell zum Dispatcher
Feedback-Loop vom Modell zum Dispatcher — Production-Lektion aus einer ABC-Logistics Backend-/Datenplattform.