Automatización de la logística de última milla mediante técnicas de inteligencia artificial

El presente trabajo de titulación corresponde al desarrollo de LUMA (Logística de Ultima Milla Automatizada) cuyo enfoque consiste en la automatización de la fase de planificación de la asignación de mercancías a vehículos de despacho.A lo largo de cada capítulo, se detallan los procesos que fueron empleados para el desarrollo de LUMA, entre ellos, se utilizaron técnicas de aprendizaje no supervisado mediante la agrupación en clústeres que permitió identificar sectores de entrega a los que, posteriormente, se les asigno vehículos de despacho de acuerdo con un algoritmo que fue desarrollado para dicho propósito; para que, finalmente, las mercancías identificadas de cada sector, sean atribuidas a los vehículos correspondientes.Sin embargo, para esto se tuvo que realizar una exploración y preparación de datos con registros históricos de mercancías despachadas, donde, se emplearon diversas técnicas para identificar parámetros óptimos que permitieron obtener un resultado adecuado del modelo de agrupación en clústeres.Finalmente, se demostró que la propuesta de solución para la optimización de la logística de última milla, basada en el uso de aprendizaje no supervisado y la agrupación en clústeres, tuvo éxito al disminuir los porcentajes de subutilización de vehículos en cuanto a sus capacidades.

• Prif Awdur: Tamayo Proaño, Sebastián Felipe (author)
• Fformat: masterThesis
• Cyhoeddwyd: 2024
• Pynciau: Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Aprendizaje automático no supervisado; Algoritmos computacionales; Logística empresarial; Conglomerados industriales
• Mynediad Ar-lein: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45110