OnTruck reduce el papeleo del transporte por carretera gracias al aprendizaje automático

aprendizaje automatico

OnTruck está transformando el transporte por carretera. Estamos convirtiendo esta actividad en un proceso simple, transparente y bajo demanda. Pero, en ocasiones, nos encontremos con dificultades que hay que resolver. El exceso de papeleo es una de ellas.

Aprendizaje automático y albaranes

En nuestra plataforma, cada vez que un conductor entrega una carga, fotografía el albarán usando la Driver App. Los problemas surgieron cuando comprobamos que muchas fotos realizadas por nuestros conductores no tenían la suficiente calidad. Esto obligaba a que el equipo de operaciones y los conductores intercambiaran llamadas y correos hasta conseguir la imagen correcta. Necesitábamos salvar ese escollo, así que decidimos abordarlo con dedicación especial. Así nació Caronte, fruto del aprendizaje automático o ‘Machine Learning’ (ML).

¡Machine Learning al rescate!

En OnTruck hemos aprovechado el aprendizaje automático para resolver el problema que suponían esas fotos no válidas. Los seres humanos pueden saber cuando una imagen de un documento no es válida, pero hacer de eso algo automático no es sencillo. Lo cierto es que teníamos cierta experiencia con otras aplicaciones del aprendizaje automático, así que…. ¿por qué no intentar hacer lo mismo con las imágenes de los albaranes de entrega? Lo hicimos. ¡Y funcionó!. Entrenamos al sistema mostrándole imágenes buenas y malas. Los primeros resultados fueron prometedores.

Mejorando la herramienta

¿Cómo podíamos mejorar Caronte? Logramos que valorara por su calidad, de 0 a 100, cada imagen. Comprobamos que funcionaba en iOS y Android y compartimos todo lo que habíamos aprendido en el proceso con todo el equipo OnTruck. Todo esto nos llevó dos semanas. Al principio solo la mitad de las imágenes eran buenas. Pero fuimos mejorando esa cifra, que no tardó en llegar al 80%.

¿Cuál es el futuro de Caronte?

En OnTruck estamos impresionados por el valor de esta nueva herramienta. Lo mejor es que seguimos investigando en mejores formas de aplicarla. Sería interesante que los conductores supieran en tiempo real si una foto que acaban de tomar no es válida. Gracias al Machine Learning podemos resolver problemas de una forma que no consigue ninguna otra tecnología.

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