PREDIÇÃO DE FALHAS NA LOGÍSTICA DE ENTREGAS EM E-COMMERCE

  • Prof. MSc. Delermando Branquinho Filho
Palavras-chave: Anomalia, Predição, Logística, Comércio Eletrônico

Resumo

Com a Pandemia do COVID-19 as empresas de logística, relacionadas às entregas do comércio eletrônico, em 2020 tiveram um aumento significativo em seus pedidos de transporte. Um dos fatores fundamentais para essas empresas é a entrega no prazo. Determinar previamente quando uma entrega vai atrasar pode significar uma economia de muito dinheiro e esforço para essas empresas. Neste artigo fornecemos recursos e métodos em Aprendizado de Máquina para fazer predições individuais de cada volume envolvido em uma entrega com a sua probabilidade de atrasar ou não. Faremos uma apresentação teórica e logo após descrevemos os métodos e modelos usados para ilustrar a solução, bem como os algoritmos e a avaliação do seu desempenho. Ao final exibiremos os resultados obtidos na predição de falhas das entregas.

Biografia do Autor

Prof. MSc. Delermando Branquinho Filho

Gerente de Projetos em Desenvolvimento de Sistemas e Infraestrutura Tecnológica. Especialista em gestão de pessoas, Sistemas Inteligentes como Cientista de Dados. Especialização em Data Science - Johns Hopkins University. Mestrado em Engenharia Elétrica e Engenharia da Computação – UFG. MBA - Desenvolvimento de Executivos em Gestão e Economia Empresarial – UFRJ. Física – Pontifícia Universidade Católica de Goiás – PUC Goiás. 

E-mail: delermando@gmail.com

Seção
Artigos