PREDIÇÃO DE FALHAS NA LOGÍSTICA DE ENTREGAS EM E-COMMERCE

Abstract

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.