Natuurlijk! Hier is een overzicht van je supply chain-scenario en de overwegingen voor het ontwerpen van een machine learning-algoritme: **Supply Chain-scenario:** Je richt je op het optimaliseren van bezorgroutes en -tijden om de efficiëntie van je leveringen te verbeteren. Het doel is om sneller en betrouwbaarder te leveren aan klanten, en daarmee klanttevredenheid en operationele efficiëntie te verhogen. **Operationele uitdagingen:** - Veelvoorkomende vertragingen in productleveringen die leiden tot ontevreden klanten en hogere kosten. - Onvoorspelbare verkeerssituaties, wegwerkzaamheden en weersomstandigheden die de bezorgtijden beïnvloeden. - Beperkte zichtbaarheid in real-time over de actuele situatie op de weg en de status van leveringen. - Complexiteit van het plannen van routes die meerdere stops en tijdvensters omvatten. **Kernprestatie-indicatoren (KPI's):** - Vermindering van de gemiddelde levertijd. - Verbetering van de leverbetrouwbaarheid (percentage op tijd geleverde bestellingen). - Reductie van de totale transportkosten. - Verhoogde klanttevredenheidsscores. **Beperkingen en overwegingen:** - De noodzaak om de optimalisatie te richten op het aanpassen van routes en tijden binnen bestaande operationele beperkingen. - Mogelijke beperkingen in beschikbare data, zoals verkeersinformatie, weergegevens en real-time tracking. - De complexiteit van het balanceren van meerdere doelstellingen (bijvoorbeeld snelheid versus kosten). - Technische en infrastructuurbeschikking, zoals de integratie met bestaande logistieke systemen en GPS-tracking. Met deze informatie kun je verder werken aan het ontwikkelen van een machine learning-model dat bijvoorbeeld voorspellende analyses voor vertragingen uitvoert en dynamisch routeplanning mogelijk maakt.

Beste collega, ik help je graag bij het ontwerpen van een machine learning-algoritme voor jouw supply chain-optimalisatie. Hieronder een gestructureerd voorstel op basis van jouw scenario: ### **Probleemdefinitie** Jouw kernuitdaging: **Voorspellen en minimaliseren van leveringsvertragingen** door dynamische route-optimalisatie, met als hoofddoel **gemiddelde levertijd verlagen**. --- ### **Aanbevolen ML-Algoritme: Gecombineerde Aanpak** #### 1. **Voorspellend Model voor Levertijden** - **Techniek:** Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM) of Random Forest - **Doel:** Voorspel reistijden per route-segment op basis van: - Historische leveringsdata - Real-time verkeersinformatie - Weersomstandigheden - Wegwerkzaamheden - Tijdstip/dag van de week #### 2. **Optimalisatie-algoritme voor Routes** - **Techniek:** Reinforcement Learning (Q-learning) of Genetische Algoritmen - **Doel:** Dynamisch aanpassen van routes gebaseerd op: - Voorspelde reistijden - Laadcapaciteit voertuigen - Urgentie van leveringen - Brandstofkosten --- ### **Specifieke Operationalisatie** #### **Input Features:** - Historische leveringsgegevens (vertrek/aankomsttijden) - Real-time GPS-data van voertuigen - Externe data: verkeersdrukte, weersvoorspellingen - Orderkenmerken: bestemming, prioriteit, gewicht #### **Beperkingen mee te nemen:** - Maximale werkuren chauffeurs - Laadcapaciteit per voertuig - Venstertijden voor leveringen - Brandstof-/afschrijvingskosten --- ### **KPI's om te Meten** 1. **Primair:** Gemiddelde levertijd (uren) 2. **Secundair:** - Percentage leveringen binnen tijdvenster - Brandstofefficiëntie (km/liter) - Voertuigutilisatie (% benutte capaciteit) - Aantal vertraagde leveringen (≤24 uur) --- ### **Implementatiestappen** 1. **Dataverzameling:** 3-6 maanden historische data 2. **Modeltraining:** Met cross-validatie 3. **Pilotfase:** Testen met 2-3 voertuigen 4. **Integratie:** In bestaande dispatch-software 5. **Continuous Learning:** Model wekelijks bijtraineren ### **Verwachte Resultaten** - 15-25% reductie in gemiddelde levertijd - 30-40% minder vertraagde leveringen - 10-15% lagere brandstofkosten Zou je aanvullende specificaties willen delen over je huidige vlootgrootte of geografisch werkgebied? Dit helpt bij het verfijnen van de aanpak.