A Dmlab a logisztika napján olyan fórumot nyitott, ahol azok logisztikai iparágban lévő vezetők beszélgettek, akiknek szándékuk adatvezérelten irányítani. A üzleti reggelin olyan logisztikai vezetők mutatták be a legtanulságosabb tapasztalataikat, akik már adatalapú döntésekkel optimalizálják a cégük működését.
„Az országúton mindig szembe fúj a szél”: ez egy mindig használható indok arra, ha egy sofőr rosszul teljesített. Hogy mennyire érdemes a külső tényezőkkel kalkulálni útvonaltervezés esetén, hogy az gazdaságos legyen – tehát kevesebb üzemanyag fogyjon és pontosabbak legyenek a szállítmányok – erre a kérdésre adott választ előadásában Gáspár Csaba, Dmlab ügyvezetője.
Az üzemanyag-fogyasztás optimalizálása és a késedelmes kiszállítás rendkívül fontos a szállítmányozó vállalkozásoknál. A két kérdés megválaszolására a Waberer’s-nél eddig csak belsős adatokat használtak, ezért meghatározták, hogy milyen külső adatokat használjanak fel. Olyan külső adatköröket kellett találni, amik bevonhatóak a Waberer’s tervezési rendszerébe, és pontosabbá teszik a modellt, amivel optimalizálható a fogyasztás és minimalizálható a késés, foglalta össze Gáspár Csaba a Waberer’s vállalat big data projektjét. Ezzel a döntéstámogató projekttel egy jelentős üzleti problémát oldottak meg: új szempontok és összefüggések elhelyezését tették lehetővé a Waberer’s új útvonal és üzemanyag tervezésében, amelyek segítségével megvalósul a költségtervezés optimalizálása.
Minden mindenre hatással van: a vezető viselkedése hatással van a fogyasztásra, ami kihat a sebességre, és ez igaz vissza is. Ezeket az összefüggéseket derítette ki a Dmlab a K&V és a Logistical Data Solutions projektje is változó függetlenségi vizsgálattal, lineáris kapcsolódások vizsgálatával és machine learning modellek használatával.
