Descripción del proyecto
Inteligencia artificial para optimizar la logística
En la industria naviera, el almacenamiento y movimiento de contenedores vacíos resulta caro y las emisiones de CO2 también forman parte de la ecuación. El registro de la demanda diaria de fletes y la previsión de las posibles variaciones debido a las vacaciones, las condiciones meteorológicas extremas, las fluctuaciones del mercado y otros factores, son fundamentales. Las herramientas de inteligencia artificial pueden aumentar la eficiencia operativa y reducir el consumo de carbono y los costes. El proyecto financiado con fondos europeos Transmetrics desarrollará un producto de próxima generación diseñado para clientes de tamaño medio que predecirá la gestión de activos y optimizará las previsiones. Además, simplificará la instalación para que su ampliación y su ciclo comercial sean más rápidos.
Objetivo
"Logistics assets like shipping containers are expensive to store and expensive to move, yet 1 in 3 of them is moved empty, costing €18B/yr. This leads to increased CO2 emissions and lower margins for logistics companies. The underlying problem is knowing day-to-day cargo demand and predicting how it might vary based on holidays, weather, seasons, market fluctuations, and more.
Our expertise is predictive analytics for logistics. Global consulting firm Roland Berger places us in the fast-growing ""Booking & Optimization Platforms"" sector. Our competitive advantages include an advanced AI-based data cleansing stage which lets us use real-world low-quality data.
Our tools help cargo companies to increase their operational efficiency, cut carbon, and reduce costs through
1) demand forecasting (based on historical data and external factors) and
2) predictive asset use optimization (shipping containers, railcars, trucks, etc).
Our first-generation product, NetMetrics for large companies, required manual installation and hand-tuning. Pilot customer DPDgroup recorded a 14% increase in capacity utilization. 9% fewer trucks were on the road, as per new EU CO2, NO2 and particulates emissions reduction targets.
After a successful Phase 1 application, our feasibility study showed need for this EIC Transmetrics project for midsize clients:
• Develop predictive asset management functionality
• Aggregate logistics data of multiple companies to bring the statistical certainty of large numbers to forecasts for our mid-sized clients.
• Aggregate relevant external databases to improve forecasting
• Simplify the adoption of our system with try-before-you-buy ease, for quick scaling
• Productize data-cleansing stage to allow faster sales cycle and scale-up
Transmetrics, our next-generation product, will bring similar efficiency improvements to mid-sized logistics companies, which account for 30% of the transport industry.
We plan to reach €+32M revenues by 2024."
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-EIC-SMEInst-2018-2020-3
Régimen de financiación
SME-2b - SME Instrument (grant only and blended finance)Coordinador
1000 Sofia
Bulgaria
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.