Så ska ai förutse Postnords förseningar

2017-12-06 16:12  

Maskininlärning och boten Egil ska hjälpa Postnord att upptäcka och förhindra förseningar – innan de drabbar kunderna.

Postnord sorterar och levererar i genomsnitt 450 000 paket varje dag. I flera år har bolaget samlat in stora mängder data om sina transporter. Problemet: Det har hittills inte funnit något sätt att analysera informationen på ett effektivt sätt.

Det är här boten Egil kommer in i bilden.

- För oss har "big data" snarare varit en ”big mess” fram till nu. Maskininlärning skapar helt nya möjligheter för oss att använda transportdata för att skapa nytta, säger Kenneth Verlage, affärsutvecklingschef på avdelningen E-commerce & Logistics hos Postnord.

Under testen av Egil har system tröskat sig igenom Postnords historiska transportdata. Detta för att Egil ska lära sig att känna igen olika faktorer som orsakat förseningar tidigare. Genom att leta efter liknade faktorer i realtidsdata från pågående transporter kan Egil larma när det finns risk för att förseningar kan uppstå.

- Den här typen av analyser är inte något helt nytt hos Postnord. Men vårt gamla system kan bara upptäcka 12 procent av eventuella förseningar i förväg. Med hjälp av maskinlärning har vi kunnat öka den siffran till drygt 50 procent, säger Kenneth Verlage.

Boten Egil ska tas i drift under första kvartalet 2018, och blir då en del av verktygen som används i Postnords kontrolltorn i Örebro. Kontrolltornet fungerar som en slags kommandocentral med övergripande ansvar för att bevaka transporterna i hela landet.

- I dag sitter operatörerna och övervakar flera tusen punkter i systemet för att hitta ett enda fel. När Egil gör det åt oss kommer operatörerna i stället kunna lägga den tiden på andra områden som gör bättre nytta.

I ett första skede ska Egil-systemet enbart analysera data om försändelser från fem av Postnords största företagskunder.

Men om ett år väntas systemet kunna leta efter kommande förseningar som gäller alla paket hos Postnord.

- Målet är vi ska kunna förutse 90 procent av alla förseningar, och det kan vi nå 2018 eller 2019. För att kunna göra det behövs mer realtidsdata, och under nästa år kommer alla våra lastbilar att förses med gps-sändare.

Hur långt innan måste ni upptäcka en försening för att faktiskt kunna göra något åt den?

- Av larmen som vi får i dag kommer 20-30 procent i så god tid att vi kan agera på det. På sikt är ambitionen att vi ska få larmen om eventuella förseningar ett dygn innan de uppstår.

Postnord har fått skarp kritik för stora, återkommande förseningar. Kan det här systemet verkligen komma till rätta med problemen?

- Enstaka missar, som de du refererar till, kommer alltid att kunna inträffa. Med de antal paket vi hanterar varje dag är det oundvikligt. På ett systematiskt plan kommer Egil att vara en god hjälp för att hitta och förebygga förseningar.

Fakta: Döpt efter svensk ai-expert

Boten "Egil" har varit under utveckling sedan maj 2017. Verktyget har fått sitt namn efter maskininlärningsspecialisten Egil Martinsson, som har varit med och skapat systemet.

Egil-systemet kommer enbart att användas för att analysera data om spårbara försändelser hos Postnord, exempelvis paket med streckkod.

Vanliga brev saknar streckkod och går därför inte att spåra på samma sätt.

Data om var ett paket befinner sig samlas i dagsläget in vid två återkommande punkter i leveranskedjan.

Dels skannas streckkoden på paketen när de kommer i och lämnar olika sorteringsterminaler, dels sker samma sak när paketen lastas in och ur transportbilarna.

Under 2018 ska alla lastbilar förses med gps-sändare för att samla in mer realtidsdata.

Kalle Wiklund

Kommentarer

Välkommen att säga din mening på Ny Teknik.

Principen för våra regler är enkel: visa respekt för de personer vi skriver om och andra läsare som kommenterar artiklarna. Alla kommentarer modereras efter publiceringen av Ny Teknik eller av oss anlitad personal.

Här är reglerna för kommentarerna på NyTeknik

  Kommentarer

Dagens viktigaste nyheter

Aktuellt inom

Debatt