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Aprendizado de máquina aplicado à logística de entrega em domicílio

Processo: 18/22516-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de junho de 2020 - 31 de maio de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Adauton Machado Heringer
Beneficiário:Adauton Machado Heringer
Empresa:Cozo Tecnologia Ltda
CNAE: Atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente
Município: São Paulo
Pesquisadores principais:João Phellip de Mello Bones da Rocha
Pesq. associados:Flávio Soares Corrêa da Silva
Vinculado ao auxílio:17/15401-1 - Aprendizado de máquina aplicada à logística de entrega em domicílio, AP.PIPE
Assunto(s):Aprendizado computacional  Inferência bayesiana  Entrega ao cliente  Cadeias de Markov  Logística 

Resumo

Após atingir R$ 4 bilhões em 2017, o mercado brasileiro de entregas em domicílio de restaurantes via aplicativos online deve ultrapassar R$ 12 bilhões até 2021. Apesar do expressivo crescimento, a maior parte dos restaurantes não alcançará a escala mínima para justificar o alto investimento em veículos e motoboys, acarretando uma seleção natural dos restaurantes mais caros. Em consequência, o preço médio praticado no delivery é o dobro do preço praticado nos estabelecimentos, o que impede via preço a participação das classes C e D nesse mercado. Como solução, a Cozo desenvolve um software de inteligência logística que conecta restaurantes e motoboys independentes ao cliente final, viabilizando o serviço de delivery sem necessidade de investimento em capital fixo pelo restaurante através de um sistema logístico descentralizado. Como diferencial, a Cozo utiliza técnicas de machine learning para otimizar o sistema logístico geral, beneficiando clientes com redução de preço e melhor predição de tempo, motoboys com redução de custos logísticos e o restaurantes com a oportunidade de operar online sem custos fixos. Ademais, a utilização de machine learning visa também auxiliar a construção de um produto escalável com custo baixo de aquisição de novos clientes, central à estratégia de crescimento e sustentabilidade da Cozo. Dentro do contexto de machine learning, este projeto de pesquisa é centrado na aplicação de árvores aditivas de regressão bayesianas na estimativa do tempo de preparo dos pedidos. Tal modelagem possibilitará a inferência completa do tempo de preparo a posteriori, por meio de amostragens de Monte Carlo via cadeias de Markov. Assim, não somente o tempo de preparo médio é estimado, mas intervalos de credibilidade são criados e efeitos marginais analisados. A expectativa é que, além de precisão na estimativa do tempo de preparo do pedido, o algoritmo seja capaz de aprender e refinar a estimativa de acordo com mudanças estruturais do restaurante como volume de pedidos, horário de funcionamento ou mudança no quadro de funcionários. O resultado positivo deste projeto de pesquisa possibilitará a descentralização do mercado online de delivery através da entrada de uma nova classe de restaurantes estruturalmente mais baratos, o que marca o potencial disruptivo do projeto. O impacto principal é a consequente inclusão das classes C e D no mercado que hoje é dominado pelas classes A e B. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Treinamento técnico em engenharia de software em empresa com apoio PIPE-FAPESP