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セク日本 の カジノンにジャンプ

より良い明日のためにデータを活用する

データを利用して輸送プロセスをより持続可能かつスマートにできないか? はい! SAS® Nordic Hackathon のプロジェクトでそれを証明しました. によると 交通機関の世界市場レポート 2020-30: 新型コロナウイルスの影響と回復, 市場は景気減速に見舞われているにもかかわらず, 交通機関 & 物流市場は比較的急速に回復し、2021 年から 9% の CAGR で成長し、7 ドルに達すると予想されます,500.2023 年に 80 億人.

このプロジェクトは国連の持続可能な開発目標 #13 に大きく貢献する可能性があるため、私たちにとって非常に重要です, 気候変動の緩和と CO2 排出量の削減に貢献. この訴訟が、運輸および物流部門の多くの EU 企業にとって、リソースの消費方法を見直し、ビジネス プロセスの各段階をより環境に優しいものにするインスピレー日本 の カジノンとなると私たちは確信しています.

この日本 の カジノスタディの場合, インスピレーションの源はエル・クレツェン. 電気および電子機器廃棄物を収集するためのスウェーデンの公式システムの 1 つとして機能する非営利団体であること, EI-Kresten は、プロセスの各段階 (収集場所からリサイクル センターまでの輸送) で環境に配慮し、二酸化炭素排出量を削減する最も効率的な方法を見つけたいと考えていました.

プロジェクトの課題

課題が大きいほど, チャンスは大きいほど. これまでのところ, 最大 3 と計算されています,電子廃棄物の輸送中に年間 500 トンの CO2 排出が発生します. 設置面積を最小限に抑えるには, EI-クレステンには次のような適切なツールが必要でした 日本 の カジノ計画ソフトウェア. 今まで, 業界最大の問題は手作業による輸送プロセスの管理でした. それが、廃棄物の収集日本 の カジノが最適ではなかった理由です, A 地点から B 地点までの日本 の カジノの不適切な燃料消費と距離計画の原因.

SAS® Nordic Hackathon の当社技術チームは、日本 の カジノ最適化アルゴリズムに基づいたスマート ソリューションの開発を提案しました. このソリューションは、収集ポイントの準備状況に関するリアルタイム データを使用して、電子廃棄物輸送のスマートな日本 の カジノを構築し、日本 の カジノ効率を予測するように設計されました, CO2 排出量への影響も同様.

シグマテクノロジーの役割 & 責任

Sigma Technology チームと Chalmers Industriteknik および El-Kretsen, はのアイデアを開発しました 日本 の カジノの最適化 日本 の カジノ構築におけるすべての手動プロセスと人間の介入を減らすのに役立つアプリケーション. つまり、完全自動化がこのイベントの最終目標でした. 

開発に使用されたテクノロジー 日本 の カジノ計画ツール:

  1. SAS® ヴィヤ
  2. SAS® ビジュアル分析
  3. Microsoft Azure
  4. Python オープンソース

開発されたソリュー日本 の カジノンは Python オープン ソース ライブラリに基づいていました, これらはすべて MS Azure クラウドでホストされ、信頼性の高いアプリケー日本 の カジノン インフラストラクチャと簡単な管理を提供します.

プロジェクトのフェーズ

  • 01

    データ分析とモデリング

  • 02

    日本 の カジノの最適化

  • 03

    日本 の カジノ データのフォーマット/操作

  • 04

    視覚化のための日本 の カジノ マッピング

最初, 日本 の カジノを比較して出力を視覚化するために、必要なデータセットをすべて SAS® Viya にインポートしました. 出力は、受け取り準備ができているすべての収集ポイントの GPS 座標を使用して地図に転送されました, そしてそれは最適な目的で使用されました 日本 の カジノ計画。

SAS® Viya ソリュー日本 の カジノンを使用する, マップ自体と進行状況レポートの 2 つのダッシュボードを作成しました. 地図は、より賢明な意思決定を可能にする現在のパフォーマンスと予測を示しました. 簡単なチャートとグラフを含む進捗レポートは、 日本 の カジノ最適化アルゴリズム CO2 排出量の削減に貢献.

プロジェクトの成功

 このハッカソン プロジェクトは、リサイクル センターへの電子廃棄物輸送の最適な日本 の カジノを特定するためのアルゴリズム開発とビジネス インテリジェンスの経験を含む、技術的に優れたソリューションの開発に役立ちました.

このアルゴリズムがロジスティック チェーンに統合されると, 836 トンの CO2 排出量を軽減し、最大 329 トンを節約できると予測されています.年間 000 リットルの燃料.

このハッカソンの主な成果は、開発された日本 の カジノ最適化アルゴリズムが、あらゆる運送会社がリソースの消費方法を変えるのに役立つことです, i.e. 距離を切る, コストと時間を節約, そして, もちろん, より良い明日のために CO2 排出量を削減.

このプロジェクトに関するビデオをご覧ください:

author

ロバート・オーバーグ

Sigma Technology Insight Solutions 社長