Om ieder pakketje hobbelvrij bij je thuis te krijgen, regelt Cargonaut de afhandeling op Schiphol. Zij hadden al een innovatief platform ontworpen die ervoor zorgt, maar schakelde Incentro in om dit nóg slimmer te maken met Machine Learning (ML).
Tussen je bestelling plaatsen en het afleveren bij op je deurmat gebeurt er heel veel: een vrachtbrief wordt ergens in de wereld ingevuld en naar een ontvanger (afhandelaar) van luchtvracht op Schiphol gestuurd, deze checkt alles en geeft het aan de partij die het pakket aflevert. Prima proces, denk je misschien. En dat is het ook. Toch valt er veel te stroomlijnen.
De grootste uitdaging ligt bij de overdracht van vrachtbrieven: soms ontbreekt er informatie of is ‘ie onleesbaar. Je kan je voorstellen dat niet iedereen in Azië weet hoe je ‘s-Hertogenbosch schrijft. Cargonaut ontwierp zelf een digitaal platform waar vrachtbrieven ingevoerd worden, zodat direct bij aankomst op Schiphol duidelijk is welke vracht erin zit, waar het heen moet en wie het daarheen moet brengen. Geen gehannes met papieren meer. Toch komt er nog veel mensenwerk (en menselijke fouten) bij kijken, waardoor Incentro werd ingeschakeld. Hoe kunnen we Machine Learning inzetten om álle foutjes uit de pakketjourney te halen?