Bu fikir, lojistik operasyonlarında “gecikmeyi gerçekleşmeden önce” yakalayıp saha ekiplerine aksiyon üreten bir Ai kontrol kulesidir. Teslimat gecikmeleri; müşteri memnuniyetini düşürür, çağrı merkezi yükünü artırır ve iade oranlarını yükseltir. Sorun çoğu zaman verinin dağınıklığıdır: araç konumu, depo çıkışı, sürücü davranışı, trafik, hava ve müşteri adres doğruluğu aynı tabloda birleşmez.
Platform; araç telematiği, GPS, depo çıkış zamanları, taşıma türü ve geçmiş SLA verilerini birleştirerek her gönderi için gecikme olasılığı skoru üretir. Skor yükseldiğinde sistem; rota alternatifleri, yeniden teslimat planı, müşteri bilgilendirme metni ve depo/aktarma önerisi gibi aksiyonlar sunar. Operasyon yöneticisi tek ekranda gecikme kümelerini görür ve kapasiteyi yeniden dağıtır.
MVP: veri entegrasyonu + gecikme skoru + uyarı + basit aksiyon önerileri. Kurumsal: sürücü performans analizi, teslimat penceresi optimizasyonu, iade tahmini, canlı müşteri bildirimleri, çoklu depo kapasite simülasyonu.
Problem
Teslimat gecikmeleri geç fark ediliyor, müdahale gecikiyor.
Çözüm
Gecikme olasılığı skoru + rota/aksiyon önerisi üreten Ai kontrol kulesi.
Kimler için uygun?
- Kargo firmaları
- 3PL şirketleri
- E-ticaret lojistik ekipleri
Başlangıç adımları
- Veri topla
- Skor üret
- Uyarı tetikle
- Aksiyon öner
- Müşteri bilgilendir
- SLA raporu
Gelir modeli
- Araç/gönderi hacmine göre abonelik
- Kurumsal SLA
- Entegrasyon ücreti
Önerilen Ai araçları
- Kafka/Webhook
- Harita API
- OpenAI
- BI Dashboard
Örnek prompt
Aşağıdaki gönderi sinyallerine göre gecikme riski ve önerilen aksiyonu üret.
Sinyaller: {json}