AI utilization in route planning for delivery trucks within the supply chain
Försörjningskedjan har stor potential till optimering. Många olika delar av kedjan kan optimeras och alla tänkbara förbättringar har inte testats än. Denna studien har sitt fokus på ruttoptimering, med det specifika målet att förstå hur maskininlärning kan användas inom ruttplanering, samt hur nyckelfaktorer som påverkar restiden för en rutt kan tas i åtanke för problemet. Tid lades på att studerThe supply chain has potential for growth. Many different parts can be optimized, and every possible improvement has not yet been tested. This study focuses on route optimization with the specific goal of figuring out how machine learning can be applied to route planning and how key factors that impact travel time for a route can be taken into account for this problem. Time was dedicated to learn