Een innovatieve benadering van logistiek en klantcommunicatie

Nadat het proces inzichtelijk was heeft Daniël onderzoek gedaan naar state-of-the-art technieken achter het voorspellen van bezorgtijden binnen de logistieke sector. Op basis van dit onderzoek zijn een drietal algoritmes gekozen als potentiële kandidaat voor het op te lossen regressie-probleem. Deze algoritmes zijn systematisch opgezet, getraind en getoetst op de data die PostNL al in huis had. Uiteindelijk is een XGBoost regressor gekozen als model om verder te ontwikkelen.

Vanaf hier werd het duidelijk dat er meer noodzaak en middelen nodig waren vanuit management om het project te laten slagen. Daniël heeft daarom het belang van het project bij management aangekaart om TVI (tijdvak indicatie) terug op de kaart te krijgen en implementatie op langere termijn te waarborgen. Daarnaast heeft hij gewerkt aan het fundament voor het laten slagen van dit project, onder andere door het opzetten van goed functionerende testomgevingen, valide monitoring mogelijkheden en het afstemmen van governance tussen verschillende teams.