Tecnología de Punta

VECTORES

Consiste en un proceso de notificaciones por robo en progreso a través de mensajes de texto a custodios integrantes de las patrullas ubicadas dentro del área de reacción de un servicio siniestrado.

El proceso inicia cuando el operador de mesa de crisis en el seguimiento de una unidad registra el estatus de Robo en progreso. En el mapa de reacción se marca un rango de búsqueda, que es un círculo de color rojo alrededor de la marca del camión, marca el perímetro de búsqueda del servicio el cual es de un diámetro de 40 Km.

Bitácora IVR

Es una aplicación de escritorio que tiene como proceso, la automatización para la atención y seguimiento de anomalías. La premisa de este procedimiento es la capacidad de enlazar automáticamente mediante una llamada telefónica al agente de monitoreo con los operadores, custodias y líneas transportistas en el momento en el que se registra una anomalía en el sistema.

Al producirse una alerta en una bitácora, el sistema IVR selecciona a un agente disponible para enlazar la llamada, mientras esto sucede se muestra de forma inmediata al agente seleccionado la información de la llamada que está por enlazar; ficha técnica y asunto de la alerta.

FOLLOW

Aplicación móvil disponible actualmente para smartphones con sistema operativo Android *(versión 5 o superior) y dispositivos con sistema operativo iOS que permite convertir el celular en un dispositivo para rastreo satelital de unidades y personal. Follow envía ubicaciones originadas desde el celular a intervalos específicos de tiempo, con el objetivo de brindar seguridad mediante un monitoreo en tiempo real, optimizando el consumo de batería y maximizando la precisión de las ubicaciones.

Enlace con Amazon - AWS

Bajo una estrecha relación con Amazón y en conjunto con Data Scientists de AWS se está analizando, diseñando e implementando un proceso para deducir el riesgo que tiene una unidad al momento de salir a recorrido, así como el riesgo del viaje en tiempo real, tomando en cuenta distintas variables como son ubicación actual, tráfico, cliente, zona geográfica entre otros. Esto con el fin de poner más énfasis en transportes cuyo riesgo sea más alto, lo que ayudará a evitar situaciones de riesgo y en dado un caso brindar un mayor tiempo para su posible recuperación.

REDES NEURONALES


Al alimentar una red con una serie de datos de acontecimientos de viajes a lo largo de 20 años se le añade información de los factores que pueden interferir en el trayecto; hemos logrado entrenar al sistema para que sea capaz de procesar la información en segundos y de esta forma predecir si llegará a un destino en la fecha en que fue agendada la cita y sea eficiente el trayecto, y así acceder a un nivel de detalles muy preciso.

MEDICIÓN DE RIESGOS

Este modelo aprende y anticipa eventos a partir del procesamiento de datos obtenidos gracias a:

HISTÓRICO DE VIAJES.

Información generada o lo largo de 20 años de experiencia identificando el quién, qué. cómo. cuándo y dónde.

Rutas. línea. operador, cargo, hora, día, mes, posición (Longitud, Latitud) geográfica, modus operandi.

INFORMACIÓN GENERADA EN TIEMPO REAL

Base de datos generada en tiempo real identificando las coincidencias de los patrones de comportamiento.

Se incluyen también factores como el monitorista y tipo de monitoreo, cliente, paradas no autorizadas, indicador de riesgo.

FACTORES EXTERNOS

Estimaciones de riesgo como tráfico, clima, entre otros.

INDICADOR DE RIESGO

El procesamiento de datos da como resultado un indicador de riesgo porcentual anticipando una alta probabilidad de robo en tiempo real

  • El 80% de probabilidad es lo que iLSP considera un indicador de alto riesgo, cuándo esto lo detecta el sistema se activa de manera inmediata el protocolo de reacción.
  • Este indicador se encuentro a prueba, se ajustará de acuerdo a las falsas alarmas generadas en un tiempo determinado.

Anticipación de la probabilidad alta de robo en tiempo real, dando como resultado ENFOQUE OPERATIVO AL RIESGO, PRODUCTIVIDAD Y EFICIENCIA.

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