Ramón Castro, cofundador de Trucksters atiende a Big Data Magazine para contarnos como su startup aprovecha los datos para facilitar la vida a sus usuarios, los conductores de camiones.
Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo y por qué nace Trucksters?
Ramón Castro (RC): Trucksters nace en 2018 cuando los tres socios (Luis Bardají, Gabor Balogh y Ramón Castro) estábamos de viaje. Al hacer una breve parada cerca de Berlín, miramos a nuestro alrededor y vimos que el parking estaba lleno de camiones. Nos acercamos a hablar con los transportistas, que nos contaron los detalles de su dura vida: larguísimos trayectos al volante, dormir en la propia cabina, noches fuera de casa, días o incluso semanas sin ver a su familia, en soledad…
Por eso, pensamos que había que hacer algo para facilitarles la vida a esos conductores y a las empresas que los contratan. Y de ahí surgió la idea de querer ser la torre de control de los conductores de camión, el poder coordinar como hacen las aerolíneas.
Así fue cómo nació Trucksters para coordinar el transporte de mercancías por carretera, ofreciendo un software basado en Inteligencia Artificial que permite a las empresas de transporte y cargadores una conducción en relevos. Con Trucksters, un conductor conduce un camión 4,5h, se baja y se sube a otro vehículo que va en dirección opuesta, permitiendo al conductor dormir en su casa y al vehículo llegar a destino sin tiempos de espera.
Nuestro objetivo es que ningún conductor de larga distancia vuelva a dormir ni una noche más fuera de casa. El trabajo de transportista tiene condiciones muy duras y queremos contribuir a mejorarlas.
BDM: ¿Cómo ayuda el Big Data al funcionamiento del sistema?
RC: El Big Data es una pieza fundamental para Trucksters, el tratamiento de los datos, el mimo y el cuidado por los mismos es algo que nace con la propia empresa. Para nosotros es de especial importancia, ya que todas nuestras metodologías de previsión y prescripción se basan en los datos.
BDM: ¿Qué tipos de datos manejáis y como los obtenéis?
RC: Principalmente se tratan de series temporales y datos asociados a demanda y comportamiento de los camiones en ruta, las fuentes son muy diversas e imaginativas, desde la sensórica embarcada en el propio camión, hasta datos inferidos del entorno de fuentes públicas.
BDM: ¿Cómo se analizan esos datos?
RC: Tratamos de minimizar el tratamiento de los mismo gracias a un imputado de calidad para minimizar el wranling y blending de los datos. Posteriormente, el análisis lo hacemos con distintas herramientas relativamente avanzadas, desde soluciones tipo ETL off-the-shelf, hasta soluciones muy ad-hoc creadas por nosotros mismos.
BDM: ¿Qué conclusiones sacáis desde que lleváis funcionando?
RC: Tenemos conclusiones de flujos de demanda y de previsión de la misma, conclusiones de comportamiento de los camiones y de comportamiento de la operativa; la principal conclusión es que estamos en una industria cuyo potencial para el análisis de datos es increíble, con un buen equipamiento y un partner como Trucksters se le pueden sacar un jugo increíble a los datos.
BDM: ¿Cómo ha recibido el sector vuestro proyecto?
RC: El sector lo ha recibido muy bien, porque ofrecemos una solución tecnológica que pretende ayudar a todas las partes; a los conductores, porque les facilitamos que puedan dormir en sus casas y descansar, mejorando sus condiciones laborales; a los cargadores, dando un mejor tiempo de entrega; y a las empresas de transporte, que pueden utilizar en mayor medida los vehículos y ahorrar costes.
