Ante ese escenario, Lumini recibió el desafío de evaluar el conjunto de datos de todos los guiones de entrega realizados, iniciando la construcción de un algoritmo para optimización de rutas y sugerencias de mejoras con base en estadísticas.Así, la empresa de TI inició el proyecto analizando los datos e información con relación a las rutas de entregas en aquel año. Dividimos el proyecto en tres etapas: primero, hicimos el tratamiento y limpieza de los datos, luego el análisis exploratorio de la información y, por último, la generación de modelos de propensión. Se analizaron las ciudades con mayor número de entregas. “Analizamos las actividades por centro de distribución, teniendo en cuenta que uno de ellos era responsable de más de 50% de las entregas”. La solución adoptada se basó en la relación entre las ciudades en las rutas realizadas. A partir de las correlaciones encontradas entre ellas, fue posible comprobar si las ciudades consideradas importantes estaban siendo atendidas por los mejores centros de distribución. Una vez filtradas las rutas relevantes, el siguiente paso fue evaluarlas. Para ello, se ordenaron las ciudades de una ruta de tal forma que la distancia recorrida fuera la menor posible. Para la creación de estas rutas optimizadas, se adoptaron las siguientes premisas: el camión no puede pasar dos veces por la misma ciudad en el recorrido, debe realizar 100% entregas y volver al punto de partida. De este modo, Lumini calculó la distancia total recorrida y el punto de partida ideal (teniendo en cuenta los centros de distribución disponibles). La distancia total recorrida se utilizó para comparar las rutas actuales con las rutas optimizadas.