UWAGA

Wszystkie dodatkowe ustalenia, które powstały podczas rozmów z grupami znajdują się w repozytorium:
https://github.com/GrabowskiB

Predictive Fleet Swap AI — Hackathon 24H

Hackathon 24H — Technischools × LSP Group

Predictive Fleet Swap AI

Prototyp planera floty: planowanie zamian, prognozy przebiegów, monitoring serwisów i limitów, minimalizacja kosztów.

1 O firmie

Firma LSP GROUP jest czołowym partnerem logistycznym dla takich firm jak DPD, InPost, UPS, GLS, Carrefour i wielu innych. Flota przedsiębiorstwa obejmuje ponad 200 ciągników siodłowych .

WYZWANIE

Każdy pojazd posiada roczny limit przebiegu 150 000 km (z umowy serwisowej). Przekroczenie generuje dodatkowy koszt (x PLN/km). Pojazdy odbierane w różnych terminach po 12 miesiącach muszą możliwie dokładnie trafić w swój limit.

Cel: Rotować pojazdy między trasami, utrzymując limity i minimalizując koszty — przy ograniczeniu do maksymalnie 1 zamiany/pojazd/3 miesiące.

MISJA

W 24h zbudujcie prototyp inteligentnego planera floty, który potrafi:

przewidywać przebiegi na podstawie tras i dotychczasowych przebiegów,
wyznaczać optymalny plan przypisań i zamian pojazdów,
monitorować stan licznika, serwisy i limity leasingowe,
minimalizować dodatkowe koszty przy 100% realizacji tras.

Dlaczego warto?

Realny case — decyzje → konkretne koszty (€ / PLN: nadprzebieg, serwis, przestój, zamiana).
End-to-end w 24h: prognoza → plan → dashboard (Gantt/KPI/alerty) → demo.
Pełna swoboda metod: reguły, arkusze, algorytmy, ML/AI — liczy się skuteczność i zrozumiałość.

Nagroda główna

2000 zł

dla wybranego zespołu, który przygotuje najlepszy projekt.

oraz

Nagrody indywidualne

i Płatne staże w firmie LSP GROUP.

2 Dane wejściowe

Struktura danych: dwa zbiory (12 mies.): historyczny do analizy i testowy (harmonogram tras do obsadzenia).

Zbiór historyczny (12 miesięcy): Służy do analizy i zrozumienia charakterystyki operacji (np. które lokalizacje są najpopularniejszymi punktami startowymi, jakie są typowe długości tras).
Zbiór testowy (12 miesięcy): To jest harmonogram przyszłych tras, które Wasz system musi obsadzić. Wasz algorytm będzie oceniany na podstawie tego, jak efektywnie poradzi sobie z przypisaniem pojazdów do tras z tego właśnie zbioru.

Vehicles.csv

Column	Type
Id	INT
registration_number	NVARCHAR(32)
brand	NVARCHAR(100)
service_interval_km	INT
Leasing_start_km	INT
leasing_limit_km	INT
leasing_start_date	DATETIME
leasing_end_date	DATETIME
current_odometer_km	INT
Current_location_id	ID

Locations.csv

Column	Type
id	INT
name	NVARCHAR(64)
lat	DECIMAL(9,6)
long	DECIMAL(9,6)
is_hub	BIT

Locations_relations.csv

Column	Type
id	INT
id_loc_1	INT
id_loc_2	INT
dist	DECIMAL(10,3)
time	DECIMAL(10,2)

Routes.csv & Segments.csv

Routes.csv	Type
id	INT IDENTITY(1,1)
start_datetime	DATETIME2(0)
end_datetime	DATETIME2(0)

Segments.csv	Type
id	INT
route_id	INT
seq	INT
start_loc_id / end_loc_id	INT
start_datetime / end_datetime	DATETIME
distance_travelled_km	INT
relation_id	INT

Pobierz wszystkie pliki CSV
Zestaw danych (Vehicles, Locations, Locations_relations, Routes, Segments) w jednym archiwum ZIP.

⬇ Pobierz ZIP

3 Ograniczenia i reguły (constraints)

3.1 Twarde (feasibility)

Trasy stałe – czas/przebieg narzucony przez klienta.
Brak podwójnych przydziałów – jeden pojazd ≠ dwie trasy równocześnie.
Limit częstotliwości zamian – max 1 zamiana/pojazd/3 miesiące. (Przez "zamianę" w kontekście tego limitu rozumiemy każdy przejazd dojazdowy, czyli sytuację, w której pojazd musi przemieścić się z miejsca zakończenia poprzedniej trasy do miejsca rozpoczęcia nowej trasy. Jeśli pojazd kończy trasę w lokalizacji A i zaczyna następną w tej samej lokalizacji A, nie jest to "zamiana". Każdy przejazd A -> B w celu podjęcia nowej trasy jest liczony jako jedna zamiana. Okres 3 miesięcy jest liczony krocząco.)
Interwały serwisów i limity kontraktowe
Limity roczne — zgodnie z CSV per pojazd; przekroczenia dozwolone z kosztem (nad przebieg)
Serwis musi zostać wykonany po trasie która przekroczy limit kilometrów i „blokuje” pojazd na 48h (w dowolnej lokalizacji).
Pojazdy na początek nie mają przypisanej początkowej lokalizacji (Waszym pierwszym zadaniem jest zaproponowanie początkowego rozmieszczenia floty. W pliku Vehicles.csv dla zbioru testowego, kolumna Current_location_id będzie pusta. Na podstawie analizy danych historycznych musicie zdecydować, w których lokalizacjach umieścić pojazdy na starcie symulacji, aby zminimalizować przyszłe koszty.)

3.3 Koszty

Przejazd dojazdowy / Zamiana: 1000 PLN + 1 PLN/km + 150 PLN/h.
Nadprzebieg: 0,92 PLN/km.

3.4 Interwały i limity

Marka	Rodzaj	Interwał przeglądowy (km)	Limit przebiegu kontraktowego (km)
DAF	Ciągnik siodłowy	120 000	450 000
Scania	Ciągnik siodłowy	120 000	750 000
Volvo	Ciągnik siodłowy	110 000	450 000

Roczne limity: w drugim zbiorze CSV limity roczne są określone per pojazd (np. 150 000 lub 163 200 km/rok). Planner musi respektować oba poziomy: limit roczny (kara = nad przebieg) oraz kontraktowy łączny (km przez cały okres), a także interwały przeglądowe między serwisami.

4 Funkcja celu i KPI

Główny cel optymalizacji: Wasz system będzie oceniany przede wszystkim na podstawie minimalizacji sumy kosztów dodatkowych (koszty przejazdów dojazdowych + kary za nad przebiegi) wygenerowanych podczas obsługi nowego harmonogramu testowego. Efektywne zarządzanie rocznymi limitami przebiegu jest kluczowym elementem strategii prowadzącej do osiągnięcia tego celu.

4.1 KPI (raportowane)

% pojazdów bez przekroczeń limitów,
liczba zamian,
szacowany czas do osiągnięcia limitu (km),
% wykorzystania kontraktów (km przejechane / km dostępne).

5 Output

Propozycja przypisań na podstawie dostarczonych tras,
Raport dodatkowych kosztów: zamiany i dodatkowe kilometry,
Alerty: przekroczenia limitów, konflikty okien, zbliżające się serwisy,
Panel zmian: historia aktualizacji i wpływ na rekomendacje.

6 Bonusowe punkty

Interaktywna predykcja wizualizacja
Responsywny system
Rzeczywista lokalizacja pojazdów
Prognoza na najbliższy rok na bazie danych historycznych