Truck Copilot nace de un problema muy real dentro de la logística de reparto: normalmente se optimiza la ruta del camión, pero no cómo está organizada la carga. Eso hace que los conductores pierdan tiempo buscando productos y haciendo movimientos innecesarios durante cada entrega. Nuestra solución conecta ambas partes. La aplicación genera una ruta optimizada teniendo en cuenta zonas, horarios y conocimiento histórico del repartidor, y además organiza la carga del camión para que las próximas entregas sean más accesibles. También incorporamos una visualización interactiva del interior del camión y un copiloto con IA que ayuda al conductor a localizar la mercancía y entender mejor cada parada. Hemos construido el proyecto utilizando una arquitectura modular con frontend web, optimización de rutas y carga, visualización 2D/3D del camión y un sistema de copiloto basado en IA. Para la parte visual diseñamos una interfaz pensada para tablet en cabina, priorizando claridad y rapidez de uso. Uno de los mayores retos fue equilibrar la lógica del almacén con la experiencia real del conductor. También tuvimos que simplificar muchos aspectos físicos de la carga para crear una demo funcional en el tiempo de la hackathon. Estamos especialmente orgullosos de haber conseguido una solución coherente y muy visual que no solo optimiza rutas, sino toda la operación de reparto. Además, creemos que el enfoque de “copiloto” aporta una experiencia mucho más práctica y realista para el conductor. Durante el proyecto aprendimos mucho sobre logística operativa, restricciones reales de distribución y la importancia del conocimiento tácito de los repartidores en el día a día. A futuro, nos gustaría integrar datos reales en tiempo real, mejorar la simulación física de la carga, incorporar aprendizaje basado en comportamiento histórico y añadir soporte móvil completo para los conductores.
Built With
- elevenlabs
- react
Log in or sign up for Devpost to join the conversation.