[en] Nowadays, people expect their orders to be delivered as soon as possible. Hence, to minimize the time window between ordering and delivery, the delivery routes must be planned on-demand and not for the next day. This on-demand planning has enabled deliveries in the order of minutes, but a new problem has appeared. The number of orders being received can exceed the delivery capabilities of a system, which implies that some orders are not delivered by the system and have to be handled separately. This work presents an approach to the predictive classification of orders based on their delivery success. The moment a new order is received, we try to predict if the order will be delivered or not. The proposed approach for this problem is divided into two steps. We represent the delivery robots using a first Deep Neural Network (DNN). Afterwards, all the features extracted from the delivery robots, the other orders, and the depots are fed into a second DNN, which predicts the delivery success of the order. Thousands of orders, which are generated in the center of Amsterdam, are used for simulating an on-demand last-mile delivery operation for several days. The proposed method outperforms the use of heuristics in the detection of not delivered orders. Using the proposed method instead of a heuristic, we improve the area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC) by 12% and the area under the precision-recall curve (AUC-PR) by 310%. Results can be used to improve the reaction time to orders that will not be delivered. This reduced reaction time enables more effective mitigation of the problem. The results can also be used to filter the incoming demand before applying already existing algorithms to ease computations and thus allow to handle larger problem sizes.

[es] Hoy en día, la gente desea una entrega rápida de sus pedidos. Para minimizar los tiempos de entrega, las rutas de distribución tiene que ser planeadas bajo demanda y no para el día siguiente. Aunque actualmente haya entregas en el orden de minutos, un nuevo problema ha aparecido. El número de pedidos puede sobrepasar las capacidades de reparto que tiene el sistema, causando que algunos pedidos no puedan ser repartidos por el sistema y se tengan que tratar mediante otros medios. Este trabajo presenta un método para predecir, cuando se recibe un nuevo pedido, si se repartirá. Primero, se utiliza una Red Neuronal Profunda (DNN) para mejorar la representación de los robots de reparto. Después, una segunda DNN usa la representación mejorada de los robots y otra información que se extrae del estado del problema, para predecir si el pedido se repartirá o no. Una simulación de miles de pedidos es generada en el centro de Ámsterdam. Estos pedidos son utilizados para simular una operación de distribución bajo demanda durante varios días. La solución propuesta en este trabajo obtiene mejores resultados en la detección de pedidos que no se reparten que una solución mediante una heurística. La área bajo la curva Característica Operativa del Receptor (AUC-ROC) es mejorada en un 12% y la área bajo la curva de Precisión-Exhaustividad (AUC-PR) es mejorada en un 310%. Los resultados se pueden emplear para disminuir el tiempo de reacción. También pueden ser usados para filtrar los pedidos antes de aplicar los algoritmos existentes, y así, poder tratar problemas de mayor dimensionalidad.