[ca] Avui en dia, la gent desitja un repartiment ràpid de les seves comandes. Aleshores, per tal de disminuir el temps d'espera entre la comanda i l'entrega, les rutes d'entrega s'han de planejar sota demanda, i no pel següent dia. Tot i que actualment tenim lliuraments al cap de minuts, un nou problema ha aparegut. El nombre de comandes rebudes pot excedir la capacitat del sistema de repartiment, causant que algunes comandes no puguin ser efectuades pel sistema i s'hagin de tractar amb uns altres mitjans. Aquest treball presenta un mètode per a predir si una comanda serà repartida o no. Primer, una Xarxa Neuronal Profunda (DNN) millora la representació dels robots de repartiment. Després, una segona DNN utilitza la representació millorada dels robots i altra informació que s'obté de l'estat del problema, per tal de predir si la comanda es repartirà. Una simulació de milers de comandes és generada en el centre d'Amsterdam. Utilitzant aquestes comandes, es simula una operació de repartiment sota demanda per diversos dies. La solució proposada en aquest treball obté millors resultats que una heurística quan intentem detectar comandes que no es repartiran. La solució millora l'àrea sota la corba Característica Operativa del Receptor (AUC-ROC) en un 12% i l'area sota la corba de Precisió-Reclam (AUC-PR) en un 310%. Els resultats es poden usar per a disminuir el temps de reacció a una comanda que no es repartirà. També es poden fer servir per a filtrar les comandes abans d'aplicar els algorismes existents. D'aquesta manera es disminueix el temps de computació, i per tant, es pot tractar problemes de major dimensionalitat.

[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.