Combinare camion e droni per consegne più veloci
Un nuovo modello migliora la velocità di consegna usando furgoni e droni.
― 8 leggere min
Indice
Negli ultimi anni, c'è stata una forte crescita della domanda per le consegne di pacchi rapide. Questa tendenza è principalmente dovuta all'aumento dello shopping online. I Clienti si aspettano che i loro ordini arrivino in fretta, e questo ha spinto le aziende di Consegna a trovare modi più veloci ed efficienti per portare i pacchi a casa delle persone. Una soluzione promettente è usare una combinazione di Camion e Droni per le consegne. Questo approccio consente al camion di trasportare il drone, che poi può volare per consegnare pacchi rapidamente.
Questo articolo esamina un modello chiamato Flying Sidekick Traveling Salesman Problem with Multiple Drops (FSTSP-MD). In questo modello, un singolo camion collabora con un singolo drone per consegnare pacchi a più clienti. L'obiettivo è trovare i migliori percorsi di consegna per sia il camion che il drone per assicurare che l'intero processo di consegna richieda il minor tempo possibile.
Contesto
Il mercato delle consegne dell'ultimo miglio sta rapidamente espandendosi, con proiezioni che mostrano che potrebbe superare i 200 miliardi di dollari entro il 2027. Questa crescita è principalmente dovuta all'aumento dello shopping online, che ha portato a aspettative più alte da parte dei clienti per spedizioni più veloci. Le ricerche indicano che molti consumatori abbandonano i loro acquisti se i tempi di consegna sono troppo lunghi. Per soddisfare queste richieste, le aziende logistiche stanno investendo in tecnologie come i droni per migliorare le loro operazioni di consegna.
I sistemi di consegna cooperativa che coinvolgono camion e droni sono diventati sempre più popolari. In questo modello, il camion funge da stazione mobile da cui il drone può decollare per consegnare pacchi ai clienti. Il camion può consegnare pacchi in modo autonomo e può anche caricare il drone con pacchi quando è efficiente farlo.
Tradizionalmente, gli studi si sono concentrati sull'uso di droni per consegne singole. Tuttavia, i progressi nella tecnologia dei droni consentono di effettuare più consegne in un unico volo, il che può ottimizzare il processo di consegna. Questo articolo esplora l'FSTSP-MD, dove il camion e un drone lavorano insieme per consegnare pacchi in modo efficiente.
Definizione del Problema
Nell'FSTSP-MD, un camion e un drone lavorano insieme per completare le consegne. Il camion ha una grande capacità e può trasportare il drone insieme a più pacchi. Tuttavia, il drone ha un tempo di volo limitato a causa delle restrizioni della batteria, ma la sua batteria può essere facilmente sostituita quando torna al camion. Il drone può consegnare più pacchi in un volo, mentre ogni cliente di solito ordina un pacco.
L'obiettivo di questo modello è sviluppare i migliori percorsi di consegna per sia il camion che il drone per minimizzare il tempo necessario all'ultimo veicolo per tornare al punto di partenza, noto come deposito. Per raggiungere questo obiettivo, vengono stabilite regole specifiche per coordinare le operazioni del camion e del drone. Il drone può sia viaggiare sul camion che essere inviato a servire i clienti. Quando il drone sta consegnando pacchi, deve tornare al camion per un nuovo incarico.
Approccio Proposto
Per affrontare l'FSTSP-MD, è stato sviluppato un metodo euristico chiamato MD-SPP-H. Questa euristica combina tecniche standard con un nuovo approccio per risolvere problemi legati alla consegna di pacchi. L'euristica è efficiente e può trovare soluzioni in un tempo ragionevole per istanze con fino a 250 clienti. A differenza di altri metodi, l'MD-SPP-H consente agli utenti di impostare un numero massimo di consegne che il drone può effettuare in un volo, rendendolo pratico per i droni esistenti.
L'euristica mira a trovare i migliori percorsi per il camion e il drone. Lo fa prima generando un tour che visita tutti i clienti. Determina quindi il modo ottimale per il camion e il drone di coordinare le loro consegne lungo questo tour.
Performance dell'Euristica
I risultati sperimentali mostrano che l'MD-SPP-H si comporta costantemente meglio dei metodi esistenti sia per l'FSTSP-MD che per l'FSTSP standard, che coinvolge solo consegne singole. Per problemi con fino a 20 clienti, l'euristica può fornire soluzioni ottimali rapidamente, con un gap medio di solo il 0,15% rispetto alla soluzione ottimale esatta.
Impatto dei Parametri Individuali
Le performance del sistema di consegna camion-drone possono variare in base a diversi fattori. Questa sezione discute come le caratteristiche operative diverse influenzano il processo di consegna.
Numero di Consegne del Drone
Il numero massimo di pacchi che un drone può consegnare in un volo singolo influisce significativamente sul tempo complessivo di consegna. I risultati indicano che più pacchi il drone può consegnare, più aiuta a ridurre il tempo di consegna. Tuttavia, man mano che il numero massimo di consegne passa da uno a diversi, i miglioramenti nel tempo di consegna diminuiscono, il che significa che i benefici di aggiungere più consegne diventano meno significativi dopo un certo punto.
Rapporto di Velocità del Drone
La velocità del drone rispetto a quella del camion è un altro fattore cruciale. Un drone più veloce può aiutare a completare le consegne più rapidamente. Ad esempio, quando la velocità del drone è raddoppiata rispetto a quella del camion, i risparmi nel tempo di consegna aumentano. Tuttavia, se le velocità di camion e drone sono troppo distanti, questo può causare ritardi poiché il veicolo più veloce potrebbe dover aspettare quello più lento.
Resistenza al Volo del Drone
Il tempo massimo di volo del drone è essenziale per consegne efficaci. Se il drone può volare per distanze più lunghe senza dover tornare al camion, può servire più clienti in un viaggio. Tuttavia, se la resistenza al volo del drone è limitata, non può raggiungere tanti clienti, il che può ridurre l'efficacia complessiva del sistema di consegna.
Effetti della Distribuzione dei Clienti
L'organizzazione dei clienti all'interno di un'area di consegna può influenzare le performance. Aree con clienti vicini possono beneficiare di più dall'uso di un drone, poiché minimizza la distanza che il drone deve percorrere. Al contrario, aree meno popolate potrebbero non vedere tanto un riduzione dei tempi grazie all'uso di un drone.
Distribuzione Non Uniforme
Quando i clienti sono raggruppati in posizioni specifiche, il sistema di collaborazione camion-drone può consegnare pacchi in modo molto più efficiente. Il drone può raggiungere rapidamente i clienti più distanti mentre il camion gestisce gli altri vicini. Questo approccio fa risparmiare tempo e risorse, soprattutto quando la distribuzione dei clienti non è uniforme.
Numero di Clienti
Aumentare il numero totale di clienti non porta a un aumento diretto dei risparmi di tempo. Le performance dipendono da come sono disposti i clienti e dalle capacità del drone. In alcuni casi, aggiungere più clienti non influisce significativamente sull'efficienza della consegna, soprattutto quando il rapporto di resistenza e velocità del drone è adeguato.
Consigli per i Manager
Capire come interagiscono queste variabili può aiutare le aziende logistiche a prendere decisioni migliori sull'uso della tecnologia dei droni per le consegne. Ecco alcuni consigli basati sui risultati ottenuti:
Combinare Camion e Droni: Usare droni può ridurre i tempi di consegna complessivi, specialmente in aree con alta densità di clienti.
Comprendere Velocità e Consegne: Le aziende devono bilanciare la velocità dei loro droni con il numero massimo di consegne di pacchetti che ciascun drone può gestire in un volo. Entrambi i fattori possono influenzare significativamente l'efficienza della consegna.
Valutare le Ubicazioni dei Clienti: Le aziende dovrebbero valutare attentamente la distribuzione dei clienti. I droni sono più efficienti nelle aree in cui i clienti sono vicini tra loro, consentendo loro di effettuare più consegne in un solo viaggio senza dover tornare spesso al camion.
Considerare i Costi: Come con qualsiasi tecnologia, investire in droni comporta costi, inclusi manutenzione, operazione e infrastruttura potenziale. Le aziende devono valutare il ritorno sugli investimenti basato sui loro scenari di consegna specifici.
Conclusione
Combinare i camion per le consegne tradizionali con i droni offre molti vantaggi per la logistica dell'ultimo miglio, come tempi di consegna più veloci e una maggiore efficienza. Il modello FSTSP-MD dimostra come ottimizzare questa cooperazione per massimizzare l'efficacia. L'euristica MD-SPP-H fornisce una soluzione pratica per le aziende logistiche che cercano di migliorare i loro metodi di consegna e soddisfare le richieste dei consumatori per un servizio più rapido.
Man mano che il settore continua a evolversi, ulteriori ricerche sono necessarie per affinare questi modelli di consegna e adattarsi al panorama in cambiamento dell'e-commerce e della logistica. Il potenziale per utilizzare i droni nei sistemi di consegna è vasto, e capire come sfruttare le loro capacità sarà fondamentale per rimanere competitivi in questo mercato in rapida crescita.
Direzioni Future
Avanzando, la ricerca potrebbe estendersi per includere scenari più complessi, come più camion e droni che lavorano insieme in una rete di consegna. Questo rifletterebbe le realtà delle operazioni logistiche e aiuterebbe le aziende a costruire strategie complete per utilizzare i droni nei loro sistemi di consegna. Affrontare fattori come le capacità variabili dei droni, gli impatti ambientali e le preferenze dei clienti sarà cruciale per sfruttare appieno il potenziale dei sistemi di consegna con droni.
Infine, i decisori devono giocare un ruolo nel plasmare regolamenti e linee guida che supportino l'integrazione sicura ed efficace dei droni negli ambienti urbani. Collaborando, le aziende logistiche, i ricercatori e i decisori possono aiutare a creare un futuro più efficiente per la consegna dei pacchi.
Titolo: The flying sidekick traveling salesman problem with multiple drops: A simple and effective heuristic approach
Estratto: We study the Flying Sidekick Traveling Salesman Problem with Multiple Drops (FSTSP-MD), a multi-modal last-mile delivery model where a single truck and a single drone cooperatively deliver customer packages. In the FSTSP-MD, the drone can be launched from the truck to deliver multiple packages before it returns to the truck for a new delivery operation. The objective is to find the synchronized truck and drone delivery routes that minimize the completion time of the delivery process. We develop a simple and effective heuristic to solve the FSTSP-MD based on an order-first, split-second scheme. The core component of our heuristic is a novel split algorithm that finds FSTSP-MD solutions in polynomial time for a given sequence of customers. We embed this split algorithm into a simple heuristic approach that combines standard local search and diversification techniques. The simplicity of our heuristic does not sacrifice performance: we show that it consistently outperforms state-of-the-art solution approaches developed for both the FSTSP-MD and the FSTSP (i.e., the single-drop case) through extensive numerical experiments. Based on both stylized and real-world instances, we also show that the FSTSP-MD substantially reduces completion times compared to traditional truck-only delivery systems. We provide extensive managerial insights into the impacts of drone capabilities and customer distribution on delivery efficiency. Our discussion compares the benefits of drones with greater payload capacity and those with greater speed. We highlight which service area characteristics increase savings but also require enhanced drone capabilities.
Autori: Sarah K. Schaumann, Abhishake Kundu, Juan C. Pina-Pardo, Matthias Winkenbach, Ricardo A. Gatica, Stephan M. Wagner, Timothy I. Matis
Ultimo aggiornamento: 2024-10-14 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.18091
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.18091
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.