Ottimizzare i centri di logistica urbana per l'e-commerce

La logistica urbana è cresciuta rapidamente negli ultimi anni, principalmente a causa dell'aumento degli acquisti online. La pandemia di Covid-19 ha spinto più persone a fare shopping online, costringendo le aziende di logistica a modificare le modalità di consegna delle merci. Questo aumento dell'e-commerce ha portato a un maggior numero di pacchi spediti, che spesso passano attraverso i centri logistici, simili a centri di distribuzione, prima di arrivare ai clienti. La posizione di questi hub influisce sulla distanza che devono percorrere i camion di consegna. Se gli hub non sono nel posto giusto, si possono avere tempi di viaggio più lunghi, costi più elevati e maggiore inquinamento.

#L'importanza dei centri logistici

I centri logistici collegano vari metodi di trasporto, consentendo di smistare e inviare i pacchi verso le destinazioni finali. Se un hub non è posizionato in modo ottimale, i camion di consegna dovranno viaggiare più lontano, il che porta a un maggiore consumo di carburante e costi più elevati. Inoltre, più viaggi significano più gas nocivi emessi nell'aria, danneggiando l'ambiente. Ad esempio, nel 2019 una quantità significativa di anidride carbonica è stata emessa dal trasporto merci su strada. La consegna dell'ultimo miglio, che è l'ultimo passo per portare i pacchi ai clienti, rappresenta una parte importante dei costi totali di spedizione. Quindi, determinare dove posizionare questi hub è cruciale sia per l'efficienza che per la sostenibilità.

#Sfide nel posizionamento degli hub

Molti studi sul posizionamento degli hub utilizzano metodi che non considerano le distanze stradali effettive, il che può portare a conclusioni sbagliate. La maggior parte di essi si basa su calcoli delle distanze in linea retta, che non riflettono la vera distanza che i camion dovrebbero percorrere su strada. Sono stati sviluppati vari metodi per determinare i migliori luoghi per gli hub, ma molti ricercatori spesso trascurano l'importanza di utilizzare le reti stradali effettive.

#Approccio proposto

Questo lavoro introduce un nuovo metodo che combina due tecniche per ottimizzare il posizionamento degli hub: i modelli K-means e P-Median. La tecnica K-Means raggruppa i punti di consegna in base alle loro posizioni utilizzando le distanze stradali. In questo modo, ci assicuriamo che i gruppi riflettano le condizioni di guida reali. Dopo aver formato i gruppi, si utilizza il metodo P-Median per determinare i migliori posti per gli hub.

L'obiettivo di questo approccio è minimizzare la distanza media che i veicoli di consegna devono percorrere dagli hub ai luoghi di consegna. Per mettere in pratica questo metodo, ci concentreremo su una città nota per la sua vivace scena e-commerce e esploreremo come il nuovo metodo possa migliorare la logistica.

#Area di studio

Lahore, Pakistan, funge da caso studio per questa ricerca. Con una grande popolazione e notevole attività economica, Lahore ha visto crescere significativamente il suo settore e-commerce. Lo studio si concentra sui dati di consegna di una grande azienda di logistica insieme ai dati sulla rete stradale e sulla popolazione. Questi dati guideranno il posizionamento degli hub logistici a Lahore, puntando a ridurre sia la distanza di viaggio che i costi associati.

#Impostazione dei dati

Per condurre la ricerca, sono stati raccolti dati di consegna che coprono migliaia di luoghi unici a Lahore. La rete stradale è stata analizzata per capire i percorsi disponibili per i veicoli di consegna. È importante notare che i dati sulla rete stradale escludono alcuni tipi di strade che i camion non possono utilizzare a causa di regolamenti locali. L'obiettivo è garantire che l'analisi rifletta le situazioni di guida del mondo reale nel modo più accurato possibile.

#Raggruppamento dei punti di consegna

Il primo passo nel metodo proposto è raggruppare i punti di consegna utilizzando l'algoritmo K-Means. Questo implica trovare gruppi di punti di consegna vicini in base alle distanze reali sulla rete stradale. L'algoritmo K-Means ordina iterativamente i punti di consegna in gruppi e adegua le posizioni in base ai percorsi che i veicoli di consegna seguirebbero realisticamente. Questo processo continua fino a quando i gruppi non si stabilizzano.

#Localizzazione degli hub

Una volta formati i gruppi, si utilizza il modello P-Median per trovare le posizioni ottimali per gli hub logistici. Questo modello tiene conto del numero totale di consegne per ogni località, che funge da peso per garantire che le aree più trafficate abbiano un accesso migliore agli hub.

Il risultato è un insieme di posizioni per gli hub che non solo serve i punti di consegna in modo efficiente, ma minimizza anche la distanza che i camion devono percorrere. Questo è cruciale per garantire costi di carburante più bassi e ridurre le emissioni di gas serra.

#Risultati dal caso studio

Dopo aver applicato il metodo proposto a Lahore, l'analisi ha mostrato miglioramenti significativi. La distanza media percorsa per consegna è stata ridotta dopo aver ottimizzato le posizioni degli hub. Questo significa che i camion sono stati in grado di completare le loro consegne in modo più efficiente.

Le nuove posizioni degli hub hanno portato a risparmi di diverse centinaia di metri per consegna. In termini pratici, questo potrebbe tradursi in migliaia di chilometri risparmiati collettivamente su numerose consegne, riducendo così sia i costi di trasporto che l'impatto ambientale.

#Benefici delle posizioni ottimizzate degli hub

Utilizzare le distanze accurate delle reti stradali per il posizionamento degli hub è importante per molte ragioni. Innanzitutto, aiuta a ridurre i tempi di viaggio. Questo significa che le aziende di consegna possono operare in modo più efficace, offrendo un servizio più veloce ai clienti. Inoltre, un minore consumo di carburante si traduce in costi operativi più bassi e meno inquinamento, il che è migliore per l'ambiente.

Il nuovo metodo offre un modello per le aziende di logistica che cercano di migliorare le loro operazioni. Considerando le distanze stradali reali quando si determinano le posizioni degli hub, le aziende possono migliorare la loro efficienza e sostenibilità.

#Direzioni future della ricerca

Sebbene questo studio offra preziose intuizioni, ci sono ancora molte aree che potrebbero essere esplorate in future ricerche. Un'area potenziale è esaminare come ottimizzare le dimensioni delle flotte per soddisfare la domanda nelle diverse aree. Un'altra possibilità include la considerazione di altri fattori che influenzano il posizionamento degli hub, come gli impatti ambientali, i modelli di traffico e persino le regolamentazioni locali.

Continuando a ricercare questi fattori, le aziende di logistica possono ulteriormente perfezionare le loro operazioni e continuare a ridurre la loro impronta di carbonio mentre soddisfano le crescenti domande dell'e-commerce.

#Conclusione

In conclusione, l'aumento degli acquisti online ha reso i centri logistici più critici che mai. Posizionare correttamente questi hub può portare a costi ridotti, meno inquinamento e una maggiore efficienza per le aziende di consegna. L'approccio ibrido di questo studio, che utilizza i modelli K-Means e P-Median, ha mostrato risultati promettenti nell'ottimizzazione delle posizioni degli hub basate sulle distanze reali della rete stradale. Questo approccio non solo supporta le esigenze operative delle aziende di logistica, ma contribuisce anche a un ambiente più pulito. I risultati di Lahore dimostrano come tali metodi possano essere applicati ad altre aree urbane che affrontano sfide logistiche simili, aprendo la strada a soluzioni logistiche urbane efficaci in futuro.