Modelos para sistemas de logística urbana: retos y oportunidades

MODELOS PARA SISTEMAS DE

LOGÍSTICA URBANA: Retos y Oportunidades

Jaume Barceló[email protected]

Dept. d’Estadística i Investigació Operativa / inLabFIB

Universitat Politècnica de Catalunya

UPC-Barcelona TECH

LOGISTICS BASE

LOGISTICS BASE

CEDM City Distribution Terminal

City Distribution Terminal

mailto:[email protected]

inLabFIB-Presentación Jornada ICIL 2

REFLEXIONES SOBRE LOS RETOS Y LAS OPORTUNIDADES DE ACTUACIÓN EN LOGÍSTICA URBANA:

LO QUE EL inLab FIB PUEDE OFRECER• Puntos de Partida

– El informe para el ATM sobre “DESPLEGAMENT DEL PDM: ACTUACIONS ESTRATÈGIQUES AL SECTOR DE MERCADERIES A L’ÀMBIT DE LA REGIÓ METROPOLITANA DE BARCELONA”

– La participación de Grups de Recerca integrados en inLab FIB en Proyectos Europeos del Programa INTERREG IIIB MEDOCCMEROPE (Estudio de factibilidad y diseño del CDEM: Centro Ecologico Distribuzione Merci, Lucca), SESTANTE, MATAARI, CITY PORTS

– Los proyectos de investigación propios sobre:A Microscopic Traffic Simulation Based Decision Support System For Real-Time Fleet Management Combination of Vehicle Routing Models and Dynamic Traffic

Simulation for City Logistic Applications


DIAGNÓSTICOS E IDEAS FUERZA (I):COORDINAR EL URBANISMO CON LA MOVILIDAD

– Necesidad de adecuación de las normativas urbanas a la movilidad generada por las mercancías.

– Reducción del impacto de la distribución urbana de bienes y servicios sin afectar al suministro a personas y empresas.

– Contribuir a la fluidez del tráfico y al uso eficiente de las infraestructuras

– Replanteamiento del modelo urbano en lo que concierne a las ubicaciones de los usos residenciales, comerciales, terciarios, etc.

– Necesidad de tener en cuenta que la distribución capilar es la última fase de una cadena logística cuya incidencia afecta no sólo al área urbana, sino también las metropolitanas e interurbanas

ADECUACIÓN DE LAS NORMATIVAS URBANAS A LA MOVILIDAD GENERADA POR LAS MERCANCÍAS

PLANTAMIENTOS QUE TENGAN EN CUENTA LAS INTERACCIONES ENTRE ACTORES


Operadores de Transporte Flotas & Conductores

Administración Local

Clientes &Puntos de Entrega

Condiciones de Suministro & Contratos

Regulaciones del SuministroRegulacio

nes del S

uministro

• Routing & Scheduling de la Flota• Tiempos y condiciones de servicio• Ventanas de tiempo para el servicio

• Restriciones de acceso a las zonas urbanas• Sistemas de control de accesos• Regulaciones de Carga/Descarga• Puntos de Carga/Descarga• Regulaciones sobre vehículos• Políticas medioambientales


LA DISTRIBUCIÓN CAPILAR COMO ÚLTIMA FASE DE UNA CADENA LOGÍSTICA (I)

Fuentes: H.R. Lourenço, Logistics Management, UPF y City Freight, Inter and Intra City Freight Distribution

Supplier

Supplier’s Supplier

Manufacturer

Wholesaler/Distributor

Retailer

“City Logistics is the process of totally optimizing the logistics and transport activities by private companies in urban areas while considering the traffic environment, traffic congestion and energy consumption within the framework of a market economy”.

Taniguchi et al., 2001

Last-mile logistics

•- clientCITY AREA

Consumer

SUPPLY CHAIN

LA DISTRIBUCIÓN CAPILAR COMO ÚLTIMA FASE DE UNA CADENA LOGÍSTICA (II)

Supplier

Forwarder and transhipment company

Long distance companyPrivate Transport

Receiver

Forwarder and transhipment company

Local transport company

Local transport company

6inLabFIB-Presentación Jornada ICIL

Los modelos de la Logística Urbana han de tener en cuenta una Doble Interacción

Las actividades de la distribución capilar tienen un impacto en la congestiónEs necesario incluir los efectos de las actividades de distribución y recogida de la Logística Urbana en el tráfico urbano

Las actividades de la Logística Urbana están afectadas por la congestión Las restricciones operacionales en los modelos de rutas para la optimización de modelos logísticos han de tomar en consideración los efectos de la congestión y sus variaciones temporales

LOGÍSTICA URBANACONGESTIÓN DEL TRÁFICO

URBANO E IMPACTOS MEDIO AMBIENTALES

CONTRIBUIR A LA FLUIDEZ DEL TRÁFICO Y AL USO EFICIENTE DE LAS INFRAESTRUCTURAS



REDUCCIÓN DEL IMPACTO DE LA DISTRIBUCIÓN URBANA DE BIENES Y SERVICIOS SIN AFECTAR AL SUMINISTRO A PERSONAS Y EMPRESAS.

• Tener en cuenta las restricciones espaciales– Microestructura urbana– Limitaciones de acceso de vehículos– Entregas/Recogidas de pequeñas cantidades– Alta densidad de puntos de carga/descarga

• Infraestructura de tráfico• Sensibilidad Medioambiental

– Papel creciente de las flotas de vehículos pequeños especializados ( (“green vehicles”, vehículos eléctricos….)

– Bajos niveles de automatización, criticidad del rol humano– Altos costes operacionales

• Es crítica la optimización de las operaciones para minimizar el número de vehículos, los kilómetros recorridos, los tiempos muertos…

• Tener en cuenta el papel creciente de las estrategias colaborativas


REPLANTEAMIENTO DE MODELOS DE LOCALIZACIÓN DE CENTROS DE SERVICIO:

PLATAFORMAS LOGÍSTICAS / TERMINALES URBANOS

CITY

Customers

Goods DistributionCentre

(City Terminal)

Strategic Decision:Where Locate the City

Terminal?

Operations:Consolidation

Shared Vehicles

Location ModelsCandidate Locations Land Use, Planning

Decision

City Terminal 2

Routing and Scheduling

Vehicles VRP Models

REPLANTEAMIENTO DE MODELOS DE LOCALIZACIÓN DE CENTROS DE SERVICIO


Terminal / Plataforma Urbana de Nivel 2

Terminal Local ) de Nivel 3 (abierto día n,cerrado día m)Terminal Local de Nivel 3 (cerrado día n, abierto día m)

Vehículos del Nivel 3 (día n)

Vehículos del Nivel 2 (día n)

Servicio Directo (día n)

Clientes/Puntos de entrega o recogida (día n)

Zona Urbana (p.e. distrito)

Vehículos del Nivel 3 (día m)

Vehículos del Nivel 2 (día m)

Clientes/Puntos de entrega o recogida (día m)Clientes/Puntos de entrega o recogida (días n y m)

Terminal Local de Nivel 3 (abierto días n y m)


RUTAS DINÁMICAS• Ventajas

• Minimizan el uso de los vehículos optimizando la carga transportada• Permiten optimizar el tiempo utilizado y la distancia recorrida• Optimizan el coste integral del servicio

• Inconvenientes• Requieren un sistema informático más complejo para planificarlas• Es necesario introducir muchas variables (horarios de clientes,

restricciones horarias, tiempos de conducción y descanso de los conductores, etc.)

• Es necesario actualizar sistemáticamente estas variables puesto que con frecuencia cambian con el tiempo

• El sistema genera más incertidumbres en la actividad que realizará diariamente cada transportista


GESTIÓN DE FLOTAS EN TIEMPO REAL

Datos: posición, estado…

Datos: posición, estado…

Información, rutas, decisiones gestión..Información, rutas,

decisiones gestión..


Seguimiento por GPS

Sistemas Información de Tráfico

Sistemas de InformaciónGeográfica

Sistema de Gestión de Flotas en Tiempo

Real

INTEGRACIÓN DE LA TECNOLOGÍA EN UN SISTEMA DE GESTIÓN DE FLOTAS EN TIEMPO-REAL


Políticas de Aceptación de Cargas

• Nuevos pedidos• Demandas insatisfechas• Condiciones de Tráfico• Disponibilidad de la Flota

INFORMACIÓN EN TIEMPO REAL

Plan Operacional Inicial

Dynamic Router and Scheduler

Plan Operacional Dinámico

Demanda de Servicios Conocida/Predicha

Disponibilidad de Conductores/Vehículos

Conocida/Predicha

Pool de Servicios Aceptados

Demanda Inicial y Especificaciones de la Flota

SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES PARA LA GESTIÓN DINÁMICA DE FLOTAS

Routing and Scheduling

Module

Hipótesis:• Las Flotas están equipadas con tecnologías AVL (GPS+GPRS)• Se dispone de un Sistema de Información de Tráfico en Tiempo-Real

Objetivo:Implantación de un Sistema de Ayuda a la Toma de Decisiones para “Dynamic Routing and Scheduling”

15

PEDIDO DE UN NUEVO CLIENTE

inLabFIB-Presentación Jornada ICIL

En Tránsito

En Tránsito

En Servicio

En Servicio

Nuevo Cliente

1

23

4

Desocupados (En espera de asignación de

Servicio)


Dynamic Routing and Scheduling Module

DEPOT

P1

P5P2

D2

D4 P4

D3

D5

D1

P3

1. Initial fleet scheduling2. Perform routes while tracking vehicles3. New customer pair call is received at time t

P6

D6

4. Check each vehicle position, status and travel time at time t

IN SERVICE

IN SERVICE

IN TRANSIT

5. Recalculate routes

IDLE

6. Execute new routing plan


RECOGIDA DE DATOS DE MÚLTIPLES FLOTAS Y SUMINISTRO DE INFORMACIÓN DESDE UN CENTRO VIRTUAL DE SERVICIOS LOGÍSTICOS

….…… ….……

Datos GPS

Datos GPS

Datos GPS

Datos GPS

Datos GPS

Datos GPS

Información Rutas, servicios…






CENTRO VIRTUAL DE SERVICIOS LOGÍSTICS

PROVEEDOR DE SERVICIOS

A


F


Q

Flota 1 n1 vehículos

Flota j nj vehículos

….. Flota k nk vehículos

Flota m nm vehículos

….. Flota p np vehículos

Flota q nq vehículos

…..

18

Llegada vehículo al cliente

Cambios en tiempos

recorrido

Retraso en inicio servicio

MÓDULO DE SEGUIMIENTO DE VEHÍCULOS Y DETECCIÓN

DE EVENTOS

NUEVO PLAN OPERACIONALPedido de un

nuevo cliente

Anulación de un Servicio

Avería de un vehículo

Cambio límites ventanas tiempo

EV

EN

TO

S E

XT

ER

NO

SE

VE

NT

OS

IN

TE

RN

OS

MONITORIZACIÓN DINÁMICA DE EVENTOS

INTERNOS

DYNAMIC ROUTER AND SCHEDULER

MODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOS Y

METAHEURÍSTICAS

Estrategias Reactivas• Uno a Uno• Pooling

Estrategias preventivas• Prelocalización

de Vehículos

Estrategias de Espera• Drive-First• Wait-First

• Combinadas

ESTRATEGIAS DE SOLUCIÓN

SISTEMA DE SOPORTE A LA DECISIÓNGESTIÓN DE FLOTAS EN TIEMPO REAL


MODELOS DE RUTAS DE VEHÍCULOS

VRPTW PDPTW

Metaheurística Adaptada al Problema

PRO

BLEM

A A RE

SOLV

ER

MÉT

OD

O

DE

SOLU

CIÓ

N

ESCENARIO TEST


43

72

40

44

71

67

4139 65

57

5070

6861

51

69

5949 60

38

45 42

5253

6362

64

4647

54

48

55 56

66

58

< 20

> 80

20 to 40

40 to 60

60 to 80

Retailing

Groceries

Restaurants & Bars

19

NIVELES DE SERVICIO PARA DIFERENTES ESTRATEGIAS


Random Locations

Clustered Locations

0.80

0.85

0.90

0.95

1.00

Narrow Wide

Serv

ice

Leve

l

None After Service Every 10 mins

0.86

0.88

0.90

0.92

0.94

0.96

0.98

1.00

Narrow Wide

Serv

ice

Leve

l

None After Service Every 10 mins

0.910.920.930.940.950.960.970.980.991.00

Random Clustered

Serv

ice

Leve

lAfter service Every 10 minutes Every 5 minutes

Narrow Time Windows(Evaluation of Feasibility Every 5 mins)

SL = Orders fulfilled / Total orders

20


IMPLICATIONS IN TRAVEL TIMES AND NUMBER OF VEHICLES

Customer Distribution

Time Windows

Feasibility Evaluation

Final Routes

Total Travel Time (secs)

Service Level

Random Narrow None 5.0 21,687.5 90.8%Random Narrow After service 5.3 22,002.2 94.2%Random Narrow Every 10 minutes 5.8 22,525.8 94.6%Random Narrow Every 5 minutes 6.3 24,366.2 97.6%Random Wide None 4.0 12,147.3 87.9%Random Wide After service 5.1 14,255.0 98.8%Random Wide Every 10 minutes 5.4 14,650.9 99.4%Clustered Narrow None 4.0 19,995.3 91.0%Clustered Narrow After service 4.7 22,323.0 94.5%Clustered Narrow Every 10 minutes 5.3 23,383.0 95.9%Clustered Narrow Every 5 minutes 5.9 24,313.9 97.8%Clustered Wide None 4.0 11,092.9 93.9%Clustered Wide After service 4.2 11,822.8 98.5%Clustered Wide Every 10 minutes 5.1 12,495.7 99.5%

• Service level is improved with the cost of additional travel time and number of vehicles used• In practice, some companies are willing to pay the cost in order to reduce service failure


MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN

Technology

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