Nelle aziende di distribuzione il costo logistico pesa in modo rilevante sul fatturato. Gran parte di questo costo dipende da decisioni di routing che oggi si prendono a mano o con strumenti che non considerano tutte le informazioni disponibili: finestre orarie dei clienti, capacità dei veicoli, traffico in tempo reale, priorità di consegna o restrizioni di accesso nelle aree urbane.
Gli algoritmi di ottimizzazione dei percorsi con l’IA risolvono il problema di instradamento dei veicoli (Vehicle Routing Problem, VRP) nelle sue varianti complesse. Incorporano tutti i vincoli dell’azienda e ottimizzano contemporaneamente più obiettivi: distanza percorsa, tempi di consegna, costo del carburante e soddisfazione del cliente.
Le dimensioni del problema di routing che l’IA risolve
Ottimizzazione statica dei percorsi. Per le consegne pianificate in anticipo: dati N ordini, K veicoli e M depositi, qual è l’assegnazione degli ordini ai veicoli e la sequenza delle fermate che riduce al minimo il costo totale? Implementazioni comparabili documentano riduzioni dei chilometri percorsi e dei costi del carburante; i risultati dipendono dal numero di fermate, dai vincoli operativi e dalla dispersione geografica.
Routing dinamico in tempo reale. Gli ordini arrivano nel corso della giornata, i veicoli sono in viaggio e le condizioni cambiano. I modelli di IA ricalcolano i percorsi in tempo reale tenendo conto di nuovi ordini, cancellazioni, ritardi dovuti al traffico o imprevisti, senza fermare l’operatività.
Ottimizzazione dell’ultimo miglio. È il segmento più costoso della catena logistica: molte fermate, pochi volumi per fermata, finestre orarie strette. Gli algoritmi di clustering e routing per l’ultimo miglio riducono il numero di veicoli necessari e massimizzano le consegne per veicolo e per giornata.
Previsione della domanda per zona. Prima di ottimizzare i percorsi, prevedere quanti ordini arriveranno da ciascuna zona nei giorni successivi permette di dimensionare la flotta e pianificare le risorse in anticipo, invece di reagire.
Pianificazione della flotta e manutenzione. Integrato con i dati sullo stato dei veicoli, il sistema può pianificare i percorsi evitando di assegnare tragitti lunghi ai veicoli prossimi alla revisione o con maggiore probabilità di guasto.
Le tecnologie applicate
- Euristiche e metaeuristiche: algoritmi genetici, tabu search e simulated annealing per il VRP su scala reale
- Reinforcement Learning: agenti che apprendono strategie di routing dai dati storici di esercizio
- Graph Neural Networks: rappresentazione della rete distributiva come grafo, per generalizzare a nuove configurazioni
- API di mappe in tempo reale: integrazione con Google Maps Platform, HERE o TomTom per i dati sul traffico e i tempi effettivi
Integrazione con i sistemi di gestione logistica
L’ottimizzazione dei percorsi non funziona isolata. Si integra con:
- TMS (Transport Management System): riceve gli ordini e restituisce i fogli di viaggio ottimizzati
- ERP / OMS: sincronizzazione degli ordini confermati e delle finestre di consegna
- Dispositivi degli autisti: il percorso ottimizzato viene inviato al dispositivo mobile o al palmare dell’autista
- Tracking in tempo reale: il sistema aggiorna gli orari di arrivo previsti presso i clienti e rileva gli scostamenti dal percorso pianificato
Domande frequenti
Qual è il numero minimo di ordini perché l’ottimizzazione sia conveniente? A partire da 20-30 fermate giornaliere con 2 o più veicoli, l’ottimizzazione inizia a produrre risparmi misurabili. Con operazioni più piccole il risparmio esiste, ma può non giustificare il costo di implementazione.
Funziona con la flotta di veicoli attuale? Sì. L’ottimizzazione lavora sui veicoli disponibili e non richiede modifiche alla flotta. Il sistema può incorporare le caratteristiche specifiche di ogni veicolo (capacità di carico, tipologia, restrizioni di accesso, autista assegnato).