Ottimizzazione delle operazioni di ricarica e consegna dell'ultimo miglio di una flotta eterogenea di robot mobili: il caso di studio del campus di Savona

Abstract

Negli ultimi anni, il ruolo della logistica sta subendo profonde trasformazioni, spinte dall’aumento della domanda di servizi rapidi ed efficienti. Tra tutte le fasi della supply chain, quella dell’ultimo miglio, ovvero la consegna al destinatario finale, risulta la più complessa e onerosa, ma anche un elemento strategico decisivo per il successo competitivo dell’intero sistema distributivo. In questo contesto, il connubio tra i sistemi logistici tradizionali e i più recenti sviluppi tecnologici risulta l’unica via percorribile per garantire contemporaneamente efficienza, sostenibilità e competitività. I sistemi a guida autonoma e in particolare i robot mobili, rappresentano una delle soluzioni innovative più promettenti per affrontare queste sfide. Il presente lavoro si concentra sulla gestione di una flotta eterogenea di robot mobili autonomi impiegati per la consegna dell’ultimo miglio in aree pedonali, come un campus universitario o un quartiere residenziale, dove è impossibilitato l’accesso ai veicoli convenzionali. A tal fine è stato sviluppato un algoritmo, che agisce secondo una logica ad eventi, per la pianificazione ottimale delle attività di ricarica e consegna dei robot. Gli obiettivi principali sono rappresentati dalla riduzione dei tempi di attesa dei pacchi, dalla minimizzazione dei tempi di viaggio e ,soprattutto, dallo sfruttamento energetico intelligente. Quest’ultimo aspetto è reso possibile grazie all’integrazione con un sistema di gestione dell’energia, che fornisce in tempo reale informazioni riguardo la convenienza energetica delle operazioni di ricarica dei robot. L’algoritmo è stato, infine, testato su un caso di studio reale, ambientato nel Campus dell’Università di Genova a Savona, dove ha dimostrato miglioramenti significativi rispetto ad algoritmi più semplici e non ottimizzati.

In recent years, the role of logistics has undergone profound transformations, driven by the growing demand for fast and efficient services. Among all stages of the supply chain, last-mile delivery, the final step to the end customer, is the most complex and expensive, yet it represents a strategic key factor for the competitive success of the entire distribution system. In this context, the integration of traditional logistics systems with the latest technological advancements emerges as the only viable path to simultaneously ensure efficiency, sustainability, and competitiveness. Autonomous systems, and in particular mobile robots, represent one of the most promising and innovative solutions to meet these challenges. This work focuses on the management of a heterogeneous fleet of autonomous mobile robots deployed for last-mile delivery in pedestrian areas, such as a university campus or a residential neighborhood, where access for conventional vehicles is prohibited. To this end, an event-driven algorithm has been developed for the optimal scheduling of both charging and delivery activities. The main goals of the proposed algorithm are to reduce parcel waiting times, minimize travel durations, and, above all, to enable smart energy utilization. This last objective is achieved through integration with an Energy Management System, which provides real-time information about the energetic convenience of charging operations. The algorithm was also tested on a real-world case study set in the University of Genoa’s Savona Campus, where it demonstrated significant improvements compared to simpler, non-optimized strategies.