Nous algorismes intel·ligents milloren l'eficiència de les activitats logístiques per a desastres humanitaris

  magatzem logístic

Millorar l'eficiència de les activitats logístiques redueix els costos per als proveïdors, ofereix a la ciutadania millors serveis i preus més baixos, així com ajuda a mitigar problemes ambientals (foto: CHUTTERSNAP / unsplash.com)

04/11/2021
Agustín López

Aquestes instruccions d'optimització àgil poden proporcionar solucions en menys d'un segon i ajudar a prendre decisions en temps real


Els algorismes permeten reduir els costos econòmics i mediambientals de la logística

L'auge del comerç electrònic ha incrementat la quantitat de serveis de transport i el lliurament de productes a les ciutats, de manera que la logística urbana s'ha convertit en un aspecte crític per a empreses i ciutadans. Una tesi feta a la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) per Leandro do Carmo, doctorat en Tecnologies de la Informació i de Xarxes, i codirigida pel catedràtic Ángel A. Juan, investigador líder del grup Internet Computing & Systems Optimization (ICSO), de l'Internet Interdisciplinary Institute (IN3), i professor dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació, ha proposat una nova tipologia d'algorismes intel·ligents per millorar l'eficiència d'activitats complexes i de gran escala com les logístiques, de transports o de telecomunicacions, que impliquen una gran quantitat d'informació que s'actualitza constantment.

«Millorar l'eficiència de les activitats logístiques no solament té la capacitat de reduir els costos per als proveïdors, sinó també de brindar als ciutadans millors serveis i preus més baixos i ajudar a mitigar problemes ambientals», explica Leandro do Carmo.

 

Algorismes aplicats amb èxit en logística humanitària

En la tesi es proposa el paradigma d'optimització àgil (AO, agile optimization en anglès), és a dir, algorismes capaços de processar ràpidament una gran quantitat de dades per millorar la presa de decisions en temps real. Aquest enfocament representa una nova perspectiva respecte als processos d'optimització tradicional, que normalment assumeixen condicions que no són dinàmiques. «Els enfocaments tradicionals necessiten un temps computacional raonablement llarg per trobar solucions eficients. No obstant això, algunes aplicacions requereixen solucions eficients en menys d'un segon», descriu Leandro do Carmo.

Segons l'investigador de l'ICSO, es tracta d'un nou tipus d'algorisme que s'adapta al dinamisme del món real i l'evolució constant dels seus condicionants. «Si posem com a exemple el transport de mercaderies, les rutes es podrien optimitzar considerant nova informació sobre el trànsit i les condicions climàtiques. Els algorismes AO es poden aplicar correctament en aquest tipus de contextos, que necessiten que es recalculi i s'optimitzi el sistema en temps real a mesura que s'hi incorporen noves dades», explica.

Aquest enfocament nou és molt flexible i combina heurístiques esbiaixades i aleatoritzades (capaces d'executar-se molt ràpidament) amb computació paral·lela, és a dir, que es poden executar en diferents subprocessos paral·lels per generar solucions factibles i d'alta qualitat en temps real.

 

Algorismes provats durant la primera etapa de la pandèmia

Durant la tesi, aquest nou paradigma s'ha aplicat amb èxit a la logística humanitària, en què els articles de primers auxilis s'han de lliurar urgentment a l'àrea del desastre, i als sistemes de telecomunicacions. 

Concretament, els investigadors van aplicar els algorismes dissenyats per optimitzar la logística de la recollida en domicilis i empreses i del repartiment a hospitals dels productes dissenyats pels makers voluntaris al començament de la pandèmia amb el projecte Corona Makers (per exemple, viseres). «Abordem, així, un exemple de situació de desastre en la qual uns articles es necessiten amb urgència i s'han de lliurar en el mínim temps possible en llocs de primers auxilis, com són els hospitals», relata do Carmo. «Calien solucions viables i d'alta qualitat en temps real, atès que cada segon era decisiu per salvar vides. Així, una aplicació dels algorismes va repercutir sobre els sistemes de telecomunicacions, amb dispositius i antenes que s'han de connectar de manera eficient a mesura que els dispositius es mouen per un territori. Aquest procediment s'ha de dur a terme de manera eficient i ràpida per garantir la qualitat del servei als usuaris», afegeix l'investigador pel que fa a la seva aportació tecnològica per a la lluita contra la pandèmia.

 

El repte d'optimitzar els serveis de transport compartit

El pas següent d'aquesta recerca és aplicar aquests conceptes al context de les formes de transport compartit, com el viatge o cotxe compartit (carpooling), el lloguer de vehicle amb conductor (ridesharing) o el cotxe multiusuari (carsharing). Un dels desafiaments per optimitzar aquest tipus d'activitats apareix en afegir-se nous usuaris durant el trajecte quan ja hi ha passatgers al vehicle. L'aplicació d'aquest nou tipus d'algorismes permetria actualitzar en temps real el pla de ruta tenint en compte tant els nous passatgers com els antics i escurçaria els trajectes, de manera que s'evitarien retards i interrupcions i, a llarg termini, fins i tot augmentaria el benestar de la ciutadania. «Millorar l'eficiència d'aquests sistemes també té efectes en la salut, perquè, en reduir el temps de transport, no només els usuaris i els proveïdors es beneficien de costos i preus més baixos, sinó que també es millora la qualitat de vida de la població perquè es minimitzen les emissions de CO2», conclou.

 

Aquesta recerca de la UOC afavoreix l'objectiu de desenvolupament sostenible (ODS) 9, enfocat a millorar la indústria, la innovació i les infraestructures.

 

Article relacionat

Martins, L.d.C., Hirsch, P., & Juan, A. A. (2021). Agile optimization of a two‐echelon vehicle routing problem with pickup and delivery. International Transactions in Operational Research, 28(1), 201-221. https://doi.org/10.1111/itor.12796

 

UOC R&I

La recerca i innovació (R+I) de la UOC contribueix a solucionar els reptes a què s'enfronten les societats globals del segle xxi, mitjançant l'estudi de la interacció entre la tecnologia i les ciències humanes i socials, amb un focus específic en la societat xarxa, l'aprenentatge en línia i la salut digital. Els més de 500 investigadors i investigadores i els 51 grups de recerca s'articulen entorn dels set estudis de la UOC i dos centres de recerca: l'Internet Interdisciplinary Institute (IN3) i l'eHealth Center (eHC).

A més, la Universitat impulsa la innovació en l'aprenentatge digital a través de l'eLearn Center (eLC) i la transferència de coneixement i l'emprenedoria de la comunitat UOC amb la plataforma Hubbik.

Els objectius de l'Agenda 2030 de desenvolupament sostenible de les Nacions Unides i el coneixement obert són eixos estratègics de la docència, la recerca i la innovació de la UOC.

Més informació: research.uoc.edu #25anysUOC

Experts UOC

Ángel A. Juan Pérez

Catedràtic dels Estudis d'Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació
Director del màster universitari d'Enginyeria computacional i matemàtiques (MECIM)

Expert/a en: Algorismes d'optimització i simulació aplicada a la logística, el transport i la producció industrial.

Àmbit de coneixement: Mètodes quantitatius i computacionals aplicats a l'empresa.

Veure fitxa
Leandro do Carmo

Leandro do Carmo

Doctor per la UOC amb el programa de Tecnologies de la Informació i de Xarxes

Enllaços relacionats