Come l'ottimizzazione dei percorsi con IA riduce la CO2 nel trasporto stradale

Nel trasporto stradale, il tempo è denaro – e sempre più CO2. I camion tengono in moto le supply chain, ma i motori diesel emettono molti gas serra (GHG). Il trasporto su strada rappresenta ~15 % delle emissioni globali di CO2 e i camion merci quasi il 29 % di quelle del trasporto. I fornitori logistici devono contenere i costi e ridurre le emissioni. L'IA per l'ottimizzazione dei percorsi rende il trasporto più verde senza sacrificare i livelli di servizio.

Perché servono percorsi più intelligenti

Il trasporto è responsabile di circa un quinto delle emissioni mondiali di CO2. I veicoli pesanti consumano diesel ed emettono CO2, NOx e particolato. Le inefficienze aggravano il problema: negli USA il 15–20 % dei km è a vuoto (~87 Mt CO2e) e in alcuni paesi UE si supera il 30 %. Traffico, routing subottimale, match carico/capacità e lunghi tempi al minimo sprecano carburante.

Il routing tradizionale si basa su mappe statiche, esperienza e decisioni manuali, ignorando fattori dinamici (traffico live, meteo, finestre di consegna, efficienza veicolo), con deviazioni, ritardi e consumi extra. L'IA usa algoritmi sofisticati per generare la sequenza più efficiente di fermate. Modelli e euristiche integrano telematica, sensori di traffico, servizi meteo, caratteristiche dei veicoli e vincoli d'ordine per minimizzare distanza, tempo o emissioni.

Come funziona l'ottimizzazione con IA

Combina più tecnologie:

• Dati in tempo reale: telematica e IoT forniscono posizione, consumi e stato del veicolo; API traffico e meteo completano il quadro.
• Algoritmi di ottimizzazione: varianti VRP (finestre temporali, capacità, pickup/delivery) generano giri nel rispetto di orari, ore di guida, classi veicolo e obiettivi emissivi.
• Apprendimento: ML migliora tempi previsti, stima emissioni per veicolo e calibra i parametri sui dati storici.
• Obiettivi multipli: oltre a costo/distanza, si ottimizzano le emissioni (meno pendenze e stop-and-go; miglior bilanciamento dei carichi).

Benefici pratici: meno costi e CO2

• Meno viaggi a vuoto
• Tempi più brevi evitando congestioni
• Service level stabili con ETA realistico e rerouting dinamico
• Monitoraggio emissioni per spedizione per reporting e scelta di percorsi low-carbon

Integrazione nelle piattaforme digitali di forwarding

Il massimo potenziale emerge integrando l'IA in una piattaforma digitale che aggrega TMS, WMS, ordini e rete carrier: preventivi istantanei, documenti automatizzati, visibilità in tempo reale e contabilità CO2 per spedizione.

La piattaforma Logifie integra l'IA di routing con un TMS moderno per pianificare, prenotare e monitorare metriche di sostenibilità in un unico luogo, automatizzando attività ripetitive e centralizzando i dati.

Sfide e considerazioni

Qualità dei dati, costi/privacy, integrazione con TMS/WMS e vincoli normativi/contrattuali (ore di guida, accordi, SLA) richiedono pianificazione attenta.

Verso una logistica più verde

L'IA per l'ottimizzazione dei percorsi è una leva potente per decarbonizzare il trasporto su strada: meno vuoti, distanze minori e migliore utilizzo degli asset. I casi UPS ORION e altri mostrano risparmi significativi. Integrata nelle piattaforme digitali, porta visibilità, customer experience e resilienza operativa.

Per obiettivi net-zero e competitività, investire nell'IA di routing è una priorità. Con partner tecnologici come Logifie si sfrutta l'IA senza svilupparla in casa. Valutate l'efficienza attuale, colmate i gap di dati e pilotate sullaflottiglia; misurate carburante, emissioni e servizio; scalate poi con flotte più verdi e spedizioni collaborative.

Adottando oggi l'ottimizzazione con IA, la logistica compie un grande passo verso un trasporto stradale sostenibile e conveniente.

Fonti