ANALISI DELLE PRESTAZIONI - RISULTATI DELL ANALISI DEI COSTI E DEI BENEFICI PRIVATI RELATIVI AL

5.3 ZEV

5.3.3 ANALISI DELLE PRESTAZIONI

D12.1 Analisi dei costi e dei benefici privati relativi alle soluzioni di progetto

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Nella definizione delle tipologie di ZEV adottate sono stati considerati i seguenti vincoli tecnici:

• vincoli sulla capacità volumetrica;

• vincoli di peso;

• autonomia chilometrica degli ZEV.

Vincoli tecnici dei viecoli

ZEV leggero ZEV pesante

Classe ‘merci’ AMAT light light light light

Carico massimo (t) 0.5 5 0.8 5.6

Capienza massima (m³) 3 18 3.5 - 4.2 19.6

Autonomia (km) / / 110 - 170 280

Fonti: cataloghi Iveco (2017)

5.3.4 APPLICAZIONE DEL MODELLO DI COSTO

I costi fissi ed operativi sono stati calcolati per le due tipologie di ZEV seguendo la stessa metodologia applicata nel caso BAU. I risultati sono presentati nella tabella sottostante.

Furgone

costo del personale (CCNL 4° livello super)

Costi d’acquisto ipotizzati per il calcolo quota di ammortamento

ZEV leggero 25.000-30.000

ZEV pesante 80.000-90.000

Fonti: cataloghi Iveco (2017)

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Sulla base dei costi ipotizzati nella tabella, è possibile identificare il divario tra il costo fisso giornaliero e il costo variabile al km relativo al veicolo, al netto del costo del personale, a seconda della tipologia di furgone:

Furgone leggero ZEV leggero Furgone pesante ZEV pesante

Costi fissi 25.9 €/gg 22-28 €/gg 28.3 €/gg 53-59 €/gg

Costi variabili 0.21 €/Km 0.10-0.11 €/Km 0.23 €/Km 0.18-0.19 €/Km

Il consumo medio è stato calcolato sulla base dei dati riportati nella tabella sottostante, che si riferiscono ai dati indicativi delle tipologie di veicoli attualmente in commercio di cui è stato possibile ricavare dei dati pubblicamente disponibili. Laddove sono stati identificati dei range, sono stati utilizzati dei valori prestazionali conservativi.

Batteria Autonomia

media Km/KWh Costo elettricità

ENEL drive €/km

Fonti: cataloghi Iveco (2017), ENEL (2017)

5.3.5 CBA DELLA SPERIMENTAZIONE

Ipotizzando che il veicolo ZEV leggero sostituisca i furgoni di piccole/medie dimensioni operanti nelle ZTL, può essere calcolato il risparmio medio annuo dato dalla sostituzione con lo ZEV, sulla base del numero di km giornalieri percorsi in ZTL stimato dai dati BAU (pari a 66 km/giorno). Il veicolo ZEV pesante potrebbe invece sostituire i veicoli furgonati di maggiori dimensioni attivi nelle zone urbane non ZTL ed extraurbane, caratterizzate da un servizio di consegna che raggiunge in media i 110 km/giorno.

ZEV in area ZTL ZEV in area extraurbana

Vantaggi/veicolo/anno per percorrenze 1.850 2.503

Vantaggi/veicolo/anno per tagliando area ZTL 750 0

Vantaggi totali 2.600 2.503

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Per ottenere un VAN positivo entro l’ottavo anno dalla sostituzione del veicolo ZEV pesante, il differenziale tra il prezzo di vendita dei due veicoli dovrebbe essere al massimo pari a 5.000, mentre attualmente la differenza di prezzo si attesta attorno ai 40.000-50.000 euro.

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6 OTTIMIZZAZIONE REAL-TIME DEL ROUTING

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Il presente capitolo riporta l’analisi delle simulazioni condotte al fine di testare gli algoritmi per ottimizzazione real-time del routing di flotte integrate nell’infrastruttura URBeLOG. In particolare, si pone l’obiettivo di evidenziare come un sistema ottimizzato di consegna merci in ambito Last Mile, possa comportare notevoli vantaggi non solo dal punto di vista economico dell’operatore logistico, ma anche dal punto di vista ambientale e di mobilità, guidando la Pubblica Amministrazione verso l’adozione di adeguate policy.

Tradizionalmente la gestione delle flotte di veicoli adibiti al trasporto di merci in ambito urbano procede con un approccio tipicamente “off-line”, nel quale la gestione dei flussi e degli ordini viene pianificata con un certo anticipo. Benché tale approccio porti vantaggi derivanti dalla sua natura deterministica, esso si scontra con le numerose sorgenti di incertezza che caratterizzano la logistica urbana. Nella fase iniziale del progetto URBeLOG è infatti emerso come il decisore debba considerare la naturale dinamicità di taluni parametri, quali i tempi di percorrenza, fortemente legati alla congestione del traffico, ma anche integrare parametri legati ai differenti desiderata dei diversi decisori, quali la puntualità delle consegne, vincoli temporali sull’utilizzo di determinate aree geografiche (ZTL, aree ad accesso limitato, ecc.), vincoli legati ai differenti tipi di mezzo di trasporto, ecc. Tutto ciò porta da un lato ad introdurre la natura dinamica dei parametri (problemi di routing time-dependent) ed alla necessità di affiancare ad un Decision Support System (DSS) di tipo classico algoritmi in grado di operare scelte real-time sull’insieme di veicoli circolanti, al fine di correggere situazioni potenzialmente dannose a livello di ottimizzazione delle performance dei veicoli stessi.

In tale direzione, l’infrastruttura URBeLOG è stata integrata con opportuni algoritmi predittivi [6]

in ambito urbano per il supporto e l’ottimizzazione del routing e del pricing. Tali algoritmi inoltre sono in grado di supportare l’operatore logistico nella risposta in breve tempo a nuove richieste dai propri clienti o nel far fronte ad eventi real time catturati dalla piattaforma Open Data, riottimizzando il routing di uno o più veicoli della flotta.

Come sopra indicato, il sistema di trasporto merci in ambito urbano è caratterizzato dalla presenza di numerosi stakeholder e decisori che operano nell’ottica di sviluppare policy per migliorare e rendere efficiente e sostenibile (sia dal punto di vista ambientale che economico) la mobilità urbana. Inoltre, tale necessità da una parte, e la riduzione dei ricavi marginali per gli operatori dall’altra, ha portato questi ultimi ad identificare nuove opzioni di consegna, quali veicoli elettrici, dropbox, cargo bike, ecc.... Tuttavia la loro integrazione non è priva di problemi, in quanto generano l’interazione tra attori che possono presentare obiettivi conflittuali, richiedendo una strategia di gestione ottimizzata delle operazioni che armonizzi i loro modelli di business ed operativi.

Nella presente analisi ci si pone dunque l’obiettivo di:

• definire i principali attori che caratterizzano il modello logistico.

• definire una pluralità di obiettivi da conseguire attraverso le policy di pricing (riduzione della congestione, minimizzazione dell’impatto ambientale, bilanciamento dei flussi sull’intera rete).

• analizzare come i diversi attori possano co-esistere.

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• validare policy e KPI mediante procedure di simulazione-ottimizzazione, atte a replicare situazioni simili a quelle reali.

Output di questa attività saranno le policy da intraprendere al fine di ottimizzare i diversi aspetti (costi di trasporto, costi ambientali) ed i KPI per monitorare e misurare le performance della rete.

La sperimentazione della piattaforma URBeLOG coinvolge corrieri e trasportatori conto terzi ed operatori commerciali che trasportano in conto proprio. Infatti, in aggiunta agli attori considerati nel modello logistico presentato nel deliverable D10.1.1- D10.1.2 - Metodi ed algoritmi per la riottimizzazione del routing [6], nelle seguenti analisi condotte sono stati considerati i seguenti principali operatori logistici, i quali eseguono le operazioni di distribuzione dei pacchi nelle aree urbane e nel cosiddetto Ultimo Miglio per conto dei grandi Corrieri internazionali. Quest’ultimi infatti, al fine di ottenere una maggiore efficienza operativa ed economica ed una maggiore capillarità nel territorio e dunque vicinanza al consumatore finale, esternalizzano le attività logistiche nell’Ultimo Miglio a corrieri subcontractor.

• Corriere Logistico Tradizionale Attributi:

• utilizzo veicolo van

• capacità di carico del veicolo

• consumi e profilo delle emissioni

• ore di utilizzo del veicolo (ore di guida del driver)

• tempi di servizio

• Corriere di Cycle-Logistics Attributi:

• utilizzo cargo bike

• capacità di carico del veicolo

• ore di utilizzo della cargo bike (ore di guida del biker)

• tempi di servizio

Nel documento RISULTATI DELL ANALISI DEI COSTI E DEI BENEFICI PRIVATI RELATIVI ALLE SOLUZIONI DI PROGETTO (pagine 67-73)