LOGISTAR: Enhanced data management techniques for real time logistics planning and scheduling

Proyecto de Investigación H2020 en Coordinación

"El sector logístico europeo sufre grandes ineficiencias en su operative diaria, tales como viajes en vacío (más del 50% de los retornos), tiempos de carga y los altos costes operativos. En LOGISTAR Deusto contribuirá a mejorar el uso de la infraestructura mediante las tecnologías ICT, teniendo el objetivo de reducir los costes de distribución (entre un 5 y un 10%), factores de carga ( al menos 10%) y aumentar el uso de diferentes medios de transporte mediante la sincromodalidad"

Sector aplicación:

Movilidad. Redes de transporte, Parking, Transporte Público, Infraestructuras. Gestión de Servicios 4.0. Mobility.

Reto/Interés para la industria:

Las estadisticas europeas indican que entre un 24 y un 28% de los vehículos de mercancías circulan vacíos y el factor de capacidad ronda entre un 54 y un 57%, lo que define una ineficiencia en el transporte en carretera del orden del 45%. Si se consiguiera elevar el factor de carga a un 70%, los resultados vendrían acompañados de un ahorro de unos 160billones de €. Por otro lado, y en contradicción a los objetivos de la CE el uso del ferrocarril para transporte de mercancías ha caído en los últimos 10 años. La sincromodalidad se erige como solución flexible que aúne todos los modos para mejorar su uso y su capacidad. Así pues, el objetivo de LOGISTAR es permitir una planificación y optimización efectivas de las operaciones de transporte en la cadena de suministro aprovechando la colaboración horizontal, basándose en los datos cada vez más en tiempo real recogidos desde el entorno interconectado. Para ello, se desarrollará una herramienta de toma de decisiones en tiempo real y una herramienta de visualización en tiempo real del transporte de mercancías, con el propósito de entregar información y servicios a los diversos agentes involucrados en la cadena de suministro logístico, es decir, transporte de mercancías operadores, sus clientes, las industrias y otras partes interesadas tales como almacenes o administradores de la infraestructura.

Descripción de la implementación:

LOGISTAR abordará varios avances sobre el estado del arte en el área interdisciplinar del procesamiento de la información, a saber. Inteligencia Artificial orientada a la predicción, metaheurísticas hibridas paralelas orientadas a la optimización, reglas de negociación automática y técnicas de resolución de problemas con satisfacción de restricciones. La plataforma resultante generará a los diferentes productos y servicios en el mercado con elementos como la herramienta de control y ayuda a la toma de decisión para operaciones logísticas, los sistemas de planificación de rutas dinámicas u el sistema de información de transporte de mercancías en tiempo real.

Resultados:

LOGISTAR estima que del cruce de los patrones de demanda con los modos de transporte disponibles y las ubicaciones de fábricas y almacenes, permitirán tomar decisiones fundamentadas en el análisis realizado. El sistema será validado en tres casos de estudio reales, con objeto de mejorar las operaciones de distribución de bienes de consumo ( FMCG, Fast Moving Consumer Goods), la administración de infraestructuras logísticas y servicios logísticos prestados por cuartos (4PL forth party logistics) , liderados por Nestlé, Zailog y Ahlers respectivamente.

Valor diferencial aportado por DeustoTech:

  • • 2do proyecto H2020 coordinado
  • • Deusto podrá transferir los resultados de la investigación realizada en LOGISTAR a sus partners industriales.
  • • DEUSTO desarrollara el Sistema de planificación logística y asignación de mercancías global que comprende la optimización de la red de transporte de mercancías para una colaboración horizontal, la planificación de trasbordos y la programación de los nodos de distribución intermodal. Para esto, se investigarán diferentes técnicas de inteligencia artificial, como metaheuristicas y sistemas fuzzy.
  • • LOGISTAR creará un entorno de trabajo óptimo para acelerar la colaboración en la generación de conocimiento y su posterior integración, en el cual los socios puedan mejorar su capacidad de innovación individual e identificar nuevas oportunidades de negocio.

Tiempos desarrollo:

36 meses (jun 2018-may 2021)

Tecnologías clave:

Freight and logistics, Transport information systems, Dynamic routing, freight operation planning, real time data, event prediction and identification, artificial intelligence, metaheuristics, automated negotiation, open data, decision making tool

  • Una iniciativa de
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