No te rías! Este pequeño podría ser una solución para el transporte de última milla
¿Sabías que los costos de la última milla representan hasta un 40% de los costes totales de transporte y más del 20% de la contaminación en las ciudades?
La congestión urbana y la escasez de lugares para la carga/descarga hacen que la gestión de la distribución urbana de mercancías tenga un costo muy elevado para las empresas logísticas.
El problema se acentúa si consideramos que la distribución de productos en las áreas metropolitanas ha aumentado en los últimos años en valores absolutos, frecuencias y requisitos de calidad.
En el futuro, el crecimiento del comercio electrónico y las nuevas características de las cadenas de suministro presionarán todavía más la distribución física de mercancías en las zonas urbanas concurridas.
Pequeños vehículos autónomos, una real opción para la última milla
En tal escenario, los vehículos autónomos generarían una reasignación importante de los costos del transportista y haría el servicio más económico y eficiente que con vehículos convencionales, señalan especialistas.
De hecho, estos vehículos pueden funcionar en horas bajas o incluso en periodos nocturnos, cuando hay menos congestión. En este sentido, muchas empresas ya están introduciendo en el mercado robots autónomos de entrega (ADD, por las siglas en inglés de Autonomous Delivery Device) con el objetivo de reducir los costos de operaciones.
Aunque algunos servicios de entrega autónoma se están ensayando en entornos públicos, la mayoría de los programas pilotos se encuentran actualmente desplegados en entornos controlados.
En este contexto, la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech(UPC) y CARNET –el hub de investigación sobre la movilidad del futuro, coordinado por el Centro de Innovación y Tecnología (CIT-UPC), han diseñado y fabricado un prototipo de ADD para moverse en entornos urbanos.
El objetivo del proyecto ADD es analizar cómo los dispositivos de entrega autónomos pueden mejorar la distribución urbana de bienes en su conjunto, cuantificar los impactos potenciales y hacer pruebas en entornos reales de ciudad.
El prototipo ADD, diseñado bajo la coordinación de CARNET, se presentó por primera vez el 16 de diciembre pasado, en una reunión de socios industriales que tuvo lugar en el rectorado de la UPC.
El vehículo autónomo circula a un máximo de 20 km/h, tiene unas medidas de 170 cm x 110 cm x 100 cm, lleva seis ruedas y puede subir o bajar escalones de hasta 20 cm de altura.
El ADD puede realizar su viaje de forma autónoma utilizando un sistema Lidar3D y tecnología láser que, junto con un GPS, una cámara estéreo y luces HRI, pueden modelar el entorno, determinar la ruta y reaccionar ante obstáculos.
Además de programar con viajes con antelación, su autonomía permite flexibilizar los tiempos de entrega para reducir la congestión que se produce actualmente en las horas pico, provocada por los vehículos que llevan la mercancía a los domicilios, entre otros factores.
Además, se pueden crear pelotones, es decir, grupos de ADD conectados virtualmente en una corta distancia con un mismo destino, para optimizar rutas y tiempos.
Tomando en cuenta todos estos factores, la implementación de ADD podría reducir en un 70% la cantidad de camionetas utilizadas para entregar mercancías, con el mismo nivel de servicio que ahora.
Estudios previos y más
El proyecto no es nuevo ni algo parecido, se empezó a diseñar en 2018, con una colaboración entre expertos de CARNET y Rücker Lypsa, actualmente EDAG, una empresa industrial socia.
Por lo tanto, en estos últimos años se ha ido desarrollando la plataforma funcional, mientras que la carcasa de sobre y el servicio de entrega se hizo en 2021.
El proyecto se sirvió del estudio ‘Logistic Service’, desarrollado por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canals y Puertos de Barcelona (ETSECCPB) de la UPC.
Ahí se conceptualizó el servicio logístico con ADD, se identificaron las necesidades del vehículo y se analizaron las potencialidades e impactos de los robots autónomos.
En el año 2019 se llevaron a cabo diferentes estudios sobre los segundos usos que pueden tener estos vehículos y se concluyó que el ADD, adicionalmente a las tareas de reparto, podría analizar la calidad del pavimento o del aire.
¿Cómo lograría esto? Pues gracias a los datos que provienen de los sensores del vehículo, conjuntamente con un algoritmo de visión por computadora.
Este año, el ADD se ensayará en tres entornos reales: inicialmente en Esplugues de Llobregat (en Barcelona), después en Hamburgo (Alemania) y, finalmente en Debrecen (Hungría).
