Novo Modelo Otimiza Rotas de VE para Entregas em Cadeia Fria
Um avanço significativo na logística urbana sustentável foi alcançado por uma equipe de pesquisadores chineses, que desenvolveu um modelo inovador para otimizar as rotas de entrega de veículos elétricos (VE) no desafiador setor da cadeia de frio. O estudo, liderado por He Meiling da Escola de Engenharia Automotiva e de Tráfego da Universidade de Jiangsu, aborda um problema crítico: como entregar produtos perecíveis que exigem diferentes níveis de temperatura — desde ambiente até congelado — de forma eficiente, econômica e ambientalmente responsável.
A pesquisa, publicada no Journal of Jiangsu University (Natural Science Edition), apresenta uma solução integrada que combina tecnologia de refrigeração passiva, um algoritmo de otimização sofisticado e uma visão prática das operações logísticas modernas. O resultado é um modelo de “co-distribuição multi-temperatura” (MTCD) para veículos elétricos com janelas de tempo flexíveis (STW), que promete reduzir drasticamente os custos operacionais, o número de veículos necessários e a pegada de carbono associada às entregas da última milha.
Nas cidades contemporâneas, a demanda por produtos frescos e congelados através do comércio eletrônico e redes de varejo cresceu exponencialmente. Tradicionalmente, este serviço tem sido baseado em frotas de veículos frigoríficos especializados, cada um dedicado a uma faixa de temperatura específica. Essa estratégia, embora eficaz, é inerentemente ineficiente. As frotas são maiores, os veículos frequentemente circulam com capacidade subutilizada e o consumo de energia — e, consequentemente, as emissões — é considerável. A transição para veículos elétricos para essas tarefas é uma prioridade global para descarbonizar o transporte, mas os VEs enfrentam seus próprios desafios, principalmente a autonomia limitada e a necessidade de infraestrutura de carregamento.
O modelo proposto por He Meiling, Fu Wenqing, Han Xun e Wu Xiaohui oferece uma resposta elegante a essas complexidades. Em vez de depender de sistemas de refrigeração mecânica ativa, que consomem muita energia da bateria e aumentam o custo do veículo, o modelo utiliza uma tecnologia de refrigeração passiva. São empregadas caixas isoladas equipadas com materiais de mudança de fase (PCM), conhecidos no estudo como “acumuladores de frio” (coolers). Esses acumuladores são pré-carregados com frio no centro de distribuição e depois mantêm a temperatura desejada em compartimentos separados dentro de um veículo elétrico padrão. Isso permite que um único VE transporte simultaneamente produtos à temperatura ambiente, refrigerados e congelados, maximizando a utilização do veículo e eliminando a necessidade de uma frota diversificada e especializada.
O cerne do estudo é seu quadro matemático de otimização, projetado para minimizar o custo total da entrega. Este custo não se limita ao consumo de eletricidade, mas incorpora uma ampla gama de fatores: o custo de uso do veículo, o custo de transporte (baseado na distância percorrida), o custo de refrigeração (determinado pelo número de acumuladores de frio utilizados), o custo de carregamento da bateria, os custos de incentivo ou penalidade por entregas antecipadas ou atrasadas e, crucialmente, o custo de perda de produto por deterioração. A inclusão do custo de deterioração é uma contribuição fundamental, pois vincula diretamente a eficiência da rota à qualidade do produto e à satisfação do cliente, um aspecto frequentemente negligenciado em modelos mais simples.
Para resolver este problema de otimização altamente complexo, que pertence à categoria dos Problemas de Roteirização de Veículos Elétricos (EVRP) com múltiplas restrições, a equipe desenvolveu uma versão aprimorada do Algoritmo de Colônia de Formigas (ACO). O ACO é uma meta-heurística inspirada no comportamento de busca de alimento de formigas reais, que utiliza feromônios virtuais para encontrar rotas ótimas. No entanto, o ACO clássico pode convergir lentamente e ficar preso em soluções subótimas. Para superar essas limitações, os pesquisadores criaram um algoritmo híbrido, denominado Algoritmo de Colônia de Formigas Aprimorado (IACO).
O IACO integra três melhorias-chave. Primeiro, combina o ACO com o algoritmo 2-opt, uma técnica de busca local que melhora iterativamente as rotas invertendo segmentos delas, o que refina a solução e evita ótimos locais. Segundo, introduz uma “matriz de economia” na regra de transição de estado, que orienta as formigas para pares de clientes cuja conexão direta economiza mais distância em comparação com um percurso via o centro de distribuição. Terceiro, e mais inovador, incorpora dois fatores específicos do problema: um “fator de espera da janela de tempo” que prioriza clientes onde o tempo de espera (por chegada antecipada) é mínimo, e um “fator de impacto do produto congelado” que dá maior probabilidade de seleção a clientes com alta demanda de produtos congelados, que são mais sensíveis ao atraso e à deterioração. Esta combinação de busca global, refinamento local e heurísticas guiadas pelo domínio do problema torna o IACO excepcionalmente poderoso e eficiente.
A validade e eficácia do modelo e do algoritmo IACO foram demonstradas por meio de uma análise rigorosa baseada nos famosos conjuntos de dados de Solomon, um padrão de referência na pesquisa de roteirização de veículos. O primeiro conjunto de experimentos focou na validação do algoritmo IACO contra soluções ótimas conhecidas e resultados da literatura. Os resultados mostraram que o IACO é altamente competitivo. No caso do cenário RC101, o algoritmo alcançou uma melhoria de 1,083% na distância percorrida em comparação com a solução ótima conhecida, destacando sua superior capacidade de busca.
O segundo e mais revelador conjunto de experimentos comparou diretamente o modelo de co-distribuição multi-temperatura com o modelo tradicional de entrega de temperatura única. Utilizando uma versão modificada do conjunto de dados RC101 com 30 clientes e 20 estações de carregamento, a simulação produziu resultados surpreendentes. A abordagem tradicional, que exige veículos separados para cada categoria de temperatura, necessitava de um total de 11 veículos para completar todas as entregas. Em contraste, o modelo de co-distribuição multi-temperatura alcançou o mesmo objetivo com apenas 5 veículos, uma redução de 54,5%. Esta drástica redução no tamanho da frota se traduz diretamente em menores custos de capital, menos necessidade de pessoal e uma pegada de mobilidade muito menor.
Além do tamanho da frota, o modelo de co-distribuição também reduziu os eventos de carregamento em 78%, de 6 paradas para apenas 1 durante toda a operação. Esta eficiência é crítica, pois o carregamento frequente consome tempo valioso e pressiona a infraestrutura urbana de carregamento. A capacidade de completar mais entregas com uma única carga melhora a confiabilidade e a produtividade operacional. O custo total de entrega otimizado foi calculado em 2.731,53 yuans, um valor que engloba todos os custos relevantes, desde eletricidade até a potencial perda de produtos.
O estudo também investigou o impacto da flexibilidade das janelas de tempo flexíveis no desempenho geral. Ao ampliar a faixa de entrega aceitável de 50% para 200% além da janela ideal do cliente, os pesquisadores observaram uma tendência clara: à medida que a janela se ampliava, o número de veículos exigidos diminuía e o custo total demonstrava uma tendência decrescente. Quando a janela de tempo foi ampliada em 100%, o número de veículos atingiu seu mínimo de 5. Uma ampliação adicional não reduziu o tamanho da frota, mas continuou reduzindo o custo total, principalmente ao transformar o custo de incentivo de uma penalidade em uma recompensa. Isso se deve ao fato de que um horário mais flexível permite uma sequência de rotas melhor, permitindo que os veículos cheguem mais cedo e mantenham uma maior frescura do produto, minimizando assim as perdas. Esta descoberta fornece uma perspectiva estratégica valiosa para os gestores logísticos: oferecer aos clientes janelas de entrega ligeiramente mais flexíveis pode gerar economias operacionais substanciais sem comprometer a qualidade do serviço.
As implicações desta pesquisa vão além do mundo acadêmico. Para empresas de logística, o modelo oferece um caminho claro para reduzir custos e melhorar a eficiência no setor de cadeia de frio, que está em rápido crescimento. Ao adotar a co-distribuição multi-temperatura com veículos elétricos padrão, as empresas podem racionalizar suas frotas, reduzir seu consumo de energia e melhorar suas credenciais de sustentabilidade. Para planejadores urbanos e responsáveis políticos, os resultados sustentam o caso para investir em infraestrutura de carregamento para veículos elétricos e incentivar soluções de entrega verdes da última milha. A redução nos quilômetros percorridos por veículos (VKT) e nas emissões associadas contribui para um ar mais limpo e menos congestionamento nos centros urbanos.
Além dos veículos, o sucesso do algoritmo IACO demonstra o poder das técnicas de otimização híbrida para lidar com problemas complexos do mundo real. A integração de uma busca global (ACO), um refinamento local (2-opt) e heurísticas específicas do problema fornece um quadro robusto que pode ser adaptado a outros desafios logísticos, como roteirização dinâmica, distribuição multinível ou operações de socorro em desastres.
Embora o modelo atual represente um salto significativo, os autores reconhecem suas limitações e esboçam caminhos para pesquisas futuras. O estudo assume uma demanda estática dos clientes e condições ideais, sem levar em conta fatores dinâmicos como tráfego em tempo real, interrupções climáticas ou mudanças repentinas no volume de pedidos. Incorporar esses elementos tornaria o modelo ainda mais robusto e refletiria melhor as condições operacionais reais. Além disso, trabalhos futuros poderiam explorar estratégias de busca local mais sofisticadas ou técnicas de aprendizado de máquina para melhorar ainda mais a qualidade da solução.
A transição para uma logística urbana sustentável não é uma tarefa simples, mas esta pesquisa fornece uma ferramenta poderosa para ajudar a navegar o caminho. Ao combinar tecnologia de embalagem inovadora com uma sofisticada otimização algorítmica, He Meiling, Fu Wenqing, Wu Xiaohui da Universidade de Jiangsu e Han Xun da Academia de Polícia de Sichuan demonstraram uma solução prática e escalável para o futuro da entrega na cadeia de frio. Seu trabalho mostra que, com a combinação certa de tecnologia e inteligência, é possível entregar alimentos mais frescos, reduzir custos e proteger o meio ambiente, tudo com uma frota de veículos elétricos menor e mais inteligente.
Este estudo é um testemunho do poder da pesquisa interdisciplinar, que combina conhecimentos de engenharia de transporte, pesquisa operacional e ciência ambiental. Ele aborda uma necessidade crítica na sociedade moderna: a entrega eficiente e sustentável de bens essenciais. À medida que o comércio eletrônico continua crescendo e as populações urbanas se expandem, a demanda por soluções logísticas inteligentes e verdes só aumentará. O modelo apresentado neste artigo oferece um plano de ação convincente para que o setor logístico enfrente este desafio de frente.
A pesquisa também destaca a importância das janelas de tempo flexíveis como uma alavanca estratégica para a otimização. Em uma era em que as expectativas dos clientes sobre a velocidade de entrega estão constantemente aumentando, este estudo oferece uma perspectiva contraintuitiva, mas valiosa: às vezes, oferecer um pouco mais de flexibilidade pode levar a melhores resultados gerais. Ao alinhar os horários de entrega com a eficiência operacional em vez das demandas rígidas dos clientes, as empresas podem alcançar um cenário de benefício mútuo: custos menores para elas e produtos mais frescos e de maior qualidade para seus clientes.
O uso de materiais de mudança de fase para controle de temperatura é outra conclusão-chave. Esta solução de baixa tecnologia e alto impacto evita a necessidade de unidades de refrigeração caras e de alto consumo de energia, tornando-a acessível a uma gama mais ampla de operadores, incluindo pequenas e médias empresas. Esta democratização da tecnologia da cadeia de frio pode ajudar a ampliar o acesso a alimentos frescos em comunidades carentes, contribuindo para objetivos sociais e econômicos mais amplos.
Em conclusão, esta pesquisa representa uma contribuição significativa para o campo da logística sustentável. Vai além de modelos teóricos para fornecer uma solução prática e baseada em dados que pode ser implementada no mundo real. A combinação de co-distribuição multi-temperatura, veículos elétricos e otimização inteligente de rotas oferece uma abordagem holística para os desafios da entrega moderna. À medida que as cidades se esforçam para se tornarem mais inteligentes e verdes, estudos como este serão essenciais para moldar o futuro da mobilidade urbana e das cadeias de suprimento.
Os achados são particularmente oportunos, pois governos e corporações em todo o mundo estabelecem metas ambiciosas de neutralidade de carbono. O setor logístico, um importante contribuinte para as emissões de gases de efeito estufa, deve desempenhar um papel central nesta transição. O modelo desenvolvido por He Meiling e seus colegas fornece um roteiro claro e executável para reduzir o impacto ambiental da entrega da última milha, um dos segmentos mais intensivos em carbono da cadeia de suprimento.
Em última análise, esta pesquisa não trata apenas de algoritmos e funções de custo; trata de criar uma maneira mais eficiente, resiliente e sustentável de mover bens no século XXI. Ao repensar a forma como entregamos produtos sensíveis à temperatura, podemos construir um sistema logístico que seja melhor para as empresas, melhor para os consumidores e melhor para o planeta.
He Meiling, Fu Wenqing, Han Xun, Wu Xiaohui, School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu University; Intelligent Policing Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan Police College; Department of Transportation Management, Sichuan Police College. Journal of Jiangsu University (Natural Science Edition), DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2024.06.002