Un modello di ottimizzazione in due fasi per il problema di localizzazione e instradamento sostenibile con vincoli di capacità e finestre temporali nei locker intelligenti per pacchi

Perché una consegna di pacchi più intelligente conta per la vita in città

Lo shopping online ha reso possibile ordinare quasi qualsiasi cosa fino alla nostra porta, ma i furgoni, i motorini e gli ingorghi che ne derivano hanno costi nascosti: strade intasate, aria sporca e prezzi più alti. Questo studio esplora come i “locker intelligenti per pacchi” — quelle cassette self‑service dove è possibile ritirare i pacchi quando si vuole — possano essere pianificati e instradati in modo da ridurre l’inquinamento e il traffico offrendo al contempo un servizio rapido e affidabile ai clienti. Utilizzando dati reali da Teheran, gli autori mostrano come matematica, cartografia e algoritmi intelligenti possano rendere la consegna dell’ultimo miglio più pulita, economica ed equa.

Dal caos alla porta a punti di ritiro condivisi

L’articolo parte da un’osservazione semplice: l’ultimo tratto della consegna, dal deposito locale a ciascun cliente, è la parte più costosa e inquinante dell’e‑commerce. In una grande città congestionata come Teheran, milioni di spostamenti quotidiani di automobili, furgoni e motociclette rallentano il traffico e peggiorano la qualità dell’aria. I locker intelligenti offrono un modello diverso. Invece che molti veicoli fermarsi a molte porte, un numero ridotto di veicoli visita una rete di locker e i clienti camminano per una breve distanza per ritirare i loro pacchi. Studi precedenti avevano esaminato isolatamente la collocazione dei locker, il loro design o la soddisfazione dei clienti. Questo lavoro riunisce quei fili, ponendosi le domande su dove collocare i locker, come instradare i veicoli verso di essi e come bilanciare insieme costi, servizio e impatto ambientale.

Due decisioni collegate: dove mettere i locker e come muovono i veicoli

Per affrontare il problema, gli autori costruiscono un modello di ottimizzazione in due fasi. Nella prima fase, il modello decide quali siti di locker aprire e quanti pacchi ciascuno dovrebbe gestire, tenendo conto della capacità dei locker, dei costi di allestimento e della distanza che i clienti sono disposti a percorrere. Nella seconda fase, progetta i percorsi di consegna da un deposito centrale ai locker selezionati, rispettando i limiti di capacità dei veicoli, i tempi di guida e le finestre temporali in cui i locker possono essere serviti. Diversi obiettivi vengono combinati: ridurre i costi di costruzione e gestione dei locker, evitare pacchi respinti che devono comunque essere consegnati porta a porta, ridurre le distanze di guida e il consumo di carburante e mantenere tempi di servizio contenuti. Il modello converte questi obiettivi in competizione in un unico punteggio tramite pesi regolabili, così i responsabili possono privilegiare risparmio, rapidità o emissioni a seconda delle priorità.

Testare il modello in un quartiere reale e affollato

Il quadro viene messo alla prova utilizzando un caso di studio dettagliato di Teheran, concentrandosi su un distretto centrale noto per il traffico intenso e la domanda densa. Dati su locker esistenti, clienti, distanze, tipi di veicoli, consumo di carburante e limiti temporali sono inseriti nel modello. I risultati mostrano che posizioni di locker scelte con cura in aree ad alta domanda — vicino a zone residenziali e commerciali animate — consentono di concentrare molti pacchi in percorsi ridotti. Rispetto a schemi di consegna meno strutturati, la rete ottimizzata riduce la distanza totale percorsa, i costi operativi e le emissioni di CO2, mantenendo al contempo i locker abbastanza vicini per un ritiro comodo da parte dei clienti. Analisi di scenario, in cui i ricercatori variano i tempi di viaggio consentiti, le distanze e l’importanza di ciascun obiettivo, rivelano quanto la rete sia sensibile alle scelte di politica come limiti temporali più stringenti o una maggiore enfasi sulle prestazioni ambientali.

Come algoritmi più intelligenti si adattano alle grandi città

Poiché le grandi città possono avere molti locker, veicoli e clienti, trovare la soluzione assolutamente migliore per forza bruta è estremamente difficile. Gli autori confrontano quindi risolutori matematici esatti con tre metodi di ricerca ispirati a processi naturali, noti come algoritmi metaeuristici: un algoritmo Keshtel, un algoritmo genetico e l’annealing simulato. Per piccoli problemi di test, tutti i metodi sono verificati rispetto a soluzioni esatte e risultano accurati. Per problemi di media e grande dimensione, dove i risolutori esatti rallentano, l’algoritmo Keshtel fornisce costantemente soluzioni migliori in meno tempo, soprattutto quando sono coinvolte dozzine di locker e veicoli. Ciò suggerisce che le reti di locker su scala urbana possono essere ottimizzate abbastanza rapidamente da essere utili nella pianificazione giornaliera o settimanale.

Benefici più ampi per città, imprese e cittadini

Oltre a una logistica più pulita, lo studio evidenzia guadagni sociali ed economici. Riducendo il costo e la complessità della consegna dell’ultimo miglio, le reti di locker condivise possono aiutare corrieri più piccoli e negozi locali a competere con i giganti dell’e‑commerce, riducendo il potere monopolistico e offrendo ai consumatori maggiori opzioni. Collocare strategicamente locker in quartieri meno serviti, vicino a nodi di trasporto e in aree a reddito misto può distribuire questi benefici in modo più equo, invece di concentrare un buon servizio solo nei quartieri ricchi. Gli autori sostengono che combinare locker intelligenti con veicoli elettrici e energia rinnovabile potrebbe ampliare ulteriormente i benefici ambientali.

Cosa significa questo per i consumatori di tutti i giorni

Per il lettore non specialistico, il messaggio è semplice: scegliere di ritirare i pacchi da un locker intelligente vicino, anziché insistere sulla consegna alla porta, può contribuire a una città più pulita ed efficiente. Questa ricerca dimostra che, con una pianificazione accurata e gli algoritmi giusti, le reti di locker possono ridurre sostanzialmente il traffico di consegna, il consumo di carburante e le emissioni senza sacrificare la comodità. Man mano che sempre più città vedono crescere l’e‑commerce e affrontano congestione crescente, modelli come questo offrono una tabella di marcia per riprogettare l’ultimo miglio in modo che funzioni meglio per i consumatori, le piccole imprese e l’ambiente urbano.

Citazione: Ghadirpour, S.M., Chaharsooghi, S.K. & Hajiaghaei-Keshteli, M. A two stage optimization model for sustainable location routing problem with capacity and time window constraints in smart parcel lockers. Sci Rep 16, 11514 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41653-6

Parole chiave: locker intelligenti per pacchi, consegna last-mile, logistica urbana, trasporto sostenibile, ottimizzazione localizzazione-instradamento