Simulazione basata su agenti per la programmazione multirisorsa di progetti ripetitivi atipici dispersi

Perché pianificare progetti dispersi è così difficile

Quando un operatore telefonico installa dozzine di nuove torri cellulari in un Paese, o un gestore aggiorna sottostazioni sparse, il lavoro sulla carta sembra semplice: ripetere compiti simili in molti siti. In realtà, i pianificatori devono gestire squadre che percorrono lunghe distanze, ritardi imprevedibili e scadenze rigorose. Strumenti tradizionali come fogli di calcolo e diagrammi di Gantt faticano a rappresentare questo puzzle dinamico, causando spesso viaggi inutili, squadre inattive e progetti molto più lunghi del previsto. Questo articolo presenta un nuovo approccio di pianificazione informatizzata che tratta squadre e cantieri come «agenti» digitali che si muovono su una mappa, mostrando come un instradamento e una schedulazione più intelligenti possano ridurre drasticamente la durata di questi programmi complessi.

Molti piccoli lavori, grossi problemi logistici

Lo studio si concentra su ciò che gli autori chiamano progetti ripetitivi atipici dispersi: pensate a oltre 100 torri per le telecomunicazioni distribuite tra città, deserti e villaggi, ciascuna con progettazioni e tempi di realizzazione leggermente diversi. La sfida non è solo decidere quando avviare ogni sito, ma quale appaltatore assegnare a ogni località, in quale ordine, e come mantenere le squadre operative invece che ferme nei camion o in attesa di autorizzazioni. Metodi classici di pianificazione come il Critical Path Method o il Line of Balance funzionano bene per autostrade lineari o piani di appartamenti identici, ma vacillano quando i siti sono lontani tra loro, le condizioni variano e le interruzioni impreviste — come ritardi nei permessi o problemi di accesso — sono comuni.

Trasformare squadre e siti in attori digitali

Per affrontare il problema, gli autori costruiscono un modello di simulazione basato su agenti collegato a dati geografici reali. Ogni cantiere è un agente software con la propria posizione, il tipo (per esempio, una nuova torre in area libera rispetto a un intervento su una struttura esistente) e la durata prevista. Ogni appaltatore è un altro agente, definito dalla posizione di partenza delle sue squadre, dai tipi di cantieri per cui è qualificato e dal numero di lavori che può portare avanti contemporaneamente. Questi agenti «vivono» in un ambiente basato su mappa e seguono regole semplici: quando una squadra termina un sito, cerca il sito incompiuto più vicino su cui è autorizzata a lavorare e si sposta lì. Il modello aggiunge anche ritardi casuali per riflettere meteo, permessi o problemi di consegna, così ogni esecuzione della simulazione produce una storia del progetto leggermente diversa, ma realistica.

Aggiungere una ricerca intelligente sopra la simulazione

Poiché esistono molti modi di assegnare dozzine di siti a più appaltatori, i ricercatori aggiungono uno strato di ottimizzazione ispirato all’evoluzione biologica. Il computer genera molteplici schemi alternativi di assegnazione — diversi modi di dividere il parco cantieri tra gli appaltatori — e per ciascuno esegue la simulazione ripetutamente per vedere quanto dura complessivamente il programma. Nel corso di molti cicli mantiene gli schemi con prestazioni migliori e li combina per crearne di nuovi, concentrandosi gradualmente su combinazioni squadra–sito e percorsi che terminano prima. Durante il processo, il modello registra automaticamente misure di performance come il tempo di viaggio di ogni squadra, la frequenza di inattività e il loro grado di utilizzo.

Un rollout reale di telecomunicazioni come banco di prova

Il quadro è testato su un grande programma di implementazione di telecomunicazioni in Egitto che coinvolge 138 siti torre di tre tipi principali: torri Greenfield completamente nuove, torri su tetto e rapidi upgrade di «sharing» su strutture esistenti. Gli autori usano coordinate reali dei siti, depositi degli appaltatori, calendari realistici e statistiche sui ritardi tratte dai registri di progetto. Poi confrontano i loro piani simulati con il piano originale dell’azienda basato su Excel, che prevedeva circa 100 giorni per completare il programma. Usando gli stessi appaltatori e vincoli di cantiere, l’approccio basato su agenti completa costantemente il lavoro in circa 49–56 giorni su venti run di simulazione indipendenti, riducendo la durata media a circa 54 giorni — una diminuzione del 46%. Il modello rivela anche quali appaltatori viaggiano di più, dove si verificano ancora assegnazioni a lunga distanza e quanto efficacemente le squadre vengono tenute occupate sotto diversi scenari di capacità e specializzazione.

Cosa significa per i progetti futuri

In termini pratici, lo studio dimostra che trattare squadre e siti come attori che interagiscono su una mappa — e lasciare che un computer esplori molte opzioni di instradamento e assegnazione in presenza di incertezza — può trasformare un programma disperso e ramificato in un’operazione molto più efficiente. Invece di fogli di calcolo fatti a mano che ignorano geografia e casualità, i pianificatori possono usare questo quadro per testare scenari «what if», vedere come viaggi e ritardi si propagano nella schedulazione e scegliere allocazioni di squadra che finiscano con maggiore affidabilità in tempi minori. Sebbene il modello attuale si concentri sul tempo e non ottimizzi ancora costi o consumo di carburante, il successo su un rollout telecom reale suggerisce che la simulazione basata su agenti e consapevole della mappa, abbinata all’ottimizzazione, può diventare uno strumento decisionale pratico per molti tipi di programmi di costruzione e infrastrutture geograficamente dispersi.

Citazione: Sultan, R.A., Hamdy, K. & Essawy, Y.A.S. Agent-based simulation for multi-resource-constrained scheduling of scattered atypical repetitive projects. Sci Rep 16, 11759 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42832-1

Parole chiave: simulazione basata su agenti, programmazione dei lavori edilizi, progetti geograficamente dispersi, allocazione delle squadre, infrastrutture per telecomunicazioni