Riduzione dei chilometri a vuoto
Diminuzione dei viaggi non produttivi grazie a una migliore assegnazione dei camion e a una sequenza più coerente delle missioni.
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EVA
Intelligenza artificiale che automatizza il trasporto su camion di rifiuti, materiali e cassoni
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Contesto
Lalogisticadeltrasportosucamiondirifiuti,materialiecassonisibasaancoraingranpartesupianificazionemanualeescambitelefonici.Questiflussisonovariabili,vincolatiefrequentementesoggettiainterruzioni.Questacomplessitàgenerainefficienzeeincertezzeoperative.Un’automazioneintelligentediventanecessariaperstabilizzareeottimizzarel’interosistema.
Sfide
Automatizzare e rendere affidabili i flussi dei camion in un ambiente complesso e variabile
Ottimizzazione dei camion
Stiamo sviluppando un sistema capace di selezionare automaticamente il tipo di camion appropriato per ogni ordine (scarrabile, gru, capacità specifica) e assegnarlo in base alla disponibilità, alla posizione reale e ai vincoli tecnici. L’obiettivo è ridurre i viaggi inutili e migliorare il tasso di esecuzione delle missioni.
Ricalcolo dinamico
Stiamo progettando un meccanismo che integri immediatamente ritardi, annullamenti o nuove richieste nella pianificazione. Il sistema deve ricalcolare scenari coerenti senza disorganizzare tutti i percorsi, mantenendo la stabilità operativa nonostante gli imprevisti.
Visione automatizzata
Stiamo lavorando su modelli di visione in grado di analizzare le foto scattate dagli autisti per rilevare i cassoni e identificare i rifiuti o i materiali trasportati. L’obiettivo è rafforzare l’affidabilità delle prove di esecuzione e garantire la conformità dei flussi.
Processo 100% digitale
Stiamo strutturando un’architettura che collega richiesta, pianificazione, esecuzione sul campo e fatturazione in un flusso continuo di dati. Questa integrazione mira a eliminare gli scambi manuali, ridurre gli errori amministrativi e rendere più affidabile l’intero processo logistico.
Risultati attesi
Stabilizzazione delle pianificazioni giornaliere
Capacità di assorbire ritardi, annullamenti e modifiche senza disorganizzare tutti i percorsi, riducendo gli aggiustamenti manuali dell’ultimo minuto.
Affidabilità delle prove di esecuzione
Validazione automatizzata di foto e dati sul campo per limitare errori, contestazioni e incoerenze relative ai rifiuti e ai cassoni trasportati.
Accelerazione dei processi amministrativi
Automazione e sincronizzazione dei dati operativi per semplificare la fatturazione e ridurre i tempi di elaborazione.
Perraggiungerequestiobiettivi,EVAcombinaottimizzazionealgoritmica,analisipredittivaetrattamentoautomatizzatodeidatisulcampoall’internodiun’architetturamulti-agentecapacediorchestrareiflussideicamionintemporeale.
Agenti di ottimizzazione
Elaborano le richieste di trasporto e i vincoli operativi (tipo di camion, capacità, finestre temporali, distanze, sequenza delle missioni) per proporre assegnazioni coerenti dei camion. Sono progettati per ricalcolare le pianificazioni in caso di modifiche e migliorare progressivamente le prestazioni complessive dei percorsi.
Agenti di rilevamento
Analizzano foto e dati raccolti sul campo per rilevare i cassoni, identificare i rifiuti o i materiali trasportati e verificare la conformità delle prove di esecuzione. Il loro ruolo è rafforzare l’affidabilità dei flussi e ridurre i controlli manuali.
Agente di coordinamento
Assicura la circolazione delle informazioni tra i diversi agenti e attiva le azioni necessarie in base agli eventi (nuovo ordine, annullamento, foto ricevuta). Garantisce la coerenza globale del sistema e l’integrazione delle decisioni nella pianificazione operativa.
L’agenteorchestratorecostituisceilcuoredicoordinamentodelsistema.Centralizzaglieventi(nuoviordini,modifiche,foto,annullamenti),identificagliagenticoinvoltieattivaiprocessiappropriati.Garantiscelasincronizzazionetraottimizzazione,rilevamentoepianificazioneoperativa,assicurandoalcontempolacoerenzaglobaleelatracciabilitàdelledecisionipresedaNereva.
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Tecnologia e ricerca
Dal prototipo all’intelligenza autonoma
EVA evolve passo dopo passo, passando dalla ricerca all’applicazione concreta. Ogni anno rappresenta una tappa chiave verso un sistema sempre più intelligente, più autonomo e perfettamente integrato nelle operazioni di trasporto e costruzione.
2025
Fondamenta
Implementazione dell’architettura e dei primi agenti intelligenti.
Centralizzazione dei dati di campo provenienti da Nereva.
Primi prototipi validati su casi reali.
2026
Intelligenza sul campo
Addestramento degli agenti di rilevamento per identificare i rifiuti.
Integrazione dei modelli nell’applicazione mobile.
Test di ottimizzazione condotti con partner logistici.
2027
Cooperazione e integrazione
Collaborazione tra agenti per arricchire i dati.
Integrazione di nuove variabili come le condizioni meteo.
Distribuzione di EVA in ambienti reali come assistente.
2028
Autonomia ed esplicabilità
Agenti in grado di adattare i plannings in tempo reale.
Modelli predittivi per anticipare la domanda.
Decisioni spiegabili e tracciabili per aumentare la fiducia.
Unisciti al progetto EVA
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