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Urban freight distribution and innovative last-mile solutions from a traffic perspective
Urban population growth, the rise of e-commerce, and the increased need for economically and environmentally sustainable solutions represent urban freight distribution’s biggest challenges. Traffic and city logistics are often two sides of the same coin, as congestion affects city freight movements and vice versa.
For this reason, it is important to develop comprehensive mobility and traffic management solutions that consider both systems. During the last decade, technology improvements in wireless communication, computational and sensing technologies, have paved the way to a series of mobility and transportation options (e.g., crowdshipping and driverless vehicles) that could transform the landscape of last-mile delivery. The main contribution of this dissertation consists of modeling urban freight impacts on traffic and investigating the potential implications of innovative last-mile solutions.
The first part of this dissertation focuses on the feedback between freight movements and traffic, taking into consideration the impact of passenger vehicles on commercial vehicles, and vice versa. In order to achieve this goal, it is necessary to model trucks’ movements and loading/unloading operations with ad-hoc traffic simulations. Most of existing research has focused on analytical, static, or microscopic models, that either lack accuracy or scalability. Hence, this dissertation creates algorithms that couple existing macroscopic traffic flow models with the microscopic behavior of delivery vehicles. This issue is investigated both at single-link and network levels, by means of a suitable simulation framework. In both cases, applications of the modeling approach for freight traffic and freight demand management are shown.
In the second part of this dissertation the potential impacts of last-mile delivery solutions are evaluated using the developed simulation framework. First, the impacts of alternative City Logistics solutions, such as off-peak deliveries and access restrictions are investigated. Then, the developed modeling framework is extended to investigate a crowdsourced service for parcel deliveries. The effects on traffic and emissions are investigated for the adoption of crowdshipping by carriers delivering parcels in the city center of Rome, Italy. The externalities associated with several strategic (chosen mode) and operational (detour length, parking behavior, and traffic conditions) aspects of this service are analyzed by means of simulation in realistic settings.
Some results allow preliminary considerations about the effects of last-mile delivery solution that can been confirmed in other studies. Other findings, instead, are in line with studies from previous literature that adopted different approaches. The practice of off-peak deliveries, consisting in shifting part of the trips and operations to less congested hours of the day (typically evening and night) has proved to be an effective solution to freight-related congestion in urban settings. Restricting from deliveries specific links or sets of links, instead, could be beneficial only in some situations. Alternative crowdshipping implementation features, such as the transportation mode choice, but also operational aspects (such as availability of parking, optimization of existing trips, and implementation during off-peak hours) can also considerably influence the final traffic and emissions impacts of this service.Civil, Architectural, and Environmental Engineerin
Models for an efficient planning and management of urban freight transport
RESUMEN: El transporte de mercancías es un elemento esencial en la actividad socioeconómica de las ciudades, pero también produce un impacto importante en las mismas, ya que contribuyen de manera significativa en la congestión, en la contaminación y en la ocupación del espacio público que escasea en el centro de las ciudades. Por este motivo, existen numerosas investigaciones orientadas a mejorar el impacto que el transporte urbano de mercancías produce. Dichas investigaciones han sido revisadas con el objetivo de conocer los estudios desarrollados en el área del transporte urbano de mercancías para así presentar nuevas aportaciones al estado del conocimiento.
En la presente tesis se presentan modelos que tienen como objetivo proponer mejoras al transporte urbano de mercancías. En primer lugar, se desarrollan modelos para optimizar el espacio utilizado para realizar operaciones de carga y descarga. Una metodología de análisis del uso de las zonas de carga y descarga se ha llevado a cabo con un doble objetivo: conocer las características de las zonas de carga y descarga y el uso que se hace de las mismas, por un lado. Y, por otro lado, determinar cuantitativamente la influencia del uso ilegal de las zonas de carga y descarga en el uso eficiente del espacio público. Para ello se determina el número de bahías de carga, así como el espacio público (m2) que está siendo usado incorrectamente.
Otro de los modelos, es el modelo de optimización del número de bahías de carga y descarga. Se trata de un modelo de dos etapas, en la que en la primera etapa se realiza una primera estimación del número óptimo de bahías de carga y descarga haciendo uso de la teoría de colas, y en la segunda etapa se realiza una simulación de los vehículos de mercancías para así obtener de una manera más realista el número óptimo de zonas de carga y descarga necesarias.
El último de los modelos desarrollados para optimizar el espacio utilizado para realizar operaciones de carga y descarga es el modelo de uso compartido de las paradas de autobús urbano. El objetivo de este modelo es analizar y evaluar el uso real de las paradas de autobús para así diseñar un espacio que sea de uso compartido entre autobuses y vehículos de mercancías. Estos espacios se denominan paradas de autobús de uso compartido y tienen un uso preferencial por autobuses urbanos, sin embargo, los vehículos de mercancías pueden usarlos cuando no estén siendo usadas. Para ello los vehículos de mercancías disponen de la información real de llegada de los autobuses a la parada.
Por último, se ha desarrollado un modelo de optimización de vehículos de mercancías de gran dimensión. Los vehículos de mercancías de gran dimensión no son habituales en las ciudades, sin embargo, en ocasiones es necesario transportar grandes cantidades de mercancía/material a puntos específicos del centro de las ciudades. Por ese motivo este modelo tiene como objetivo minimizar el impacto de este tipo de transportes desde el punto de vista económico, social y medioambiental. Se trata de un modelo de optimización basado en una programación matemática bi-nivel que minimiza los costes totales del sistema. En el nivel inferior se obtienen los datos del modelo de red de la ciudad de aplicación, como son flujo de vehículos, tiempos de viaje etc. Estos datos son utilizados en el nivel superior para calcular los costes del sistema. La aplicación del modelo define el tamaño y tipología de flota de vehículos de gran dimensión, así como las rutas a seguir para crear el menor impacto sobre la ciudad.
Los modelos presentados han sido aplicados en la ciudad de Santander (España). Esto ha permitido simular los modelos en un caso real y demostrar que es posible mejorar el impacto que el transporte de mercancías tiene sobre las ciudades. Desde el impacto que produce en el uso del suelo público urbano, hasta el impacto en la congestión y contaminación de las ciudades.Me gustaría también reconocer mi agradecimiento al Ministerio de Economía, Industria y Competitividad por la financiación en los proyectos de investigación: TRA2012-39466-C02-02 y TRA2013-48116-R y TRA2015-69903-R, los cuales han permitido financiar mi carrera investigadora en el Grupo de Investigación