Por Cristhián Escudero S.
Si bien el servicio a domicilio existe desde hace varios años, la vida moderna y la nueva normalidad han generado la necesidad de adquirir todo tipo de productos sin tener que salir de casa. Durante la pandemia causada por el coronavirus, por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico han crecido en promedio un 300% (Forbes 2020), especialmente en este servicio, de ahí la importancia de contar con plataformas tecnológicas que puedan aportar a mejorar el control de operación y seguimiento de flotas de vehículos de reparto.
Aunque en la actualidad existen sistemas o programas de gestión de flotas de reparto que permiten optimizar las entregas, en general, están orientados a operar vehículos con combustibles fósiles. Por ello, Juan Pablo Futalef, ingeniero y master en Ingeniería Eléctrica de la FCFM, dedicó su investigación de postgrado a desarrollar un mecanismo para operar flotas de vehículos eléctricos (VE) para actividades de despacho de paquetes.
El estudio considera las limitaciones y restricciones de operar con VE, como bajos rangos de conducción, altos tiempos de recarga, poca infraestructura de recarga, dinámica no lineal de la batería y la degradación de esta por usos excesivos, además de las variables clásicas del ruteo de vehículos. “En la investigación se buscó formular una variante del problema de ruteo de vehículos que incorpora los elementos de los vehículos eléctricos y la infraestructura de recarga. Nuestra estrategia nos permite determinar el orden de los clientes a visitar, el momento del día en que comienza la operación, y cuándo, dónde y cuánto recargar la batería durante la operación. Dada la incertidumbre que existe por tráfico y el uso de baterías, también desarrollamos una estrategia en línea capaz de actualizar las rutas durante la operación, tomando en cuenta el monitoreo del tráfico y el estado de los vehículos eléctricos”, explica Juan Pablo Futalef.
En esta estrategia es vital contar con algoritmos eficientes para el manejo de datos en tiempo real, los que provienen de múltiples fuentes. “También, necesitamos resolver un problema de optimización de alta complejidad en lapsos de tiempo acotados. Para ello, exploramos múltiples alternativas, hasta decantar por algoritmos evolutivos”, agrega.
La investigación se encuentra en la frontera de la ciencia de datos, inteligencia artificial e investigación de operaciones aplicada a electromovilidad. “Este esfuerzo de investigación establece un mejor entendimiento y una metodología clara para la generación de conocimiento en el contexto de la implementación de estrategias de toma de decisión en flotas de vehículos eléctricos, todo en función de grandes volúmenes de datos disponibles (en tiempo real) respecto a estados de ruta, tiempos de viaje, autonomía energética del vehículo y destinos comprometido”, señala Marcos Orchard, académico del DIE y profesor guía de Futalef.
Alternativa limpia y eficiente
El sector transporte es responsable de cerca de un tercio de las emisiones de gases de efecto invernadero, por lo que reducirlas es crucial para combatir el cambio climático. El uso de VE, alimentados con energías renovables –que cada año crecen en la matriz energética chilena- es un gran paso, sobre todo, porque los VE además son más eficientes.
La eficiencia energética de los VE es cercana al 80%, es decir, gran parte de la energía almacenada en las baterías se convierte en movimiento, mientras muy poca es disipada por calor. Esto difiere de los vehículos convencionales, con eficiencias de alrededor del 30%, e incluso de vehículos de hidrógeno, con eficiencias cercanas al 35%.
El trabajo desarrollado por Futalef habilita el uso de los vehículos eléctricos de forma eficiente y robusta, extendiendo además la vida útil de la batería, componente que más contamina en un VE, tanto en su fabricación como eliminación.
Proyecciones
Hoy, la primera parte de la investigación, que consiste en crear un método de toma de decisiones en línea, está terminada. “Es un método determinístico, es decir, no toma en cuenta la incertidumbre del problema como el tráfico o la batería. Sin embargo, que la estrategia sea en línea permite reaccionar a escenarios no esperados producto de la incertidumbre. Esto es una gran contribución que, al menos a estas alturas, no se ha visto en VE con tal nivel de detalle”, señala. Ahora trabajan en incrementar la robustez de la toma de decisiones tomando en cuenta la propagación de incertidumbre, tanto para casos lineales como no lineales. “Ya hemos formulado dos nuevas variantes del problema y resuelto una de estas con buenos resultados”, cuenta el investigador.
El problema de ruteo para vehículos convencionales está altamente estudiado, sin embargo, usar VE introduce nuevos elementos que hacen difícil tanto formular el problema de ruteo como resolverlo. De ahí surgen dos grandes ramas de investigación: adaptar las variantes del problema de ruteo convencional a su versión eléctrica y generar métodos para solucionar tales problemas. El monitoreo de variables también es crucial, especialmente de la batería y el tráfico.
“En ese sentido, existe un fuerte trabajo en temas de estimación, caracterización de incertidumbre para modelos no lineales de forma eficiente, y toma de decisiones bajo incertidumbre. Estos conceptos están tomando gran relevancia a nivel mundial dadas sus aplicaciones en resiliencia y confiabilidad en múltiples disciplinas. Finalmente, también está surgiendo una interesante rama en aprendizaje no supervisado como método de solución para estos problemas”, comenta el investigador principal.
DATO: La investigación fue financiada por un proyecto FONDEF entre el Centro de Energía de la FCFM e Inacap, sede Osorno. El equipo de investigación FCFM incluyó, además de Juan Pablo Futalef, al profesor Marcos Orchard Concha (DIE), Francisco Jaramillo Montoya (DIE), Diego Muñoz-Carpintero (actualmente profesor de la U. de O’Higgins) y Heraldo Rozas (magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Eléctrica), hoy estudiante doctoral en The Georgia Institute of Technology (EE.UU.).
