Il progetto ORoLoC3D propone una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale per ottimizzare il carico e la consegna nella logistica, affrontando il problema combinato del 3D-Loading Capacitated Vehicle Routing Problem. Questa sfida riguarda il trasporto di pacchi di diverse dimensioni e pesi verso più destinazioni, minimizzando la distanza totale e rispettando al contempo diversi vincoli, tra cui la capacità dei veicoli, il carico sugli assi e i vincoli di stabilità.
OptiMathR, in collaborazione con il Centro di Ricerca e Innovazione in Intelligenza Artificiale dell’Università di Modena e Reggio Emilia, ha sviluppato un prototipo software dotato di un’interfaccia utente dedicata e validato in un contesto reale. L’attuale soluzione utilizza algoritmi evolutivi per il routing e beam search per il caricamento 3D, ma è limitata a scenari di piccola scala e richiede tempi di esecuzione notturni.
Per crescere, il progetto ORoLoC3D mira a ridurre costantemente i tempi di esecuzione e migliorare la qualità delle soluzioni, ottimizzando gli algoritmi ed esplorando tecniche avanzate come la programmazione matematica e il deep reinforcement learning. Tra gli obiettivi futuri figurano test su larga scala, la collaborazione con un ulteriore partner industriale e la diffusione dei risultati tramite pubblicazioni ed esposizioni tecniche.