Resumen de Application of mathematical models for the optimization and improvement of related logistics processes: reduction of carbon footprint and improvement of efficient driving

Adrián Valverde Mateo

• español

  La actual tesis doctoral presentada por D. Adrián Valverde Mateo, Responsable de Investigación en Grupo Logístico Primarfio en España defendida bajo menciones de doctorado industrial e internacional tiene varios objetivos. Grupo Primafrio es una empresa líder en el movimiento de mercancías refrigeradas. Esta empresa es un referente en Europa en el sector del transporte por carretera y la logística. Evidentemente, la optimización de sus procesos en términos de ahorro económico, reducción de huella de carbono y conducción eficiente pueden ser los principales retos en la actualidad. Por tanto, la presente tesis doctoral ha tenido dos conjuntos de objetivos diferentes alineados con los intereses antes descritos de la empresa. El primer gran objetivo tiene que ver con la implementación de procesos de optimización en la toma de decisiones necesarias en la actividad logística. En este sentido, había un problema abierto con respecto a la indecisión en los datos de elección que tratamos usando la distribución de Maxwell para manejar la indecisión del selector en los datos de elección; de hecho, proponemos un nuevo modelo de elección bayesiano latente. Por otro lado, en el mismo marco de problemas, abordamos la asistencia en la toma de decisiones en el caso binario, en este sentido proponemos una generalización de modelos de elección para el escenario binario. Estas dos contribuciones constituyen el contenido de los Artículos 1 y 2. El segundo bloque de problemas aborda la cuestión abierta de medir cómo una conducción eficiente reduce la huella de carbono en términos de ahorro de combustible. Por tanto, planteamos un modelo reactivo donde podemos analizar el impacto del conductor en el proceso. Podemos resolver este modelo creando un enjambre de ondas Meyer. Las conclusiones fueron que para el mismo nivel de tráfico una mejor eficiencia en la conducción reduce los costes. Cuando el nivel de tráfico es alto, este ahorro es aún más importante, por lo que no tiene sentido reducir costes e invertir en la formación de conductores para una conducción eficiente. Estos resultados constituyen el contenido del Artículo 3.

  Finalmente, en el Artículo 4, hemos desarrollado un modelo global de tráfico donde combinamos por primera vez el efecto del tren en el proceso logístico de movimiento de mercancías. Como colaboramos en este objetivo con Profesor Huatao Chen de la División de Dinámica y Control, Facultad de Matemáticas y Estadística, Universidad Tecnológica de Shandong, Zibo 255000, China, Jefe del Laboratorio de Control de Tráfico, hemos utilizado los datos de la provincia de Shandong en China, que tiene una infraestructura ferroviaria profunda. Este modelo es exportable a otra parte del mundo con una complejidad operativa similar. En este sentido, se demuestra que la operación vial así como el tránsito ferroviario promueven el desarrollo del tránsito, mientras que los accidentes de tránsito inhiben el desarrollo del tránsito. Además, se obtiene el error máximo entre los datos de salida y las datosestadísticos proporcionados por la autoridad, a partir del cual se dan algunas previsiones para el desarrollo del tráfico en el futuro, se dan algunas sugerencias y esquemas de optimización para el desarrollo del tráfico. Finalmente, también se deriva un modelo de red neuronal del desarrollo del tráfico en esta provincia.

• English

  This doctoral dissertation has been presented in the form of thesis by publicationThe current PhD thesis presented by Mr. Adrián Valverde Mateo, Chief of Research duties at Primarfio Logistics Group in Spain defended under the label of industrial and international doctorate has several aims. Grupo Primafrio is a leader company in the movement of refrigerated goods. This company is a reference in Europe in road transport and logistics sector. Obviously, the optimization of their processes in terms of economic saving, reduction of carbon footprint and efficient driving can be the main challenges in recent days. Therefore the current PhD thesis has had two different sets of objectives. The first big objective deals with the optimization approach at the decision making needed at the logistics process. In this sense, there was an open problem regarding the indecisiveness in choice data that we treat by using Maxwell distribution to handle selector’s indecisiveness in choice data, in fact we propose a new latent Bayesian choice model. On the other hand, in the same frame of problems, we deal with the assistance at the decision making at the binary case, in this sense we propose a generalization of choice models for the binary scenario. These two contributions constitute the content of Papers 1 and 2. Second block of problems deals with the open question of measuring how efficient driving reduce the footprint carbon in terms of saving fuel. Therefore, we state a reactive model where we can analyze the impact of driver at the process. We are able to solve this model by creating a swarming Meyer wavelet. The conclusions were that for the same level of traffic a better efficiency at driving reduce costs. When traffic level is high this save is even more important, therefore make not sense to reduce cost invest in the driving formation on efficient driving. This item is presented at Paper 3. Finally, in Paper 4, we have developed a global model of traffic where we combine for first time the effect of train in the logistic process of moving goods. As colaborate at this aim with Professor Huatao Chen from Division of Dynamics and Control, School of Mathematics and Statistics, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China, Head of the Laboratory of Traffic Control we have used the data of Shandong Province in China which has a deep railway infrastructure. This model is exportable to other part of the work with a similar operational complexity. In this sense, it is shown that highway operation as well as rail transit promotes the development of traffic, while traffic accidents inhibit traffic development. More over, the maximum error between the output data and the statistics bureau, based on which some forecasts for the development of traffic in the future are given, is obtained, some suggestions and optimization schemes for traffic development are given. Finally, a neural network model of the development of Shandong traffic is also derived.