Disegnare la rotta quotidiana di una flotta da 5 a 30 furgoni — quale furgone va da quale cliente e a che ora, perché ogni finestra di consegna venga rispettata (in letteratura: VRPTW).
In breve
Ti suona familiare?
- La riunione mattutina di dispatch — chi va dove con quale furgone — dura 1–2 ore ogni giorno
- Quando la finestra di un cliente salta, parte un secondo giro per la riconsegna
- Le ore di straordinario degli autisti a fine mese chiudono il 20–40 % sopra il piano
- Il piano vive in un foglio di calcolo; un ingorgo o un guasto fa partire una catena di telefonate
- C'è catena del freddo o consegna critica nel tempo (latte, farmaceutica, fresco); la finestra persa significa reso
- Quando si aggiunge un nuovo cliente, decidere 'su quale furgone sta' si fa a sensazione, non con un calcolo
- Un cliente si è lamentato 'arrivate sempre in ritardo' e ha spostato i suoi ordini a un altro fornitore
Perché è importante
Come si risolve
Profondità tecnica
Come si risolve
Profondità tecnicaIn una frase: Raggruppa sullo stesso furgone i clienti dello stesso quartiere con la stessa fascia oraria e visitali uno dopo l’altro — chilometri vuoti e finestre saltate calano con la stessa decisione. Stessa fascia ma quartieri diversi? Due furgoni di solito costano meno di uno a zig-zag.
Quello che il software fa davvero è questo: prende la stessa decisione di sequenza che il dispatcher fa a memoria per 30 clienti e la risolve in pochi secondi per 200. Tre fasi:
1. Raccoglie i dati. Indirizzi e finestre dei clienti, dimensione o peso di ogni ordine, posizione del deposito, numero e capacità dei veicoli, turni degli autisti, velocità medie del traffico. I dati arrivano automaticamente dal sistema ordini, o vengono inseriti una volta in una tabella pulita.
2. Trova la rotta migliore. Il software non prova ogni sequenza possibile una a una — per 50 clienti è matematicamente impossibile (la combinatoria è astronomica). Usa invece l’ottimizzazione — una tecnica di ricerca operativa (disciplina che usa matematica e computer per risolvere decisioni di business) — per prendere scorciatoie intelligenti: quale cliente su quale furgone e in che ordine. Il risultato arriva in pochi secondi — per ogni furgone una lista ordinata: “Prima fermata A alle 09:30, poi B alle 10:15, poi C alle 11:00, rientro al deposito alle 13:30.” Il piano bilancia tre obiettivi insieme: rispettare tutte le finestre, minimizzare i chilometri totali e non superare la capienza.
3. Atterra sul tablet dell’autista. Il piano appare come lista ordinata nell’app mobile, con navigazione integrata e dati cliente. Se il traffico peggiora o entra un ordine urgente, il software ricalcola solo la zona impattata e una nuova rotta arriva in 10–30 secondi. Se un furgone si guasta, mostra in numeri quali ordini riassegnare a quale veicolo.
Non sostituisce il giudizio del dispatcher; pensalo come una calcolatrice senza errori che scala ciò che lui già fa per 30 clienti fino a 200. La decisione resta umana, ma il piano è sempre aggiornato.
Alternative
Foglio di calcolo + testa del dispatcher
GratuitoGratuito
Per chi: 1–3 furgoni, 20–40 fermate/giorno
- + Costo zero
- + Massima flessibilità — aggiustamenti al volo
- + Nessuna decisione di investimento
- − La qualità del piano scende rapidamente oltre ~50 fermate
- − Conoscenza in una sola persona — rischio quando manca
- − Riallineare per traffico o cambio finestra è lento con la mappa cartacea
- − Nessuno storico delle rotte — non puoi misurare cosa ha funzionato
Software locale di gestione consegne
Aziendale1.000–5.000 EUR di setup + 300–1.200 EUR/mese (prezzi pmi regionali)
Per chi: 5–20 furgoni, parco clienti stabile
- + Interfaccia e supporto in italiano
- + Mappe e traffico locali tipicamente integrati
- + App mobile per l'autista inclusa
- − Finestre dure e vincoli complessi (doppia catena del freddo) spesso supportati in modo limitato
- − Multi-deposito o cross-docking possono essere deboli
- − Trasparenza dell'algoritmo limitata — la domanda 'perché questa rotta' è difficile da risolvere
Software internazionale specializzato di routing
Aziendale100–500 EUR/veicolo/mese in abbonamento o 50.000–250.000 EUR/anno di licenza
Per chi: 20–100 furgoni, multi-deposito, catena del freddo o consegna molto vincolata
- + Maturo: multi-deposito, capacità, finestre, turni autista pienamente supportati
- + Confronto scenari e simulazione potenti
- + Algoritmi consolidati negli anni
- − Costi alti di licenza e consulenza
- − Implementazione 2–4 mesi
- − Supporto in italiano può essere limitato
Sviluppo proprio su solver open source
Open SourceLicenza gratuita; 6–12 settimane di sviluppo interno o 40.000–150.000 EUR di consulenza
Per chi: Pmi con team software o partner tecnologico forte
- + Nessun costo di licenza
- + Personalizzabile sui propri vincoli
- + Cloud o server proprio
- − Serve capacità tecnica interna
- − La manutenzione è lavoro reale
- − Rischio elevato per un team senza esperienza di routing
Raccomandazione
Chiedi nell'incontro
- Supportate finestre orarie dure contro morbide? Come viene modellata in funzione obiettivo la penale per finestra saltata?
- Supportate multi-deposito o ricarica del veicolo a metà giornata (cross-docking)?
- Si possono definire vincoli come catena del freddo o tipi di prodotto misti (surgelato + secco sullo stesso furgone)?
- Come si inseriscono turni autista, pause obbligatorie e vincoli di patente?
- Da quale fonte prendete il dato di traffico? Come è stata validata la precisione regionale?
- Quando entra un ordine urgente, in quanto tempo si aggiorna il piano? Come arriva la nuova rotta all'autista?
- Come strutturate il pilota — quanti veicoli, quante settimane, qual è la soglia di successo?
- Se smettiamo di lavorare con voi, come riprendiamo i dati di clienti e rotte? Esiste un export in formato standard?
Dettagli tecnici
Nota editoriale
In sala dispatch questo problema è noto come “pianificazione delle rotte”, “programmazione consegne” o “sequenza autista”. Il nome accademico è Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). La domanda che fai ogni mattina — “quale furgone, quale cliente, a che ora” — è esattamente quella su cui l’accademia lavora da decenni. Senza saperlo, in una demo non puoi capire se il “modulo di routing” che ti vendono risolve davvero finestre e capacità insieme.
Il punto più spesso ignorato in questo segmento: molti prodotti pubblicizzano “routing” ma sotto eseguono solo euristiche al vicino più prossimo (greedy nearest-neighbor). Funziona ragionevolmente su problemi piccoli; appena le finestre si stringono o la capacità si riduce, la qualità del piano crolla. In ogni demo, chiedi al fornitore di percorrere un esempio con 20 fermate, 5 finestre dure e 2 furgoni, e di spiegare esattamente quale algoritmo usa il motore.
Percorso passo passo per una pmi
Fase 1 — Prima misura, poi pianifica. Per almeno quattro settimane registra quattro cose in una tabella:
- Chilometri e ore per furgone al giorno
- Numero di finestre saltate e la causa
- Giri tornati mezzi vuoti (furgone partito, scaricato a metà, costretto a rientrare)
- Ore di straordinario degli autisti
Senza questa base non puoi sapere quale software produrrà quale risultato.
Fase 2 — Costruisci la tabella finestre-cliente. Scrivi in un unico documento le fasce orarie accettate da ogni cliente. Nella maggior parte delle pmi questa informazione esiste solo nella testa di qualcuno; metterla per iscritto vale già un 5–10 % di efficienza. Separa “dure” (negozio aperto 09:00–12:00) e “morbide” (mattina preferita, ma fino alle 16:00 va bene).
Fase 3 — Pilota. Parti con 1–3 furgoni per 6–10 settimane. Definisci il criterio di successo per iscritto, prima del pilota: ad esempio, “in 60 giorni chilometri totali giù del 10 % e finestre saltate dimezzate”. Se il target salta, il pilota termina — tieni questo diritto di uscita nel contratto.
Fase 4 — Roll-out. Se il pilota chiude bene, scala sull’intera flotta in 2–4 mesi. Formazione autista 1–2 settimane; assegna un autista “campione” per zona.
Rischi — cosa può andare storto
- Indirizzi e finestre di scarsa qualità. Un indirizzo sbagliato avvelena l’output. Pulisci prima il database clienti: verifica delle coordinate, conferma scritta delle finestre.
- Resistenza dell’autista. Un autista che non vuole usare il tablet può sabotare il piano in silenzio (“ho rifatto la strada di sempre”). Cerca 1–2 autisti volontari nel pilota; il sapere tacito dei veterani può essere trasformato in regole esplicite del sistema.
- Qualità dei dati di traffico. Se il modello di traffico del software non riflette la realtà della tua città, i tempi calcolati saranno errati. Nel pilota confronta tempi pianificati e tempi reali.
- Dipendenza dal singolo fornitore. Un software che salva indirizzi e finestre in un formato proprietario rende difficile cambiare in futuro. Inserisci nel contratto la clausola: “Possiamo esportare i nostri dati in formati standard aperti (CSV o simile) in qualsiasi momento, su richiesta.”
Lezione collegata (sarà collegata alla pubblicazione): “Roll-out di software di routing abbandonato a 9 mesi in una flotta locale di consegna — cosa è stato trascurato.”
Sguardo tecnico al metodo di soluzione
Questa sezione raccoglie ciò che ti serve nel parlare con un team software o un consulente. Non è quello che l’autista vede sul tablet — è il motore dietro la tenda.
Approcci principali per VRPTW:
| Approccio | Scala tipica | Tempo di soluzione | Garantisce l’ottimo? |
|---|---|---|---|
| MIP (programmazione lineare intera mista) | 20–100 fermate | 1–15 minuti | Sì, con tempo sufficiente |
| Generazione di colonne | 100–500 fermate | 1–10 minuti | In pratica quasi ottimo |
| Metaeuristiche (tabu, ALNS) | 200–2.000 fermate | 5–60 secondi | No (quasi ottimo) |
| Orizzonte rotolante | Flusso continuo | Istantaneo | Praticamente accettabile |
Regola pratica: sotto le 200 fermate basta un solver open source. Oltre le 500, o con multi-deposito, si preferiscono motori di routing commerciali.
La scelta della funzione obiettivo cambia la forma della soluzione:
- Chilometri totali o carburante: “Minimizzare carburante e usura” — adatto a lunga distanza o operazioni carburante-intensive
- Numero di veicoli combinato con i chilometri: “Posso ridurre la flotta?” — adatto a decisioni di investimento
- Penale per finestra saltata: “Minimizzare rischio di abbandono cliente” — adatto a portafogli con forte componente contrattuale
La maggior parte dei deployment reali usa una combinazione pesata dei tre.
Riferimenti accademici
Elencati nel blocco sources di questa pagina. INFORMS Interfaces e l’archivio dello European Journal of Operational Research raccolgono casi di deployment su flotte reali nei trasporti e nella logistica.
Fonti
- Toth, P. e Vigo, D. (2014). Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications (2ª edizione). SIAM. Testo di riferimento del campo del vehicle routing.
- Solomon, M. M. (1987). Algorithms for the vehicle routing and scheduling problems with time window constraints. Operations Research, vol. 35 — articolo che ha introdotto il set di istanze di benchmark ancora oggi usato sulla VRPTW.
- Cordeau, J.-F. e altri (2007). Vehicle routing. Handbooks in Operations Research and Management Science, vol. 14.
- INFORMS Interfaces — casi studio di applicazioni di ricerca operativa in trasporti e logistica. informs.org/Publications/Interfaces
Glossario
- VRP
- La decisione su quali veicoli, partendo da uno o più depositi, visitano quali clienti e in che ordine.
- Finestre Orarie
- L'intervallo orario in cui può essere fatta una consegna o un servizio — fuori dall'intervallo la visita è rifiutata o penalizzata.
- MIP
- Modello di ottimizzazione in cui alcune variabili decisionali devono essere numeri interi (es. numero di camion, numero di turni).
Problemi correlati
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Dato un camion, container o veicolo merci di dimensioni fisse, quale disposizione di scatole (o pallet) con dimensioni, pesi e regole di impilamento diversi dà il più alto tasso di utilizzo? Il nome matematico è Three-Dimensional Bin Packing Problem (3D-BPP), oppure nella variante pratica Container Loading Problem (CLP). I metodi che risolvono contemporaneamente volume, limiti di peso, regole di impilamento, distribuzione del peso (bilanciamento) e sequenza di consegna (multi-drop) sono studiati dagli anni '90. Anche un miglioramento del 5% nell'utilizzo aumenta in modo concreto le consegne per veicolo per una PMI.
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Dove Apro il Nuovo Magazzino?
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