Descripción del proyecto
Aquest projecte proposa com a objectiu principal la creació i implementació d’un sistema intel·ligent de gestió de rutes compostes de més d’un conductor basant-se en un conjunt de punts d’intercanvi en ruta on el sistema, a partir de simulacions amb dades extretes de la flota de Padrosa Management SL i de l’estat del sistema viari europeu a temps real, busca l’optimització d’aquests punts d’intercanvi per tal de minimitzar el temps de cada transport i maximitzar l’òptima interacció entre rutes. A més a més, el projecte busca no sols millorar l’eficiència de les operacions de transport sinó també optimitzar la gestió i l’ús de les dades relacionades amb aquests processos. El projecte es distingeix per la seva aproximació holística a la problemàtica logística, des de la creació d’un generador de punts d’intercanvi per ruta i un gestor unificat de dades fins a l’anàlisi de dades que ajudin a l’empresa a la presa de decisions basada en dades a temps real. Aquest projecte aplicarà les tècniques més avantguardistes en simulació digital, com els bessons digitals (Digital Twins), i la gestió de dades heterogènies, característiques del sector logístic.
En l’actual paisatge del sector logístic, caracteritzat per una digitalització incipient i un aprofitament encara limitat de les dades, emergeix una oportunitat única per a la transformació i la innovació. Padrosa Management SL, una de les empreses catalanes més destacables del país dins d’aquest sector, s’ha posicionat com a líder en la recerca de noves vies per a la millora de l’eficiència operativa i la gestió estratègica. En aquest context, sorgeix aquesta proposta de doctorat industrial, fruit de la col·laboració entre el grup d’investigació IDEAI de la UPC i Padrosa Management SL.
El cor del projecte radica en el desenvolupament d’un generador de punts d’intercanvi que utilitza algorismes avançats i dades detallades per identificar les rutes més eficients, reduint així costos i temps de transport. Aquesta eina està destinada a ser integrada dins dels sistemes logístics ja prèviament existents a l’empresa. Paral·lelament, el projecte preveu la creació d’un gestor de dades. Aquest sistema buscarà un disseny escalable, segur i compatible amb diferents tipus i fonts de dades, permetent l’anàlisi en temps real i l’extracció de coneixement valuós que pot ser utilitzat per a la millora contínua i l’adaptació a noves necessitats i oportunitats de negoci.
El treball acadèmic associat amb aquest doctorat inclou la redacció i publicació de diversos articles científics que documenten els desenvolupaments tècnics, els processos metodològics, les avaluacions de rendiment i les implicacions pràctiques dels sistemes desenvolupats.
Bibliografia:
Alaei, S., Durán-Micco, J. & Macharis, C. Synchromodal transport re-planning: an agent-based simulation approach. Eur. Transp. Res. Rev. 16, 1 (2024). https://doi.org/10.1186/s12544-023-00624-y
Monique Stinson, Joshua Auld, Abolfazl (Kouros) Mohammadian, A large-scale, agent-based simulation of metropolitan freight movements with passenger and freight market interactions, Procedia Computer Science, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.157.
Tiwari, Sanju Mishra, Fatima N. Al-Aswadi and Devottam Gaurav. “Recent trends in knowledge graphs: theory and practice.” Soft Computing 25 (2021): 8337 – 8355.
Dignum, Virginia, Javier Vázquez-Salceda and Frank Dignum. “OMNI: Introducing Social Structure, Norms and Ontologies into Agent Organizations.” International Workshop on Programming Multi-Agent Systems (2004).
Chami, Ines, Sami Abu-El-Haija, Bryan Perozzi, Christopher Ré and Kevin P. Murphy. “Machine Learning on Graphs: A Model and Comprehensive Taxonomy.” ArXiv abs/2005.03675 (2020)
Stefano V. Albrecht, Filippos Christianos, and Lukas Schäfer. Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches. MIT Press, 2024.
Goldsman, David & Pernet, Sebastien & Kang, Keebom. (2002). Logistics 1: simulation of transportation logistics.. 901-904. 10.1145/1030453.1030580.
Liu, Yushan, Bailan He, Marcel Hildebrandt, Maximilian Buchner, Daniela Inzko, Roger Wernert, Emanuel Weigel, Dagmar Beyer, Martin Berbalk, and Volker Tresp. 2023. “A Knowledge Graph Perspective on Supply Chain Resilience.” arXiv preprint arXiv:2305.08506.
Vázquez-Salceda, Javier. (2004). The Role of Norms and Electronic Institutions in Multi-Agent Systems. 10.1007/978-3-0348-7955-2.
Barrasa, Jesus, and Jim Webber. Building Knowledge Graphs. 1st ed. O’Reilly Media, 2023. ISBN 9781098127077.
