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Un approccio basato sui dati per ottimizzare i luoghi di deposito dei pacchi a Saragozza. La mappatura basata sull'intelligenza artificiale identifica i migliori micro-hub per alleggerire la congestione, ridurre le emissioni e incrementare il commercio locale.
La crescente congestione del traffico di Saragozza, l'aumento delle emissioni di CO₂ e l'inefficienza delle consegne dell'ultimo miglio hanno sottolineato l'urgente necessità di una soluzione trasformativa per la logistica urbana. Il progetto è stato avviato per affrontare queste sfide sfruttando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per sviluppare uno strumento adattabile e incentrato sul cittadino per migliorare l'accesso ai micro-hub e agli armadietti per i pacchi.
L'obiettivo del progetto era quello di determinare le posizioni ottimali dei micro-hub e degli armadietti per i pacchi, perfezionando la rete logistica per abbassare le emissioni, ridurre la congestione, rivitalizzare le imprese locali e migliorare l'efficienza dei servizi per i cittadini. Integrando diversi dati urbani e applicando i modelli delle Scienze Sociali e Umanistiche (SSH) alla pianificazione urbana e all'analisi spaziale, il progetto mirava non solo a ottimizzare la logistica, ma anche a migliorare l'esperienza urbana complessiva.
Questo approccio pone le basi per un sistema di logistica urbana replicabile, accessibile, inclusivo e incentrato sull'uomo che altre città possono adottare nella…
Per affrontare la sfida di determinare la posizione ottimale dei micro-hub, abbiamo ideato un approccio strutturato che combina in modo intelligente l'analisi dei dati con soluzioni innovative di intelligenza artificiale:
