IA para Planejamento de Rotas de Veículos Elétricos de Entrega com Otimização de Estações de Recarga

Veículos elétricos de entrega são cada vez mais práticos para operações urbanas e suburbanas, mas introduzem uma restrição de planejamento que as operações a diesel não enfrentam: a bateria tem autonomia finita, e ficar sem carga não se resolve com uma parada rápida em qualquer posto. O planejamento de rotas para frotas elétricas precisa considerar a autonomia do veículo, o cronograma de entregas, a localização e disponibilidade das estações de recarga e o tempo necessário para recarregar.

O planejamento de rotas com IA torna a operação de frotas elétricas viável ao resolver esse problema de otimização multivariável.

Estimativa de Autonomia que Reflete a Realidade

A autonomia nominal de um veículo elétrico e sua autonomia real em operações de entrega são números diferentes. A autonomia real depende do peso da carga (cargas mais pesadas consomem mais energia), das variações de elevação na rota (subidas drenam baterias mais rápido), da temperatura ambiente (frio e calor extremos reduzem a autonomia), do padrão de condução (a direção pare-e-siga em entregas consome mais energia por quilômetro do que rodovias) e do uso de sistemas auxiliares (aquecimento, refrigeração, plataformas elevatórias).

Os modelos de estimativa de autonomia por IA consideram todos esses fatores usando os dados históricos da própria frota. Em vez de planejar rotas com base na autonomia nominal do fabricante, o sistema utiliza estimativas realistas para o veículo, a carga, a rota e as condições específicas. Isso evita o cenário em que um veículo fica com pouca carga no meio da rota porque o plano supôs uma autonomia que o veículo não conseguiria atingir na prática.

Planejamento de Rotas com Integração de Recarga

O planejamento de rotas com IA para veículos elétricos integra paradas para recarga à rota quando a rota planejada de entrega excede a autonomia estimada. O sistema identifica estações de recarga ao longo ou próximas à rota planejada, avalia sua disponibilidade e velocidade de carregamento e insere uma parada de recarga no ponto ideal da rota.

A otimização considera o custo de tempo da parada de recarga em comparação com configurações alternativas de rota que poderiam evitar a necessidade de recarga durante o trajeto. Às vezes, uma sequência de entrega ligeiramente diferente elimina a necessidade de uma parada de recarga ao manter o veículo mais próximo da base, onde pode ser carregado durante a noite.

Otimização da Recarga Noturna

Para a maioria das frotas de entrega, a recarga noturna no depósito é o método principal. A IA gerencia o cronograma de recarga para garantir que cada veículo esteja totalmente carregado no momento da partida pela manhã, ao mesmo tempo em que minimiza os custos de energia. Isso envolve escalonar os horários de início de recarga para evitar picos de demanda, programar a recarga em períodos com tarifas fora de pico, priorizar veículos com partidas mais cedo ou rotas mais longas e gerenciar a carga elétrica total para permanecer dentro da capacidade da instalação.

Otimização do Mix da Frota

Durante o período de transição em que a frota opera tanto veículos elétricos quanto a diesel, a IA otimiza quais rotas são atribuídas a quais veículos. Rotas dentro do alcance confortável do veículo elétrico são atribuídas aos VEs. Rotas que exigiriam recarga no meio do caminho ou que envolvam condições desfavoráveis aos VEs (frio extremo, percursos montanhosos) são atribuídas aos veículos a diesel.

Essa atribuição inteligente maximiza a utilização da frota elétrica, garantindo a manutenção dos níveis de serviço. À medida que a frota elétrica cresce e a infraestrutura de recarga melhora, a proporção de rotas atribuídas a VEs aumenta naturalmente.

Para mais sobre como a IA apoia a eletrificação de frotas em logística, veja a análise de logística e transporte da FirmAdapt.