La electrificación de flotas reduce el costo total de propiedad (TCO, por sus siglas en inglés) de un 8 a un 13 por ciento con respecto a flotas que solo utilizan diésel, indicó un estudio desarrollado por Einride en colaboración con el Instituto de Investigación Fraunhofer ISI y utilizando datos logísticos reales de REWE, cliente de Einride.

El estudio analizó más de 38,000 envíos y patrones operativos de más de 200 vehículos que operan para REWE, cadena de supermercados, que presta servicio a más de 500 establecimientos en un radio de 230 km desde dos centros de distribución en el área de Berlín, Alemania.

De acuerdo con los resultados, la planificación digital optimizada permite alcanzar mayores tasas de electrificación, una mayor utilización de la flota y una reducción del TCO, así como la reducción de costos mediante la integración de la planificación de rutas y tarifas a nivel de flota.

Einride, empresa tecnológica que ofrece soluciones digitales, eléctricas y autónomas para el transporte de mercancías por carretera, detalló que el estudio es el primero en cuantificar cómo la reoptimización de la planificación del transporte a nivel de flota, en lugar de simplemente sustituir camiones diésel por eléctricos, es clave para que el transporte eléctrico sea escalable y rentable.

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Avance crucial para el sector

«Con este estudio, no solo afirmamos que la IA transformará el transporte de mercancías, sino que lo demostramos con datos. Cuantificar el impacto de la planificación basada en IA supone un avance crucial para el sector y subraya el liderazgo de Einride en la creación de sistemas de transporte escalables e inteligentes», declaró Roozbeh Charli, CEO de Einride.

Einride explicó que, en el centro de estos resultados se encuentra el avanzado motor de IA de Planificación de Einride, integrado en su plataforma de software, que replantea la planificación y ejecución del transporte de mercancías.

A diferencia de los enfoques habituales del sector, que buscan sustituir los camiones diésel por eléctricos de forma individual, la IA de Planificación integra las características del vehículo, las limitaciones energéticas y los datos reales de envío para crear programaciones altamente coordinadas para todos los activos del sistema.

Esta tecnología impulsa la utilización de los activos, optimiza la carga y permite operaciones eléctricas escalables y rentables que superan el estándar del sector al adoptar una perspectiva integral de la flota.

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Principales hallazgos

Entre los principales hallazgos del estudio, destaca que la planificación basada en IA impulsa una electrificación más profunda. Con la IA de Planificación de Einride, los camiones eléctricos pudieron gestionar hasta el 85% de la carga útil total y el 54% del kilometraje total, superando significativamente el enfoque de sustitución individual, que alcanzó el 57% y el 32%, respectivamente.

Asimismo, señala que, la instalación de cargadores rápidos de 150 kW en las zonas de carga redujo los costos de ambos enfoques, pero las flotas optimizadas con Planning AI dependieron menos de esta costosa infraestructura para alcanzar una alta electrificación y rentabilidad.

Por otra parte, existe una resiliencia en condiciones económicas inciertas. Incluso en escenarios sin subsidios para vehículos eléctricos, las flotas planificadas con la tecnología de Einride mantuvieron altas tasas de electrificación y la paridad de costos con las operaciones exclusivamente diésel, lo que demuestra que la planificación basada en IA puede mitigar la volatilidad del mercado y los cambios de políticas.

Otro hallazgo del estudio de Einride es que, el software de planificación de transporte que integra la planificación de rutas y carga a nivel de flota para optimizar las operaciones de flotas mixtas permite mayores tasas de electrificación a un menor costo que el reemplazo de la flota. Sin embargo, este software aún no se ha difundido ampliamente en la industria.

Además, se destaca que la electrificación de flotas requiere que los operadores desarrollen capacidades para gestionar las complejidades de la planificación y operación de grandes flotas mixtas de forma dinámica, así como para incorporar métricas de rendimiento adecuadas a nivel de flota para tener en cuenta el comportamiento emergente resultante de los diversos requisitos operativos de las flotas.

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