Une logistique urbaine plus durable grâce au jumeau numérique

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Un commerce qui va croissant ainsi que les nuisances associées

L’explosion du commerce électronique chez les particuliers et les besoins croissants des entreprises contribuent à une augmentation importante du nombre de colis à livrer dans les métropoles. Cette croissance en amène d’autres : l’émission de gaz à effet de serre, la pollution de l’air, l’accidentologie, le bruit et la congestion [1]. Dans ce contexte, la livraison du dernier kilomètre concerne le dernier tronçon du parcours entre un hub logistique situé en périphérie urbaine et les adresses de livraison. Ces livraisons, qui sont très largement sous-traitées, sont réalisées par des livreurs qui ont en charge un certain nombre de colis à acheminer à leur destinataire. Pour chaque lieu de livraison, le livreur doit trouver une place de stationnement sans être en infraction puis livrer à pied ses colis à partir de cet endroit. Une étude réalisée dans la ville de Seattle [2] a montré que les livreurs mettent en moyenne 2,3 minutes pour trouver une place de livraison et que cette recherche augmente la durée de la tournée de 28%. Sur l’Île-de-France, plus de 50% de livraisons ont été réalisées par le stationnement en double file ou sur la piste cyclable ou le trottoir, selon une enquête réalisée en 2015 [3]. Ces chiffres montrent les enjeux et nuisances importants pour l’environnement, et aussi pour les parties prenantes comme les prestataires logistiques, les collectivités et les habitants.

La mutualisation de parkings pour plusieurs livraisons permet de réduire jusqu’à 40% le nombre de kilomètres parcourus en véhicule ainsi que les émissions associées

Une recherche en innovation ouverte sur la logistique de demain : l’Internet Physique

La Chaire Internet Physique (CIP) [6] est une chaire de recherche portée par le Centre de Gestion Scientifique (CGS) à Mines Paris-PSL. Démarrée en 2016 et entrée dans sa seconde phase en 2020. Financé par plusieurs entreprises (GEODIS, GS1 France, Orange, P&G), son programme de recherche a pour but de développer la recherche empirique et théorique sur l’Internet Physique. La Chaire se concentre sur les travaux théoriques concernant l’interconnexion des services logistiques d’une part et l’expérimentation de solutions d’interconnexion d’autre part. Le programme comprend deux axes thématiques : la logistique en réseaux et services innovants, et l’exploration d’un cadre théorique pour l’Internet Physique, et deux domaines d’application : la logistique urbaine durable, qui nous intéresse ici, et les grands échanges internationaux.

Le concept de l’Internet Physique [4] consiste à appliquer à la logistique les principes de l’Internet : un réseau mondial, ouvert, interconnecté, utilisant un ensemble de protocoles collaboratifs et d’interfaces intelligentes standardisées, pour faire voyager, non pas des « paquets » d’information comme le fait Internet ({paquets IP, leurs émetteurs, leurs destinataires, routes, tables de routage}), mais des biens physiques contenus dans des modules standards ({colis physiques, leurs fournisseurs, leurs clients, itinéraires, logisticiens}). L’objectif est d’établir un système logistique mondial ouvert plus résilient, performant et durable par l’interconnexion des réseaux logistiques pour des services logistiques de bout en bout. Ce paradigme a été co-fondé par les chercheurs à Mines Paris et Georgia Tech aux Etats-Unis et est aujourd’hui un levier principal pour atteindre l’objective de Zéro Émission Nette logistique en Europe, selon la feuille de route ALICE [5].

La collaboration entre Mines Paris-PSL et Orange inclut l’expérimentation de l’utilisation de jumeaux numériques pour la logistique urbaine durable — et plus particulièrement le problème du dernier kilomètre. Une thèse doctorale réalisée dans ce cadre a été soutenue en décembre 2022 (avec participation d’Orange dans le jury de thèse) [7,8,9]. Le travail a porté sur plusieurs questions de recherche : la modélisation de jumeaux numériques de systèmes logistiques, l’interopérabilité et l’intégration des systèmes dans l’environnement digitale des Smart Cities, et la modélisation de la prise de décisions dans ce contexte.

Un cas d’application : optimiser la tournée des livreurs

Dans cette approche, l’objectif est d’une part d’aider les livreurs à trouver des places de livraison (dit parking ci-après dans un but de simplification) et d’autre part de réduire l’empreinte carbone des tournées de livraison. Grâce à une application mobile, le livreur connait en avance les parkings disponibles où il va pouvoir se garer pour effectuer sa livraison. Pour réduire le nombre de kilomètres parcourus, le système mutualise les parkings, c’est-à-dire qu’il cherche des parkings qui peuvent desservir plusieurs destinations à la fois.

Afin de connaître les gains liés à la consolidation de livraisons via des parkings, des KPI (Key Performance Indicateur) sont calculés comme :

• la distance de livraison : le nombre de kilomètres parcourus par le camion ;
• le temps de livraison : les trajets à pied et en camion ainsi que le temps de remise des colis ;
• le coût de livraison : le coût total composé du coût du véhicule (carburant et usage), et du coût du livreur (salaire), en fonction du temps et de la distance parcourue ;
• l’émission de gaz à effet de serre : calculé par l’unité d’émission de CO₂ par véhicule-km multipliée par la distance de livraison.

Une représentation numérique de l’environnement : le jumeau numérique

Les besoins en numérisation gagnent tous les secteurs en recherche de fluidité dans leurs processus métier, de gain de productivité ou de meilleure maîtrise de leur impact environnemental. Un jumeau numérique fournit une représentation numérique, un modèle synchronisé, actualisé, d’un environnement physique (ici les éléments physiques intervenant dans la livraison : les colis, les parkings, les adresses de livraison), les processus métier qui vont se dérouler en utilisant l’infrastructure physique et les interactions qui prennent place entre les différents acteurs de la chaine.

Figure 1- Caractéristiques de la plateforme de jumeaux numériques Thing’in

Pour modéliser ces jumeaux numériques, nous nous appuyons sur Thing’in, une plateforme d’expérimentation pour les jumeaux numériques, développée et expérimentée depuis plusieurs années par la recherche d’Orange, qui offre les cinq caractéristiques principales illustrées dans la Figure 1 :

• Multi/Trans-verticales : Thing’in peut adresser différents cas d’usage dans différentes verticales, comme la ville intelligente [9], le bâtiment intelligent [10], l’industrie intelligente, etc. ; grâce à son modèle de données très versatile, les utilisateurs peuvent utiliser des modèles déjà existants sur Thing’in ou importer leur propre modèle. Cela permet également d’adresser des cas d’usages qui mixent différentes verticales.
• Multi-faces (« multisided » en anglais) : la plateforme permet de fédérer des acteurs au sein d’une même verticale ou à travers différentes verticales. Chaque acteur peut choisir ce qu’il partage et avec qui il le partage. Thing’in permet de définir des politiques d’accès à grain fin, jusqu’à la propriété d’un jumeau numérique.
• Basé graphe : Thing’in s’appuie sur une modélisation graphe afin de capturer la structure et la sémantique des entités du monde réel. Les graphes offrent un formalisme à la fois très simple et très puissant, permettant de modéliser des entités de toutes natures, de simples objets jusqu’à des systèmes complexes (par exemple une usine), et des systèmes de systèmes (par exemple une ville, un réseau logistique ou de télécommunications). Ces graphes sont synchronisés avec le monde réel qu’ils représentent.
• Fédération et distribution : la plateforme peut se décliner en différentes instances distribuées dans le cloud et/ou chez le client, et former ainsi une fédération d’instances où chacune peut communiquer avec les autres instances de la fédération, si les gestionnaires le souhaitent. De plus les politiques d’accès ne sont pas les mêmes au sein de la fédération ou au sein d’une plateforme. C’est-à-dire qu’un utilisateur peut choisir de partager certaines informations au sein de son instance et seulement un sous-ensemble avec la fédération.
• Historisation : les jumeaux numériques sont historisés, il est possible de faire de connaître l’état des jumeaux numériques dans le passé.

Figure 2- Jumeaux Numériques pour la livraison de derniers kilomètres

Optimiser la tournée des livreurs en utilisant un jumeau numérique

Dans la démonstration illustrant le prototype réalisé, les parkings, destinations et colis sont modélisés sous forme de jumeaux numériques. Les parkings sont des données issues des Open Data de la ville de Paris, les parkings de type « Livraison » du 17^e arrondissement de Paris et des parkings limitrophes sont également modélisés sous forme de jumeaux numériques basés graphe dans Thing’in. Chaque parking possède les propriétés suivantes : statut, qui permet de savoir si le parking est disponible ou non (dans cette démonstration l’hypothèse suivante est faite : les parkings sont équipés de capteurs), adresse et coordonnées GPS. Les destinations proviennent du jeu de données « adresses » des Open Data de Paris, où chaque destination a des coordonnées GPS ainsi qu’une adresse postale. Pour chaque destination un ensemble de colis est généré en suivant la loi de Pareto, c’est-à-dire que certaines destinations auront beaucoup de colis associés et la majorité des destinations auront peu de colis associés. Chaque colis a un numéro de code barre, un statut (« à l’entrepôt », « en cours de livraison » ou « livré ») et est associé à une destination par l’intermédiaire d’une relation. La Figure 2 illustre la relation entre les jumeaux numériques et le monde physique. Par exemple, un parking connecté dans le monde physique permet au livreur de savoir si un parking est disponible ou non grâce au jumeau numérique.

Contrairement à un schéma de livraison de derniers kilomètres classique, cette démonstration s’intéresse à l’usage des parkings pour, d’une part, aider le livreur dans son travail et, d’autre part, consolider les livraisons via des parkings pour réduire l’empreinte carbone mais aussi les nuisances sonores d’une tournée. Cela requiert de rajouter deux étapes par rapport au processus traditionnel : le choix des parkings et l’ordre de visite des parkings. La résolution de ces deux étapes peut être réalisée grâce aux jumeaux numériques implémentés sur la plateforme Thing’in. Le choix des parkings est lui-même découpé en deux sous-étapes : la liste de candidats de parkings et le choix des parkings. La liste des candidats de parking pour chaque destination est établie grâce au jumeau numérique. En effet pour chaque destination, la plateforme Thing’in nous permet de trouver les parkings dans un rayon déterminé (100, 200 ou 300 mètres par exemple). À la fin de cette étape chaque destination a plusieurs parkings candidats, c’est-à-dire que le livreur dispose de plusieurs options pour garer son camion et faire la livraison. Le but de la deuxième étape est de mutualiser l’utilisation des parkings par la consolidation de colis afin de réduire l’impact environnemental des livraisons. À la fin de cette étape, chaque colis d’une destination est relié à un seul parking et un parking peut desservir plusieurs destinations.

Ensuite, il reste à déterminer l’ordre dans lequel les parkings vont être visités. Le jumeau numérique permet de déterminer quels sont les parkings retenus ; ils sont utilisés comme données d’entrée pour l’heuristique qui permet ensuite d’établir l’ordre de visite des parkings. Plusieurs algorithmes heuristiques existent pour résoudre le problème dit du voyageur de commerce [11], ces heuristiques sont des méthodes approchées qui permettent d’avoir une solution rapide et satisfaisante, même s’il ne s’agit pas nécessairement de la solution optimale. Dans notre cas nous utilisons la méthode de l’élastique, où chaque parking est un point. On place l’élastique au centre et le but est que l’élastique passe par tous les points fixes (parkings), tout en essayant de détendre le moins possible l’élastique [12].

Pendant la tournée, le statut des jumeaux numériques des parkings est mis à jour en temps réel, en faisant l’hypothèse que les parkings sont équipés de capteurs. Le système peut utiliser ces informations pour mettre à jour la tournée du livreur dans le cas où un parking n’est plus disponible.

Le cas d’application a été d’abord simulé sur un outil de simulation multi-agents avec le jeu de données, avec pour objectif de quantifier le gain potentiel [7]. Les résultats numériques montrent que la consolidation de livraisons via des parkings permet de réduire le nombre de kilomètres jusqu’à 40%, en rapport avec la réduction des émissions de véhicule. Toutefois, la consolidation grâce à un rayon plus large de parking (c’est à dire, lorsqu’on augmente la distance entre une destination et un parking pour sélectionner les parkings candidats) conduit à l’allongement de tournées à pied du livreur. Pour réduire le temps de marche des livreurs, les derniers mètres pourraient être pris en charge par des livreurs en vélo cargo par exemple.

D’autres optimisations de ces tournées sont envisageables et ouvrent des perspectives

Cette première démonstration réalisée propose un premier cas d’utilisation de jumeau numérique pour la livraison urbaine durable. D’autres cas d’utilisation sont envisageables et, pour le cas décrit précédemment, plusieurs améliorations de cette gestion des tournées sont d’ores et déjà identifiées. La première piste consiste à ajouter de nouvelles contraintes, par exemple : le poids des colis, des fenêtres de temps de livraison pour les colis, les horaires d’ouvertures des destinations, etc. Une seconde perspective consiste à étendre l’utilisation à la multimodalité, comme l’utilisation de vélos cargo ou de navettes fluviales. Ces pistes sont explorées dans le projet collaboratif européen ASAP (Awaken Sleeping Assets Project [13]) auquel participent Orange et Mines Paris-PSL ; l’utilisation de modalités douces permettrait de réduire l’empreinte carbone de la livraison. La troisième piste est la collaboration entre livreurs ; dans le cas où un livreur est en retard, il pourrait faire appel à un autre livreur qui a déjà terminé sa tournée pour l’aider, grâce à l’utilisation de jumeaux numériques proactifs. Par exemple les colis pourraient détecter automatiquement que le livreur est en retard dans leur livraison et organiser de façon autonome (sans l’intervention des livreurs, autre qu’une demande de consentement de leur part) le processus d’entraide entre les livreurs. Cela permettrait de pallier les évènements externes et d’avoir une meilleure satisfaction client.