Exploiting Large Language Models to improve efficiency, scalability and flexibility in solving Vehicle Routing Problem and integration of Quality Self-Assessment

ELEVATION nasce nell’ambito di FAIR – Spoke 5 “High Quality AI” per potenziare OPT Runner, il software di Spindox per la pianificazione ottimale delle consegne. Il sistema usa un modello di IA generativa per creare e migliorare automaticamente le strategie di pianificazione delle consegne, semplificando il lavoro giornaliero degli esperti di dominio. Il sistema funziona come un ciclo evolutivo: parte da strategie iniziali, le testa su scenari reali e ne produce versioni progressivamente migliori, affinando autonomamente la propria logica di ottimizzazione. Un assistente conversazionale integrato permette a qualsiasi operatore aziendale di interrogare i risultati e visualizzare grafici in linguaggio naturale, senza necessità di competenze tecniche. 

Il caso d’uso reale è stato condotto con un leader della GDO in Catalogna (688 punti vendita, ~250 veicoli, ~500 punti di consegna nell’area metropolitana di Barcellona), nel contesto del progetto europeo HORIZON 2020 E2COMATION. ELEVATION ha superato tutti gli obiettivi prefissati: la riduzione delle distanze percorse è stata del 5% a fronte di un target del 2%, e le emissioni di CO₂ si sono ridotte del 7% contro un obiettivo del 2%. Il sistema ha appreso da solo a preferire i veicoli a minor impatto ambientale, dimostrando la capacità di generare più efficienza economica e più sostenibilità ambientale contemporaneamente, senza compromessi tra i due obiettivi. 

L’elemento più innovativo corrisponde all’uso dell’AI generativa per progettare autonomamente strategie di ottimizzazione su problemi industriali complessi, traducendo requisiti espressi in linguaggio naturale in linguaggio algoritmico: un cambio di paradigma che riduce drasticamente tempi e costi rispetto all’approccio tradizionale, rendendo accessibile l’ottimizzazione avanzata anche a organizzazioni prive di un team di ricerca dedicato. L’impatto è misurabile su tre fronti: riduzione dei costi operativi, abbattimento delle emissioni di CO₂ e maggiore accessibilità degli strumenti di ottimizzazione matematica anche per figure non tecniche. 

La soluzione risponde a una sfida concreta del settore Transportation & Logistics, con impatti diretti su retailer, operatori logistici e GDO. È applicabile anche in ambito farmaceutico, utilities e logistica urbana: ovunque la complessità operativa renda insufficienti gli strumenti di pianificazione tradizionali e sia necessario adattare continuamente le strategie a condizioni variabili.