Clasificación de zonas urbanas para atención con cargo bikes en la distribución urbana de mercancías mediante clustering

Abstract

RESUMEN : En este artículo, presentamos una metodología para elegir qué áreas de una ciudad determinada son adecuadas para las entregas de última milla con cargo bikes. La metodología propuesta integra sistemas de información geográfica (SIG), métodos de clasificación (análisis de clúster) y modelos de ruteo de vehículos. La recolección de información se realiza mediante herramientas de geoprocesamiento como OpenStreetMap y su análisis a través de SIG que permite la lectura, visualización gráfica y procesamiento de la información a través de mapas. Con esta información se realiza un análisis descriptivo y estadístico, destacando características de la zona, por ejemplo, la cantidad de establecimientos comerciales con ciclovías cercanas. Finalmente, utilizando análisis de clúster para las zonas que por su similitud y características puedan ser atendidas en su proceso de distribución utilizando cargo bikes. La evaluación de los beneficios de introducir cargo bikes en los barrios seleccionados se mide luego utilizando algoritmos de enrutamiento de vehículos para el cálculo del consumo de energía de las rutas resultantes. La metodología propuesta se probó con datos de la ciudad de Medellín para la categoría de producto HORECA (Hoteles, restaurantes y catering) con resultados prometedores.

ABSTRAC : In this paper, we present a methodology to choose which areas of a given city are suitable for last-mile deliveries with cargo bikes. The proposed methodology integrates geographic information systems (GIS), classification methods (cluster analysis), and vehicle routing models. The collection of information is done using geoprocessing tools such as OpenStreetMap and its analysis through GIS that allows the reading, graphic display, and processing of information through maps. With this information, a descriptive and statistical analysis is made, highlighting characteristics of the area, for instance, the number of commercial establishments with nearby bike lanes. Finally, using cluster analysis zones that due to their similarity and characteristics, can be served in their distribution process using cargo bikes. The evaluation of the benefits of introducing cargo bikes in the selected neighborhoods is then measured using vehicle routing algorithms for the energy consumption calculation of the resulting routes. The proposed methodology was tested on data from the city of Medellin for the HORECA product category (Hotels, restaurants, and catering) with promising results.