El transporte urbano de mercancías, elemento de importancia para el desarrollo sostenible de las ciudades desde el punto de vista de economía, medio ambiente, seguridad, energía y salud. Sin embargo, existen graves problemas y desafíos relacionados con el transporte urbano de mercancías, incluida la congestión del tráfico, los impactos ambientales negativos, los accidentes, el consumo de energía y los riesgos para la salud pública.

Se ha definido la logística urbana como el proceso para optimizar totalmente las actividades de logística y transporte por parte de empresas privadas en áreas urbanas teniendo en cuenta el entorno del tráfico, la congestión del tráfico y el consumo de energía en el marco de una economía de mercado.

La logística urbana ofrece soluciones innovadoras para los problemas del transporte urbano de mercancías al utilizar tecnologías emergentes como las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), Sistemas de Transporte Inteligentes (STI), Sistema de Comunicación e Identificación de Vehículos, Sistema de Posición Global (SPG), Sistema de Información Geográfica (SIG), Telemática, Wi-Fi; Tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 (I4.0) como el Internet de las Cosas (IoT), Big Data, Blockchain, Contratos Inteligentes, Inteligencia Artificial (IA), Vehículos Autónomos de Reparto (VAR), Robots de Reparto, Vehículos Aéreos no Tripulados (Drones), Gemelos Digitales (GD), Gamificación, son prometedoras para la evolución de la logística de las ciudades inteligentes, para establecer una logística urbana inteligente: Logística Urbana 4.0

La disciplina de la Logística Urbana 4.0 tiene como objetivo general equilibrar el crecimiento económico, el bienestar social, el respeto al medio ambiente, la seguridad y la eficiencia energética en las zonas urbanas. Y como objetivos específicos: movilidad, sostenibilidad y habitabilidad. Los objetivos de la logística urbana abarcan la reducción de los costos logísticos, así como la disminución de la congestión del tráfico, el consumo de energía, las Emisiones de Gases De Efecto Invernadero (GEI) y otros impactos ambientales negativos.

Tecnologías Emergentes 

Las tecnologías emergentes, incluidas las TIC, los STI, permiten implementar y operar una plataforma integrada para la gestión de sistemas de transporte urbano de mercancías en áreas urbanas e incluye: recolección de datos, almacenar datos y análisis de datos; el SGP y otras tecnologías de telecomunicaciones permiten obtener datos de ubicación de vehículos de carga y mercancías cada segundo. Estos datos históricos, se almacenan a largo plazo en ordenadores, se pueden utilizar para optimizar las rutas y la programación de entregas en zonas urbanas. Los datos en línea también son importantes para el funcionamiento dinámico de los vehículos de carga teniendo en cuenta la congestión del tráfico. Recientemente,  como el Internet de las Cosas ha tomado relevancia en la cadena de suministro y en las operaciones logísticas al utilizar sensores para medir la ubicación, la aceleración y el peso de las mercancías de los vehículos de carga, la temperatura dentro de los contenedores en tránsito, así como RFID (identificación por radiofrecuencia). El Internet de las Cosas puede conectar, en tiempo real, gran cantidad de sitios de suministro, producción, almacenes, centros de distribución, vehículos de carga y productos básicos. 
Tecnologías Emergentes < El Sistema de Comunicación e Identificación de Vehículos (SCIV) es una de las aplicaciones más importantes del Sistema de Transporte Inteligente, ya que proporciona información útil sobre el tráfico, para aliviar la congestión en las carreteras; envía la ubicación de viaje (latitud y longitud); mapea las Emisiones de Gases De Efecto Invernadero (que dependen de la velocidad de viaje) en los enlaces utilizados por los vehículos de reparto, así como paradas; genera información concerniente con las ventanas de tiempo y su correlación con las emisiones de Gases De Efecto Invernadero. En consecuencia, los datos obtenidos se pueden utilizar para optimizar las rutas y la programación de camiones, así como para reducir las emisiones de CO2, NOx y MPS (material particulado suspendido), y para apoyar la logística colaborativa en la toma de decisiones, ya que este tipo de información es útil para la entrega fluida de mercancías. El Sistema de Posicionamiento Global (SPG) suministra datos continuos relacionados con la ubicación temporal y la velocidad de los vehículos de carga en áreas urbanas; siendo un medio de bajo costo, automatizado, pasivo y discreto para monitorear el movimiento de los vehículos de carga; define y calcula métricas de rendimiento relacionadas con la eficiencia de las rutas de entrega; compara el rendimiento en diferentes períodos del día; estima y analiza las características de las rutas de los vehículos, incluido el número de entregas, el tiempo de parada y el tiempo de funcionamiento (tiempo que el vehículo está en movimiento), la eficiencia de la conducción (velocidad promedio), la confiabilidad (desviación estándar del tiempo de viaje) y el servicio (tiempo de servicio y número de paradas de servicio por hora). El análisis de recorridos implica estimar el número de medidas de desempeño relacionadas con la movilidad, como el tiempo de viaje entre paradas, el tiempo de servicio y el tiempo de viaje entre las paradas de entrega y el almacén. Estos pueden utilizarse para estimar el consumo de combustible y las Emisiones de Gases De Efecto Invernadero, material particulado y material particulado suspendido.  En la Logística Urbana 4.0, el análisis de datos del Sistema de Posicionamiento Global se utiliza para estimar las variaciones en las características de las rutas de varias categorías de carga, para comparar el rendimiento de las rutas de entrega que ocurren en diferentes momentos del día, para estimar los beneficios de las entregas fuera del horario laboral, donde se ha evidenciado reducción significativa de las emisiones de Gases De Efecto Invernadero durante los períodos de menor actividad en función de velocidades más altas de los vehículos con un flujo de tráfico menos interrumpido; los datos del Sistema de Posicionamiento Global permiten determinar la eficiencia de las rutas de mensajería y ayudan a planificar y gestionar las zonas de carga. Se ha demostrado que el Sistema de Posicionamiento Global es un medio eficaz para recopilar datos sobre rutas en áreas centrales de la ciudad. Más recientemente, se ha utilizado para evaluar el rendimiento de las soluciones de TIC para mensajeros. La telemática de carga se ha utilizado recientemente para cotejar las velocidades experimentadas por los vehículos de carga en segmentos individuales de carreteras. Información sobre cómo los vehículos pesados utilizan la red vial y dónde se produce congestión de éstos ayuda al gobierno a tomar decisiones relacionadas con el gasto en infraestructura vial y el nivel de inversión necesario. Los transportistas también pueden utilizar estas herramientas de análisis para ayudar en la planificación de viajes, pueden generar mapas que muestran el rendimiento de los segmentos de la carretera, así como la duración de los viajes de las rutas especificadas por el usuario, a partir de los datos del Sistema de Posicionamiento Global del movimiento de los camiones en las carreteras principales. Estas herramientas se pueden utilizar para investigar cómo la congestión afecta los flujos de carga, visualizar las velocidades experimentadas en los enlaces de las principales áreas metropolitanas, también se pueden presentar perfiles de velocidades por hora del día en rutas específicas y, generar información para analizar los patrones de demanda de carga urbana. El Sistema de Información Geográfica (SIG) es un medio para analizar datos espaciales digitales, ya que suministra información (patrones de demanda; impactos: ruido, calidad del aire y accidentes; redes de carga: características y desempeño; salida de modelos; rutas de vehículos; uso del suelo: tipo, densidad y demografía) a los tomadores de decisiones con el objeto de mejorar los sistemas de transporte urbano de mercancías. El SIG mejora la planificación y gestión de los sistemas de transporte urbanos integrando gama de datos de demanda, oferta e impactos específicos de cada ubicación, y así, permitir identificar problemas y evaluar iniciativas; poderosa herramienta para producir mapas de ubicación de la demanda, redes de tráfico, almacenes y áreas restringidas, características de instalaciones y áreas dentro de las regiones metropolitanas; eficaz para respaldar la recopilación y el cotejo de datos para el transporte urbano de mercancías; para realizar análisis espaciales de los cambios en la demanda de distribución de paquetes dentro de áreas metropolitanas. De hecho, el Sistema de Información Geográfica proporciona herramientas para investigar áreas adyacentes a las redes de carreteras que pueden usarse para predecir los impactos del transporte de mercancías en áreas urbanas. Se pueden crear zonas de amortiguamiento para identificar la ubicación de hogares en áreas residenciales que se encuentran dentro de distancias definidas de las carreteras que experimentarán impactos de vehículos de carga, como ruido y emisiones de camiones. También se pueden crear mapas de áreas de entrega a partir de zonas de carga para ayudar a la planificación de la entrega. Permite identificar la relación entre la ubicación de las zonas de carga y los generadores de carga y las áreas de mercado. Los camiones que transportan materiales peligrosos en zonas urbanas presentan un importante riesgo para la salud de los residentes. Es necesario definir rutas para minimizar la exposición de la población. Para tal, se desarrolló un Sistema de Apoyo a la Decisión Espacial (SADE) con el objeto de realizar análisis de riesgos cuantitativos y calcular rutas de riesgo mínimo. Para tal, se utiliza el Sistema de Información Geográfica para crear los mapas de riesgo para escenarios de rutas con el fin de mejorar la planificación del transporte de materiales peligrosos. Se pueden calcular las rutas de tráfico óptimas basadas en criterios de riesgo como el riesgo basado en el tiempo, la exposición de la población y la probabilidad de incidentes, así como las rutas más cortas y rápidas entre un origen y un destino específico.

Logística Urbana 4.0

Las redes basadas en Sistemas de Transporte Inteligentes, Sistema de Posicionamiento Global, Sistema de Información Geográfica, Tecnologías de la Información y la Comunicación y el Internet de las Cosas proporcionan gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados (Big Data) sobre los sistemas de transporte urbano de mercancías; permiten a las empresas de logística privadas obtener datos precisos sobre los movimientos de vehículos y de las mercancías, la ubicación de los depósitos y las demandas de entrega de mercancías. Los Sistemas de Transporte Inteligentes permiten la recopilación de gran cantidad de datos útiles relacionados con la red de carreteras y las condiciones de tráfico asociadas. Las rutas de los camiones se pueden asignar a los enlaces de las carreteras, lo que ayuda a monitorear el movimiento de los camiones, así como a identificar enlaces con problemas graves comúnmente atribuidos al movimiento de los camiones de carga. Por ejemplo, las emisiones de Gases de Efecto Invernadero (CO2, NOx) y MP (material particulado) de los camiones se pueden calcular y mapear en cada enlace de la red de carreteras. Estos mapas de emisiones se pueden utilizar para identificar vínculos que requieren cierta intervención para mitigar problemas ambientales graves. Adoptar redes de carreteras reales para instancias de la Logística Urbana 4.0 es un desafío que involucra gran cantidad de enlaces. La recopilación de datos reales relacionados con el tráfico, como el tiempo de viaje y la velocidad, podría ser un proceso engorroso y que requiere mucho tiempo sin el uso del Sistema de Transporte Inteligente.

Como gran parte de la logística urbana tradicional implica el almacenamiento, clasificación y distribución de mercancías, entre los remitentes y los destinatarios, las mercancías suelen ser movilizadas por varias organizaciones de transporte y transferidas en varios centros. Esto crea la necesidad de intercambiar datos entre las empresas involucradas durante la primera milla, la clasificación y la última milla. Big Data proporciona un medio práctico para capturar datos a medida que las mercancías se mueven a lo largo de la cadena de suministro, simplificando la integración y mejorando la visibilidad y agilidad de la carga. El intercambio eficiente de datos entre organizaciones será vital para lograr una Logística Urbana 4.0 hiperconectada. A diferencia de enfoques científicos anteriores, la minería de datos permite desarrollar nuevas teorías basadas en observaciones del mundo real.

Big Data, en el transporte urbano proporciona una nueva comprensión del reparto de carga y su optimización; mejora la eficiencia del transporte y reduce las externalidades en una ciudad inteligente. La tecnología disruptiva IoT promueve la sostenibilidad ambiental. El punto importante de las aplicaciones de Big Data en la Logística Urbana 4.0 es la operación colaborativa (vertical y horizontal) del transporte urbano de mercancías al compartir la capacidad de vehículos, centros de distribución y sistemas de información en la economía colaborativa (diferentes grados de intercambio de información y centralización de la planificación). La colaboración vertical se refiere a la distribución de líneas y de última milla o de múltiples escalones, mientras que en la colaboración horizontal los socios prestan servicios a las mismas partes de la red de transporte o al menos se superponen. La Logística Urbana 4.0 la integran sistemas de información en el ciberespacio y operaciones reales de vehículos en la red de transporte, con Centros de Consolidación Urbana (CCU) y puntos de transbordo (PT). Para tal, sistemas de entrega conjunta con uso compartido de camionetas de reparto, CCU y PT basados en análisis de Big Data. La Logística Urbana 4.0 ofrece beneficios al mejorar la eficiencia de las entregas urbanas y reducir las emisiones de Gases de Efecto Invernadero.

La logística Colaborativa, entre las partes interesadas, es esencial para el funcionamiento exitoso de la Logística Urbana 4.0. La logística de las ciudades inteligentes se basa en sistemas de información avanzados y este aspecto puede incorporarse en la Simulación Multiagente. El Aprendizaje Automático (AA), que incluye Q-learning y otros métodos de aprendizaje por refuerzo, se puede utilizar en la simulación de múltiples agentes para replicar el comportamiento de elección de las partes interesadas en las opciones en la Logística Urbana 4.0. Por ejemplo, los transportistas de carga pueden optar por realizar entregas a través de CCU o directamente a los clientes para minimizar sus costos de distribución y este tipo de comportamiento se puede modelar mediante el Aprendizaje Automático. La simulación de múltiples agentes con Aprendizaje Automático presenta un método poderoso para modelar el comportamiento de las partes interesadas para encontrar mejores soluciones en la Logística Urbana 4.0. De hecho, el operador del CCU utiliza el Aprendizaje Automático para maximizar ganancias y los transportistas de carga utilizan el CCU para minimizar costos de entrega; permite la reducción del número de recorridos necesarios para satisfacer las demandas del cliente y disminuye la distancia requerida a recorrer por los vehículos de carga. Se aplica Aprendizaje Automático en la simulación de múltiples agentes para evaluar una combinación de medidas de política logística de la ciudad enfocadas en centros de consolidación, gestión ecológica y gestión de estacionamiento. 

La simulación de múltiples agentes ayuda a la toma de decisiones de múltiples partes interesadas para elegir medidas apropiadas antes de implementarlas. Las decisiones tomadas por los agentes se clasifican en planificación logístico-operativa, táctica y estratégica según sus cronogramas de decisión. En consecuencia, la planificación logístico-operativa diaria de un transportista incluye aumentar/disminuir/mantener el precio (para vender o comprar el servicio de entrega), entregar mercancías por sí mismo o por contrato, y elegir los modos de entrega (camioneta, bicicleta, vehículo eléctrico, robots de reparto, drones, a pie) y rutas. Para tomar una decisión (y realizar una acción), el transportista necesita interpretar el estado del sistema, que incluye la información sobre los recursos y precios ofrecidos, la empresa de consignación de paquetería, la política aplicada por el administrador, los pedidos recibidos de los transportistas, así como las condiciones del tráfico.

Sistemas de Transporte Inteligentes

Los avances técnicos en los Vehículos Autónomos de Reparto (VAR) y Robots han sentado las bases para una nueva era en la distribución/reparto urbano de mercancías. Esta tecnología disruptiva de la I4.0 pueden mejorar la eficiencia en términos de ahorro de costos, así como reducir los impactos ambientales negativos; proporcionan un sistema de distribución más saludable con un servicio sin contacto a los clientes (en tiempo de pandemia); los sistemas de camión­robot son bastante eficientes si los robots se emplean en áreas muy congestionadas. Los robots de entrega de última milla tienen potencial para reducir significativamente el consumo de energía y las emisiones de Gases de Efecto Invernadero. Los robots de entrega autónomos son vehículos autónomos, no tripulados, personalizados, construidos específicamente para entregar mercancías a los clientes en la última milla. Estos pueden clasificarse en términos generales como entrega autónoma en la acera robots (REAA) y robots de reparto autónomos en carretera (RRAC). Como sugiere su nombre, los REAA operan en las aceras y comparten espacio con los peatones. Suelen ser de menor tamaño (capacidad) y de menor velocidad para mejorar la seguridad. LOS RRAC utilizan el pavimento de la carretera y comparten espacio con otros vehículos, tienen mayor capacidad y se pueden compartimentar para atender la demanda y atender a más de un cliente a lo largo de sus rutas (puede viajar más de 100 km con una sola carga entregando 500 paquetes por día). Los dos sistemas tienen el potencial de reducir significativamente el consumo de energía y las emisiones de Gases de Efecto Invernadero. 

Los Vehículos Aéreos no Tripulados (Drones) son robots voladores que pueden controlarse remotamente y/o volar de forma autónoma. Por lo general, son livianos, tienen una duración de batería y una capacidad de carga de peso limitadas y pueden verse restringidos por las condiciones climáticas. Sin embargo, se ha discutido sus ventajas sobre el transporte tradicional de mercancías en camiones o furgonetas. Se encuentran disponibles muchos estudios teóricos y de modelización sobre la integración de drones con sistemas convencionales de reparto de última milla basados en camiones, junto con numerosos proyectos piloto que demuestran su viabilidad práctica. Se ha demostrado que la entrega /reparto basado en Drones es mucho más eficiente que la entrega tradicional mediante camiones en términos de emisiones de GEI y millas recorridas por vehículo. En algunas condiciones especiales, como en áreas remotas y áreas propensas a sufrir desastres, los drones son un modo de entrega muy eficiente (para entregar equipos para servicios médicos de emergencia). 

Debido a la capacidad y alcance limitados de carga, la mayoría de los sistemas integrados de entrega de carga consideran a los Drones como un socio asistente para los principales vehículos de entrega; una vez lanzados, los Drones suelen realizar entregas en la ubicación de un único cliente y regresar al vehículo de lanzamiento en otra parada a lo largo de su ruta, por lo que la sincronización horaria es un factor clave. En algunos casos, el vehículo de entrega actúa como una nave nodriza que puede lanzar múltiples drones a la vez o relanzar drones recargados que regresan desde una ubicación fija. Una vez que se devuelven todos los Drones lanzados, la nave nodriza se traslada a otro lugar de lanzamiento. Respecto a la operación logística de entregas, el uso de (VAR), Robots y Drones, se enfrentan a desafíos como las normas de tráfico, preocupaciones de seguridad (especialmente con los peatones), seguridad de las mercancías y de los propios vehículos, robots y Drones, y desafíos relacionados con terrenos difíciles y condiciones climáticas. Su uso en un ambiente interior cerrado presenta muchas condiciones factibles y es por eso que hay más casos de uso en dichos entornos. En los lugares de trabajo se están desplegando robots con modo “sígueme” para transportar instrumentos y equipos para los técnicos; en el futuro, los trabajadores de reparación y mantenimiento podrán viajar en transporte público con estos robots para ofrecer servicios puerta a puerta. Otros usos de los robots en interiores se pueden encontrar en restaurantes y hospitales (para el transporte de muestras desde la sala de extracción de sangre al laboratorio).

El concepto de Gemelo Digital (GD) es una tecnología emergente que tiene como objetivo proporcionar un sistema virtual para replicar sistemas físicos y sus procesos que permita actualizar el estado dinámico del entorno y los elementos físicos en el mundo real utilizando diversas fuentes de información. Los modelos se utilizan para simular escenarios y predecir indicadores clave utilizando datos de actualizaciones periódicas. Los cambios previstos en los entornos logístico-operativos, como las condiciones climáticas y los niveles de congestión, pueden incorporarse al apoyo a las decisiones. Se requiere de un gran volumen de datos para crear un GD, ya que es una copia cibernética de sistemas del mundo real bien definidos. Los gemelos físicos de las redes urbanas de transporte incluyen redes de transporte (incluidos enlaces y nodos de transferencia), demanda (puntos de suministro y servicio), así como contenedores marítimos intermodales (unidades de carga), hubs y vehículos. Los sistemas de información geográfica (SIG) proporcionan procedimientos para gestionar datos, así como visualización y animación. Las bases de datos se actualizan en tiempo real con modelos de simulación y optimización conectados a sensores IoT, Telemática, Protobares. Los GD requieren compartir información en tiempo real, lo que requerirá un alto nivel de seguridad y confianza en los datos. La tecnología disruptiva de la I4.0: Blockchain y los Contratos Inteligentes, brindan oportunidad para superar estos desafíos. 

Urge desarrollar métodos mejorados para comprender el comportamiento de las partes interesadas del transporte urbano en respuesta a la Logística Urbana 4.0. La Gamificación o Juegos Serios es un método de investigación emergente para la adquisición de datos en el transporte urbano de mercancías. Cada vez es más reconocido como una herramienta innovadora de recopilación de datos para construir modelos de elección y simulación. Los juegos proporcionan una forma práctica y rentable de comprender el transporte urbano de mercancías; permite observar las opciones en una representación simplificada de sistemas complejos y dinámicos. Usando juegos, se pueden construir situaciones de elección para reflejar los tipos de nuevos servicios que ofrece la Logística Urbana 4.0. Los juegos tienen un gran potencial para observar, registrar, analizar y modelar el comportamiento de las partes interesadas en la logística urbana. Recientemente se ha utilizado la Gamificación para examinar las actitudes y preferencias de los transportistas y receptores hacia la entrega consolidada desde los CCU en áreas de la ciudad. 

Finalmente, en el futuro, los sistemas de transporte de mercancías urbanos implicarán la participación de muchas entidades, como proveedores de servicios de transporte, empresas de consignación de paquetes, minoristas, plataformas de crowdsourcing y administradores, y cada actor generará millones de datos diariamente. Las operaciones y la gestión eficaz del transporte urbano de mercancías dependen de datos fiables y oportunos. En particular, la administración, coordinación y optimización de recursos se beneficiarán de análisis avanzados y algoritmos computacionalmente eficientes que incorporen técnicas de Aprendizaje Automático e inteligencia artificial (IA). Los métodos de AA e IA combinados con IoT y Tecnologías de Gemelo Digital  tienen el potencial de:

  • Facilitar la toma de decisiones inteligente y autónoma.
  • Aprender y predecir el comportamiento del transporte urbano de mercancías y sus componentes (modelado de trayectorias).
  • Diseño y gestión de la logística e instalaciones.
  • Permitir comunicación fluida y en tiempo real a través de una plataforma hiperconectada. 

La tecnología disruptiva de Blockchain puede acelerar aún más una gran confianza entre las partes interesadas y los clientes, respaldando nuevos servicios y modelos de negocio de la Logística Urbana 4.0.

Conclusión

La Logística Urbana 4.0 basada en las tecnologías disruptivas de la industria 4.0 implica la creación de sistemas de distribución urbana sostenibles mediante la promoción de redes colaborativas, integradas y abiertas (Logística Colaborativa). Esto implica desarrollar nuevos enfoques para crear redes multimodales, compuestas por camiones, furgonetas, bicicletas y peatones; las transferencias de mercancías se realizan en centros de microconsolidación o bancos de casilleros de paquetes. Las redes de distribución de la logística urbana tradicional pueden transformarse si los transportistas comparten vehículos e instalaciones de almacenamiento (Logística Colaborativa) con el propósito de reducir drásticamente las distancias recorridas, las emisiones de GEI, permitiendo que los vehículos eléctricos y no motorizados se vuelvan más prácticos y viables en el transporte urbano de mercancías.

Se necesitará de tecnologías disruptivas de la I4.0 para transformar la actual logística urbana, consistente en gran medida, por redes de transporte cerradas e independientes, en redes abiertas y compartidas (Logística Colaborativa). Las organizaciones logísticas, los prestadores de servicios logísticos 3PL-4PLy transportistas de mercancías bajo la Logística Urbana 4.0 requerirán nuevos y novedosos procedimientos para determinar los modos y factores de carga correctos para las cargas correctas, en lugar del modo correcto para la carga correcta y la entrega correcta. Esto implicará novedosos sistemas de distribución y reparto urbano que normalmente utilizan múltiples modos, como una combinación de furgonetas eléctricas, vehículos autónomos, robots de reparto, Drones y bicicletas. Se necesitarán nuevos métodos para planificar, diseñar y operar rutas y programación multimodales-intermodales-sincromodales. Serán necesarios procedimientos para coordinar los traslados entre modos e integrar los movimientos de vehículos para la gestión de los muelles de carga. Esto implicará diseñar y evaluar nuevas oportunidades y modelos de negocio, crear sistemas de distribución eficientes y automatizados-digitalizados, así como una logística urbana sostenible e integrada en el sistema de movilidad de la ciudad. 

La implementación de la Logística Urbana 4.0 requerirá centros especializados para transferir mercancías entre vehículos; sincronización de vehículos, muelles y equipos de descarga y carga de mercancías. Será necesario establecer nuevas organizaciones para planificar y gestionar las instalaciones o centros de transferencia, como los centros de microconsolidación y los bancos de casilleros de paquetes asociados con redes multimodales-intermodales-sincromodales abiertas. Estas organizaciones tendrán un papel más amplio que el de los proveedores de servicios logísticos tradicionales. Los centros abiertos y compartidos son nuevos tipos de instalaciones que requieren organizaciones innovadoras para operarlos y gestionarlos de manera efectiva. Actualmente, las rutas de reparto urbanas suelen realizarse utilizando un único modo de transporte. Esto conduce a bajos niveles de consolidación e ineficiencia de la red. Para reducir las distancias recorridas y las emisiones de los vehículos de carga en las zonas urbanas, será necesario implementar la Logística Urbana 4.0, soportada por las tecnologías disruptivas de la Industria 4.0. 

Ing. Alexander Eslava Sarmiento laeslavas@unal.edu.co – Consultor Portuario – Especialista en Logística Internacional.

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