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  • Camionista indagato per l’esplosione all’Eni di Roma

    Camionista indagato per l’esplosione all’Eni di Roma

    La Procura di Roma ha inscritto nel registro degli indagati la prima persona nell’ambito dell’indagine sull’esplosione al distributore Eni del 4 luglio 2025 a Roma. È l’autista dell'autocisterna di Gpl che stava rifornendo l’impianto. Prima ricostruzione dei fatti.

    Come l’intelligenza artificiale può favorire l’elettrificazione dell’autotrasporto

    Nel dibattito sulla transizione ecologica dell’autotrasporto s’inserisce uno studio pubblicato nel giugno 2025 da Einride, in collaborazione con il retailer Rewe e l’Istituto Fraunhofer Isi, secondo cui non basta sostituire i camion diesel con modelli elettrici per ridurre l’impatto ambientale della logistica: è necessario ripensare l’intera struttura operativa del trasporto merci.

    Il rapporto prende in esame la complessa rete logistica di Rewe nel nord-est della Germania, che gestisce oltre 38mila spedizioni mensili tra due centri di distribuzione verso oltre 500 supermercati, utilizzando più di duecento veicoli industriali. Su questa base reale, gli autori confrontano due approcci alla transizione elettrica. Il primo, detto di “sostituzione 1:1”, valuta se un camion elettrico a batteria possa percorrere lo stesso tragitto, con le stesse modalità, di uno diesel. Il secondo, chiamato “ri-pianificazione”, ricostruisce l’intero sistema logistico da zero, usando i dati grezzi delle spedizioni per ridefinire le rotte, le assegnazioni e i tempi, in funzione delle caratteristiche specifiche dei mezzi elettrici.

    Al centro della seconda strategia c’è un software sviluppato da Einride, che può risolvere in modo automatico e dinamico il problema dell’indirizzamento dei veicoli elettrici. Si tratta di un approccio basato su algoritmi meta-euristici, riconducibili al campo dell’intelligenza artificiale, che permettono di valutare simultaneamente migliaia di possibili configurazioni logistiche. L’obiettivo è ridurre al minimo i costi e aumentare al massimo l’uso dei camion elettrici, tenendo conto di vincoli come l’autonomia residua, la necessità di ricarica e i volumi trasportati.

    Secondo la ricerca, la ri-pianificazione consente di raddoppiare il volume di merci trasportate in modalità elettrica, raggiungendo un’incidenza del 55% in termini di tonnellate-chilometro, contro il 26% del modello tradizionale. Inoltre, l’analisi del costo totale di esercizio mostra che, mentre entrambi gli approcci sono più economici rispetto all’utilizzo esclusivo di mezzi diesel, la ri-pianificazione può abbattere i costi dell’8%, a fronte di un risparmio del 3% nella sostituzione 1:1.

    Ma i vantaggi non si limitano ai numeri. Lo studio mette in evidenza una trasformazione nei modelli operativi, definita “segmentazione operativa”. I camion elettrici, caratterizzati da minori costi ma autonomia limitata, vengono assegnati a missioni brevi, frequenti e ad alta densità di carico. I veicoli diesel, invece, si concentrano sulle tratte più lunghe, non adatte alla trazione elettrica. Questo impiego specializzato delle risorse, reso possibile solo dalla pianificazione algoritmica, aumenta l’efficienza generale del sistema.

    La tenuta di questi risultati è stata verificata anche attraverso analisi di sensibilità. In assenza d’incentivi all’acquisto, l’approccio 1:1 perde la sua sostenibilità economica, mentre la ri-pianificazione mantiene una convenienza significativa e un alto livello di elettrificazione. L’introduzione di batterie più capienti (fino a 600 kWh) migliora entrambi i modelli, ma la strategia basata sulla ri-pianificazione riesce a sfruttare appieno le nuove capacità, ampliando il divario in termini di prestazioni e risparmi.

    Lo studio afferma quindi che non è la sola tecnologia a fare la differenza, ma l’intelligenza con cui la si mette in campo. L’evoluzione della logistica pesante verso modelli a basse emissioni passa necessariamente attraverso una profonda revisione delle logiche operative, guidata da strumenti analitici avanzati. Quindi, secondo i ricercatori, la pianificazione intelligente non è una scelta, ma una condizione abilitante per superare i limiti attuali e accelerare la decarbonizzazione del trasporto su strada.

    SCARICA IN PDF IN INGLESE DELLO STUDIO DI EINRIDE

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