Politiche innovative per una logistica urbana sostenibile Edoardo Croci Denis Grasso IEFE-Università Bocconi

Costi sociali delle esternalità dei trasporti in Europa I costi esterni totali generati dai trasporti nei Paesi dell’Unione Europea (inclusi Svizzera e Norvegia) ammontano a 510 miliardi €, pari a circa il 4% del PIL europeo. A questi vanno aggiunti costi, tra i 146 e i 243 miliardi € (a seconda della metodologia di stima utilizzata) imputabili alla sola congestione, per un’ulteriore ricaduta sul PIL dell’ordine dell’1-2%. In termini pro capite ciò equivale ad un costo netto per ogni singolo cittadino dell’Unione Europea di 1.011 € (esclusi i costi di congestione).

Incidenza % per tipologia di veicolo sul valore totale delle esternalità generate in Europa dai trasporti di merci e persone (anno 2008) Fonte: Elaborazione IEFE-Bocconi su dati CE Delft, 2011

Costi esterni totali per Paese e modalità di trasporto - congestione esclusa (anno 2008) Il 77% dei costi totali esterni da trasporto in Europa sono generati dal trasporto di persone e il 23% dal trasporto delle merci. Fonte: CE Delft (2011), Handbook on estimation of external costs in the transport sector

Costi esterni medi del trasporto merci in Europa (€/1000tkm*anno) In Europa movimentare una tonnellata di merce per 1.000 chilometri genera ogni anno esternalità pari a 41,7 € / 1.000 t km*anno, congestione esclusa. Se si aggiunge anche la congestione pari a 72,8 € / 1.000 t km*anno. Fonte: Elaborazione IEFE-Bocconi su dati CE Delft, 2011

Costi marginali esterni generati da differenti tipologie di veicoli commerciali in area urbana ed extra-urbana nelle medesime condizioni di traffico e orario (€/1000 t km*anno). Fonte: Elaborazione IEFE-Bocconi su dati CE Delft, 2011

Fattori di emissione medi da traffico in Lombardia nel 2014 per tipo di veicolo Fonte: INEMAR ARPA LOMBARDIA, 2015

Le inefficienze del settore della logistica urbana in Italia - lato operatori Bassi coefficienti medi di riempimento dei veicoli commerciali (inferiore al 25% per il 30% dei veicoli e inferiore al 50% per il 50% dei veicoli, dati OECD); Bassa ottimizzazione dei carichi dei mezzi commerciali. Oltre il 40% dei mezzi italiani girano vuoti o semi vuoti (dati Piano Nazionale della Logistica); Prevalenza delle consegne in conto proprio (78% degli spostamenti merci urbani italiani, dati Centro Studi Confetra) rispetto a quelle in conto terzi; Alta frequenza nei centri urbani di soste non regolari dei veicoli commerciali per operazioni di carico-scarico; Frammentazione dimensionale dell’offerta commerciale nell’ambito urbano («padroncini») con conseguente perdita di efficienza del sistema degli approvvigionamenti.

L’evoluzione della domanda di servizi logistici in area urbana E’ in atto una forte crescita della domanda di servizi logistici urbani legati a: Crescita esponenziale delle vendite al dettaglio online, trainate soprattutto dalla crescita dell’e-commerce; Crescita dei rifornimenti «just in time», soprattutto nel settore industriale e commerciale (riduzione costi magazzino); Crescita servizi di consegna personalizzati (door-to-door, business-to-consumers, ecc.). La domanda di servizi logistici risulta sempre più frammentata e difficilmente aggregabile, molto esigente in termini di qualità del servizio richiesto.

Gli strumenti di policy Interventi di natura economica basati sul mercato, come ad esempio tasse, pedaggi, incentivi, permessi di accesso scambiabili, ecc.; Interventi di regolamentazione di tipo command and control. Regole e divieti finalizzati ad indirizzare e controllare l’azione degli operatori privati, accompagnate dal pagamento di sanzioni qualora non vengano rispettate; Interventi di pianificazione territoriale. Misure atte a favorire e razionalizzare i servizi logistici attraverso la pianificazione dello sviluppo degli spazi urbani e dell’uso del suolo; Interventi infrastrutturali. Misure atte a creare infrastrutture più idonee al supporto di un più efficiente sistema di logistica urbana (centri di consolidamento urbano, pack station, ecc.) Interventi di tipo tecnologico e gestionale. Misure atte a migliorare le performance degli operatori privati attraverso l’implementazione di sistemi di Information and Communication Technology (ICT) e Intelligent Transport System (ITS).

Logistica urbana sostenibile: aree di innovazione innovazioni legate alle tipologie di veicoli utilizzati per le consegne all’interno delle aree urbane (es. veicoli elettrici, cargo bike, ecc.); innovazioni negli schemi distributivi di ultimo miglio, legati soprattutto al tema del consolidamento dei carichi, alla riduzione delle mancate consegne a causa dell’assenza del destinatario e alla diffusione di nuovi modelli di business afferenti alla sharing economy.

Innovazioni lato operatori della logistica urbana Alcune delle principali innovazioni della logistica urbana: Consegne last-mile con biciclette e cargo bike (cycle logistic); Individuazione di piattaforme di transito urbane (transit point) o di “spazi logistici di prossimità” (nearby delivery area) per rifornire bici e/o veicoli ecologici che effettuano le consegne urbane di ultimo miglio; Utilizzo di veicoli ecologici; Utilizzo di “filiali mobili”; Piattaforme informatiche in grado di ottimizzare le consegne in ambito urbano e ridurre le inefficienze; Rete di pack station collocate in punti ad alta frequentazione; Van Sharing.

Il progetto Optilog Il progetto Optilog (OPTImal and sustainable LOGistics in urban areas) è stato finanziato dal bando “Realizzazione di progetti di ricerca industriale e sviluppo sperimentale nel settore delle Smart Cities and Communities” della Regione Lombardia nell’ambito dei fondi MIUR “Smart Cities and Communities and Social Innovation”. Il progetto si è concluso nel 2016. Lo scopo del progetto è stato quello di sviluppare un’applicazione per il governo, il controllo e la gestione della city logistics, con l’obiettivo di ottimizzare la filiera logistica di ultimo miglio. Uno specifico focus è stato dedicato alla definizione e valutazione di politiche di logistica last-mile innovative. Le sperimentazioni sul campo hanno interessato quattro città lombarde (Milano, Cremona, Lecco e Bormio). I partner coinvolti nel progetto sono stati Project Automation (capofila), Italdata, Consorzio Milano Ricerche, Muoversi, Poliedra-Politecnico di Milano e Università Milano Bicocca. IEFE-Università Bocconi ha effettuato la valutazione ambientale, sociale ed economica delle soluzioni di progetto sviluppate.

Optilog: scenari di policy – Milano Breve descrizione degli scenari Via Montenapoleone Area C Legenda Id Descrizione S0 BAU XR R = dati reali M = modello Optilog I = interviste corrieri L = letteratura S1 Veicoli ZEV e cargo-bike   XRL S2 Piazzole Smart XIL S3 Modello di ottimizzazione XM S4 Packstation S5 Solo veicoli ZEV XL Breve descrizione degli scenari Stato attuale della mobilità delle merci Divieto totale di ingresso all'interno dell'Area C per tutti i veicoli merci leggeri alimentati a combustibile fossile; tutte le consegne last-mile avvengono con veicoli ZEV (Zero Emission Vehicle) e con cargo-bike Realizzazione di 5 piazzole di carico/scarico Smart in via Montenapoleone, prenotabili in tempo reale dall'operatore Introduzione di un sistema centralizzato capace di governare il matching delle merci in funzione della tipologia, dei vincoli di consegna e della destinazione, con il quale aumentare la saturazione dei veicoli merci leggeri (LDV). Tale ottimizzazione agisce soprattutto sui trasporti in conto proprio ritenendo già ottimizzati i trasporti dei grandi operatori logistici. Introduzione in Area C di 30 packstation in aree pubbliche come scuole, fermate della metropolitana, centri commerciali, parchi, etc Utilizzo di mezzi completamente elettrici per le consegne last-mile in Via Montenapoleone

Optilog: scenari di policy. Cremona Breve descrizione degli scenari Centro storico Legenda Id Descrizione S0 BAU XR R = dati reali L = letteratura M = modello Optilog S1 Modello di ottimizzazione XM S2 Piazzole Smart XIL Packstation Breve descrizione degli scenari Stato attuale della mobilità delle merci nel centro storico della città di Cremona Introduzione di un sistema centralizzato capace di governare il matching delle merci in funzione della tipologia, dei vincoli di consegna e della destinazione, con il quale aumentare la saturazione dei veicoli leggeri (LDV). Tale ottimizzazione agisce soprattutto sui trasporti in conto proprio ritenendo già ottimizzati i trasporti dei grandi operatori logistici. Realizzazione di 30 piazzole di carico/scarico Smart nel centro storico di Cremona, prenotabili in tempo reale dall'operatore S3 Introduzione nel centro città di 15 packstation in aree pubbliche come scuole, fermate della metropolitana, centri commerciali, parchi, etc

Optilog: i modelli - dai flussi di traffico alle emissioni Velocità Parco veicolare CARUSO Modello di traffico TREFIC (TRaffic Emission Factors Improved Calculator) calcola le emissioni inquinanti dei veicoli secondo la metodologia ufficiale europea COPERT 4. CARUSO (Car Usage System Optimization) è un modello di assegnazione dei flussi veicolari per la stima del livello di carico veicolare sulla rete stradale. TREFIC Emissioni da traffico stradale

Valutazione economica delle esternalità ambientali e sociali degli scenari Optilog Per ciascun scenario Optilog sono state calcolate le seguenti esternalità ambientali e sociali: Inquinamento dell’aria; Cambiamento Climatico; Rumore; Incidentalità; Congestione.

Optilog: impatti Milano. MILANO - Area C Scenario Esternalità totali (€/anno) Costi evitati (€) LDV HDV TOTALE S0 – BAU 57.155.441 6.184.820 63.340.261 - S1 – Veicoli ZEV e cargo-bike 26.077.778 32.262.598 31.077.662 S3 – Ottimizzazione Optilog 43.278.013 5.995.250 49.273.263 14.066.998 S4 – Pack Station 54.329.186 6.076.494 60.405.680 2.934.581 MILANO – Area C Scenari Emissioni orarie (kg/h) Riduzioni percentuali NOX PM10 CO2 S0 BAU 49,5 1,8 7,6*10^3 - S1 Veicoli ZEV e cargo-bike 36,9 1,4 5,7*10^3 -25,5% -22,4% -25,7% S3 Modello di ottimizzazione 45,4 1,7 6,7*10^3 -8,2% -8,0% -12,1% S4 Pack Station 48,2 7,3*10^3 -2,7% -0,1% -3,4%

Optilog: impatti Cremona. CREMONA - Centro storico Scenario Esternalità totali (€/anno) Costi evitati (€) LDV HDV TOTALE S0 – BAU 4.845.925 505.986 5.351.911 - S1 – Modello di ottimizzazione 3.782.325 491.142 4.273.467 1.078.444 S2 – Piazzole smart 4.458.437 461.675 4.920.112 431.799 S3 – Pack Station 4.608.208 497.124 5.105.332 246.579 CREMONA – Centro storico Scenari Emissioni orarie (kg/h) Riduzioni percentuali NOX PM10 CO2 S0 BAU 13,75 0,54 2,06*10^3 - S1 Ottimizzazione 12,78 0,49 1,84*10^3 -7,1% -9,2% -10,5% S2 Piazzole Smart 13,2 0,52 1,95*10^3 -4% -3,5% -5,3% S3 Pack Station 13,5 2,01*10^3 -1,8% -2% -2,5%

Il progetto Urbelog URBeLOG (URBan Electronic LOGistics) è un progetto, avviato nel 2013, finanziato nell’ambito del bando “Smart Cities” del MIUR. URBELOG mira a realizzare e validare un sistema virtuoso di trasporto delle merci che renda più razionale, economicamente vantaggioso, efficiente ed eco-sostenibile il servizio distributivo dell’ultimo miglio. I siti pilota di URBeLOG sono le città di Torino e di Milano. I partener del progetto sono Telecom Italia (coordinatore), Iveco, TNT, FIT Consulting, Italdata, TeMA, Politecnico di Torino, Scuola Superiore Sant’Anna e IEFE-Università Bocconi.

Le sperimentazioni del progetto Urbelog A Milano e a Torino sono in corso le seguenti sperimentazioni: Monitoraggio e gestione uso delle piazzole di carico e scarico merci; Sistema di tracciamento della flotta di veicoli Urbelog equipaggiati con on-board unit (OBU) gacy finalizzata all’ottimizzazione delle consegne last-mile; Sperimentazione con flotte di veicoli a basso impatto ambientale (diesel, metano, elettrici); Sperimentazione con il deposito mobile «Mobil Depot TNT» accoppiato con soluzioni di cycle logistics; Sistemi di policy making dinamici: sperimentazione “in vitro” crediti di mobilità.

Conclusioni La logistica urbana è caratterizzata da elevati livelli di inefficienza soprattutto per quanto riguarda le attività in conto proprio; I dati presentati consentono di quantificare con un buon grado di approssimazione il rilevante potenziale in termini di benefici ambientali e sociali ottenibili mediante l’attuazione di politiche di logistica last mile innovative; Particolarmente efficaci, sia in termini di riduzione delle esternalità ambientali e sociali che di riduzione delle emissioni inquinanti nell’aria, risultano essere le misure di ottimizzazione delle attività logistiche di ultimo miglio; Risulta fondamentale il ruolo dei policy makers nel definire schemi regolatori ed incentivanti in grado di sostenere la crescita delle innovazioni da parte degli operatori della logistica urbana.

edoardo.croci@unibocconi.it denis.grasso@unibocconi.it