Résumé du document
L'étude de De Maio, Ohlmann, Stoia et Vocaturo (2024), menée dans un contexte urbain typique des grandes villes nord-américaines, propose un modèle hybride de livraison associant une flotte professionnelle à des particuliers motorisés désignés comme in-store customers. Ces derniers sont des clients effectuant leurs courses en magasin et acceptant de livrer des colis sur leur trajet de retour, intégrant ainsi un détour opportuniste dans un déplacement préexistant. Ce type de crowdshipping motorisé par des particuliers vise à optimiser les coûts de livraison urbaine tout en tirant parti des ressources de mobilité disponibles.
La modélisation repose sur un processus de décision de Markov (MDP) en temps discret, intégrant deux variables stochastiques : les demandes de livraison en ligne et la disponibilité aléatoire des crowdshippers.
Extraits
[...] European Transport Research Review, DOI: https://doi.org/10.1007/s12544-017-0256-6. Dai, Q., Jia, H., & Liu, Y. (2020). Private vehicle-based crowdshipping for intercity express transportation: Feasibility assessment . International Journal of Distributed Sensor Networks, 1-11. DOI: https://doi.org/10.1177/1550147720908203. Dayarian, I., & Savelsbergh, M. (2020). Crowdshipping and Same-day Delivery: Employing In-store Customers to Deliver Online Orders. DOI: https://doi.org/10.1111/poms.13219. [...]
[...] Dans leur article publié en 2019 dans Transportation, Ermagun, Shamshiripour et Stathopoulos proposent une des premières évaluations empiriques du crowdshipping, à partir de deux ans de données opérationnelles issues d'une plateforme américaine. L'étude distingue les zones urbaines et suburbaines, en se concentrant sur les livraisons motorisées réalisées par des conducteurs occasionnels. L'analyse s'appuie sur des modèles logit imbriqués pour étudier les différentes étapes du processus, depuis l'enchère jusqu'à la livraison. La distinction géographique repose sur la densité de population, l'accès à l'emploi et les caractéristiques de l'environnement bâti. L'étude croise des données sur les expéditions (taille, délai, expéditeur) avec des indicateurs spatiaux comme la motorisation ou la densité de coursiers. [...]
[...] Crowd-Shipping: Assessing Alternative Operational Models using the Vehicle Routing Problem with Occasional Drivers. Récupéré sur TRID: https://trid.trb.org/View/1572588 Pakarti, C. R., & Starita, S. (2019). Minimizing urban logistics cost using crowd-shipping. ICVISP 2019: Proceedings of the 3rd International Conference on Vision, Image and Signal Processing (pp. 1-5). DOI: https://doi.org/10.1145/3387168.3387256. Simoni, M. D., Marcucci, E., Gatta, V., & Claudel, C. [...]
[...] G. (2019). Potential last-mile impacts of crowdshipping services: a simulation-based evaluation. DOI: https://doi.org/10.1007/s11116-019-10028-4. Usman, A., Avi Anand, J., & Svein, B. (2024). Sustainability assessment of inter-urban crowdshipping - A case study approach. Research in Transportation Economics, Elsevier, vol. 103(C). DOI: 10.1016/j.retrec.2024.101409. [...]
[...] La modélisation repose sur un processus de décision de Markov (MDP) en temps discret, intégrant deux variables stochastiques : les demandes de livraison en ligne et la disponibilité aléatoire des crowdshippers. Une heuristique d'insertion progressive est utilisée pour optimiser les décisions d'affectation, sur la base d'une fonction de coût intégrant les temps de trajet les pénalités de retard et un forfait fixe de 2 $ par livraison assurée par un particulier. Les simulations, effectuées sur 50 cas réels de demandes urbaines, montrent que l'ajout de crowdshippers (présents à hauteur de 0,3 fois le taux de requêtes, disponibles 30 minutes en moyenne) permet de réduire significativement les coûts logistiques. [...]
