Il trasporto via mare di Gas Naturale Liquefatto (GNL) acquistato in paesi di produzione è parte fondamentale del servizio di approvvigionamento e commercio di parte del gas di uno dei più grandi operatore internazionale che produce, approvvigiona, commercializza e offre contratti di fornitura di elettricità e gas a utenti domestici e industriali. Il trasporto del GNL avviene con metaniere che prelevano il gas da appositi impianti nei porti di partenza (liquefattori) e lo depositano nei porti di arrivo (rigassificatori). Impianti e trasporto implicano costi notevoli, che in questo particolare momento storico, influenzano la grande variabilità di prezzi dell’energia, con notevoli differenze tra i mercati europei e asiatici.
La scelta dei porti in cui è più conveniente per l’azienda portare il GNL, quindi, potrebbe influenzare anche il costo del gas all’utenza.
Le richieste a Moxoff
1. Migliorare la performance: nella società esiste un team dedicato che si occupa della pianificazione dei viaggi delle navi metaniere per il commercio e l’approvvigionamento di GNL che avviene sulla base dei prezzi storici e delle previsioni dei prezzi per il prossimo futuro. Il processo di pianificazione e aggiornamento del piano annuale dei viaggi e delle rotte avviene in forma non automatica, supportato nell’elaborazione dei dati tramite fogli excel, con variabili nelle scelte e nei tempi che dipendono fortemente dall’esperienza degli operatori.
2. Controllare le variabili: il trasporto tramite metaniere comporta costi notevoli che dipendono da vari fattori, tra cui acquisto e/o affitto della nave, spese di viaggio, spese di attraversamento dei canali, spese di attracco nei porti, e richiede tempi dilatati a causa delle grandi distanze percorse. Per questo è necessario pianificare accuratamente i viaggi da compiere, a partire da quali navi usare (proprie o a noleggio), fino alla scelta dei porti in cui è più conveniente portare il GNL.
3. Standardizzare il processo: Inoltre, i criteri di scelta utilizzati dai differenti operatori, sulla base della propria esperienza, possono portare a pianificazioni diverse. Soprattutto, nel recente contesto di mercati dove i prezzi variano notevolmente, i criteri utilizzati in precedenza possono non essere più validi e possono portare a valutazioni e pianificazioni che non sono le più profittevoli possibili per l’azienda.
4. Velocizzare le decisioni: il processo di pianificazione applicato dal team è intrinsecamente lento e porta a rivedere più volte le stime e le pianificazioni fatte.
La soluzione di Moxoff
Studio del contesto
La comprensione del funzionamento globale del processo e delle variabili con cui il team aziendale pianificava le rotte delle metaniere è stato il primo passo per lavorare sulla soluzione. Nella fase iniziale, quindi, siamo “entrati” nelle variabili e nei dettagli del processo di pianificazione, tenendo conto delle richieste e dei vincoli dell’azienda. La strada che abbiamo scelto di percorrere è stata chiara da subito: pianificazione profittevole.
Analisi dei dati
Abbiamo quindi valutato che la soluzione ai bisogni dell’utility fosse un modello di ottimizzazione che rendesse la pianificazione delle rotte delle metaniere il più profittevole possibile in termini di costi e di tempistiche. Per sviluppare il modello di ottimizzazione abbiamo quindi raccolto e aggregato il dettaglio dei dati utili forniti da dall’impresa:
- Tutte le voci di spesa da sostenere durante i viaggi
- Elenco completo dei porti di inizio e fine dei viaggio
- Elenco completo delle navi e le loro caratteristiche.
Sviluppo del modello
Sulla base di dati logici e di fatto (ad esempio una nave può partire da un porto solo dopo esserci arrivata), di informazioni contrattuali di approvvigionamento e commercio del gas, e dell’esperienza del cliente, abbiamo sviluppato un modello di ottimizzazione tipo mixed-integer linear programming, che ci ha permesso di formulare per il cliente un sistema flessibile ed efficace per calcolare tutte le combinazioni possibili di rotta, anche in vista dell’aggiunta di nuovi porti e nuove rotte.
Dagli input dell’operatore, gli output di ottimizzazione
Dal modello abbiamo realizzato un software che implementa l’algoritmo, riceve tutti gli input forniti dall’operatore del team, li gestisce su file CSV, e fornisce:
- Una soluzione ottima, ma computazionalmente onerosa, adatta su una pianificazione a breve termine
- La migliore soluzione approssimata: basata su un algoritmo genetico, ma molto più veloce e con ridotti tempi di esecuzione.
La scelta del metodo di risoluzione dipende dai tempi e dal numero di navi che si vogliono considerare nella simulazione, dalle proposte di pianificazione inserite, che saranno considerate come ulteriori proposte di soluzione nel caso dell’utilizzo del metodo approssimato. Il software fornisce output che permettono all’operatore del team di scegliere la soluzione ottima o la migliore approssimata che ha trovato, insieme ad un dettaglio dei costi associati ad ogni scelta di viaggio.
Ogni soluzione è accompagnata dalla valutazione del suo valore, ovvero del guadagno che permette di avere quella particolare pianificazione. La valutazione del guadagno ottenuto è fornita anche per le proposte di soluzione fornite in input dall’utente, in modo che l’operatore abbia uno strumento agile per valutare in breve tempo anche le pianificazioni “di base” che può fornire facilmente.
Tutto ciò fornisce uno strumento per poter confrontare diverse proposte di pianificazione e permette di valutare il valore aggiunto della soluzione trovata dall’algoritmo, indipendentemente dall’esperienza dell’operatore. Significa che tra i vantaggi indiretti del sistema sviluppato da Moxoff, oggi l’esperienza delle risorse umane diventa patrimonio comune dell’azienda, condivisa tra tutti gli operatori.
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