Co-funded by:
Mentored by:

Povratna logistika biomase lesnih ostankov

  • ŠIFRA PROJEKTA: N1-0223
  • NASLOV PROJEKTA: Povratna logistika biomase lesnih ostankov
  • VODJA PROJEKTA: dr. Jakub Sandak
  • TRAJANJE: 01. 12. 2021 – 30. 11. 2024
  • SREDSTVA: 389.880,00 EUR (135.000,00 EUR za InnoRenew CoE)
  • FINANCIRANJE: ARRS
  • KOORDINATOR PROJEKTA: Sieć Badawcza Łukasiewicz – Institute of Logistics and Warehousing (Poljska)
  • PARTNER: InnoRenew CoE (Slovenija); Vienna University of Technology (Avstrija)

V okviru projekta bodo raziskovalci modelirali optimizacijske probleme povratne logistike ostankov lesne biomase in implementirali učinkovite metode za njihovo rešitev. Končni cilj projekta je razvoj modelov in metod, ki upoštevajo tako okoljski kot ekonomski vidik. Rezultati projekta bodo tako namenjeni zmanjševanju okoljskega odtisa (npr. zmanjšanju količine virov za sežig ali odlagališče, zmanjšanje števila uporabljenih tovornjakov in prevožene razdalje), kot tudi izboljšanju ekonomske učinkovitosti (npr. optimizacija prevoznih poti, uporaba učinkovitih pakirnih shem za prihranek prostora v tovornjaku ali skladišču). Razvite metode bodo intenzivno testirane v simuliranem okolju, z možnostjo nadaljnjega razvoja v sistem za podporo odločanju. Tak napreden sistem omogoča simulacijo različnih scenarijev na osnovi različnih nastavitvenih parametrov.

Na osnovi empirične študije bodo zbrani podatki o razpoložljivosti ostankov lesne biomase, ki izvirajo tako iz primerov realnega sveta, kot tudi iz razvite simulacije. Preučevanje teh podatkov lahko razkrije edinstvene značilnosti in vzorce, ki jih je mogoče posplošiti tudi na druge dobavne verige biomase, kar olajša razvoj realističnih testnih instanc za nadaljnje raziskave.

Glavne aktivnosti InnoRenew CoE na projektu

InnoRenew CoE bo prispeval k analizi povratne verige vrednosti lesa in identifikaciji njenih najpomembnejših problemov optimizacije. Pomagal bo tudi pri razvoju matematičnih modelov in natančnih algoritmov za njihovo rešitev ter izvedbo simulacijskega okolja, kjer bo mogoče obsežno testiranje natančnih in približnih algoritmov.