Electrifying last-mile delivery: the simulation-based framework for charging infrastructure optimization through total cost of ownership reduction

This master thesis investigates the economic implications of fleet electrification for last mile delivery (LMD), specifically focusing on the optimization of charging infrastructure. The increasing demand for LMD services has raised significant environmental concerns regarding greenhouse gas emissions and urban air pollution. Electrification of delivery fleets, through the adoption of electric light commercial vehicles (eLCVs), has emerged as a promising solution. However, the financial feasibility of electric fleets is often hindered by the lack of optimized charging infrastructure. This study aims to address this gap by developing a comprehensive framework to minimize both capital and operational expenditures related to fleet electrification. To test the developed framework, the thesis applies a case study of a virtual fleet operator in Milan. The results show a visible reduction in total cost of ownership (TCO) compared to a baseline scenario with unoptimized charging infrastructure. Additionally, a comparative analysis of TCO between electric and internal combustion engine (ICE) fleets reveals that an optimization of charging infrastructure allows EV fleet to be noticeably more cost effective than an ICE fleet under current legislative conditions. The findings highlight that infrastructure optimization plays a crucial role in ensuring the economic viability of electric fleets for LMD operations. This thesis contributes to the academic literature by offering new insights into the financial implications of fleet electrification and emphasizing the importance of optimizing the investment in charging infrastructure. Its novelty lies in providing a framework for charging infrastructure optimization that can be applied by real-world fleet operators, with significant cost savings potential.

Questa tesi magistrale analizza le implicazioni economiche dell'elettrificazione delle flotte per la consegna dell'ultimo miglio (LMD), concentrandosi in particolare sull'ottimizzazione delle infrastrutture di ricarica. La crescente domanda di servizi LMD ha sollevato significative preoccupazioni ambientali, in particolare riguardo alle emissioni di gas serra e all'inquinamento atmosferico urbano. L'elettrificazione delle flotte di consegna, attraverso l'adozione di veicoli commerciali leggeri elettrici (eLCV), si è affermata come una soluzione promettente. Tuttavia, la sostenibilità finanziaria delle flotte elettriche è spesso compromessa dalla mancanza di un'infrastruttura di ricarica ottimizzata. Questo studio mira a colmare questa lacuna sviluppando un framework completo per minimizzare sia le spese in conto capitale che quelle operative legate all'elettrificazione delle flotte. Per validare il framework sviluppato, la tesi presenta un caso di studio su un operatore di flotta virtuale nella città di Milano. I risultati evidenziano una riduzione significativa del costo totale di proprietà (TCO) rispetto a uno scenario di riferimento con infrastruttura di ricarica non ottimizzata. Inoltre, l'analisi comparativa del TCO tra flotte elettriche e flotte con motore a combustione interna (ICE) dimostra che l'ottimizzazione dell'infrastruttura di ricarica consente alle flotte elettriche di risultare significativamente più convenienti rispetto alle flotte ICE, nelle attuali condizioni legislative. I risultati di questa ricerca sottolineano il ruolo cruciale dell'ottimizzazione dell'infrastruttura di ricarica per garantire la sostenibilità economica delle flotte elettriche nelle operazioni di LMD. La tesi contribuisce alla letteratura accademica offrendo nuove prospettive sulle implicazioni finanziarie dell'elettrificazione delle flotte e sottolineando l'importanza di ottimizzare gli investimenti nelle infrastrutture di ricarica. Il valore innovativo di questo lavoro risiede nello sviluppo di un framework per l'ottimizzazione dell'infrastruttura di ricarica, applicabile agli operatori di flotte nel mondo reale, con un significativo potenziale di riduzione dei costi.