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PEDRO VEIGA DE CAMARGO
ANLISE DE UM SISTEMA DE TRANSPORTE FERROVIRIO DE GRANIS AGRCOLAS ATRAVS DE UMA ABORDAGEM
INTEGRADA SIMULAO-OTIMIZAO
So Paulo 2010
PEDRO VEIGA DE CAMARGO
ANLISE DE UM SISTEMA DE TRANSPORTE FERROVIRIO DE GRANIS AGRCOLAS ATRAVS DE UMA ABORDAGEM
INTEGRADA SIMULAO-OTIMIZAO
Dissertao apresentada Escola
Politcnica da Universidade de So Paulo
para obteno de ttulo de Mestre em
Engenharia
rea de Concentrao:
Engenharia de Transportes
Orientador: Prof. Dr. Claudio Barbieri da
Cunha
So Paulo 2010
FICHA CATALOGRFICA
Camargo, Pedro Veiga de
Anlise de um sistema de transporte ferrovirio de granis agrcolas atravs de uma abordagem integrada simulao-otimizao / P.V. de Camargo. -- ed.rev. -- So Paulo, 2010. p.
Dissertao (Mestrado) - Escola Politcnica da Universidade
de So Paulo. Departamento de Engenharia de Transportes.
1. Transportes ferrovirios (Anlise; Simulao; Otimizao) 2. Gros I. Universidade de So Paulo. Escola Politcnica. De-partamento de Engenharia de Transportes II. t.
PEDRO VEIGA DE CAMARGO
ANLISE DE UM SISTEMA DE TRANSPORTE FERROVIRIO DE GRANIS AGRCOLAS ATRAVS DE UMA ABORDAGEM
INTEGRADA SIMULAO-OTIMIZAO
Dissertao apresentada Escola
Politcnica da Universidade de So Paulo
para obteno de ttulo de Mestre em
Engenharia
rea de Concentrao:
Engenharia de Transportes
Orientador: Prof. Dr. Claudio Barbieri da
Cunha
So Paulo 2010
DEDICATRIA
Dedico esse trabalho
minha mulher, Christina, razo de tudo.
AGRADECIMENTOS
Em primeiro lugar agradeo ao meu orientador, professor Claudio
Barbieri da Cunha, que me acolheu como seu orientado quando mudei o rumo de
minha vida profissional e que foi pea essencial no desenvolvimento desse trabalho,
alm de me dar apoio e ensinamentos fundamentais para enfrentar os desafios que
se colocam minha frente na forma do curso de doutoramento.
Agradeo a todos os professores da Escola Politcnica, principalmente
queles do Departamento de Engenharia de Transportes, pelas lies tcnicas e de
tica ao longo de quase dez anos de convivncia desde a graduao; especialmente
ao professor Orlando Strambi, que guiou meus primeiros passos no mundo da Eng.
de Transportes e que me abriu as portas da carreira acadmica.
A Enrico Barnaba Ferri pelo companheirismo nas vidas acadmica e
profissional; aos colegas de Vale Gustavo Zanandrea, Fabiano Pompermayer,
Luciano Bandeira e Claudia Pontes, e da Logit, Wagner Colombini Martins, Rubens
Almeida Junior e Fabiana Takebayashi, a quem devo parte importante dos dados e
do conhecimento empregado nesse trabalho; Ao Andrei, que me ensinou muito
sobre o processo de desenvolvimento de uma tese; minha me Ana Christina por
todas as ajudas que, aqui e ali, fizeram e ainda fazem minha vida muito mais fcil;
minha mulher, Christina, que me o motivo e a fora necessrios para que eu
caminhe finalizao esse trabalho e minha filha Sophia, que me ajudou a acordar
nas ltimas noites necessrias de trabalho nesse texto.
Finalmente, aos professores do Institute of Transportation Studies da
University of California in Irvine, em especial ao meu orientador Prof. Dr. Michael
McNally, por permitir minha ausncia s aulas e obrigaes do programa de PhD
para estar presente no Brasil sempre que necessrio.
RESUMO
O transporte ferrovirio uma das mais eficientes formas para escoamento da safra
brasileira de granis agrcolas. Apesar disso, a malha ferroviria nacional, bem como
a sua frota de veculos, no tem sido expandida no mesmo ritmo que a produo de
gros, impondo restries de capacidade de transporte cada vez mais fortes nesse
modal. Nesse contexto, necessrio que a ferrovia torne-se mais eficiente, de forma
a suprir o seu crescimento deficitrio com aumento de produtividade.
Esse trabalho lana mo de uma abordagem mista simulao-otimizao para
realizar a anlise de possveis estratgias operacionais para um sistema de
transporte ferrovirio operando em ciclo fechado, abordagem que se mostrou
bastante adequada representao de sistemas ferrovirios do tipo considerado
neste trabalho.
apresentado um modelo de simulao estocstica implementado em linguagem de
programao dentro do qual foram testadas diversas regras de deciso baseadas
em figuras de mrito diversas, algumas das quais apresentando resultados bastante
promissores para testes prticos.
Palavras-Chave: Simulao, Otimizao, transporte, ferrovia, granis.
ABSTRACT
Railway transportation is one of the most efficient means used to carry the Brazilian
grain production to export ports. However, grain production has grown at a faster rate
than the railway infrastructure, leading to several operational restrictions for this
transportation mode. Therefore it is expected from the railway operators an increase
in their efficiency to supplement their lack of capacity.
This research presents a discussion of some strategies that could be used for a grain
rail transportation system operating in a closed loop, which was modeled as an
simulation-optimization type of model, which revealed itself a very suitable approach
when modeling this type of transportation system.
This dissertation describes the simulation model developed to characterize the
system, the prioritization rules that were incorporated into the model, as well as some
very promising results.
Key-words: Simulation, Optimization, transportation, railway, grains.
LISTA DE ILUSTRAES
FIGURA 1.1: ESQUEMA GERAL DA OPERAO QUE SER MODELADA .......................................................... 2 FIGURA 3.1: SISTEMA FCA-EFVM-TUBARO ..................................................................................... 21 FIGURA 3.2: DISTRIBUIO DA MALHA DA FERROVIA CENTRO-ATLNTICA ................................................ 23 FIGURA 3.3: ESTRADA DE FERRO VITRIA-A-MINAS (EFVM) ................................................................ 25 FIGURA 3.4: PONTOS DE INTERCMBIO ENTRE FCA E EFVM ................................................................. 29 FIGURA 3.5: TERMINAIS DO PORTO DE TUBARO ................................................................................ 31 FIGURA 3.6: DETALHE DO TERMINAL DE PRODUTOS DIVERSOS DE TUBARO. ............................................ 32 FIGURA 3.7: PRINCIPAIS MOVIMENTOS DE EXPORTAO DE SOJA E FARELO ............................................... 40 FIGURA 3.8: DEMANDA DE TRANSPORTE DE SOJA E FARELO PARA O ANO DE 2009 (TON/ANO). .................... 41 FIGURA 3.9 SAZONALIDADE DO TRANSPORTE DE GROS NO SISTEMA FCA/EFVM/TUBARO .................... 42 FIGURA 4.1: ESTRUTURAS QUE COMPEM O PROCESSO DE TRANSPORTE FERROVIRIO DE GROS .................. 44 FIGURA 5.1 INTERAO ENTRE ELEMENTOS DO MODELO DE UMA FERROVIA EM CICLO FECHADO ................. 54 FIGURA 5.2: ESTAES DE INTERCMBIO EM RELAO A BELO HORIZONTE ............................................... 59 FIGURA 5.3: COMPOSIO DA DEMANDA APS A AGREGAO DE PRODUTOS ............................................ 63 FIGURA 5.4: ANLISE DE SENSIBILIDADE VARIAO DE CAPACIDADE DOS SILOS ........................................ 65 FIGURA 5.5: ANLISE DE SENSIBILIDADE VARIAO DA FROTA DE LOCOMOTIVAS ...................................... 66 FIGURA 5.6: EVOLUO DA DIFERENA EM RELAO MDIA CONFORME O NMERO DE REPETIES ............ 67 FIGURA 6.1: COMPARAO DO DESEMPENHO DE COMBINAES UMA-A-UMA ENTRE OS DOIS CENRIOS
AVALIADOS ............................................................................................................................. 82 FIGURA 6.2: DESEMPENHO ABSOLUTO DE COMBINAES UMA-A-UMA DOS DOIS CENRIOS AVALIADOS ......... 83 FIGURA 6.3: DEMANDA ATENDIDA VS. DEMANDA PERDIDA POR PRODUTO OPERADO (CENRIO BSICO) ........ 92 FIGURA 6.4: DEMANDA ATENDIDA VS. DEMANDA PERDIDA POR ESTAO DE CARREGAMENTO (CENRIO BSICO)
........................................................................................................................................... 93 FIGURA 6.5: DEMANDA ATENDIDA VS. DEMANDA PERDIDA POR PRODUTO OPERADO (CENRIO ALTERNATIVO) 93 FIGURA 6.6: DEMANDA ATENDIDA VS. DEMANDA PERDIDA POR ESTAO DE CARREGAMENTO (CENRIO
ALTERNATIVO) ........................................................................................................................ 94 FIGURA 6.7: CAMINHES PERDIDOS VS. NAVIOS PERDIDOS POR PRODUTO (CENRIO BSICO) ....................... 95 FIGURA 6.8: CAMINHES PERDIDOS VS. NAVIOS PERDIDOS POR PRODUTO (CENRIO ALTERNATIVO) .............. 95 FIGURA 6.9: DISTRIBUIO DAS FILA DE LOCOMOTIVAS POR ESTAO (CENRIO BSICO) ............................. 96 FIGURA 6.10: DISTRIBUIO DAS FILA DE LOCOMOTIVAS POR ESTAO (CENRIO ALTERNATIVO) .................. 96 FIGURA 6.11: DISTRIBUIO DE FILAS DE VAGES CARREGADOS POR ESTAO (CENRIO BSICO) ................. 97 FIGURA 6.12: DISTRIBUIO DE FILAS DE VAGES CARREGADOS POR ESTAO (CENRIO ALTERNATIVO) ......... 97 FIGURA 6.13: DISTRIBUIO DE FILAS DE VAGES VAZIOS POR ESTAO (CENRIO BSICO) .......................... 98 FIGURA 6.14: DISTRIBUIO DE FILAS DE VAGES VAZIOS POR ESTAO (CENRIO ALTERNATIVO) ................. 98 FIGURA 6.15: DEMANDA PERDIDA POR TIPO DE PRODUTO POR REGRA DE PRIORIZAO UTILIZADA ................ 99
LISTA DE TABELAS
QUADRO 1.1: MALHAS RODO-FERROVIRIAS DOS10 PASES DE MAIOR EXTENSO TERRITORIAL ...................... 4 QUADRO 3.1: PRINCIPAIS INDICADORES DE DESEMPENHO FERROVIRIO PARA O TRANSPORTE DA ORIGEM MDIA
DOS GROS ............................................................................................................................ 26 QUADRO 3.2: EVOLUO DA PRODUO MUNDIAL DE SOJA (MILHES DE TONELADAS AO ANO) ................... 38 QUADRO 3.3: EVOLUO DO CONSUMO MUNDIAL DE SOJA (MILHES DE TONELADAS AO ANO) ................... 39 QUADRO 3.4: EXCEDENTE/DFICIT DE SOJA DOS PRINCIPAIS CONSUMIDORES (MILHES DE TONELADAS AO ANO)
........................................................................................................................................... 39 QUADRO 5.1: CAPACIDADE ESTIMADA DE DIVERSOS ELEMENTOS DO MODELO ESTOCSTICO ......................... 64 QUADRO 5.2: MATRIZ DE APLICAO DE REGRAS DE PRIORIZAO A PROCESSOS DECISRIOS ....................... 78 QUADRO 6.1: EXCESSO DE CAPACIDADE APS ALTERAO DE FROTAS DE LOCOMOTIVAS.............................. 81 QUADRO 6.2: ALTERAO DA PERDA DE PRODUO COM ASSOCIAO UMA A UMA (CENRIO DE CAPACIDADE
ORIGINAL) .............................................................................................................................. 84 QUADRO 6.3: ALTERAO DA PERDA DE PRODUO COM ASSOCIAO UMA A UMA (CENRIO ALTERNATIVO DE
CAPACIDADE).......................................................................................................................... 85 QUADRO 6.4: PROCESSOS DECISRIOS CONSIDERADOS NO MODELO (POSIO NO NOME) ........................... 87 QUADRO 6.5: REGRAS DE PRIORIZAO UTILIZADAS NO MODELO ............................................................ 88 QUADRO 6.6: CONFIGURAES DE MELHOR RESULTADO DO MODELO SIMULAO-OTIMIZAO (CENRIO
BSICO) ................................................................................................................................. 90 QUADRO 6.7: CONFIGURAES DE MELHOR RESULTADO DO MODELO SIMULAO-OTIMIZAO (CENRIO
ALTERNATIVO) ........................................................................................................................ 91
file:///C:/Users/Pedro/Documents/Poli/Mestrado/Dissertacao/Textos/Dissertacao_V7.0.docx%23_Toc273349898file:///C:/Users/Pedro/Documents/Poli/Mestrado/Dissertacao/Textos/Dissertacao_V7.0.docx%23_Toc273349900file:///C:/Users/Pedro/Documents/Poli/Mestrado/Dissertacao/Textos/Dissertacao_V7.0.docx%23_Toc273349900file:///C:/Users/Pedro/Documents/Poli/Mestrado/Dissertacao/Textos/Dissertacao_V7.0.docx%23_Toc273349901file:///C:/Users/Pedro/Documents/Poli/Mestrado/Dissertacao/Textos/Dissertacao_V7.0.docx%23_Toc273349901LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ANTAQ Agncia Nacional de Transportes Aquavirios
CCO Centro de Controle Operacional
EFVM Estrada de Ferro Vitria-a-Minas
FCA Ferrovia Centro-Atlntica
LIFO Last in, First out
MM Milho
PEPS Primeiro que entra, primeiro que sai
PNLT Plano Nacional de Logstica e Transportes
RSM Response Surface Method (Metodologia de superfcie de resposta)
SSD Sistema de Suporte deciso
TPD Terminal de Produtos Diversos
TPM Terminal de Praia Mole
UEPS ltimo que entra, primeiro que sai
LISTA DE SMBOLOS
CV Cavalo Vapor
N - Nmero
R$ - Real
ton Toneladas
SUMRIO
1 Introduo ....................................................................................................... 1
1.1 Apresentao ................................................................................................ 1 1.2 Relevncia do tema ...................................................................................... 3 1.3 Objetivo ......................................................................................................... 5 1.4 Metodologia .................................................................................................. 6 1.5 Delineamento do trabalho ............................................................................. 7
2 Reviso bibliogrfica ...................................................................................... 8
2.1 Simulao de sistemas de transporte ferrovirio de cargas .......................... 8 2.2 Modelos de otimizao em sistemas ferrovirios ........................................ 10 2.3 Modelos hbridos simulao-otimizao ..................................................... 12 2.4 Concluso ................................................................................................... 20
3 O sistema FCA/EFVM/Tubaro .................................................................... 21
3.1 Caractersticas fsicas da FCA e da EFVM ................................................. 22 3.2 Operao ferroviria ................................................................................... 25 3.3 O Porto de Tubaro .................................................................................... 30 3.4 Planejamento e programao de transporte ............................................... 33 3.5 Mercado de granis agrcolas ..................................................................... 37 3.6 Concluso do captulo ................................................................................. 42
4 Caracterizao do problema ........................................................................ 43
4.1 Figura de mrito para avaliao de desempenho do sistema ..................... 43 4.2 Etapas do transporte de gros .................................................................... 43
5 Modelo proposto........................................................................................... 50
5.1 Dados de Entrada ....................................................................................... 52 5.2 Modelo de simulao .................................................................................. 54 5.3 Capacidade limite do sistema de simulao ............................................... 63 5.4 Verificao do modelo de simulao ........................................................... 64 5.5 Regras de priorizao ................................................................................. 67
6 Experimentos computacionais .................................................................... 79
6.1 Cenrio com equilbrio de capacidade ........................................................ 80 6.2 Combinaes uma-a-uma ........................................................................... 81 6.3 Composio de regras de deciso .............................................................. 86 6.4 Impacto da utilizao de regras de priorizao absolutas ou relativas ....... 98 6.5 Concluses ............................................................................................... 100
7 Concluses ................................................................................................. 100 8 Referncias bibliogrficas ......................................................................... 102
1
Introduo
1.1 Apresentao
Esse trabalho trata da modelagem de um sistema de transporte ferrovirio de
granis agrcolas, ou simplesmente gros, desde o ponto de origem (correspondente
ao local de chegada dos caminhes nos terminais de carregamento dos vages) at
o seu embarque em algum navio no terminal porturio.
Conforme ilustrado na Figura 0.1, os gros transportados pelo sistema em estudo
passam por diversas etapas antes de serem embarcados em algum navio, a saber:
Chegada dos caminhes transportando gros provenientes das regies
produtoras s estaes de carregamento de vages;
Descarregamento dos caminhes em moegas e transferncia dos gros para
silos de armazenamento;
Transferncia dos gros dos silos para vages vazios;
Formao e despacho do trem rumo a uma estao intermediria;
Colocao dos vages carregados em fila na estao intermediria;
Formao e despacho de trens com destino ao porto;
Colocao dos vages carregados em fila no porto;
Descarga de vages em moegas e transferncia dos gros para silos; e
Transferncia dos gros para os navios que atracam no porto.
Como complemento desse processo, existe ainda o retorno de vages vazios s
estaes de carregamento, o que acontece com os vages percorrendo o mesmo
trajeto de vinda e obedecendo mesma seqncia de etapas do percurso rumo ao
porto, mas na ordem inversa.
Nessa seqncia de etapas, algumas atividades apresentam grande variabilidade,
no sendo adequada a sua descrio como apresentando um comportamento
determinstico. Esses componentes, principalmente a chegada de caminhes s
estaes de carregamento e de navios ao porto, so condicionadores fundamentais
2
do desempenho do sistema sendo modelado e, portanto, devem ser considerados
como processos estocsticos.
Figura 0.1: Esquema geral da operao que ser modelada
Alm disso, as atividades de descarga de caminhes, trfego de trens, carga e
descarga de vages e carregamento de navios tambm ocorrem com grande
variabilidade na operao do sistema real, o que tambm condiciona o desempenho
de sua operao.
3
1.2 Relevncia do tema
A relevncia do tema apresentado reside em trs constataes feitas durante a
pesquisa:
Previso de grande crescimento da produo agrcola Brasileira apresentada
no Plano Nacional de Logstica e Transportes do Governo Federal PNLT
(2007), a qual no poder ser absorvida pelo atual sistema ferrovirio por falta
de capacidade de transporte;
Forte competio entre os diferentes modos de transporte no mercado de
granis agrcolas com predominncia do modo rodovirio, sendo necessrio
maximizar o aproveitamento do ativo ferrovirio para aumentar sua
competitividade; e
Inexistncia de modelos matemticos para estudo de regras de operao
ferroviria que considerem as caractersticas estocsticas do problema;
Segundo os dados fornecidos por uma das empresas envolvidas na elaborao do
PNLT, os modos ferrovirio e rodovirio respondem por 84%1 de toda a produo de
transporte2 de soja, farelo e milho, sendo 37% no modo ferrovirio e 47% no modo
rodovirio.
Essa repartio modal, bastante favorvel rodovia, pode ser explicada, ao menos
em parte, pela pequena extenso da malha ferroviria existente no Brasil quando
comparada com a sua malha rodoviria.
De acordo com dados disponveis no World Fact Book da Agncia Central de
Inteligncia dos Estados Unidos (CIA/USA), a extenso da malha ferroviria
brasileira de cerca de 1,7% da malha rodoviria, conforme apresentado no Quadro
0.1.
1 Fonte: Logit Engenharia Consultiva LTDA 2 Produo de transporte calculada pela multiplicao da massa/volume de produto pela distncia de transporte.
4
Quadro 0.1: Malhas rodo-ferrovirias dos10 pases de maior extenso territorial
Fonte: World Fact Book (CIA/USA)
Uma vez que a produo agrcola de gros demanda a utilizao de grande
quantidade de terra, a maior capilaridade da malha rodoviria permite melhor acesso
de caminhes s diversas reas de plantao, bem como a outros mercados de
transporte durante a entressafra de gros.
Segundo dados da Secretaria de Comrcio Exterior (SECEX), durante o ano de
2007, as exportaes de soja e farelo somadas tiveram seu pico no ms de maio,
com 12,5% de toda a exportao anual. Com este valor pode-se calcular a
entressafra terica de transporte de soja e farelo para exportao, de
aproximadamente quatro meses, que so calculados como o nmero de meses do
ano menos o nmero de meses (de demanda igual mxima mensal) necessrios
para transportar o total da demanda anual.
Esses fatores contribuem para uma diminuio da competitividade dos operadores
ferrovirios, que possuem altos custos fixos (como manuteno dos ativos
ferrovirios e custo de capital do material rodante parado, entre outros), tornando
mais necessria a maximizao da utilizao de seus ativos e a reduo dos custos
operacionais.
Para que se tenha uma idia mais clara do impacto do custo de manuteno e de
capital do material rodante de uma ferrovia, pode-se tomar como parmetro o
trabalho de Ravara (2005), que mostrou que uma variao de 10% na quantidade de
locomotivas necessrias para realizar um determinado transporte resulta na
diminuio de 6% no custo total para a realizao desse mesmo transporte.
Pasrea
(1.000 km)
Malha Ferroviria
(1.000 km)
Malha Rodoviria
(1.000 km)
Malha ferroviria /
Malha rodoviria
km ferrovia
/1.000 km
km rodovia
/1.000 km
Rssia 17.075 87 933 9,3% 5,1 54,6
Canad 9.985 48 1.042 4,6% 4,8 104,4
Estados Unidos 9.827 227 6.466 3,5% 23,1 658,0
China 9.597 75 1.931 3,9% 7,9 201,2
Brasil 8.512 29 1.752 1,7% 3,4 205,8
Austrlia 7.687 39 813 4,7% 5,0 105,8
ndia 3.288 63 3.316 1,9% 19,2 1008,8
Argentina 2.767 32 231 13,8% 11,5 83,6
Cazaquisto 2.717 14 92 15,0% 5,0 33,7
Sudo 2.506 6 12 50,2% 2,4 4,7
5
1.3 Objetivo
O objetivo desse trabalho estudar polticas operacionais que maximizem o
desempenho de um sistema ferrovirio de transporte de gros composto de duas
ferrovias distintas e considerando mltiplas origens, mltiplos produtos e destino a
um nico porto.
Essas polticas operacionais devero responder diversas perguntas, a saber:
Despacho de vages
o Quando existe um conjunto de vages vazios a serem destinados para
carregamento, para qual estao de carregamento se deve enviar
esses vages?
o Quando existem vages carregados com diferentes produtos e a
capacidade de trao disponvel insuficiente para lev-los todos de
uma vez, quais vages devem ser selecionados para o transporte
imediato?
Definio de carregamento
o Quando existe um vago pronto para carregamento e mais de um tipo
de produto para carreg-lo, qual produto deve ser priorizado?
o Quando existem navios em fila para atracao e carregamento com
produtos diferentes, qual deles deve ser priorizado? Qual o impacto no
sistema decorrente de sua operao de acordo com a regra de
primeiro que entra, primeiro que sai (PEPS)?
Gerenciamento de descarga
o Quando existem vages carregados com diferentes produtos em fila
para descarga no porto e uma nica estrutura de descarga, qual a
melhor ordem de descarga e, em particular, qual deles deve ser
descarregado em primeiro lugar?
o Quando existe uma fila de caminhes para serem descarregados nas
estaes ferrovirias e uma nica estrutura de descarga, qual deles
deve ser descarregado primeiro e qual a melhor ordem de descarga?
6
Trs fatores contribuem para tornar as respostas a essas perguntas no triviais. O
primeiro deles o carter aleatrio de alguns dos componentes do sistema, que
torna muito difcil a sua soluo de maneira analtica.
O segundo fator a interao dos diversos elementos do sistema promovida pela
circulao de vages e locomotivas no sistema. O terceiro fator a questo
temporal, que associada aos dois primeiros fatores, torna de muito difcil previso a
conseqncia de uma deciso sobre um subsistema qualquer, mesmo em um futuro
prximo quele em que se toma a deciso.
Uma vez que no existe consenso na literatura em relao melhor forma de se
modelar esse problema, torna-se um segundo objetivo desse trabalho a
determinao da adequabilidade de modelos simulao-otimizao ao estudo de
estratgias operacionais em sistemas ferrovirios operando em circuito fechado.
1.4 Metodologia
A necessidade de considerao dos componentes estocsticos do problema, aliada
ao objetivo de estudar polticas operacionais que maximizem o desempenho do
sistema, resultou na proposio de uma abordagem hbrida que incorpora regras
heursticas que busquem a otimizao do sistema a um modelo de simulao.
A construo do modelo foi dividida em duas etapas. A primeira delas consistiu da
construo de um modelo de simulao estocstica convencional que representasse
adequadamente o sistema apresentado na Figura 0.1.
Com o modelo construdo, foram enumeradas todas as decises que poderiam ser
substitudas por regras de deciso heursticas com o objetivo de maximizar o
resultado do modelo, aproximando-o, assim, da realidade prtica decorrente das
aes dos tomadores de decises.
Nesse processo de enumerao foram consideradas passveis de substituio por
heursticas todas aquelas regras convencionais de simulao estocstica que
eventualmente no representassem os processos decisrios reais e que, de alguma
forma, fornecessem respostas aos questionamentos listados na seo 1.3.
Como exemplos mais evidentes dessa questo podem ser citados a escolha de
estao de destino para os vages vazios que chegam estao intermediria
vindos do porto e o gerenciamento de filas, que no se d no esquema de pilha
7
(ltimo que entra, primeiro que sai) ou fila do tipo PEPS (primeiro que entra, primeiro
que sai).
Observa-se, na operao do sistema real, que tanto a distribuio de vages quanto
o gerenciamento das filas de veculos so feitos com base na anlise do sistema
como um todo, cujos elementos tangveis se tentaro representar no modelo
proposto.
Esse passo gerou uma lista de sete oportunidades para implementao de regras de
priorizao, quais sejam: Definio de destino de vages vazios, escolha de produto
para ser carregado em vages vazios que chegam s estaes carregamento,
escolha de veculo em fila para descarregar (caminho e vago), seleo de vages
carregados para formao de trens (nas estaes de carregamento e na estao
intermediria) e escolha de navio (dentre aquelas em fila) para atracao e
carregamento.
Como conseqncia dessa substituio, obtm-se um modelo de simulao cujos
processos internos (distribuio de recursos e gerenciamento de filas) no
dependem de distribuies probabilsticas e regras fixas do tipo PEPS, mas de
regras de deciso dedicadas a cada uma dessas questes. Alm disso, estas regras
consideravam o estado de vrias variveis do sistema, ao invs de apenas as
variveis do ponto onde a deciso seria tomada.
Uma vez que os pacotes de simulao estocstica a que se teve acesso (Arena e
ProModel) exigiriam um nmero muito grande de alteraes no modelo a cada nova
regra de priorizao que se implementasse, foi decidido que o modelo no seria
construdo sobre plataformas comerciais, mas implementado diretamente em
linguagem de programao.
1.5 Delineamento do trabalho
Este item tem por objetivo fornecer uma descrio da organizao e estrutura do
presente trabalho.
No captulo 2 ser apresentada a reviso bibliogrfica da literatura que aborda
modelos de simulao de sistemas ferrovirios e daquela que trata de modelos
hbridos simulao-otimizao.
8
No Captulo 3 apresentada uma breve introduo ao sistema de transporte de
granis agrcolas que foi utilizado como principal referncia para a elaborao desse
trabalho, composto pela Ferrovia Centro-Atlntica (FCA), Porto de Tubaro e
Estrada de Ferro Vitria-a-Minas (EFVM), alm de um panorama geral da produo
e exportao de granis agrcolas no Brasil com destaque para os principais
corredores de transporte com destino aos portos, bem como a demanda de
transporte no sistema FCA/EFVM/Tubaro.
Nos captulos 4 e 5 so apresentados, respectivamente, o problema e o modelo
propostos, bem como o detalhamento de todas as anlises realizadas.
No captulo 6 so apresentados os resultados dos experimentos computacionais e
os parmetros numricos utilizados, enquanto que o captulo 7 apresenta as
concluses do trabalho e recomendaes para pesquisas futuras.
Reviso bibliogrfica
Esse captulo tem por objetivo apresentar a reviso dos principais trabalhos
publicados relacionados ao escopo desta dissertao, mais especificamente em
torno da simulao de sistemas de transporte ferrovirio e de modelos hbridos
simulao-otimizao.
1.6 Simulao de sistemas de transporte ferrovirio de cargas
Segundo Gordon (1969), o termo sistema utilizado para definir uma variada gama
de fins, o que resulta na grande dificuldade de conseguir uma nica definio para o
tema que seja concisa o suficiente para uma utilizao qualquer.
Ainda segundo Gordon (1969), simulao de sistemas a tcnica de soluo de
problemas atravs do acompanhamento das mudanas ao longo do tempo em um
modelo dinmico de um dado sistema.
Em se tratando sistemas ferrovirios, um dos aspectos que aparecem com maior
freqncia em buscas pelo tema em publicaes especializadas em pesquisa
operacional e simulao estocstica a questo da capacidade de trfego de trens
de uma malha, geralmente expresso em pares de trens por dia. Para esse tipo de
9
estudo existem diversos pacotes comerciais consolidados e que englobam
procedimentos de simulao estocstica e otimizao.
Entretanto, quando se fala de simulao de sistemas fechados (em que no h
entrada nem sada de veculos), como a circulao de vages entre pontos de carga
e de descarga, se obrigado a recorrer a pacotes genricos tradicionais, como
Arena (Rockwell 2009), ProModel (Promodel Corporation, 2009) ou AnyLogic (xj
Technologies, 2009).
Softwares como o Fast Track, tornaram a modelagem de cruzamento de trens e
operaes de ptios intermedirios extremamente simples, (Fast Track II, 2004).
Entretanto, no foi encontrado software que trate especificamente a questo dos
circuitos fechados.
Botter, Franzese e Fioroni (2003), Fioroni (2007) e Everett (2001) foram as nicas
referncias encontradas que se relacionam a esse tipo de sistema, e tratam de
sistemas de transporte de minrio de ferro, os dois primeiros em ferrovias brasileiras
e o terceiro em ferrovias australianas.
Botter, Franzese e Fioroni (2003) apresentam um modelo de simulao que
considera um circuito fechado de vages dedicados ao transporte de minrio de
ferro ao mesmo tempo em que trata a operao da ferrovia, com suas regras de
sinalizao e interao entre trens.
Apesar de tratar de um sistema ferrovirio que parte daquele representado no
presente trabalho, o modelo proposto pelos autores trata em bastante detalhe a
interao entre os trens em transito e deles com a prpria ferrovia, de forma a
representar o trafego de trens verificado na realidade. Apesar disso, o tratamento do
circuito fechado proposto pelos autores no explicita claramente a forma como foi
considerada a distribuio de vages e o tratamento de filas, o que ser explorado
em maior detalhe nesse trabalho.
Em um trabalho semelhante, Fioroni (2007) apresenta um modelo tambm
desenvolvido para analisar um sistema ferrovirio fechado de transporte de minrio
de ferro, dessa vez composto pela malha da MRS Logstica S.A. (MRS), em que as
questes de interao entre trens e desses com a ferrovia tambm so tratadas de
forma bastante detalhada. Apesar das semelhanas, Fioroni (2007) conferiu um
tratamento um pouco mais sofisticado distribuio de vages com a introduo de
10
um modelo de otimizao dedicado escolha de destino para cada um dos trens,
mas tambm no considera a possibilidade de priorizao de veculos em fila, um
dos principais objetivos do presente trabalho. Dessa forma, apenas Fioroni (2007) e
Everett (2001) sero discutidos com mais detalhes ao final desse captulo.
1.7 Modelos de otimizao em sistemas ferrovirios
Os problemas de otimizao ferroviria tem sido um campo de pesquisa bastante
explorado, o que se pode perceber com a quantidade de referncias encontradas na
literatura. Adicionalmente, os problemas relacionados ao desenho de malha e
otimizao de grade de trens (cruzamentos/ultrapassagens de trens) esto entre os
mais freqentes, conforme se pode verificar ao realizar buscas textuais nas
publicaes especializadas na rea.
Cordeau, Toth e Vigo (1998) apresentam uma reviso bibliogrfica bastante
abrangente dos estudos acerca de programao e roteirizao em ferrovias, e
consideram surpreendentemente pequeno a utilizao desses recursos pelas
ferrovias frente ao seu grande potencial de economia.
Nesse trabalho, os autores discutem detalhes dos modelos de otimizao e os
separam em categorias, de acordo com a aplicao dos mesmos. Para isso, foi
analisada a seqncia de etapas na operao da ferrovia.
A primeira classe de modelos de otimizao aplicados a ferrovia que os autores
apresentam a de gerenciamento de ptios de classificao de vages. Por
polticas de gerenciamento, entendam-se as regras que definem como um trem que
entra em um ptio ferrovirio deve ser inspecionado, desmontado e seus vages
classificados e posicionados em outros trens que partiro desse mesmo ptio.
Esse tipo de modelo tem por objetivo a anlise das operaes desempenhadas em
ptios de classificao uma vez conhecidos os vages e locomotivas que devem
chegar ao ptio e o destino e composio de todos os trens que devem deix-lo.
A segunda categoria de modelos analisados pelos autores a de roteirizao, que
consiste da definio da rota a ser percorrida por cada vago/trem em termos dos
trechos ferrovirios a serem percorridos e tambm das operaes de montagem
(formao) e desmontagem de trens e a associao de vages a trens em cada uma
11
dessas etapas, o que consiste basicamente nos problemas de blocagem de vages,
designao de blocos de vages a trens e programao de trens.
Esses trs problemas, juntamente com a distribuio de vages vazios possuem, de
acordo com o autor, uma interdependncia muito forte, mas ainda pouco vivel
trat-los em conjunto.
A terceira categoria de problemas listada, a de gerenciamento de frota, dividida
pelo autor em uma subcategoria em que vrias ferrovias operam vages em
esquema de pool (vages compartilhados) e outra em que uma nica ferrovia opera
um conjunto de vages, caso mais freqente na operao ferroviria Brasileira.
As duas outras categorias de problemas citadas, a de alocao de locomotivas a
trens e de anlise de cruzamento de trens em linha singela so bastante relevantes
para a operao ferroviria brasileira, a qual dispe de um nmero de locomotivas
inferior ao desejvel e realizada quase em sua totalidade em ferrovias de linha
singela.
Apesar disso, na gama de problemas listados por Cordeau, Toth e Vigo (1998) no
encontrada referncia ao problema tratado no presente trabalho.
Mais recente, Ahuja, Cunha e ahin (2005) apresentam uma reviso tambm
bastante completa da utilizao de modelos de fluxo em rede para o planejamento e
programao do transporte ferrovirio de carga.
Assim como Cordeau, Toth e Vigo (1998), Ahuja, Cunha e ahin (2005) constatam o
uso ainda restrito de tcnicas de pesquisa operacional no planejamento e operao
de ferrovias, o que se atribui complexidade desses problemas e ao pouco tempo
decorrido desde que grande capacidade computacional se tornasse disponvel para
a soluo dos problemas enfrentados pelas ferrovias.
Apesar disso, os autores mencionam a economia obtida pela Union Pacific, ferrovia
norte americana, com a implantao de um sistema de programao baseado em
tcnicas de pesquisa operacional como um bom indcio de que existe possibilidade
de ganhos relevantes nessa rea.
Os autores apresentam, de forma extremamente detalhada, os modelos de
otimizao aplicados aos problemas por eles discutidos, alm de propor algoritmos
para a soluo dos mesmos.
12
Alm dos problemas abordados por Cordeau, Toth e Vigo (1998), Ahuja, Cunha e
ahin (2005) apresentam tambm o problema de localizao de ptio, que se
constitui uma alternativa no abordada por Cordeau, Toth e Vigo (1998) para a
otimizao do desenho de rede na ferrovia.
O problema de programao de equipagem (maquinistas) tambm abordado pelos
autores, para o qual proposto um algoritmo de soluo baseado em programao
inteira relaxada da restrio de que o primeiro trem da fila deve ser o primeiro a
receber um maquinista, a qual considerada apenas no ps-processamento.
Campos (2009), por outro lado, apresenta uma reviso tambm bastante ampla da
aplicao de otimizao operao/planejamento de ferrovias, mas como forma de
embasar o desenvolvimento de um modelo de planejamento de malha para o
transporte de minrio de ferro pelo mesmo sistema estudado por Botter, Franzese e
Fioroni (2003), o que a torna bastante relevante como referncia dos trabalhos
existentes na literatura sobre otimizao aplicada em ferrovias e que convm ao
caso Brasileiro.
Com a anlise desses trabalhos, percebe-se que a aplicao de mtodos de
otimizao no tem sido utilizada para a definio de polticas de deciso de carga e
descarga de vages, considerando sempre que a demanda de vages cheios e
vazios a ser transportados dada.
Apesar disso, a quase inexistncia de trabalhos que considerem as caractersticas
estocsticas do problema levou o desenvolvimento desse trabalho a considerar uma
metodologia de modelagem distinta daquelas clssicas de otimizao e que
Cordeau, Toth e Vigo (1998), Ahuja, Cunha e ahin (2005) e Campos (2009)
apresentam em grande extenso.
1.8 Modelos hbridos simulao-otimizao
Modelos de simulao-otimizao caracterizam-se por ter em sua composio
elementos bsicos de modelos de otimizao, como uma funo objetivo a ser
maximizada/minimizada, e elementos de problemas de simulao, como a existncia
de variveis com comportamento estocstico.
Como ser apresentada mais adiante, a combinao de modelos de otimizao e
simulao em uma nica ferramenta pode ser feita de diversas formas, o que limita a
13
definio de um modelo otimizao-simulao apenas ao fato de que so utilizados
elementos de ambos os tipos de modelo. A seo 1.8.1 destinada a apresentar as
diversas formas de composio desses modelos encontradas na literatura.
Assim sendo, toda a vez em que se tratar da utilizao de um modelo otimizao-
simulao necessrio especificar de forma bastante detalhada como feita a
composio entre esses dois modelos, de forma que se possa saber exatamente
qual a abordagem dada ao problema, bem como quais foram os algoritmos
utilizados.
Jacobson e Schruben (1989) classificam os modelos hbridos simulao-otimizao
como sendo de otimizao estocstica, cuja soluo, segundo eles, de
reconhecida dificuldade.
Segundo Pflug (1996), um problema de otimizao estocstica caracterizado pelo
fato de que nem todos dados relevantes deciso so exatamente conhecidos no
instante em que a deciso deve ser tomada.
Ainda segundo Pflug (1996), o noconhecimento dos valores exatos de algumas
variveis no instante da tomada de uma deciso pode ser fruto de falta de
informao a respeito da varivel ou de um comportamento estocstico intrnseco
dessas variveis, caso que em que se encaixa o problema tratado nesse trabalho.
As sees desse captulo que seguem apresentam uma amostra de pesquisas
envolvendo modelos hbridos simulao-otimizao, e para maior detalhamento do
assunto possvel recorrer a Pflug (1996) e revistas cientficas nas reas de
otimizao e simulao, uma vez que essa uma rea em grande desenvolvimento.
1.8.1 Simulao estocstica como forma de avaliao de funo objetivo
Diversas abordagens para a modelagem de sistemas na forma simulao-otimizao
so propostas na literatura. Dentre todas as abordagens propostas, porm, uma se
destaca como sendo a mais comum: A articulao de modelos de otimizao e
simulao distintos e utilizados de forma iterativa, onde o objetivo
maximizar/minimizar o valor esperado de uma funo objetivo, o qual depende do
resultado do modelo de simulao, tambm conhecido por seu nome em ingls
response surface method.
14
Nesse tipo de abordagem, o modelo de simulao cria a superfcie de resposta
(esperada), qual seja a distribuio dos resultados da simulao para diversas
configuraes de variveis do modelo de forma a criar uma superfcie n-dimensional
(onde n igual ao nmero de variveis mais um), exatamente como a avaliao de
uma funo qualquer de n variveis cria uma superfcie de resposta de dimenso
n+1. Pode-se dizer, ento, que o modelo de simulao a funo objetivo do
modelo.
Enquanto isso, o modelo de otimizao responsvel pela busca do melhor
conjunto de variveis de acordo com essa determinada superfcie de resposta, cujos
valores so determinados pelo modelo de simulao estocstica e no pela
avaliao de uma funo objetivo convencional.
Jacobson e Schruben (1989) apresentaram uma reviso bastante ampla desse
mtodo de articulao de modelos de simulao e otimizao, dividindo-os em
quatro grupos: Escolha de caminho, Busca de padres, Aleatrio e Integral.
As diferenas apresentadas pelos autores entre os grupos de modelos definidos
consistem apenas da escolha do procedimento utilizado para percorrer a superfcie
de resposta em busca de seu timo (mximo ou mnimo), que variam desde a busca
aleatria at procedimentos baseados no mtodo de gradientes e de Hooke e
Jeeves, (Bazaraa et al, 2006).
Greenwood, Rees e Siochi (1998) realizaram uma anlise das superfcies de
resposta fornecidas por modelos de simulao para tentar inferir quais os melhores
mtodos de busca em funo de diferentes superfcies de resposta, tendo analisado
diferentes estatsticas associadas aos resultados dos modelos estocsticos (valores
esperados, mdias, varincias, etc.).
Apesar desse trabalho no apresentar grande sucesso na indicao dos melhores
mtodos de busca para cada tipo de superfcie de resposta, deixou claro o
comportamento catico das mesmas, mesmo quando considerado modelos de
simulao mais simples.
Ceciliano (2007) apresenta uma extensa reviso sobre diversas alternativas,
algumas delas bastante recentes, para a implementao de modelos hbridos
simulao-otimizao em que o modelo de simulao equivalente avaliao da
funo objetivo em um problema de otimizao convencional.
15
O autor expe em detalhes diversas formas possveis de utilizao desse tipo de
modelo, mas fica claro que as diferenas entre as diversas alternativas de
implementao estudadas residem apenas na forma de implementao, e no na
forma como os modelos de otimizao e simulao acoplados um ao outro, sempre
de form-a seqencial e iterativa.
Simulao estocstica como forma de avaliao de funo objetivo o mtodo de
articulao entre modelos de otimizao e simulao mais presente na literatura,
podendo ser citados os trabalhos de Guimares e Kingsmann (1989) para a
determinao de parmetros timos de operao em um terminal de granis e
Ahmed e Alkhamis (2006), que propuseram a utilizao de um modelo de otimizao
estocstica utilizando como mtodo de busca o algoritmo de Hooke e Jeeves,
(Bazaraa et al, 2006).
No mais relevante dentre os artigos encontrados, Guimares e Kingsman (1989),
justificam a utilizao de um modelo hbrido otimizao-simulao pelo tamanho da
regio vivel gerada pelo conjunto de variveis analisadas no modelo de simulao
em questo.
O modelo analisado em seu trabalho trata da operao de um terminal de granis
dedicado ao recebimento de gros e sementes importados e que operado com
recursos compartilhados. Uma vez que a chegada de navios aos dois portos
considerados no estudo estocstica, o planejamento de atracao de navios,
alocao de produtos a silos e envio de cargas a clientes est sujeita a incertezas. O
objetivo dos autores era, ento, construir um modelo capaz de representar
adequadamente o problema real e no qual pudessem ser testadas regras para a
tomada de decises como qual produto alocar a qual parte do silo, qual cliente ser
atendido em primeiro lugar e qual navio ser descarregado em primeiro lugar.
De acordo com os autores, a busca de um conjunto de valores de variveis por um
analista que se utiliza apenas de sua sensibilidade invivel quando o nmero de
possibilidades muito grande, o que justificou a escolha de um modelo hbrido para
a soluo do mesmo.
Outro aspecto relevante em relao a esse mtodo de articulao entre os modelos
de otimizao e simulao estocstica a sua freqente utilizao no
dimensionamento de recursos em sistemas comumente tratados em projetos de
16
consultoria (e.g. caixas de supermercados, nmero de empilhadeiras em centros de
distribuio, moegas para descarga de gros, etc.), o que resultou na
disponibilizao de ferramentas de otimizao acopladas a pacotes comerciais de
simulao, caso do OptQuest, ferramenta disponvel no software Arena.
O OptQuest uma ferramenta desenvolvida pela companhia OptTek Systems, e que
se utiliza de meta-heursticas (busca-tabu, Scatter Search e redes neurais) para a
soluo de problemas de otimizao no lineares. A rigor, o OptQuest o mtodo,
ou conjunto de mtodos, utilizado juntamente com a plataforma de simulao Arena
para a criao de modelos hbridos.
Esse tipo de abordagem, apesar de fartamente discutida na literatura, no
corresponde ao objetivo do presente trabalho (os modelos de otimizao
considerados no so utilizado na tomada de deciso durante a rodada do modelo
de simulao, mas apenas para a alterao dos parmetros do modelo de simulao
para a rodada posterior), mas necessrio conhece-la para que se compreenda o
grande nmero de formas em que modelos otimizao-simulao podem se
apresentar.
Em uma linha j totalmente diferente encontram-se os modelos cujo objetivo a de
minimizao da probabilidade de ocorrncia de uma determinada configurao do
sistema final. Essa abordagem foi proposta por Hamdouni, Soumis e Desaulniers
(2007) para o problema de despacho de nibus (Bus Dispatch Problem), e sua
aplicao se mostrou bastante adequada para a operao de um sistema sujeito a
um grande nmero de restries.
Entretanto, no foram encontrados outros trabalhos que utilizassem essa mesma
tcnica, aparentemente bastante recente.
1.8.2 Otimizao como mtodo de definio de prioridade e de regras de
deciso em modelos de simulao
Uma forma completamente distinta das anteriores para a articulao entre modelos
de simulao e otimizao encontrada na literatura a de substituio de regras
intrnsecas dos modelos de simulao, como as de fila (PEPS, UEPS, etc.), por
regras heursticas baseadas em modelos de otimizao. Apesar de menos
explorada, uma abordagem bastante adequada para problemas de
17
seqenciamento de produo e despacho de veculos, uma vez que considera os
estados do sistema no momento de cada deciso.
Essa abordagem foi proposta por Everett (2001) para o problema de
seqenciamento de produo e transporte de minrio de ferro com o objetivo de
atingir a qualidade do minrio em cada pilha formada para embarque no porto.
Segundo Everett (2001), a qualidade do minrio de ferro no definida
simplesmente pela concentrao de ferro metlico, mas tambm pela concentrao
de diversos outros elementos qumicos, como fsforo, alumnio e slica, e para todos
esses elementos existe uma concentrao mdia que deve ser atingida.
O seqenciamento proposto por Everett (2001) considera a existncia de uma srie
de minas em operao, distribudas a diferentes distncias do porto e com diversas
frentes de lavra em operao, cada uma delas fornecendo minrios com
composies qumicas distintas.
Nesse problema, foram identificadas quatro oportunidades de deciso de
seqenciamento no sistema como um todo:
Escolha da ordem de lavra das diversas frentes existentes em cada mina;
Escolha da seqncia de trens a ser despachado considerando todas as
origens possveis;
Deciso acerca da pilha de minrio em que ser descarregada a carga do
trem que chega ao porto; e
Escolha da pilha que ser utilizada para carregar o navio quando ele chega
ao porto.
Apesar de terem sido identificadas quatro oportunidades de escolha, caractersticas
fsicas dos dois problemas tratados por ele resultaram em dois modelos diferentes,
cada um com duas oportunidades de escolha.
O primeiro problema contm um conjunto de trs minas e diferentes frentes de
lavras por mina, mas com apenas uma pilha no porto. Essa configurao permite
duas oportunidades de escolha, a 1 e a 2.
18
O segundo problema apresenta apenas uma mina com uma nica frente de lavra e
um porto com espao para mltiplas pilhas de minrio, o que leva a que se tenham
as oportunidades de escolha 2 e 3.
A primeira etapa para a aplicao do modelo de otimizao foi a definio de uma
figura de mrito para estabelecer base de comparao entre as escolhas possveis
em cada passo.
Essa figura de mrito, chamada pelo autor como medida de stress, Si, parte da
hiptese de que para cada um dos elementos qumicos controlados existe uma faixa
de aceitao de tamanho Di, e cujo ponto mdio Ti o valor esperado.
A medida de stress para uma determinada massa de minrio fica assim definida:
( ) (0.1)., sendo Ci o valor encontrado na amostra para a concentrao do mineral i.
A composio das medidas de stress de cada um dos minerais em uma medida
nica para toda a amostra e feita de forma bastante simples, de acordo com a
equao:
(0.2), em que A a medida de stress da amostra.
A partir da definio de uma funo de stress, do conhecimento do tempo de
transporte de cada uma das minas para o porto, da composio do minrio extrado
de cada uma das frentes de lavra de cada uma das minas e da composio qumica
desejada para cada pilha de minrio no porto, Everett (2001) prope heursticas
bastante simples para substituir os procedimentos de regras de fila. Com isso, cria
um modelo otimizao-simulao para seqenciamento da produo, transporte e
descarga no porto.
Nesse modelo, cada uma das escolhas citadas acima feita com base na avaliao
da funo de stress resultante de cada uma das possibilidades imediatas.
Isto , as decises so baseadas apenas no efeito imediato delas, e no considera
as prximas decises que devero ser tomadas. No caso em que se deve decidir
qual das minas fornecer minrio para o prximo trem, analisa-se apenas o primeiro
trem de cada uma das minas possveis, escolhendo-se aquele que resultar em
menor valor da funo de stress para o volume acumulado at ento.
19
Essa mesma regra aplica-se deciso de qual frente de lavra ser minerada para
carregar o prximo trem e para a deciso de qual pilha dever receber o minrio
quando o trem chegar ao porto.
A deciso de qual pilha ser utilizada para carregar o prximo navio, no entanto,
tomada com base na menor medida de stress entre todas as pilhas formadas em
relao especificao do produto demandado pelo navio.
Outro trabalho que se utiliza da mesma metodologia para articulao entre os
elementos de simulao e otimizao o de Fioroni (2007), que apresenta a
consolidao de uma metodologia para o desenvolvimento e validao de modelos
de sistemas ferrovirios de transporte de granis por trens operando em ciclo
fechado.
Apesar da semelhana, o trabalho apresentado por Fioroni (2007) restringe-se
exclusivamente ferrovia, desconsiderando aspectos de disponibilidade de carga
nas estaes de carregamento e de disponibilidade de espao de armazenagem
para descarga dos vages que chegam aos seus destinos.
Alm dessa diferena em relao ao presente trabalho, Fioroni (2007) props o
acoplamento de uma ferramenta externa ao simulador para soluo dos problemas
de otimizao, a qual teve de ser feita com a utilizao de um terceiro software que
estabelecesse a comunicao entre eles, ao invs de desenvolver todo o modelo de
simulao em linguagem de programao com interface direta com as bibliotecas de
otimizao disponveis no mercado.
Entretanto, assim como no presente trabalho, Fioroni (2007) apresentou um modelo
que incorpora heursticas em substituio a regras estocsticas convencionais em
modelos de simulao.
A complexidade de seu trabalho, entretanto, reside no grande detalhamento da
representao da malha ferroviria e da circulao de trens que, uma vez
estabelecido, induz a necessidade de se representar mais realisticamente a
destinao dos trens operados na ferrovia.
Fioroni (2007) argumenta que o mecanismo de destinao convencionalmente
utilizado em modelos de simulao, o sorteio sem tendncia, era inadequado ao
modelo pretendido, uma vez que no representa o dia-a-dia do problema real,
preocupao fundamental no trabalho por ele apresentado.
20
A utilizao de regras heursticas, portanto, apresentada apenas como uma forma
de representao de processos decisrios reais em modelos de simulao, e no
com o objetivo de analisar diferentes processos decisrios e seu impacto no
desempenho do sistema.
Fioroni (2007) apresentou uma nica formulao para o problema de direcionamento
de trens (nico problema tratado heuristicamente), qual seja:
{
( ) [ ( )] ( )} (0.3); onde:
127, 209, 143 e 999 foram fatores ajustados durante o processo de validao do
modelo;
tc Tempo de carregamento no terminal;
td Tempo de deslocamento at o terminal;
Da Demanda atendida at o momento;
Do Demanda Objetivo; e
Te Trens em curso para o terminal.
Calculado esse fator para todos os terminais de carregamento existentes no modelo,
receber o trem aquele que resultar no maior valor.
Fica claro que a formulao apresentada por Fioroni (2007) bastante mais
complexa do que aquela utilizada por Everett (2001), o que se explica pelos
diferentes objetivos de ambos os autores. Enquanto o primeiro tem o objetivo de
representao precisa da realidade, o segundo pretende estudar a operao do
sistema e sugerir alteraes que melhorem seu desempenho.
1.9 Concluso
Como j era esperado, foi possvel encontrar um grande nmero de publicaes a
respeito de modelos de otimizao aplicados a sistemas de transporte ferrovirio, o
que tambm verdade para os modelos simulao-otimizao do tipo response
surface method.
O mesmo no pode ser afirmado, entretanto, em relao aos modelos em que
utilizam mtodos de otimizao como substitutos de elementos convencionais dos
modelos de simulao, o que exatamente o caso desse trabalho.
21
Dessa forma, o trabalho de Everett (2001) foi, sem dvida, o que mais se aproximou
do presente estudo, e por isso ser utilizado como referncia metodolgica para o
desenvolvimento subseqente do modelo.
O sistema FCA/EFVM/Tubaro
Conforme apresentado no captulo de introduo, esse trabalho trata da modelagem
de um sistema de transporte ferrovirio de gros. Faz-se importante, dessa forma,
apresentar as principais caractersticas fsico-operacionais do sistema em estudo, de
forma que se permita o entendimento das hipteses realizadas nas etapas de
caracterizao do problema e de proposio do modelo.
Figura 0.1: Sistema FCA-EFVM-Tubaro
Fonte: Vale
O sistema em estudo compreende a Ferrovia Centro-Atlntica (FCA), a Estrada de
Ferro Vitria a Minas (EFVM) e o Porto de Tubaro, conforme mostrado na Figura
22
3.1. Esse sistema, por exceo da quase totalidade dos terminais de carregamento,
operado pela Vale (antiga Companhia Vale do Rio Doce).
No que tange organizao desse captulo, a seo 1.10 apresenta algumas
caractersticas fsicas das ferrovias FCA e EFVM, a seo 1.11 apresenta os
principais aspectos da operao do transporte modelado, como modelo operacional,
blocagem e classificao de vages e programao de trens. A seo 1.12
caracteriza brevemente a organizao do porto de Tubaro e de seu ptio
ferrovirio, incluindo os processos de armazenagem de gros.
A seo 1.13 apresenta as diversas etapas em que se executa planejamento e
produo de transporte na operao real do sistema, desde o planejamento
plurianual at a emisso de ordens de carregamento. Por ltimo, a seo 1.14
apresenta uma breve discusso dos mercados mundial e brasileiro de soja (principal
produto transportado nesse sistema, como ser discutido adiante) como contexto no
qual se insere o sistema FCA-EFVM-Tubaro, alm de apresentar uma anlise mais
detalhada da demanda por transporte de gros pelo sistema em estudo para o ano
de 20093.
1.10 Caractersticas fsicas da FCA e da EFVM
Essa seo tem como principal intuito fornecer informaes para ilustrar os motivos
que levam diferenciao das operaes da FCA e da EFVM que se verifica na
prtica, e que ser apresentada na seo 1.11, a qual trata especificamente da
operao do sistema ferrovirio.
Uma questo freqentemente levantada na literatura que aborda a operao
ferroviria no Brasil a existncia de duas bitolas (espaamento entre trilhos)
distintas no pas (1,00 m e 1,60 m). Uma vez que ambas as ferrovias possuem a
mesma bitola, 1,00 m, essa questo ser ignorada no restante desse trabalho.
3 - Previso feita pela diretoria comercial da logstica da Vale ao final do ano de 2008
23
1.10.1 Ferrovia Centro-Atlntica (FCA)
A malha da FCA tem uma extenso de mais de 6.500 km operacionais (h inmeros
trechos atualmente desativados) distribudos conforme ilustrado na Figura 0.2, sendo
destinada principalmente ao transporte de carga geral.
Figura 0.2: Distribuio da malha da Ferrovia Centro-Atlntica
Fonte: Vale
Grande parte dessa malha foi construda nos sculos 19 e 20, no tendo sofrido
grandes intervenes para melhoria de seus padres fsico-operacionais. Por esse
motivo, a maioria da extenso da sua malha suporta apenas locomotivas de
pequena potncia, vages de menor peso total e composies com menor nmero
de vages.
Diversos so os fatores que limitam a capacidade operacional da via, como raios de
curvatura muito pequenos, trilhos de perfil muito delgado, altas taxas de
24
dormentao podre, ptios de cruzamento muito curtos e pontes sem o reforo
estrutural necessrio.
Por esses motivos, em grande parte da malha, a carga admissvel por eixo no
passa de 20 toneladas, sendo de 15 a 17,5 toneladas em diversos trechos. No
principal corredor de exportao de gros, que liga a regio do tringulo mineiro
Estrada de Ferro Vitria-a-Minas, a carga admissvel por eixo foi elevada para 25
toneladas aps a realizao de diversas obras, o que permite utilizar vages com
melhor desempenho operacional (isto , melhor relao entre carga transportada e
tara do vago) e locomotivas de maior porte.
Outra caracterstica operacional importante a relao peso/potncia dos trens. Na
mesma rota de transporte de gros citada acima, esse indicador varia de 1,03
ton/CV at 0,42 ton/CV. Nos piores trechos da malha da FCA, no entanto, esse valor
chega a meros 0,076 ton/CV.
Apenas a titulo de ilustrao, um caminho bi-trem com 74 toneladas de peso bruto
e um cavalo mecnico de 420 CV de potncia4 (maior composio rodoviria para
gros em atividade no Brasil) teria uma relao peso/potncia de 0,18 ton/CV,
superior a muitos trechos da malha da FCA.
Como ltimo fator limitante da capacidade da FCA, pode ser citada a baixa
velocidade mxima dos trens, que gira em torno de 40 km/h em grande parte da
malha, velocidade que raramente mantida por longos trechos, uma vez que a
ferrovia corta diversos municpios em toda a sua extenso, os quais tem que ser
atravessados com velocidades bastante reduzidas por questes de segurana ao
trfego de carros e pedestres que cruzam a via em mesmo nvel em diversos pontos.
1.10.2 Estrada de Ferro Vitria a Minas (EFVM)
A EFVM uma ferrovia com mais de 900 km de extenso, sendo que os
aproximadamente 570 km de sua linha tronco so em via dupla, conforme mostrado
na Figura 3.3. Alm disso, uma ferrovia com excelente relao peso/potncia
(aproximadamente 1,92 ton/CV no sentido do porto de Tubaro), peso admissvel
4 Fonte: www.aguerra.com.br
25
por eixo na casa de 25 ton e velocidades mximas de 60 km/h em quase toda a
malha.
Figura 0.3: Estrada de Ferro Vitria-a-Minas (EFVM)
Fonte: Vale
Essas caractersticas atendem funo principal da ferrovia que a de transporte
de grandes quantidades de minrio de ferro, e a coloca na categoria das ferrovias
heavy-haul, que so aquelas capacitadas para o transporte de cargas pesadas e em
grande quantidade.
1.11 Operao ferroviria
Operao ferroviria denota um conjunto de assuntos bastante amplo, que no
poderiam ser totalmente cobertos por esse trabalho. Entretanto, os processos mais
relevantes representao da operao ferroviria foram includos no modelo de
simulao, como modelo operacional, classificao de vages e formao e
despacho de trens, o que faz necessrio defini-los adequadamente.
Adicionalmente, sero apresentadas algumas caractersticas particulares da
operao conjunta de duas ferrovias, que no caso da operao analisada nesse
trabalho configura-se pela utilizao de vages em comum (que trafegam desde a
origem em uma das ferrovias at o destino na outra) e de frotas de locomotivas
dedicadas a cada ferrovia e que acessam um ptio ferrovirio em comum, onde as
26
locomotivas de uma ferrovia deixam os vages para que as locomotivas da outra
ferrovia assumam seu tracionamento daquele ponto em diante.
Algumas atividades existentes na operao do sistema real, como cruzamento de
trens trafegando em linha singela, troca de maquinistas e abastecimento de
locomotivas, entre outros, no sero tratados nesse texto. Entretanto, uma descrio
bastante detalhada de operaes ferrovirias reais pode ser encontrada em Haines
(2007) e Pachl (2002).
1.11.1 Modelo operacional
Em operao ferroviria, pode-se entender por modelo operacional a composio
que trafega em um determinado trecho da ferrovia, expressa por um determinado
nmero de locomotivas e de vages (especificando-se o tipo/modelo da locomotiva e
o tipo/peso bruto dos vages).
Deve-se ressaltar que, embora possam existir diversos modelos operacionais
possveis para um determinado trecho, em termos de tamanhos de trens (nmero de
vages) e trao, natural que se estabelea um modelo operacional que apresente
o melhor desempenho (que pode ser definido como aquele que resulta no menor
custo operacional por tonelada transportada).
No Quadro 0.1 so sumarizadas as caractersticas fsicas mais importantes das duas
ferrovias, FCA e EFVM, para o transporte de gros (os valores correspondem s
mdias ponderadas pela demanda em cada estao geradora de carga).
Quadro 0.1: Principais indicadores de desempenho ferrovirio para o transporte da origem mdia dos gros
Indicador5 FCA EFVM
Distncia (km) 750 650
Tempo de percurso (h) 42 29
Velocidade de percurso (km/h) 17,9 22,4
Numero de vages/trem 40/80 80
Nmero de locomotivas/trem 3/6 1
Potncia total (CV)/trem 8.500/19.000 4.000
5 Dados referentes rota de transporte de soja entre o tringulo mineiro e o porto de Tubaro
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Indicador5 FCA EFVM
Relao Peso Potncia
(ton/CV)
0,42 1,92
Peso por eixo (ton) 25 25
Fonte: Vale
Pode-se observar que as duas ferrovias so absolutamente distintas, apesar de
poderem compartilhar ativos como vages e locomotivas, corroborando as
informaes apresentadas nas sees anteriores deste captulo quanto s
caractersticas das malhas das duas ferrovias.
Essa distino entre as ferrovias evidenciada na operao do sistema real pela
operao de frotas distintas de locomotivas para cada uma das ferrovias e da
substancial diferena na formao dos trens operados em cada uma das ferrovias,
conforme ser detalhado adiante.
As diferenas fsicas entre a FCA e a EFVM refletem-se de maneira bastante clara
no modelo operacional adotado em cada uma das ferrovias. Enquanto que na EFVM
o trem mdio composto com 80 vages de at 100 toneladas brutas
(aproximadamente 80 toneladas de carga) e uma locomotiva de 4.000 CV, na FCA
diversos modelos de trem so utilizados.
Por exemplo, no trecho da FCA que vai da estao de Eldorado (uma das estaes
de intercmbio entre as duas ferrovias) at a estao de Brejo Alegre no Tringulo
Mineiro, o modelo operacional mdio composto por 80 vages de at 80 toneladas
brutas (aproximadamente 60 toneladas de carga), duas locomotivas de 3.600 CV
duas locomotivas de 3.000 CV e duas locomotivas de 2.600 CV (num total de 18.400
CV) no sentido do porto, resultando em 0,35 ton/CV, e exatamente a metade desses
ativos (40 vages mais uma locomotiva de cada tipo) no sentido oposto.
No trecho da FCA entre Braslia e Brejo Alegre a composio mdia contm 34
vages de at 80 toneladas brutas e duas locomotivas de 2.600CV, o que resulta em
uma relao peso/potncia de aproximadamente 0,52 ton/CV. J o trecho da FCA
que liga o ponto de intercmbio estao de Pirapora operado com uma
composio padro de 40 vages de at 80 toneladas brutas e 4 locomotivas de
2.000 CV, o que significa uma relao peso-potncia de 0,40 ton/CV.
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De forma a estabelecer um padro para simplificar a etapa de modelagem,
estabeleceu-se como padro o trem de 40 vages para a FCA e de 80 vages para
a EFVM em ambos os sentidos.
Quanto trao, considerou-se que apenas uma locomotiva equivalente
transportaria o trem adotado em cada trecho. Para tanto, calculou-se o nmero de
locomotivas que, em cada trecho, corresponderiam frota real em operao pela
simples diviso da potncia total disponvel para operao no dado trecho pela
potncia necessria para transporte de um trem de 40 vages. Como resultado,
obteve-se um total de 49 locomotivas em operao na FCA e outras trinta em
operao na EFVM, para uma frota de vages de 4.800 vages disponveis,
conforme descrito mais adiante na seo 1.19.1.
1.11.2 Blocagem e recomposio de vages
Segundo Barnhart, Jin e Vance (2000), um bloco de vages um conjunto de
vages que possuem os mesmos origem e destino na malha ferroviria e, por isso,
no precisam ser reclassificados (i.e., separao de vages com o objetivo de
formar os trens que devem partir de um ptio rumo a outro ptio qualquer).
Uma definio derivada desse conceito a de lote mnimo de vages, que consiste
em um nmero mnimo de vages a ser enviados para um carregamento (i.e. um
carregamento configurado por uma nica carga com um nico par origem-destino).
Em outras palavras, a definio de um lote de n vages implica na obrigatoriedade
de que os clientes da ferrovia transportem carga em quantidades mltiplas de n
vezes a capacidade dos vages, e no apenas em valores mltiplos da capacidade
individual dos vages.
Na prtica isso implica no impedimento de que clientes com pouca quantidade de
carga a ser transportada (e.g. suficiente para preencher apenas 2 ou 3 vages)
utilizem os servios da ferrovia. Um lote de n vages se comporta de forma idntica
a um vago n vezes maior, com capacidade n vezes maior, tempos de carga e
descarga n vezes maiores, etc. A definio de lotes fixos de vages ter implicaes
bastante relevantes no modelo apresentado nesse trabalho, como ser descrito
adiante.
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Recomposio de trens o processo realizado em ptios de classificao e tem por
objetivo reunir vages que venham de origens diferentes, que tenham o mesmo
destino e que devam ser transportadas no mesmo trem, ou separar vages que
tiveram a mesma origem, mas tem destinos distintos, conforme descrito por Haines
(2007), Barnhart et al (2000) e Ahuja, Cunha e ahin (2005). Esse processo torna-se
necessrio quando o transporte de uma carga desde a sua origem at o seu destino
por um nico trem no considerado a melhor opo.
Outra situao onde necessria a recomposio de trens quando h grande
diferena de modelo operacional entre trechos distintos. Este o caso do sistema de
transporte de gros analisado. Uma vez que os modelos operacionais para
transporte de gros adotados para cada umas ferrovias so distintos entre si,
necessria uma recomposio no intercmbio entre as duas ferrovias que compe o
sistema.
Na operao real existem dois pontos de recomposio distintos, um que se situa na
estao de Capito Eduardo, que utilizado pelos vages que se destinam
estao de Pirapora, e outro que se situa na estao de Eldorado, para aqueles
vages que se destinam s demais estaes, ambas as estaes muito prximas
cidade de Belo Horizonte, conforme apresentado pela Figura 0.4. Apesar disso, o
modelo proposto contar com apenas um ponto de recomposio, conforme descrito
no captulo seguinte desse documento.
Figura 0.4: Pontos de intercmbio entre FCA e EFVM
TUBARO
PIR
AP
OR
A
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1.11.3 Programao de trens
Quando se trata do estabelecimento do horrio de partida de um trem, pode-se
trabalhar com pelo menos dois modos de operao possveis: trens de lotao e
trens com horrios fixos.
Os chamados trens de lotao so aqueles que partem da sua estao de origem
no instante em que todos os vages designados a ele (cheios ou vazios) so
disponibilizados para a partida e os procedimentos de formao do trem so
completados. Esse tipo de operao muito comum em operao de grandes
volumes de granis, principalmente minerais, e em sistemas que no sejam
limitados por contratos rgidos de nvel de servio, uma vez que no existe previso
de horrio para sada ou chegada dos produtos a seus destinos.
A outra forma de operao possvel a operao com partida de trens em horrios
programados de acordo com um plano (plano de trens), independente da
disponibilizao de todos os vages programados. Essa forma de operao garante
melhor nvel de servio aos clientes, e mais comum em operaes com grande
nmero de clientes, origens e destinos, como aquelas que envolvem transporte de
contineres.
Em teoria, o sistema FCA-EFVM-Tubaro de transporte de gros opera de acordo
com um plano de trens, mas a aderncia aos horrios de partida e chegada dos
trens de gros extremamente baixa, o que torna sua operao muito parecida com
a de trens de lotao.
Como conseqncia disso, as decises relacionadas formao e despacho de
trens, carregamento de produtos em vages e gerenciamento de filas de vages e
locomotivas esto sujeitas exclusivamente disponibilidade de recursos no sistema,
e no a horrios e regras de operao mais rgidas, o que ter impacto fundamental
na etapa de desenvolvimento do modelo.
1.12 O Porto de Tubaro
O porto de Tubaro localiza-se no litoral do Esprito Santo, na regio metropolitana
de Vitria. Segundo a Agncia Nacional De Transportes Aquavirios, ANTAQ, foi o
porto com maior movimentao de carga no ano de 2007, ultrapassando a barreira
dos 104 milhes de toneladas.
31
Esse volume divide-se entre os terminais dedicados a operaes de minrio de ferro
e ao terminal dedicado operaes de produtos diversos (TPD), o qual dividido
em um terminal dedicado importao de fertilizantes e um segundo dedicado
exportao de granis agrcolas, apresentados na Figura 0.5.
Figura 0.5: Terminais do Porto de Tubaro
A rea do porto dedicada exportao de granis agrcolas, que aquele de maior
interesse para esse trabalho, possui dois beros de atracao compartilhados com a
operao de importao de fertilizantes.
Alm disso, o terminal possui estruturas de descarga de vages e armazenagem de
gros, cuja disposio apresenta-se na Figura 0.6.
Minrio de Ferro
Carvo Mineral
Granis Agrcolas e Fertilizantes
32
Figura 0.6: Detalhe do Terminal de Produtos Diversos de Tubaro.
1.12.1 Descarga de vages no porto
Os vages de gros so descarregados no porto de Tubaro em duas moegas com
capacidade para 19 vages por vez. Cada um desses lotes consome cerca de 190
minutos de uma moega, dos quais cerca de 98 minutos referem-se efetiva
descarga, e os outros 92 minutos so relativos a atrasos provocados pela operao
da moega e do posicionamento de vages pela ferrovia (taxa de utilizao de
51,6%).
Esses valores resultam em uma taxa mdia de descarga de 260 mil toneladas por
ms por moega, num total de 520 mil toneladas por ms, de acordo com valores
fornecidos pela Vale.
1.12.2 Silos/Armazns
No porto de Tubaro existem 9 armazns para armazenagem de gros, com
capacidades que variam entre 43 e 51 mil toneladas cada, totalizando 444 mil
toneladas. A administrao desses silos , possivelmente, uma das maiores
dificuldades encontradas pelos analistas de planejamento/programao do porto,
uma vez que alguns deles so de propriedade de donos de carga (grandes traders
de granis agrcolas) e outros so de propriedade da Vale, mas os detalhes dessa
questo no sero abordados nesse trabalho. Dessa forma, considera-se que todos
os armazns esto disponveis para utilizao, independente da sua propriedade.
Beros de Atracao
Silos de gros
Armazns de fertilizantes
Moegas
33
1.12.3 Processamento de navio
A primeira etapa do recebimento de um navio por um porto o que se chamada
nomeao do mesmo, que consiste em especificar qual o navio dever chegar e
quando, ou seja, em qual janela de tempo. A nomeao normalmente ocorre com
antecedncia de quinze a trinta dias antes da sua chegada, no sendo possvel sua
alterao.
Aps a nomeao, as equipes de planejamento e programao do porto e da
ferrovia j sabem qual produto deve ser disponibilizado para embarque no navio, o
que permite verificar a disponibilidade desse produto no porto e, eventualmente,
tornar prioritrio o seu transporte ao longo de todo o trajeto desde o embarque na
carga na ferrovia at a descarga dos vages no porto.
Com a chegada do navio ao porto, segue-se com a emisso de uma ordem de
atracao, aps a qual seguem a atracao propriamente dita e o carregamento do
produto.
1.13 Planejamento e programao de transporte
At agora, foram descritas as caractersticas mais importantes de cada um dos
principais componentes do transporte de gros. Essa seo destina-se a esclarecer
o processo de planejamento e programao de transporte integrado do sistema em
estudo, composto das ferrovias FCA e EFVM e do Porto de Tubaro.
O processo de planejamento de transporte de gros feito com base em diversos
horizontes de tempo, com graus de detalhamento e de incerteza compatveis com a
finalidade de cada um desses horizontes de planejamento. Essa seqncia de
etapas conduzida com o objetivo de se fazer um detalhamento maior a cada etapa
cumprida, at a efetiva realizao do transporte.
Assim, entende-se que a etapa de planejamento plurianual possui o objetivo de
manter o plano de transportes dentro das expectativas da companhia operadora do
sistema, no caso a Vale, e que seu detalhamento em oramento, planejamentos
mensal e semanal e, finalmente, programao e emisso de ordens de servio,
tenha como resultado a realizao do transporte de um conjunto de fluxos que esto
alinhados com os objetivos estratgicos da companhia.
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A seguir procede-se a uma breve explanao sobre quais os horizontes de
planejamento existentes, destacando-se os processos de planejamento em que o
presente trabalho pretende colaborar e contribuir. importante destacar, porm, que
os processos de planejamento e programao de transportes no so perfeitamente
compartimentados como apresentados a seguir, mas o nmero e natureza das
interferncias de um processo de planejamento nos demais so muitos e
irrelevantes para o entendimento do problema e do modelo propostos nesse
trabalho.
1.13.1 Planejamento Plurianual
O planejamento plurianual atualizado anualmente, e considera os 5 a 10 anos
subseqentes. Apresenta o menor grau de certeza quanto aos dados dentre todas
as etapas de planejamento e destina-se a fornecer companhia a meta de
transporte de carga para o horizonte de sua validade, na forma de uma lista de
fluxos de transporte. Sua finalidade mais importante definir uma lista de
investimentos necessrios em toda a infra-estrutura de transporte (material rodante,
terminais, via, etc.) para cada ano do horizonte (com base em informaes muito
pouco detalhadas, sendo a demanda de transporte apresentada pelos clientes da
ferrovia apenas com as informaes de origem, destino e tipo de produto).
Com essas informaes, a companhia pode programar a compra de ativos e
intervenes na estrutura fsica da ferrovia, alm de poder proceder assinatura de
contratos de longo prazo apenas para aqueles produtos que esto previstos no seu
planejamento.
1.13.2 Planejamento Anual
Feito anualmente, o planejamento anual considera, para o ano seguinte, um cenrio
de demanda com maior probabilidade de acerto, e baseia-se prioritariamente na
realizao de transportes previstos em contrato entre o operador da ferrovia e donos
de cargas.
Nesse horizonte de planejamento algumas informaes ainda no esto disponveis,
como previso do dia/semana de carregamento (conhece-se apenas o valor para
cada ms do ano) e especificao de produto (sabe-se apenas que o produto a ser
transportado soja, mas se desconhece o tipo orgnica, transgnica, comum).
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A maior diferena em relao ao planejamento plurianual do ponto de vista prtico,
entretanto, a impossibilidade de se fazer aquisio de vages e locomotivas ou
mesmo intervenes de maior porte na via com apenas um ano de antecedncia.
Por isso, enquanto o planejamento plurianual concentra-se em mensurar as
aquisies e intervenes necessrias para a realizao de todos os fluxos de
transporte (definido por uma carga, de um determinado cliente e com uma origem e
um destino conhecidos) que se mostrarem financeira e economicamente viveis, o
planejamento anual concentra-se em selecionar, dentre os fluxos presentes no
planejamento plurianual, aqueles que tragam a maior margem lquida de
contribuio possvel, limitada pela frota existente de vages e locomotivas, pela
capacidade de circulao de trens em cada trecho, a capacidade de carga e
descarga dos terminais e do porto e outras caractersticas da ferrovia e do porto,
alm dos compromissos contratuais j assumidos com os clientes da ferrovia.
1.13.3 Programao mensal
A etapa de programao mensal aquela em que primeiro se tem conhecimento de
todas as caractersticas dos produtos a serem transportados e a semana em que
eles estaro disponveis para carregamento nas estaes de origem.
Com o objetivo de tentar atender os fluxos de transporte previstos no Planejamento
Anual (resultado da etapa anterior na cadeia de planejamento e programao de
transporte), essa etapa tem a tarefa de acomodar as alteraes ocorridas na
demanda e na oferta de transporte previstas pelo planejamento anual
disponibilidade de vages e locomotivas, capacidade de trfego na via permanente
e s capacidades dos terminais de carregamento e do ptio ferrovirio no porto.
Essa acomodao de alteraes se faz importante pois a ltima oportunidade de
modificaes no conjunto de transportes a ser realizado, no sendo possvel, em
teoria, a incluso de nenhum outro fluxo de transporte nas etapas subseqentes de
programao de transporte da ferrovia.
A verificao de quais fluxos de transporte possvel atender no conta, atualmente,
com ferramentas muito sofisticadas, o que torna o processo totalmente dependente
da experincia dos analistas da Vale responsveis pela tarefa. Esses mesmos
analistas, em conjunto com representantes das reas comercial e de operaes de
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ptios, tomam a deciso, em caso de inexistncia de ativos ferrovirios (isto ,
vages e locomotivas) suficientes para atendimento de toda a demanda, sobre quais
fluxos sero atendidos e quais sero preteridos.
Alm disso, os critrios atuais para deciso so intangveis, pois so frutos de uma
negociao feita com base no apenas em informaes tcnicas dos fluxos e da
quantidade de recursos (vages, locomotivas, moegas, etc) necessrios realizao
do transporte, mas tambm em negociaes comerciais informais e na experincia
dos analistas.
1.13.4 Programao semanal
A caracterstica mais operacional dessa etapa de planejamento tambm definida
pela forte interao com os setores operacionais da ferrovia, tais como o Centro de
Controle Operacional (CCO), que responsvel pelo controle de trfego e
licenciamento dos trens, e as reas responsveis pela manuteno de vages e
locomotivas, que so aquelas que garantiro a disponibilidade desses ativos para a
realizao do transporte. Maiores detalhes sobre as operaes de licenciamento e
sinalizao ferrovirios podem ser encontradas em Pachl (2002).
De forma simplificada, essa etapa da programao de transporte tem por objetivo
fazer uma ltima verificao das informaes e planejamento realizado na etapa de
programao mensal, antes que recursos da ferrovia sejam efetivamente alocados, o
que se entende como a movimentao de locomotivas e vages, carregados ou no,
entre duas estaes quaisquer.
Com base em informaes dos agentes de cargas, fornecidas s suas contrapartes
da rea comercial da ferrovia, a equipe responsvel pela programao semanal tem
a tarefa de calcular o nmero de vages necessrios (isto , determinando a frota
operacional6) em cada estao de carregamento, o que feito com o auxlio de
ferramenta especializada cujas especificidades fogem ao escopo desse trabalho.
6 Uma frota operacional de vages consiste em um grupo de vages que esto habilitados a realizar um determinado transporte, obedecendo todas as restries relativas ao produto a ser transportado e s operaes de transporte (incluindo-se carga e descarga).
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1.13.5 Programao diria Emisso de ordens de servio
A programao diria tem por finalidade dar autorizao para que se inicie o
carregamento de vages e que se emitam os documentos fiscais necessrios;
entretanto no se deve, nesta etapa, proceder a uma nova priorizao dos produtos
a serem carregados.
Verifica-se, porm, que os analistas responsveis pela programao diria alteram a
programao de carregamento prevista na etapa de programao semanal atravs
de um processo de priorizao de fluxos semelhante quele da fase de
programao mensal, o que sugere que a definio dos produtos que devem ser
carregados em cada estao e em cada semana no to rgida como o processo
de planejamento e programao informado pela companhia faz parecer.
Outras atividades eventuais, como cancelamento de carregamento por problemas
quaisquer do agente de carga ou da ferrovia, e ajustes marginais nas quantidades a
serem carregadas tambm podem ocorrer nessa etapa de planejamento, o que no
ser considerado explicitamente nas etapas posteriores desse trabalho, uma vez
que se pode admitir que todos esse fatores esto implicitamente considerados na
formulao da chegada de produtos s estaes como processos aleatrios.
1.14 Mercado de granis agrcolas
Diversos so os tipos de gro transportados pelo sistema FCA/EFVM/Tubaro,
dentre os quais se incluem soja, milho, trigo (importado), farelos, etc. Durante o
desenvolvimento desse trabalho, entretanto, verificou-se que apenas soja nas
formas de gro e farelo e milho so exportados pelo sistema em estudo com destino
ao porto.
Alm de a soja ser a carga mais importante em termos de volumes movimentados