Sistema para distribuição integrada de contêineres cheios e vazios

Abstract

Este artigo apresenta um modelo de rede integrado combinando realocação de contêineres vazios e operações de transbordo de contêineres cheios e vazios, visando auxiliar gestores no tratamento do desequilíbrio normalmente existente entre quantidades de contêineres de exportação e de importação. Na rede, os nós representam clientes, companhias de leasing, portos e depósitos em terra; os arcos representam rotas de transporte. O modelo matemático subjacente opera em estágios. Primeiro, a demanda de contêineres vazios é ajustada, considerando suprimentos e demandas globais. A seguir, um modelo de transbordo determina a solução de mínimo custo, utilizando programação linear. Os roteiros de transporte são registrados e controlados dinamicamente, repetindo os estágios ciclicamente, para um dado horizonte de tempo. O modelo é fl exível, permitindo a confi guração de vários parâmetros. Um sistema de simulação foi implementado utilizando parâmetros gerados aleatoriamente, a fi m de avaliar a complexidade do modelo, testar diferentes soluções e verifi car a formulação matemática.

This paper presents an integrated network model combining empty containers assignment, and empty and full containers transhipment operations, aiming to help managers to deal with the typically unbalanced trading export and import containers. In the network, nodes represent customers, leasing companies, harbors and warehouses; while arcs represent transportation routes. The underlying mathematical model operates in stages. First, the demand for empty containers is adjusted, considering global customers supplies and demands. Next, a transhipment model determines the minimal cost solution, using linear programming. The transportation routes are registered and dynamically controlled, cycling through the stages, for a given time horizon. The model is fl exible, allowing several parameters to be confi gured. A simulation system was implemented using randomly generated parameters, to evaluate the model’s complexity, to test different solutions, and to verify the mathematical formulation.