No transporte rodoviário de cargas, existem dois tipos de fretes: carga lotação e carga fracionada. Enquanto o primeiro se refere a cargas que ocupam um caminhão inteiro e, portanto, apresentam apenas uma origem e um destino, o segundo representa cargas que, por serem pequenas, precisam compartilhar espaço com outras cargas de origens e destinos diversos, gerando uma exigência logística maior das transportadoras. Em sua dissertação de mestrado denominada “Determinação de linhas de transporte na operação de carga fracionada”, realizada no Departamento de Engenharia Naval e Oceânica da Poli-USP, Benjamin Feldmann propõe um algoritmo que auxiliaria transportadoras a avaliarem o custo-benefício de suas decisões.
A problemática inicial é simples, expõe Feldmann: “Dou um exemplo meio esdrúxulo, mas é o caso de levar uma caneta Bic de Ribeirão Preto para Belém. Não dá para pegar essa caneta, colocar num caminhão e mandar embora porque fica caro. E não dá para esperar todo mundo de Ribeirão querer mandar uma caneta para Belém”. Para resolver essa situação, são criados modelos de configuração de rede conhecidos como hubspoke, que buscam sistematizar a triagem e distribuição das cargas a fim de garantir uma melhor articulação entre as etapas de transporte.
Dentro desse sistema, são considerados dois tipos de terminais: os de ponta — encarregados da coleta e entrega de cargas nas regiões de suas proximidades — e os consolidadores, que recebem cargas dos demais terminais e de suas próprias proximidades, repassando-as para o destino final. “Mas na vida real”, pondera o pesquisador, “as transportadoras não necessariamente sabem desse modelo teórico por trás. Elas sabem quais são os principais terminais e os terminais mais baratos e com mais demanda”. O hubspoke, nesse sentido, é um modelo bastante conceitual: “Existe esse terminal consolidador, mas não é preciso necessariamente configurar dessa maneira.”
Agravando-se a isso o fato de que existem diversas opções de percursos que poderão ser escolhidos pelas transportadoras — e sem esquecer, é claro, que é preciso cumprir todos os prazos e fazer com que os veículos estejam o mais cheio possível para reduzir os custos — o problema da carga fracionada torna-se complexo. Feldmann, nesse contexto, propõe um algoritmo para otimizar essa avaliação.
Variedade de caminhos
Primeiramente, foram simulados três cenários diferentes. O primeiro é o de caminho fixo: tudo que se encontra em um terminal e apresenta o mesmo destino deverá percorrer um mesmo caminho. O segundo cenário é o do caminho sem restrição de unicidade: a depender da origem da carga, ela poderá ou não seguir o mesmo caminho que outras cargas de mesmo destino. O terceiro cenário, por fim, é um meio-termo entre os anteriores: a depender do dia da semana, as cargas poderão percorrer caminhos iguais ou diferentes.
Atualmente, o caminho mais utilizado pelas transportadoras é o fixo, que, apesar de ser mais caro, é mais fácil de ser operado. Em contrapartida, aquele sem restrições exige custos de operação menores, mas é mais complexo e apresenta um custo de implantação maior. O pesquisador argumenta, contudo, que com o crescente barateamento das tecnologias, as transportadoras irão tender ao caminho sem restrições.
Em seguida, esses três cenários foram rodados em pequenas instâncias fictícias e, posteriormente, a partir de dados reais de uma transportadora brasileira. Em simulações matemáticas, almeja-se atingir o “ótimo”, ou seja, o ponto que maximiza os benefícios derivados de determinada decisão. Devido à complexidade do problema e a restrições técnicas — em que levaria dias para “rodar” determinada simulação —, porém, foi necessário trabalhar com situações simplificadas para alcançar esse ponto. A partir dos resultados obtidos, Feldmann conseguiu avaliar a adequação de seu algoritmo.
“O potencial de redução de custo que encontramos foi bem grande, e tudo rodando muito rápido. Até comparando com outros trabalhos da bibliografia, poucos foram aqueles que conseguiram rodar no nosso tempo”. Feldmann destaca que o modelo de distribuição ideal para cada transportadora depende de suas características próprias — “se a redução de custo para passar do caminho fixo ao sem restrições for 5%, por exemplo, eu aconselharia não fazer”. Com a ajuda de um algoritmo, porém, fazer essas considerações torna-se bem mais fácil: “Existe um potencial muito grande e vale a pena a pensarmos em aplicar esse tipo de solução.”
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