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Carlos Maligo
Modelo para Simulação da Operação de
Carregamento de Caminhões-Tanque em
uma Base de Distribuição de Combustíveis
Automotivos
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada ao Programa de
Mestrado Profissional em Logística da PUC-
Rio como requisito parcial para obtenção do
título de Mestre em Logística
Orientador: Prof. Roberto Cintra Martins
Rio de Janeiro
Agosto de 2005.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
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Carlos Maligo
Modelo para Simulação da Operação de Carregamento
de Caminhões-Tanque em uma Base de Distribuição
de Combustíveis Automotivos
Dissertação apresentada como requisito parcial para
obtenção do título de Mestre (opção profissional) pelo
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial da
PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo
assinada.
Roberto Cintra Martins
Orientador
Departamento de Engenharia Industrial / PUC-Rio
Prof. Fernando Yassuo Chiyoshi
COPPE/UFRJ
Prof. Luiz Felipe R. R. Scavarda do Carmo
Departamento de Engenharia Industrial / PUC-Rio
Prof. José Eugênio Leal
Coordenador Setorial do Centro Técnico Científico / PUC-Rio
Departamento de Engenharia Industrial / PUC-Rio
Rio de Janeiro, 24 de agosto de 2005.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução
total ou parcial do trabalho sem autorização da
universidade, do autor e do orientador.
Carlos Maligo
Graduou-se em Engenharia Mecânica na PUC-Rio em
1980. Atuou na área de engenharia, operações e
regulação na indústria do petróleo, em empresas como
Petróleo Ipiranga e Agência Nacional do Petróleo.
Atualmente exerce o cargo de engenheiro de
equipamento na Petróleo Brasileiro S.A. – Petrobras.
Ficha Catalográfica
CDD: 658.5
Maligo, Carlos
Modelo para simulação da operação de
carregamento de caminhões-tanques em uma base
de distribuição de combustíveis automotivos /
orientador: Roberto Cintra Martins. – Rio de Janeiro
: PUC, Departamento de
Engenharia Industrial, 2005.
170 f. ; 30 cm
Dissertação (mestrado) – Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro,
Departamento de
Engenharia Industrial.
Inclui referências bibliográficas.
1.
Engenharia industrial – Teses. 2. Logística. 3.
Simulação. 4. Distribuição. I. Martins, Roberto
Cintra. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio
de Janeiro. Departamento de
Engenharia Industrial.
III. Título.
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Agradecimentos
Ao meu orientador, professor Roberto Cintra Martins, pelo estímulo oferecido, e
por sua disposição e competência ao orientar este trabalho.
À minha esposa, Isabela, pelo apoio incondicional e pelos muitos programas não
feitos.
Ao meu filho, Artur, pelo apoio e por muitas cobranças na hora certa (“Pai, vai
estudar!”).
Aos meus pais, por me terem incutido o gosto pelo estudo.
Aos professores José Eugênio Leal e Luiz Felipe Scavarda, aos profissionais do
petróleo Jânio Botelho, Luís Silberman, Luís Biolchini, Lucílio Ribeiro, Carlos
Henrique Bühring, Eduardo Carmo e, em especial, Sérgio de Souza Araújo e
Henrique Leonardo de Menezes, pelo apoio em diferentes fases deste estudo.
Ao professor Augusto Sampaio, Vice-Reitor Comunitário da PUC-Rio, cujo apoio
em horas críticas tornou possível este trabalho.
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Resumo
Maligo, Carlos; Martins, Roberto Cintra. Modelo para Simulação da
Operação de Carregamento de Caminhões-Tanque em uma Base de
Distribuição de Combustíveis Automotivos. Rio de Janeiro, 2005. 170p.
Dissertação de Mestrado - Departamento de Engenharia Industrial,
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Esta dissertação tem como objetivo estudar a influência da
compartimentação dos caminhões-tanque na operação das bases de distribuição de
combustíveis automotivos, operação esta que está inserida na cadeia de suprimentos
destes produtos. O trabalho parte da constatação da tendência de modificação da
compartimentação atualmente predominante, e avalia o impacto desta modificação
naquele elo da cadeia logística de distribuição de combustíveis automotivos. Este
trabalho pretende fornecer uma base para futuros estudos que, seguindo o moderno
conceito de gerenciamento da cadeia de suprimentos, avaliem os trade-offs
presentes nesta operação, visando minimizar os custos desta atividade. O cenário e
a prática atual da indústria são relatados no início do trabalho. Em seguida é
apresentada uma revisão bibliográfica referente às principais bases teóricas nas
quais o estudo está apoiado. Na seqüência, é apresentado um modelo e um estudo
de simulação focando a influência da compartimentação na operação das bases. Na
parte final são apresentados os resultados do estudo de simulação para os diversos
cenários considerados. São apresentados também comentários sobre o potencial da
técnica de simulação, e deste modelo em particular, para a análise de outros
cenários, assim como sugestões de outros estudos relacionados ao assunto.
Palavras-chave
Logística; simulação; distribuição; combustíveis.
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Abstract
Maligo, Carlos; Martins, Roberto Cintra (advisor). Simulation model of
the operation of tank truck loading at an automotive fuels
distribution plant. Rio de Janeiro, 2005. 170p. MSc Dissertation -
Departamento de Engenharia Industrial, Pontifícia Universidade Católica
do Rio de Janeiro.
This dissertation studies the effects of compartmentalization of tank trucks
on the operation of automotive fuels distribution plants. The operation is part of the
supply chain of such fuels. This work looks at the current trend of compartment
modification and assesses the impact of this modification in that portion of the
distribution chain. The present work is intended as a basis for future studies aimed
at evaluating the trade-offs that exist in this type of operation in order to allow for
cost reductions. The initial part of this dissertation examines current practices in the
industry. Next, the work reviews the bibliography containing the main theoretical
principles which frame this study. This is followed by a model and a simulation
study focusing on how compartmentalization impacts distribution plant operations.
The final part presents the results of the simulation study applied to the different
scenarios proposed. This work also offers comments on the potential use of the
simulation study technique – and, in particular, the model herein – in analyses of
alternative scenarios, as well as suggestions of other studies related to this topic.
Keywords
Logistics; simulation; distribution; fuels.
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Sumário
Capítulo 1: Introdução 11
Capítulo 2: O Cenário Atual 17
2.1 A atividade de distribuição de combustíveis automotivos no Brasil 17
2.1.1 O mercado 19
2.1.2. A antiga estrutura de preços e a desregulamentação da distribuição 20
2.2 Os postos 22
2.3 Os caminhões-tanque 24
2.3.1 A regulamentação metrológica 24
2.3.2 A frota e sua compartimentação 29
2.3.3 Métodos de carregamento de CT - top loading e bottom loading 31
2.4 As bases de distribuição 32
2.4.1 Recebimento e expedição de produtos 33
2.4.2 A plataforma de carregamento de CT – PLECT 35
Capítulo 3: Revisão Bibliográfica 38
3.1 A importância da questão de fundo 40
3.2 Transportes 41
3.3 Estoque 42
3.3.1 Vantagens e desvantagens 43
3.3.2 Custos do estoque 48
3.4 Análise integrada 50
3.5 Sistemas 55
3.6 Modelos 57
3.7 Simulação 59
3.8 O software de simulação Arena® 69
Capítulo 4: O modelo da operação 72
4.1 Características gerais da operação 72
4.2 Coleta de dados 75
4.3 Fluxograma da operação 77
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4.4 Modelo no Arena® 84
4.5 Verificação do modelo 101
Capítulo 5: As simulações e os resultados 106
5.1 Comentários preliminares 106
5.2 A comparação entre bottom e top loading 109
5.3 A influência do ritmo de chegada dos caminhões-tanque à base 112
5.4 A influência da transferência 114
5.5 A influência da compartimentação dos caminhões-tanque 118
5.6 Comentários finais 125
Capítulo 6: Conclusão 131
Bibliografia 135
Apêndices 137
Apêndice A – A planilha de medições de tempo, legenda e exemplo de
medição 138
Apêndice B – Planilha de medição e gráficos por processo 141
Apêndice C – Cálculo das distribuições por meio do Input Analyzer 159
Apêndice D – Desvios padrão nas Tabelas 6, 9, 11 e 12 169
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Lista de Figuras
Fig. 1 – A cadeia de suprimentos dos combustíveis. 18
Fig. 2 – Arranjo esquemático de tanque e bomba de abastecimento. 23
Fig. 3 – Exemplo de utilização dos termos entrega e transferência. 33
Fig. 4 – Bases de distribuição e modal de transferência. 34
Fig. 5 – Paralelismo entre canais de distribuição e distribuição física. 39
Fig. 6 – O triângulo do planejamento logístico. 41
Fig. 7 – Localização dos estoques na economia americana em 1994 46
Fig. 8 – Localização dos estoques na economia americana em 2004 47
Fig. 9 – Evolução dos estoques na economia americana em 1984 - 2004 48
Fig. 10 – Tipos de modelos 58
Fig. 11 – Metodologia recomendada na pesquisa operacional 67
Fig. 12 – Fluxograma do carregamento de CT 78
Fig. 13 – Chegada de CT à base por faixa horária 79
Fig. 14 – Fluxograma dos processos na laje de carregamento 82
Fig. 15 – O modelo na área de trabalho do ARENA® 86
Fig. 16 – O submodelo dos processos nas lajes de carregamento 94
Fig. 17 – Influência da demanda no tempo da operação 111
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Lista de Tabelas
Tabela 1 – Comparação das condições de forte poder de negociação com a
situação do mercado de distribuição em meados da década de 90 52
Tabela 2 – Comparação entre duas seqüências recomendadas para estudos de
simulação. 65
Tabela 3 – Os contadores utilizados e as suas funções 101
Tabela 4 – Cenário 1: principais características 108
Tabela 5 – Cenário 1: diferença entre bottom e top 110
Tabela 6 – Cenários 1, 1a e 1b – resultados 111
Tabela 7 – Cenário 1c: intervalo entre chegadas constante 113
Tabela 8 – Cenários 1, 1d,1e e 1f – características 116
Tabela 9 – Cenários 1, 1d, 1e e 1b – resultados 117
Tabela 10 – Cenários 2a, 2b, 3a e 3b – características 121
Tabela 11 – Cenários 1, 2a, 2b – resultados 122
Tabela 12 – Cenários 1, 3a, 3b - resultados 123
Tabela 13 – Efeito do aumento do número de replicações I 127
Tabela 14 – Efeito do aumento do número de replicações II 127
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Capítulo 1: Introdução
Na indústria do petróleo, denomina-se downstream
1
ao setor que
compreende o transporte (inclusive importação), refino ou processamento,
distribuição e comercialização de petróleo, derivados e gás natural (Panorama
Setorial, 1999). Neste setor da indústria, a distribuição é o segmento da cadeia de
suprimentos que antecede a venda dos produtos ao consumidor final. A
distribuição compreende as atividades inerentes à comercialização por atacado
com a rede varejista ou com grandes consumidoras de combustíveis, lubrificantes,
asfaltos e gás liqüefeito envasado, englobando a aquisição, armazenamento,
transporte, comercialização e o controle de qualidade dos combustíveis líquidos
derivados de petróleo, álcool combustível e outros combustíveis automotivos
(ANP
2
, 2004).
Esta dissertação relaciona-se com a atividade de distribuição de
combustíveis automotivos, não incluindo, portanto, a distribuição de GLP,
asfaltos, gasolina ou querosene de aviação, ou de lubrificantes.
Na atividade de distribuição de combustíveis automotivos, os produtos –
gasolina, óleo diesel e álcool combustível – têm pequeno valor agregado e
proporcionam pequena margem de lucro, o que torna fundamental para as
empresas a busca da comercialização de grandes volumes e a constante
preocupação com os custos.
Uma empresa distribuidora de combustíveis automotivos pode operar
diversas bases de distribuição, e cada base pode suprir centenas de clientes. Estes
clientes estão geograficamente dispersos e têm características específicas. O
desafio que se apresenta aos gestores de logística das distribuidoras é otimizar o
atendimento a seu universo de clientes, administrando simultaneamente o
suprimento da distribuidora, a armazenagem, a distribuição entre as bases e o
transporte nas várias etapas desta cadeia de suprimentos.
1
Em oposição a upstream, que engloba as atividades de exploração, avaliação, desenvolvimento e
produção de petróleo e gás natural.
2
ANP - Agência Nacional do Petróleo: órgão federal responsável pela regulamentação e
fiscalização das atividades integrantes da indústria do petróleo.
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12
O desafio citado acima parece, hoje, óbvio: trata-se de administrar – bem –
funções logísticas tradicionais – suprimento, armazenagem, distribuição,
transporte. Para o setor de combustíveis brasileiro, no entanto, a liberdade
necessária para atuar plenamente em todos os componentes da cadeia de
suprimentos é recente. A regulamentação que vigiu até meados da década passada
engessava a logística das empresas distribuidoras e fixava os preços dos
combustíveis em todo o país. Desta forma, as empresas só vieram a investir no
desenvolvimento de sua competência logística a partir da chamada abertura do
mercado dos combustíveis, quando o governo promoveu uma desregulamentação
do setor. Assim, o emprego da logística como arma competitiva no mercado de
combustíveis brasileiro ainda não completou dez anos.
O tema desta dissertação está relacionado com a última etapa do fluxo dos
produtos comercializados pelas distribuidoras: a entrega dos combustíveis aos
clientes. Esta entrega é sempre feita por caminhões-tanque. Muitos destes veículos
possuem tanques subdivididos em tanques menores, denominados
compartimentos. Por exigência legal, o transporte dos combustíveis até os clientes
é sempre executado em compartimentos totalmente cheios, e, portanto, o volume
destes determina o volume mínimo de cada entrega. Percebe-se aí uma relação
entre a compartimentação dos caminhões-tanque e uma variável bastante
conhecida na logística: o lote de entrega.
O volume ideal de cada entrega de produtos é um assunto de reconhecida
importância na logística. Na relação entre as empresas distribuidoras e seus
clientes, a definição do lote de entrega tem importância, entre outros motivos, por
sua influência nos custos de ambas as empresas. Exemplificando, pode-se
comentar que, do ponto de vista da distribuidora, quanto maior o lote de entrega,
menor o número de viagens que a frota terá que executar e, portanto, menor será o
custo de transporte; por outro lado, do ponto de vista do cliente, quanto menor o
lote, menor será o custo de capital imobilizado em estoques.
Percebe-se, portanto, uma relação entre a compartimentação dos
caminhões-tanque e um outro elemento de fundamental importância na logística:
os estoques. Da mesma forma, pode-se depreender também da citação feita acima
referente ao número de viagens a existência de uma relação entre a
compartimentação dos caminhões-tanque e outro pilar da logística: o transporte.
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13
Assim, para bem situar o tema da entrega dos combustíveis aos clientes,
este trabalho estará lançando mão de uma boa base teórica referente a transportes
e estoques. Adicionalmente, considerando que o tema afeta mais de uma empresa
(a distribuidora e o cliente), buscar-se-á apoio teórico nas tendências atuais da
logística integrada.
O objetivo deste trabalho está relacionado com o tema da entrega dos
combustíveis aos clientes, mas situa-se no plano operacional. Conforme
comentado acima, analisando a entrega no nível tático, percebe-se a relação entre
a compartimentação dos caminhões-tanque e os estoques e entre aquela e o
transporte. No nível operacional, entretanto, há muitos fatores a serem
considerados para a elaboração de uma programação de entregas eficiente, como,
por exemplo, o volume de vendas do posto, a distância deste à base, a diversidade
de produtos e, naturalmente, a frota disponível (com destaque para a sua
compartimentação). A tarefa é complexa. Administrá-la bem e ainda atender a
políticas de estoque, hoje em dia cada vez mais restritivas, é um desafio para as
empresas.
A influência da compartimentação da frota no processo de entrega aos
clientes é um assunto que já faz parte do campo de preocupações de alguns
profissionais que atuam no segmento, porém não tem sido ainda objeto de estudos
sistemáticos. Na falta de um estudo sistematizado, os profissionais envolvidos no
assunto têm que se guiar apenas por sua experiência e bom senso. Daí surgiu a
motivação deste trabalho: prover o mercado com um estudo sistematizado do
problema, estudo este que possa contribuir para um maior conhecimento do
mesmo e, possivelmente, incentivar novos esforços nesta área.
A idéia inicial foi questionar a compartimentação atualmente prevalecente,
pois se a mesma não havia sido estudada a fundo, nada garantia que fosse a ideal.
Pelo contrário, dadas as muitas variáveis envolvidas na operação de entrega, pode-
se especular que não exista uma compartimentação ideal única, e sim uma
composição ideal da frota para cada caso. Ela provavelmente depende do conjunto
formado pelas características da base supridora e dos clientes atendidos.
Dada a complexidade do assunto, este trabalho concentrou-se em uma das
operações que compõem a entrega de combustíveis, que é o carregamento dos
caminhões-tanque nas bases de distribuição. Aí está, portanto, o objetivo
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14
específico desta dissertação: desenvolver um modelo para a operação de
carregamento de caminhões-tanque com o software ARENA
®
e utilizá-lo para
estudar a influência da compartimentação destes caminhões na operação das bases
de distribuição de combustíveis automotivos. Além desse objetivo específico,
pode-se prever que uma análise criteriosa desta operação poderá revelar outras
aplicações deste estudo ou de outros estudos similares para a otimização do
projeto e da operação de bases.
A operação de carregamento dos caminhões-tanque nas bases aparenta
simplicidade, porém reserva dificuldades para a construção de um modelo que
permita o seu estudo científico. A análise desta operação revela ao observador que
esta operação é influenciada por um grande número de fatores. Entre estes fatores
podem ser citados: o treinamento dos motoristas, a vazão das bombas, a
quantidade e a capacidade dos compartimentos, o procedimento operacional, os
tempos gastos na chegada e na saída da plataforma de carregamento. Além disso,
muitas vezes não é clara a relação entre cada um destes fatores e a operação em si.
Mais complexa ainda é a tarefa de descobrir a eventual influência de um fator em
outro. Ante estas dificuldades, optou-se por utilizar a técnica da simulação para o
estudo objetivado. Será construído um modelo da operação de carregamento de
caminhões-tanque e este modelo será utilizado para a simulação da operação por
meio do software ARENA
®
.
Esta dissertação ficará restrita ao tema da distribuição de combustíveis
automotivos a granel entre as instalações das distribuidoras e os seus clientes. As
distribuidoras freqüentemente atuam em outros segmentos, como o industrial, o de
aviação e o de lubrificantes. Estes segmentos não fazem parte do escopo deste
trabalho, e não têm influência no segmento estudado. Da mesma forma, não são
abordadas outras atividades dos postos revendedores, tais como lojas de
conveniência ou serviços de apoio aos automobilistas.
Para a elaboração desta dissertação foram utilizadas diversas fontes de
informação. Os conceitos gerais envolvendo principalmente logística, transportes,
estoques e simulação, foram baseados na literatura disponível. As informações
sobre a atividade de distribuição e as práticas atuais do mercado foram obtidas em
diversas mídias, em entrevistas informais com profissionais da área ou refletem a
experiência pessoal do autor. O desenvolvimento do modelo da operação de
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15
carregamento de caminhões-tanque e a simulação desta operação basearam-se em
levantamento de campo.
A dissertação está dividida em diversos capítulos de forma a facilitar sua
leitura e a enfatizar a seqüência lógica do trabalho. Esta introdução pretende situar
o leitor quanto ao objetivo e delimitação do escopo do trabalho, além de dar uma
idéia geral do contexto no qual ele se insere. Em seguida, é apresentado no
capítulo 2 o cenário atual da atividade de distribuição no país, de forma a ilustrar
amplamente o contexto no qual se situa este estudo. No Capítulo 3 apresenta-se a
revisão bibliográfica referente às principais bases teóricas nas quais o estudo está
apoiado. Neste Capítulo, estarão sendo detalhados conceitos referentes a estoques
e a logística integrada, mesmo que estes tenham menor importância no estudo de
simulação apresentado adiante. A razão de sua inclusão é demonstrar claramente a
importância do trade-off existente entre a compartimentação dos caminhões-
tanque e os estoques, que, apesar de não ser objetivo deste trabalho, é um
motivador essencial para o estudo das influências da compartimentação em toda a
atividade da distribuição de combustíveis. Os capítulos seguintes detalham o
estudo de simulação realizado, contribuição específica desta dissertação.
Iniciando, o Capítulo 4 apresenta o modelo da operação construído para este
estudo. Na seqüência, descreve-se no Capítulo 5 as simulações realizadas. Os
resultados obtidos são analisados no Capítulo 6. Ao final, no Capítulo 7, são
apresentadas as conclusões obtidas e as recomendações para futuros trabalhos
sobre o tema.
As referências ao cenário no qual se insere a atividade econômica da
distribuição de combustíveis automotivos são baseadas no mercado brasileiro,
com foco nos últimos dez anos.
Para simplificar o texto, serão utilizados alguns termos de uso corrente no
mercado de distribuição de combustíveis que substituem expressões mais longas
utilizadas na literatura. Assim, será utilizado o termo “distribuidora”, em lugar de
empresa distribuidora; “base”, em lugar de “base de distribuição”; “posto”, em
lugar de “posto revendedor”; e “CT”, em lugar de “caminhão-tanque”.
Ao longo desta dissertação serão utilizados alguns termos no idioma
inglês, seja por terem uso consagrado na atividade, seja para manter a
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16
nomenclatura empregada pelo software de simulação utilizado, originalmente em
inglês.
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Capítulo 2: O Cenário Atual
Este capítulo descreve o contexto no qual o trabalho objeto desta
dissertação está inserido. O capítulo está dividido em diversas seções, cada qual
focando um tópico específico, de forma a compor um cenário que facilite o
entendimento do leitor quanto ao restante do texto. Primeiramente será
apresentada uma visão sucinta da atividade de distribuição de combustíveis e do
mercado, assim como um breve histórico de sua recente desregulamentação. Em
seguida serão apresentados os componentes da rede de distribuição mais afetos ao
tema desta dissertação: os postos, os caminhões-tanque e as bases. Por sua maior
relevância neste trabalho, os CT e as bases serão abordados mais detalhadamente.
2.1 A atividade de distribuição de combustíveis automotivos no
Brasil
Esta seção apresenta uma visão geral da atividade econômica de
distribuição de combustíveis automotivos no mercado brasileiro e da evolução
desta atividade nos últimos dez anos.
A cadeia de suprimentos dos combustíveis automotivos
1
desde os
produtores (refinarias, centrais petroquímicas e usinas de álcool) até os varejistas
(postos e TRR
2
) ou grandes consumidores, está ilustrada na Fig. 1. As
distribuidoras atuam comprando produtos dos produtores e os revendendo aos
varejistas ou grandes consumidores.
Para realizar suas operações, as distribuidoras utilizam empresas de
transporte de carga para movimentar os produtos entre as diversas instalações que
compõem sua infra-estrutura, com o objetivo de distribuí-los, a partir do produtor,
até as instalações que irão entregá-los aos clientes.
1
No Brasil, os agentes do downstream, segmento no qual este trabalho está inserido,
tradicionalmente não levam em consideração a cadeia de suprimentos a montante dos produtores
devido à presença de um produtor dominante – a Petrobras. Esta visão é suficiente para o estudo
aqui apresentado.
2
TRR - Transportador Revendedor Retalhista: agente cuja atividade caracteriza-se pela aquisição
de produtos a granel e sua revenda a retalho, com entrega no domicílio do comprador (ANP,
op.cit.).
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18
A infra-estrutura de cada distribuidora é composta por sua rede de bases,
que pode ser complementada por operações em bases de terceiros. Base de
distribuição, na definição da ANP, é “a instalação com as facilidades necessárias
ao recebimento de derivados de petróleo, ao armazenamento, mistura, embalagem
e distribuição, em uma dada área do mercado, de derivados de petróleo” (ANP,
op.cit.).
Fonte: SINDICOM
Fig. 1 – A cadeia de suprimentos dos combustíveis.
As bases são comumente classificadas conforme sua posição na cadeia de
suprimentos dos combustíveis automotivos. As bases que recebem produtos de
uma refinaria são denominadas bases primárias. As bases que recebem produtos
das bases primárias são chamadas bases secundárias.
A logística de distribuição do álcool combustível é diferente da logística
de distribuição dos derivados. As unidades produtoras de álcool (usinas e
destilarias) são pulverizadas e localizadas em áreas rurais, no interior, próximas
BASES SECUNDÁRIAS
BASES PRIMÁRIAS
POSTOS REVENDEDORES
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19
das culturas de cana de açúcar, seu insumo. O transporte de álcool dos produtores
até as bases é conhecido no mercado de distribuição de derivados como coleta de
álcool. O fluxo do álcool pela rede de distribuição, desde a coleta até o envio aos
grandes centros de consumo, freqüentemente tem um sentido inverso ao da
distribuição dos derivados. O álcool entra na rede pelas bases secundárias e segue
para as primárias. Os derivados entram pelas bases primárias e são distribuídos
para as secundárias.
A logística de coleta do álcool não influencia na classificação das bases
como primárias ou secundárias. Esta classificação foi criada pelo extinto Conselho
Nacional do Petróleo bem antes do aparecimento do álcool como combustível
automotivo, e resiste até hoje.
2.1.1 O mercado
A atividade de distribuição de combustíveis automotivos envolveu, em
2002, 151 distribuidoras, operando 428 bases de distribuição e fornecendo
produtos a 29.804 postos revendedores (ANP, op. cit.).
As principais distribuidoras, Agip
3
, Ipiranga, Esso, Petrobrás
Distribuidora, Shell, RepsolYPF e Texaco detêm aproximadamente 79% do
mercado, e fazem parte do Sindicato Nacional das Empresas Distribuidoras de
Combustíveis e de Lubrificantes – Sindicom (Sindicom, 2003).
O transporte dos combustíveis automotivos entre as bases e os clientes
(postos, grandes consumidores e TRR) é sempre executado pelo modal rodoviário,
o que mobiliza uma grande frota de CT, com grande diversidade de veículos e de
capacidades. Nesta dissertação não estaremos preocupados com o tipo do veículo,
e sim com a sua capacidade total e como ela está subdividida.
Os postos, também chamados de postos de gasolina, são a parte mais
visível para o público em geral da cadeia de suprimentos dos combustíveis
automotivos. São eles os responsáveis pela venda a varejo aos automobilistas e
caminhoneiros. Os chamados grandes consumidores se dividem basicamente em
indústrias, que consomem óleo combustível e óleo diesel, e empresas de
transporte de carga e de passageiros, que consomem óleo diesel. Os TRR atuam
3
A AGIP foi recentemente adquirida pela Petrobras Distribuidora.
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20
como uma pequena distribuidora, com pequena área de atuação, e voltadas para a
aquisição, o armazenamento, o transporte e a comercialização de óleo diesel e de
óleo combustível.
2.1.2. A antiga estrutura de preços e a desregulamentação da
distribuição
Esta seção apresenta sucintamente o histórico da abertura da indústria do
petróleo no Brasil e da desregulamentação da distribuição de combustíveis. É
relatada também a estrutura de preços, ponto importante da regulamentação
anterior, hoje revogada, que é, porém, um fator importante para o entendimento da
origem da infra-estrutura existente e do estágio atual da logística do setor.
A indústria do petróleo no Brasil passou por grandes transformações nos
últimos dez anos. Após décadas de forte presença do Estado, o setor foi
reestruturado, visando aumentar a sua eficiência e a ampliação dos investimentos.
Seguindo uma tendência internacional, o mercado passou por um processo de
desregulamentação que promoveu o incentivo à entrada de novos agentes e o
deslocamento da atuação governamental para as atividades de regulação (Suslick.
2001).
Dois fatos marcantes deste período são a aprovação da Lei nº 9.478, de 6
de agosto de 1997, a chamada Lei do Petróleo, e a criação da Agência Nacional do
Petróleo – ANP, regulamentada pelo Decreto n.º 2.455, de 14 de janeiro de 1998.
No upstream, o monopólio da União sobre as reservas de petróleo e gás natural
permanece, porém agora aberto ao regime de concessão, enquanto que as
atividades do downstream estão sujeitas ao regime de autorização, ambos
regulados e fiscalizados pela ANP.
No setor de distribuição, a principal modificação foi o fim da chamada
estrutura de preços. Era graças à estrutura de preços que o governo podia
estabelecer um preço uniforme para cada combustível em todos os postos do
Brasil, independente de sua distância à base supridora ou da complexidade da
cadeia de suprimentos desde a refinaria. A estrutura de preços baseava-se no
sistema de ressarcimento de fretes, que funcionava como uma espécie de fundo de
compensação: todos os fretes eram ressarcidos às distribuidoras pelo governo, que
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21
por sua vez recolhia uma alíquota incidente no preço dos combustíveis para
compor a receita deste fundo. Esta alíquota era maior em regiões próximas dos
produtores e menor nas regiões mais distantes, comportando-se, portanto, de
forma inversa ao custo do frete. Desta forma, obtinha-se um custo final uniforme
em todo o território nacional. Em última análise, o consumo das regiões próximas
aos produtores subsidiava o consumo das regiões distantes destes.
A estrutura de preços trazia embutida a necessidade de fixar rotas e modais
de transporte, de forma que o governo pudesse controlar o que estava ressarcindo.
Para tanto, o Departamento Nacional de Combustíveis – DNC – fixava os
municípios de origem e destino autorizados. Na prática, isto significava
determinar a localização das bases, uma vez que uma base que não estivesse
localizada em município autorizado não teria o direito ao ressarcimento dos fretes
correspondentes à sua movimentação, o que tornaria a sua operação
economicamente inviável. A existência da estrutura de preços desestimulava o
desenvolvimento da logística nas distribuidoras, uma vez que a localização da
infra-estrutura era determinada pelo governo, assim como o preço final dos
produtos.
A partir de 1998, a ANP sucedeu ao DNC, extinto pela Lei do Petróleo, e
assumiu suas funções. A desregulamentação deste setor teve início com o DNC,
em 1996, por meio da liberação do preço da gasolina. O marco final do processo
foi a liberação do preço do óleo diesel, em 2001, já sob a responsabilidade da
ANP (Parisotto, 2004).
Atualmente as distribuidoras têm total liberdade para estabelecer a infra-
estrutura e a logística que julgarem mais adequadas, e os preços são livres. No
entanto, como as grandes distribuidoras construíram sua malha de bases antes da
liberação do mercado, esta malha foi mantida em sua maior parte. A novidade foi
o fechamento de algumas bases secundárias ou terciárias
4
, uma vez que sem o
ressarcimento de fretes passou a ser mais econômico, em alguns casos, entregar os
produtos diretamente a partir da base anterior na rede de distribuição.
Outra novidade trazida pela desregulamentação do setor foi a entrada no
mercado de muitas distribuidoras, todas de pequeno porte em relação às que
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atuavam anteriormente. Estas empresas, em sua maioria, operam apenas com
bases primárias, tendo em vista sua atuação regional.
2.2 Os postos
Os postos compram os combustíveis das distribuidoras e os revendem aos
motoristas (em muitos casos a venda é, formalmente, à empresa representada pelo
motorista, mas isto não é relevante aqui). Os postos podem trabalhar com diversos
combustíveis, como gasolina comum, óleo diesel, álcool, gasolina comum
aditivada, gasolina premium, ou óleo diesel aditivado. A opção de quais destes
produtos comercializar depende muito do mercado (ou público) a ser atendido
pelo posto, que é fortemente influenciado por sua localização.
A localização também é um fator determinante na caracterização do posto
como sendo um posto urbano – localizado, como o termo indica, em zona urbana
– ou posto de estrada – localizado fora de zona urbana, em geral à beira de alguma
rodovia. Esta divisão é importante porque os dois tipos divergem entre si em
várias características, a ponto de algumas distribuidoras os considerarem
segmentos de mercado distintos. Entre estas características, podem ser citadas:
- a proporção das vendas: grande demanda de óleo diesel nos postos
de estrada, para atender aos veículos de transporte de carga, e
grande demanda de gasolina, nos postos urbanos, para atender aos
veículos leves;
- a pequena demanda por diesel nos postos urbanos (muitos dos
quais sequer o comercializam);
- a sinergia entre restaurantes e os postos de estrada e entre lojas de
conveniência e os postos urbanos; e
- a importância dos serviços voltados para os caminhoneiros, nos
postos de estrada;
4
Por analogia com a definição de base secundária, é chamada de base terciária aquela que recebe
produtos de uma secundária.
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23
Os combustíveis adquiridos pelo posto são transportados por CT e
descarregados, por gravidade, em tanques subterrâneos. Estes tanques são
interligados por tubulações às bombas de abastecimento localizadas em ilhas, em
geral em área coberta, junto às quais param os veículos a serem abastecidos. Estas
bombas dispõem de medidores que são aferidos e verificados conforme
regulamentação pertinente, de responsabilidade do Instituto Nacional de
Metrologia e Qualidade Industrial – INMETRO. A Fig. 2 mostra um arranjo de
tanque e bomba de forma esquemática.
Fonte: CONFAB
Fig. 2 – Arranjo esquemático de tanque e bomba de abastecimento.
Os tanques subterrâneos dos postos são regulamentados pelas normas
brasileiras NBR-13212, 13312 e 13785, da Associação Brasileira de Normas
Técnicas – ABNT – e possuem dimensões padronizadas. Estes tanques podem ter
paredes internas, subdividindo-os em dois ou mais compartimentos. A vantagem
desta subdivisão é que um tanque compartimentado funciona como vários tanques
independentes, mas ocupa o mesmo espaço de um tanque de capacidade igual à
soma de seus compartimentos, uma vez que ambos têm as mesmas dimensões
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24
externas. Isto pode representar uma vantagem, entre outros motivos, quando se
deseja reduzir o custo de construção do posto ou quando o espaço disponível para
sua implantação é reduzido, como é normalmente o caso em postos urbanos. O
mercado brasileiro é dominado pelos tanques com capacidades de 15.000 e 30.000
litros, sendo estes últimos em sua versão bi-compartimentada, que funciona como
dois tanques independentes, com capacidade de 15.000 litros cada.
Os combustíveis têm que ser mantidos segregados. Assim, os postos têm
que ter, no mínimo, tantos tanques quantos forem os produtos comercializados.
No mercado brasileiro, isto normalmente significa um mínimo de três tanques
(gasolina comum, óleo diesel e álcool). No caso da comercialização de outros
produtos (gasolina aditivada, gasolina premium, óleo diesel aditivado, etc.) novos
tanques são necessários. De acordo com o volume de vendas do posto (e a
respectiva necessidade de estoque), e havendo espaço disponível no terreno,
podem ser instalados mais tanques de um mesmo produto.
2.3 Os caminhões-tanque
Os caminhões-tanque – CT – constituem a ligação física entre as
distribuidoras e os clientes. Eles são carregados nas bases e descarregam os
produtos transportados nos tanques dos clientes. Os tanques dos postos são
subterrâneos e, neste caso, os CT são descarregados por gravidade. Quanto aos
demais clientes, há os que possuem tanques subterrâneos, e a operação de
descarga é análoga à dos postos, e os que possuem tanques aéreos. Neste último
caso, a descarga pode ser feita por meio de bomba instalada no próprio CT ou por
meio de bomba fixa específica para este fim disponível na instalação do cliente.
2.3.1 A regulamentação metrológica
Além da função de transportar os produtos, os CT têm a função de medir a
carga transportada. Esta função é importante na atividade de distribuição, pois
permite ao cliente verificar o recebimento da quantidade correta, e emana da
regulamentação da metrologia legal no país. A base legal e os principais pontos
relacionados a esta função estão detalhados ao longo desta seção.
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25
No Brasil, o órgão responsável pela conservação dos padrões nacionais de
medidas e por expedir ou propor a expedição de atos normativos metrológicos é o
Instituto Nacional de Metrologia e Qualidade Industrial – INMETRO. O
INMETRO é uma autarquia federal, vinculada ao Ministério do Desenvolvimento,
Indústria e Comércio Exterior, que atua como Secretaria Executiva do Conselho
Nacional de Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial – CONMETRO –
colegiado interministerial que é o órgão normativo do Sistema Nacional de
Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial – SINMETRO. Estas três
entidades – SINMETRO, CONMETRO e INMETRO – foram criadas pela Lei
5.966, de 11 de dezembro de 1973.
A atuação do INMETRO está estabelecida pelo CONMETRO, por meio
da Regulamentação Metrológica anexa à Resolução CONMETRO nº 11, de 12 de
outubro de 1988, capítulo II:
Dos Órgãos Atuantes na Metrologia
4. Atuam na área de metrologia:
a) O Instituto Nacional de Metrologia, Normalização e Qualidade
Industrial - INMETRO;
b) Órgãos Estaduais e Municipais que executam atividades de
metrologia;
c) Os órgãos e entidades da administração federal, estadual e municipal,
assim como entidades particulares que, mediante convênios, acordos, contratos e
ajustes sejam credenciados a exercer atividades na área metrológica.
4.1 A fim de assegurar, em todo o território nacional, a indispensável
uniformidade na expressão das grandezas, cabe ao Instituto Nacional de
Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial - INMETRO:
a) expedir ou propor a expedição de atos normativos metrológicos,
necessários à implementação de suas atividades, abrangendo os campos
comercial, industrial, técnico e científico;
b) propor a fixação dos preços públicos dos serviços efetuados em
verificação de medidas materializadas e instrumentos de medir, e das multas
aplicadas, conforme previstas na Lei n.º 5966, de 11 de dezembro de 1973 e no
Decreto n.º 86.550, de 06 de novembro de 1981;
c) fiscalizar o cumprimento de toda lei ou norma na área metrológica;
...
f) adquirir e conservar os padrões nacionais e providenciar para que
sejam periodicamente aferidos segundo os padrões internacionais;
5. O INMETRO poderá efetuar delegação de atividades na área
metrológica, mediante contratos, convênios, ajustes, acordos, assim como
credenciar entidades para execução de atividades metrológicas, exceto no que
diz respeito à metrologia legal.
6. Entende-se como metrologia legal a parte da metrologia que se refere
às exigências legais, técnicas e administrativas, relativas às unidades de medida,
aos métodos de medição, aos instrumentos de medir e às medidas materializadas.
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26
No capítulo III da mesma regulamentação, o CONMETRO estabelece as
condições básicas a que têm que atender os instrumentos de medir:
Dos Instrumentos de Medir, das Medidas Materializadas e do Modo de Utilizá-
las.
8. Os instrumentos de medir e as medidas materializadas, que tenham
sido objeto de atos normativos, quando forem oferecidos à venda; quando forem
empregados em atividades econômicas; quando forem utilizados na
concretização ou na definição do objeto de atos em negócios jurídicos de
natureza comercial, cívil, trabalhista, fiscal, parafiscal, administrativa e
processual; e quando forem empregados em quaisquer outras medições que
interessem à incolumidade das pessoas, deverão, obrigatoriamente:
a) corresponder ao modelo aprovado pelo INMETRO;
b) ser aprovados em verificação inicial, nas condições fixadas pelo
Instituto;
c) ser verificados periodicamente.
Por sua vez, o INMETRO regulamentou os caminhões-tanque por meio de
sua Portaria nº 059, de 19 de março de 1993:
O Presidente do Instituto Nacional de Metrologia, Normalização e Qualidade
Industrial – INMETRO, no uso de suas atribuições, tendo em vista o disposto na
alínea "a” do subitem 4.1 da Resolução CONMETRO nº 11, de 12 de outubro de
1988.
Considerando que os veículos-tanque rodoviários utilizados para medição e
transporte de líquidos, nas transações que envolvam as atividades previstas no
item 8 da referida Resolução CONMETRO, devem atender às especificações
estabelecidas pelo INMETRO.
Considerando que o presente Regulamento Técnico Metrológico foi elaborado
com a participação de associações de classe do comércio de combustíveis, dos
fabricantes nacionais e dos transportadores e empresas distribuidoras, resolve:
Art.1º Aprovar o Regulamento Técnico Metrológico que com esta baixa,
estabelecendo as condições a que devem satisfazer os veículos-tanque utilizados
na medição e transporte de produtos líquidos a granel, nas transações que
envolvem as atividades previstas no item 8 da Resolução do CONMETRO nº
11/1988.
O Regulamento Técnico Metrológico anexo à Portaria INMETRO citada
acima apresenta diversas definições que convém reproduzir:
1 OBJETIVO E CAMPO DE APLICAÇÃO
1.1 O objetivo do presente regulamento técnico metrológico é estabelecer as
condições a que devem satisfazer os tanques de carga montados sobre veículos
rodoviários automotrizes, semi-reboques e reboques, destinados a transportar e
medir volume de líquidos nas transações que envolvem as atividades previstas no
item 8 da Resolução do CONMETRO nº 11/1988.
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1.2 Este Regulamento Técnico Metrológico não se aplica aos tanques de carga
de veículos rodoviários que transportam leite, líquidos aquecidos a uma
temperatura superior a 40º C e produtos sob pressão.
1.3 Este Regulamento Técnico Metrológico não se aplica aos tanques de carga
de veículos rodoviários de madeira, e aos destinados exclusivamente às
operações internas de abastecimento de aeronaves.
2. Definições
2.1 Tanque de carga: Recipiente destinado ao transporte e medição de líquidos,
montado permanentemente sobre um veículo.
2.2 Compartimento: Uma das divisões do tanque de carga, constituindo
recipiente destinado a conter e medir líquidos.
2.3 Veículo-tanque rodoviário: Veículo equipado com tanque de carga, podendo
ser: caminhão -tanque, tanque semi-reboque ou tanque reboque, destinado ao
transporte de líquidos por rodovia.
2.4 Caminhão-tanque: Veículo automotriz, equipado com tanque de carga
montado sobre seu chassi.
2.5 Tanque semi-reboque: Veículo sem meio próprio de propulsão, equipado com
tanque de carga e construído de tal forma que, quando rebocado por caminhão
trator, parte de seu peso é distribuído sobre o veículo propulsor.
2.6 Tanque reboque: Veículo sem meio próprio de propulsão, equipado com
tanque de carga e construído de tal forma que todo o seu peso repouse sobre
suas próprias rodas.
2.7 Capacidade Total: Volume máximo de líquido que o tanque de carga ou o
compartimento pode conter, até o seu transbordamento.
2.8 Capacidade nominal: Volume de líquido que o tanque de carga ou o
compartimento deve conter até o plano de referência.
2.9 Plano de referencia: Plano horizontal até o qual deve ser enchido o tanque
de carga ou compartimento, para conter o volume correspondente à respectiva
capacidade nominal.
2.10 Dispositivo de referencia: Indicador localizado no cofre de expansão, usado
para materializar o plano de referencia o qual deverá tangenciar a parte
superior da semi-esfera existente em sua extremidade.
Com base nos parágrafos anteriores, algumas observações importantes
para a seqüência deste trabalho devem ser destacadas:
a) A regulamentação do INMETRO contém definições para os diversos
tipos de veículos-tanque existentes (caminhão-tanque, tanque semi-
reboque ou tanque reboque), mas neste trabalho estará sendo utilizada
a designação genérica de caminhão-tanque – CT – para todos os tipos,
pois é esta a prática do mercado de distribuição de combustíveis;
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28
b) Os CT desempenham a função de instrumento de medida,
responsabilidade imposta pela regulamentação de metrologia legal do
país;
c) A regulamentação do INMETRO cita explicitamente os
compartimentos dos tanques e também lhes atribui a função de medir
os líquidos que contêm; e
d) A regulamentação metrológica tem um campo de aplicação amplo,
mas neste trabalho estará sendo citada especificamente no que se
aplica ao transporte (e medição) de combustíveis automotivos.
Do ponto de vista da metrologia, o estabelecimento de cada
compartimento como instrumento de medida é importante, pois ele passa a ser a
referência de volume nas transações comerciais que envolvem a entrega de
produtos por CT. No mercado de distribuição de combustíveis, o compartimento
aferido representa a garantia para o comprador (posto, TRR ou grande
consumidor) de que a carga tem o volume declarado pelo vendedor
(distribuidora).
Do ponto de vista da logística, conforme abordada neste trabalho, o
estabelecimento de cada compartimento como instrumento de medida representa
uma restrição importante a ser respeitada na programação e execução do
transporte, pois cada compartimento só possui um nível de referência. Não há,
portanto, a possibilidade de escolher o volume a ser carregado em cada
compartimento. Ele só pode ser carregado com o volume nominal para o qual foi
aferido e para o qual foi ajustado o seu dispositivo de referência, comumente
chamado de seta.
Cabe aqui comentar que as bases normalmente possuem medidores de
vazão instalados nas tubulações dos braços de carregamento existentes em suas
plataformas de carregamento de caminhões. Os medidores de vazão mais
utilizados são os do tipo turbina e os de deslocamento positivo, e eles são muitas
vezes interligados a sistemas de automação que controlam o carregamento dos
CT. Estes medidores, dinâmicos, diferentemente do instrumento de medida
estático representado pelo compartimento aferido do CT, prestam-se a funções de
controle e automação de processo. Apesar de sua boa precisão (erros menores que
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29
0,5%) estes medidores têm função apenas operacional, uma vez que a metrologia
legal só reconhece o compartimento aferido do CT como instrumento de medida
para fins comerciais.
O volume de cada compartimento é aferido em conformidade com a
legislação específica que rege a matéria, cuja regulamentação e fiscalização é de
responsabilidade do INMETRO. A periodicidade da aferição é um item
importante a ser verificado pelas partes interessadas, sendo comum seu controle
através do atestado de aferição do CT emitido pelo órgão responsável, em geral o
escritório regional do Instituto de Pesos e Medidas – IPEM – mais próximo da
área de atuação do CT.
2.3.2 A frota e sua compartimentação
Como foi citado anteriormente, os CT que atuam em uma base executam o
transporte dos combustíveis para a entrega aos postos, TRR e grandes
consumidores. Simultaneamente, conforme a base, os CT também executam a
transferência entre bases. Os CT podem ser de propriedade da distribuidora, de
propriedade de empresas de transporte de cargas (contratadas pela distribuidora ou
pelo cliente), ou, ainda, de propriedade do cliente. Isto faz com que a frota de
caminhões atendida pela base seja bastante diversificada. A propriedade destes
veículos não tem influência no objetivo desta dissertação, mas algumas de suas
características têm. As características dos CT que são importantes para este estudo
serão comentadas nesta seção. O conjunto de CT atuando numa base será
chamado de frota.
No caso de transporte entre bases ou na entrega a grandes consumidores
são comumente utilizadas carretas (tanque reboque, na definição do INMETRO)
com 30.000 litros de capacidade ou mais. Neste caso, o CT normalmente possui
um tanque único e o objetivo de cada viagem é realizar a entrega do volume total
transportado para um único cliente.
No caso da entrega a postos, os volumes destinados a cada cliente são em
geral menores que no caso anterior. Para atender a este mercado, a divisão do
tanque de carga em vários compartimentos permite que um CT transporte, numa
mesma viagem, diferentes produtos para um mesmo posto ou transporte cargas
segregadas (do mesmo produto ou não) para postos diferentes.
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30
A partir do início da década de 90 as distribuidoras buscaram padronizar
os CT compartimentados, e o volume escolhido para cada compartimento foi
5.000 litros. O mercado passou a ser dominado por veículos com capacidades de
10 m³ (dois compartimentos de 5.000 l), de 15 m³ (três compartimentos de 5.000
l) ou de 30 m³ (seis compartimentos de 5.000 litros).
Durante a execução deste trabalho, não foi localizado nenhum estudo que
registrasse a razão pela qual as distribuidoras adotaram a padronização de 5.000
litros para a compartimentação dos CT. No entanto, fica claro que esta opção foi
bastante prática, pois possibilitou a padronização de toda a frota existente, uma
vez que a capacidade total dos CT já era próxima dos volumes padronizados (10,
15 e 30 m³).
Alguns profissionais do ramo, quando consultados a respeito, comentaram
que a vantagem desta padronização é facilitar a programação de entregas, pois,
sendo todos os compartimentos iguais, a frota tem maior flexibilidade. Fica
facilitada, também, qualquer alteração da programação, seja por imprevistos que
gerem a necessidade de troca do CT anteriormente programado, seja para inserir a
entrega de pedidos de urgência. Houve, porém, quem lembrasse que uma parcela
dos CT existentes à época, que possuíam capacidade total de 16 m³, tiveram esta
capacidade total reduzida para 15 m³ para atender à padronização desejada.
Observando o mercado atual, percebe-se uma demanda por uma maior
diversidade na capacidade dos CT, apesar da maioria absoluta da
compartimentação permanecer em 5 m³. Na transferência entre bases, busca-se
aumentar a capacidade total dos veículos. Neste transporte, que era feito por
carretas de 30 ou 35 m³ começam a ser utilizados veículos com capacidade para
40 m³ ou mais, compostos por conjuntos de CT e tanque-reboque, ambos com
tanques na faixa de 20 m³. Na entrega aos postos, nota-se a introdução de CT com
compartimentação diferenciada, algumas ainda baseadas em múltiplos de cinco
metros cúbicos, outras com volumes menores que 5 m³ (por exemplo, 2 x 5 m³ + 1
x 3 m³ + 1 x 2 m³). A transferência em bateladas maiores é obviamente vantajosa
por significar menor custo unitário de transporte. Já a entrega em volumes
menores que o anteriormente padronizado (5 m³) revela uma novidade no
mercado: a pressão pela redução dos estoques nos postos, seja pela busca destes
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31
por um menor custo de operação, seja pela simples incapacidade financeira de
muitos devido à forte concorrência na revenda
5
.
A importância da relação entre a compartimentação dos CT e o estoque
nos postos recomenda uma análise mais detalhada deste assunto, porém esta
análise seria demasiadamente extensa para ser apresentada aqui, até porque ela
não faz parte do objetivo deste trabalho. No entanto, a relação entre a
compartimentação e o estoque é um motivo importante para se estudar a
influência da compartimentação na atividade de distribuição como um todo.
Assim, a relação entre a compartimentação e o estoque será apresentada de forma
sucinta, dentro da revisão bibliográfica, no próximo capítulo. A relação entre a
compartimentação dos CT e a operação das bases é o objeto de estudo deste
trabalho, e, portanto, será analisada detalhadamente ao longo desta dissertação.
2.3.3 Métodos de carregamento de CT - top loading e bottom loading
Existem dois métodos para o enchimento dos CT: o tradicional enchimento
por cima, conhecido como top loading, ou simplesmente top, e o carregamento
por baixo, mais moderno, conhecido como bottom loading, ou simplesmente
bottom. No método top, a boca de visita localizada na geratriz superior de cada
compartimento é aberta e o enchimento é feito por meio de braço de enchimento
introduzido no compartimento por esta boca. O método bottom se caracteriza pelo
acoplamento dos braços de enchimento da base a conexões localizadas na parte
inferior de cada compartimento do tanque do caminhão. Ao contrário do sistema
tradicional de carregamento por cima – top loading – o sistema bottom-loading
dispensa a existência de plataformas para o acesso à parte superior do tanque dos
caminhões, o que representa menor investimento nas instalações da base. Além
dessa vantagem, o sistema bottom-loading apresenta outras, tais como:
a) Maior segurança para o operador, já que a operação se dá
integralmente ao nível do solo;
b) Maior segurança na operação, pois as bocas superiores dos
compartimentos podem permanecer fechadas, eliminando assim a
5
Revenda: atividade de venda a varejo de combustíveis, lubrificantes, asfalto e gás liqüefeito
envasado, exercida por postos de serviços ou revendedores, na forma das leis e regulamentos
aplicáveis (ANP, op. cit.).
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CA
32
emanação de vapores combustíveis que representa um dos maiores
riscos nesta operação; e
c) Maior rapidez de operação, pois é possível encher mais de um
compartimento simultaneamente graças à existência de sistema de
segurança anti-transbordamento.
Apesar de apresentar algumas vantagens em relação ao top, o sistema
bottom não se tornou um padrão na indústria, sendo mais comum a existência de
plataformas de carregamento mistas, parte bottom, parte top-loading. A
dificuldade na universalização do sistema bottom reside no fato de que ele exige a
instalação de alguns equipamentos específicos em cada compartimento do tanque
do caminhão (conexão para o braço de enchimento, sensor de nível, conexão para
automação) e isto representa um custo adicional para o proprietário do veículo. As
empresas distribuidoras vêm tentando ampliar o uso do sistema bottom, alegando
que o ganho de produtividade beneficia não só as bases como também os
caminhões. As vantagens para os CT seriam a menor espera em filas e o menor
tempo de carregamento, mas até o momento estes argumentos nem sempre foram
bem sucedidos junto aos proprietários das frotas.
2.4 As bases de distribuição
As bases desempenham, na distribuição de combustíveis automotivos,
função equivalente à de um centro de distribuição na distribuição de bens de
consumo. As principais operações executadas numa base são o recebimento, a
armazenagem e a expedição de produtos. Para a armazenagem, as bases contam
com um ou mais parques de tanques. O projeto e construção de tanques, sua
locação no terreno, a bacia de contenção que os cerca e os sistemas de proteção
contra incêndios, assim como diversos sistemas auxiliares, são regulamentados
por órgãos como a ABNT, a ANP, o Corpo de Bombeiros e os órgãos de proteção
ambiental. A armazenagem não será detalhada nesta dissertação, uma vez que não
faz parte do seu escopo e não tem influência no assunto tratado aqui. O
recebimento e a expedição serão comentados a seguir.
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33
2.4.1 Recebimento e expedição de produtos
O recebimento é a operação responsável pela recepção dos produtos
adquiridos de um produtor, no caso de base primária, ou dos produtos enviados
por uma base primária, no caso de base secundária. A expedição é a operação
responsável pelo envio dos produtos para os clientes, presente em todas as bases,
ou para uma ou mais bases secundárias, no caso de base primária. O transporte de
produtos para efetuar a entrega aos clientes é conhecido na atividade de
distribuição simplesmente como entrega, enquanto que o transporte de uma base
para outra é denominado transferência. A operação de transferência não ocorre
em todas as bases primárias, havendo as que atendem apenas ao mercado local
(entrega). A Fig. 3 ilustra a utilização dos termos entrega e transferência no
mercado de distribuição de combustíveis automotivos.
Fig. 3 – Exemplo da utilização dos termos entrega e transferência.
A localização da base e a infra-estrutura disponível no local são fatores
determinantes para a escolha dos modais de transporte para recebimento e
expedição de produtos. Normalmente, as instalações da base são construídas
prevendo o recebimento por um determinado modal, podendo haver, ou não, a
possibilidade de recebimento por outro modal como alternativa para situações
anormais. O mesmo se aplica à expedição. É comum o recebimento ser feito por
um modal diferente do empregado na expedição, uma vez que o recebimento é
feito em lotes maiores que os utilizados na expedição. Alguns exemplos são
relacionados a seguir e podem ser verificados na Fig. 4:
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34
a) Uma base primária em Fortaleza (CE) ou São Luiz (MA) recebe
produtos via cabotagem e transfere via ferrovia;
b) Uma base primária em Araucária (PR) ou Esteio (RS) recebe
produtos via oleoduto e transfere via ferrovia;
c) Uma base primária em Paulínia (SP) recebe produtos via
oleoduto e transfere via ferrovia para diversas bases secundárias,
inclusive uma em Campo Grande (MS), que por sua vez
transfere por rodovia;
d) Uma base secundária em Porto Velho (RO) recebe produtos via
navegação fluvial e transfere por rodovia.
Fonte: SINDICOM
Fig. 4 – Bases de distribuição e modal de transferência.
Os exemplos citados acima e o mapa da Fig. 4 ilustram o modal
empregado na transferência de produtos entre bases. O outro tipo de expedição de
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produtos – a entrega de produtos aos clientes – não está ilustrado (e nem poderia
estar, devido à capilaridade inerente a ela). A entrega está presente em todas as
bases e é nela que se concentra o foco deste trabalho. Cada base executa a entrega
de produtos a um determinado conjunto de clientes. A alocação dos clientes às
bases é normalmente determinada pelo menor custo de operação. Assim, cada
base atende aos clientes de uma determinada região geográfica, que é chamada de
zona de influência da base.
Para realizar as operações de recebimento e expedição de produtos, as
bases contam com diferentes instalações, conforme o modal de transporte
utilizado. Estas instalações podem ser estações de recebimento por dutos, píeres
de atracação de navios, plataformas de carregamento ou descarga de vagões-
tanque ou, ainda, plataformas de carregamento ou de descarga de CT.
Considerando o foco desta dissertação, interessa descrever apenas a plataforma de
carregamento de CT, que é muitas vezes denominada PLECT (sigla da expressão
plataforma de enchimento de CT).
2.4.2 A plataforma de carregamento de CT – PLECT
A PLECT é a instalação da base na qual são carregados os CT que fazem a
entrega dos produtos aos clientes e, quando é o caso, a transferência rodoviária. A
PLECT pode permitir o carregamento simultâneo de diversos CT. Algumas
PLECT também permitem a descarga de CT, quando a característica da base exige
esta operação, como, por exemplo, nas bases que coletam álcool ou recebem
transferência rodoviária. A operação de descarga de CT não faz parte do escopo
deste trabalho, e não tem influência no assunto tratado aqui. O dimensionamento
adequado da PLECT é um dos pontos mais importantes do projeto da base, uma
vez que dele pode resultar um super ou um sub-dimensionamento, o que afetará
negativamente o investimento ou a operação da instalação, respectivamente.
A PLECT normalmente é constituída por diversos módulos, cuja
quantidade é determinada em projeto e tem relação com a movimentação prevista
da base. Cada módulo é formado por uma ou duas lajes de carregamento, ou
simplesmente lajes, e uma ilha de carregamento, ou simplesmente ilha. É na laje
que o CT estaciona para ser carregado. A laje, como o nome diz, é constituída por
uma laje de concreto, estruturalmente independente da pavimentação das vias de
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36
acesso, e que deve ser construída perfeitamente nivelada, ou seja, sem nenhum
caimento. Esta exigência construtiva visa permitir a verificação do nível do
produto por meio da seta de aferição dos compartimentos do tanque do CT. A ilha
é a área reservada para a instalação dos equipamentos necessários para a operação
de carregamento e seu controle. Na ilha só há tráfego de pessoas, que, assim como
os equipamentos, são protegidos por meio-fio ou defensas.
O método de carregamento do CT – top ou bottom loading – determina
características importantes da PLECT. No método top, os módulos possuem duas
lajes para cada ilha, pois os braços de enchimento são giratórios e podem atender
tanto a um lado quanto ao outro. Este método pressupõe atividade sobre o tanque
do CT, e, portanto, os equipamentos da ilha são instalados em uma passarela
elevada, de forma que as atividades sobre o tanque e na passarela são executadas
no mesmo nível, elevado em relação ao solo. No método bottom, os módulos
possuem uma laje para cada ilha, pois os braços de enchimento não são giratórios.
Este método permite a operação integralmente ao nível do solo, dispensando,
portanto, a passarela elevada na ilha. As diferenças nas instalações das ilhas
determinadas pelo método de enchimento do CT fazem com que não haja a
possibilidade de um CT top operar na laje bottom e vice-versa
6
. O
dimensionamento de uma PLECT e a divisão de suas lajes entre as do tipo top e as
do tipo bottom devem ser determinados em projeto, considerando as
características do mercado a ser atendido e da frota que operará na base.
A PLECT pode ser considerada o coração da base. É nela que se
desenvolve a atividade operacional em regime contínuo. Uma plataforma ocupada
significa grande movimentação de produtos, sinal de boas vendas para a
distribuidora. Na plataforma de uma base de grande porte é comum acontecerem
simultaneamente diversas atividades: CT entrando e saindo, motoristas e
operadores da base carregando e conferindo os CT, manuseando os braços de
enchimento, interagindo com os instrumentos de controle e de medição. Devido à
grande atividade, aos produtos perigosos manuseados e à possibilidade de erro
humano, é na plataforma que está o maior risco à segurança operacional de uma
6
A rigor, é possível a operação de um CT bottom numa laje top, carregando-o pela boca de visita
superior. Isto, porém, só ocorre em situação de emergência, pois representa uma sub-utilização do
CT bottom, já que se perdem duas das vantagens deste sistema: a segurança do carregamento com
o compartimento fechado e a não evaporação de produto durante o carregamento.
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37
base. Por este motivo, as distribuidoras são extremamente preocupadas com o
treinamento dos motoristas e dos operadores da base, e com a padronização dos
procedimentos. Estes procedimentos determinam como cada atividade deve ser
executada e qual a seqüência a ser seguida na operação de carregamento do CT.
Esta seção encerra o capítulo 2, no qual foi apresentado um panorama
sucinto da atividade de distribuição de combustíveis automotivos no Brasil e
foram comentadas algumas características dos postos, dos caminhões-tanque e das
bases de distribuição, importantes para a compreensão do contexto no qual se
situa o objeto desta dissertação. O próximo capítulo apresenta as bases teóricas
relevantes para o estudo aqui apresentado.
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Capítulo 3: Revisão Bibliográfica
Este capítulo enfoca os conceitos teóricos mais importantes utilizados no
estudo aqui relatado. Serão abordados alguns temas característicos da logística,
assim como alguns temas característicos da simulação de sistemas, já que esta
dissertação apresenta um problema de logística estudado por meio da técnica de
simulação.
Até este ponto desta dissertação, os clientes das distribuidoras foram
considerados em conjunto. Assim, postos, grandes consumidores e TRR foram
denominados genericamente clientes, já que as diferenças entre eles não eram
relevantes para as análises apresentadas anteriormente. No entanto, vale ressaltar
que, conceitualmente, os postos representam um canal de distribuição distinto dos
demais clientes:
“Em muitos casos, o agrupamento dos clientes em classes
homogêneas já está definido pelas práticas do mercado. Por exemplo, a
venda de produtos de petróleo é canalizada aos consumidores finais,
pessoas físicas, através dos postos de gasolina. Mas há outros
consumidores importantes, constituídos por indústrias, empresas
transportadoras, órgãos do governo etc. que são abastecidos diretamente
pelas distribuidoras, formando outro canal de distribuição.” (Novaes,
2001, pág. 123).
A partir deste ponto, o estudo aqui apresentado estará levando em
consideração preferencialmente os postos e suas características, pois estes são os
clientes mais significativos dentro do âmbito deste trabalho. A importância dos
postos para o objetivo deste estudo advém do fato de que eles demandam cargas
menores em relação aos demais tipos de clientes, e, portanto, são os maiores
usuários dos CT compartimentados. Além disso, a quantidade de postos é muito
maior do que a de qualquer outro tipo de cliente. Neste sentido, pode-se citar que
em 2002 existiam no Brasil 29.804 postos e apenas 561 TRR (ANP, op. cit.). A
utilização dos postos como referência principal não significa, porém, que os
demais clientes serão desconsiderados, ou que sua existência restringe o alcance
deste estudo. Os postos, por sua relevância já citada, serão o cliente principal, a
partir do qual serão desenvolvidas as análises e relatados os passos do trabalho,
ficando os demais clientes implícitos. A influência destes últimos, quando for
significativa, será citada explicitamente.
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39
Seguindo a conceituação apresentada por Novaes (2001, pág. 107)
verifica-se que a distribuição de combustíveis automotivos segue um modelo
logístico bastante tradicional. O canal de distribuição é vertical e a cadeia de
suprimentos é segmentada. Verifica-se uma grande similaridade entre as
distribuidoras de combustíveis e os atacadistas presentes em outros mercados:
“... os fabricantes vendem seus produtos a atacadistas ... Quando
há atacadistas atuando no canal de comercialização, estes vendem os
produtos aos varejistas” (Novaes, op. cit., pág. 1).
A Fig. 5 apresenta uma comparação entre o canal de distribuição e a
distribuição física, conforme ilustrado em Novaes (op. cit., pág. 109), e seus
correspondentes na atividade em questão.
Fig. 5 – Paralelismo entre canais de distribuição e distribuição física.
A questão central deste trabalho é a compartimentação dos CT e de que
forma ela impacta na operação de carregamento destes veículos nas bases. Para o
Depósito da Fábrica
Fabricante
Atacadista
Varejista
Consumidor Final
Depósito Varejista
Depósito
(centro de
distribuição)
Refinaria
Distribuidora
Posto
Distribuição Física
Distribuição de
Combustíveis
Canal de
Distribuição
Transporte
Transporte
Transporte
Transporte
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40
estudo desta questão, optou-se pela utilização de técnicas de simulação, já que
estas, como se verá adiante, são adequadas às características do problema. As
bases teóricas relacionadas à simulação de sistemas serão apresentadas nas três
últimas seções deste capítulo: sistemas, modelos e simulação.
A questão de fundo é a diferença de pontos de vista das empresas
envolvidas, no que se refere ao volume ideal de entrega de produtos. Para a
distribuidora, interessa levar o maior volume possível a cada entrega, pois isto
significa um menor número de viagens ao posto e, conseqüentemente, menor
custo de transporte. Para o posto, ao contrário, quanto menor o volume de cada
entrega, menor o estoque em seu tanque, o que significa menos capital
imobilizado. Para embasar a discussão deste trade-off, a primeira seção deste
capítulo abordará a importância da questão de fundo, e as seções seguintes
abordarão sucintamente os principais temas da logística a ela associados:
transportes, estoques e logística integrada.
Assim, as seções iniciais deste capítulo serão dedicadas a temas afetos ao
contexto no qual se insere o problema a ser estudado, enquanto que as seções
finais serão dedicadas a temas afetos à questão central. Desta forma, pretende-se
seguir, no texto, a mesma linha de raciocínio que levou à definição do escopo do
estudo, partindo dos aspectos gerais para chegar aos específicos.
3.1 A importância da questão de fundo
Como foi citado anteriormente, a questão de fundo relacionada ao
problema estudado é a diferença de pontos de vista entre a distribuidora e os
postos no que se refere ao volume ideal de entrega de produtos. Esta questão é um
exemplo de um trade-off bastante conhecido na logística, que contrapõe o custo de
estoque ao custo de transporte. A análise desta questão na atividade de
distribuição de combustíveis é bastante complexa, razão pela qual este trabalho
optou por concentrar-se em um dos seus componentes, cujo estudo, à primeira
vista, tinha potencial para permitir conclusões úteis, independentemente do estudo
do todo.
A atividade de distribuição de combustíveis automotivos é fortemente
baseada na logística e em seu bom planejamento. Segundo Ballou (2001, pág. 34)
o planejamento logístico pode ser ilustrado por um triângulo representando as
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41
decisões sobre estoques, transportes e localização das instalações, tendo como
resultado o nível de serviço ao cliente (Fig 6). Esta visão ajuda a ilustrar a
importância do tema deste trabalho, já que este tem influência em dois dos três
elementos considerados fundamentais no planejamento logístico por aquele autor
– transportes e estoques.
Fonte: Ballou (2001, pág.34)
Fig. 6 – O triângulo do planejamento logístico.
Quanto à localização das instalações, sua importância para a atividade de
distribuição de combustíveis automotivos é inequívoca, tanto no que se refere à
localização das bases quanto à dos postos. Neste trabalho, no entanto, a
localização das bases e dos postos não será analisada, pois o estudo aqui
apresentado não envolve a distribuição física. A localização das instalações não
será alterada em nenhum cenário considerado. Assim, no âmbito deste trabalho
sua influência pode ser desconsiderada.
3.2 Transportes
O transporte dos produtos das bases aos postos é feito por modal
rodoviário, sendo a frota de entrega integralmente composta por CT. Assim, toda
citação a transportes neste trabalho se refere a este equipamento específico.
Decisões de localização
das instalações
Decisões de
estoques
Decisões de
transportes
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42
Apenas dois fatores relacionados ao transporte são relevantes neste
trabalho, e eles são bem conhecidos. O primeiro refere-se ao fato de que, em
geral, quanto maior a carga transportada menor o custo por unidade de massa
(Bowersox & Closs, 1996, pág. 366). Na atividade em questão, isto significa dizer
que quanto maior o compartimento menor o custo por unidade de massa
transportada. O segundo fator é a importância do custo do transporte, que muitas
vezes representa a maior parcela individual dos custos logísticos (Bowersox &
Closs, op. cit., pág. 385).
Um comentário interessante para uma visão geral do tema, é feito por
Bowersox & Closs (op. cit., pág. 385) a respeito da desregulamentação dos
transportes nos EUA. Segundo aquele autor, antes da desregulamentação os
serviços de transporte eram padronizados e inflexíveis, havendo, portanto, pouca
habilidade para desenvolver vantagens competitivas. A desregulamentação citada
expandiu a oferta de serviços e relaxou restrições, permitindo que o transporte
fosse efetivamente integrado na cadeia de valor. No Brasil, um dos pontos
importantes da desregulamentação da indústria do petróleo foi a extinção do
ressarcimento de fretes na distribuição
1
, o que produziu efeitos similares aos
relatados acima.
A partir dos citados comentários de Bowersox & Closs sobre os efeitos da
desregulamentação dos transportes nos EUA pode-se inferir que a maior
flexibilidade permitiu uma melhoria do serviço. Este é um ponto importante na
motivação desta dissertação: questionar a padronização (voluntária) atual dos
compartimentos dos CT, e verificar, dentro do âmbito deste trabalho, se não há
alternativas melhores.
3.3 Estoque
As decisões sobre estoques são de grande importância para as empresas. A
determinação do nível e da diversidade do estoque tem impacto em diversas
atividades logísticas. No comércio, a ocorrência de falta de produtos pode causar a
perda de vendas e a queda da satisfação do cliente; na indústria, a falta de matérias
primas pode paralisar uma linha de produção ou obrigar à mudança do
planejamento da produção. Assim como a falta de estoque afeta negativamente a
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43
empresa, o excesso de estoque também cria problemas, pois aumenta os custos e
reduz a rentabilidade (Bowersox & Closs, op.cit., pág.243).
Nas próximas duas seções serão apresentadas as vantagens e as
desvantagens do estoque, e os custos inerentes à sua existência, com maior detalhe
para o custo financeiro a ele associado.
3.3.1 Vantagens e desvantagens
O estoque tem várias finalidades, assim classificadas por Ballou (2001,
pág. 202):
a) Reduzir custos de transporte e de produção;
b) Coordenar oferta e demanda;
c) Auxiliar no processo de produção; e
d) Ajudar no processo de marketing.
É interessante notar que estas funções já haviam sido mencionadas pelo
mesmo autor alguns anos antes, porém com um enfoque menos sistêmico
2
, o que
mostra a evolução do conceito de logística.
O estoque pode estar presente em diversos pontos da cadeia de
suprimentos. Por menor que seja, sua existência parece inevitável. Há motivos
para mantê-los grandes, assim como os há para mantê-los pequenos. Segundo
Krajewski & Ritzman (1996, pág. 521) os motivos para que uma empresa
mantenha muito estoque são:
a) Serviço ao cliente – O estoque pode agilizar a entrega e contribuir para
o cumprimento dos prazos, além de reduzir a possibilidade de
ocorrência de falta de produto (e conseqüente perda de venda) e de
pedidos de compra incompletos;
1
Conforme relatado no item 2.1.2.
2
“Na verdade, estoques servem para uma série de finalidades. Ou seja, eles
• melhoram o nível de serviço;
• incentivam economias na produção;
• permitem economias de escala nas compras e no transporte;
• agem como proteção contra aumentos de preços;
• protegem a empresa de incertezas na demanda e no tempo de ressuprimento; e
• servem como segurança contra contingências.” (Ballou, 1995, págs. 204 e 205)
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44
b) Custo do pedido – Cada pedido envolve custos (de tempo,
comunicações, papel, processamento, acompanhamento, recepção,
etc.) independentes do tamanho do lote. Pedidos grandes – e,
conseqüentemente, grandes estoques médios – significam menos
pedidos no mesmo período de tempo;
c) Custo de setup – O trabalho e o tempo gastos para mudar o setup de
máquinas representam um custo, que pode ser acrescido de custos com
limpeza, retrabalho ou perdas, conforme o caso. Assim, há pressão
para solicitar grandes lotes, o que resulta em grandes estoques;
d) Uso da mão de obra e equipamentos – Grandes lotes (que resultam em
grandes estoques) significam menor freqüência de pedidos, o que,
entre outras vantagens, contribui para a estabilização da produção,
evitando picos e vales, comumente causadores de aumento nos custos;
e) Custo de transporte – A manutenção de estoques grandes permitem a
melhor utilização do transporte, seja por disponibilizar mais tempo
para uma maior consolidação das cargas, seja por diminuir o número
de entregas urgentes; e
f) Descontos por quantidade – Caso esteja disposta a manter um grande
estoque, uma empresa pode aproveitar eventuais oportunidades de
comprar grandes lotes imediatamente antes de uma alta de preços, ou
negociar descontos com seus fornecedores em função do tamanho dos
pedidos.
Mas se há motivos para a criação do estoque, também há diversos outros
para reduzí-lo ao máximo. Aos efeitos positivos associados à manutenção de
grandes estoques, citados acima, contrapõem-se aspectos negativos, sempre
associados à geração de custos, tais como os custos financeiros, de armazenagem,
de seguros, e das perdas. Estes custos serão detalhados mais adiante.
No entanto, se por sua simples existência o estoque gera custos, sua
manutenção em níveis exageradamente baixos torna a operação muito sensível às
variações do suprimento ou da demanda. Encontrar o ponto de equilíbrio entre
estas duas situações faz parte do trade-off fundamental da logística:
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45
“A meta fundamental da logística é atingir um nível alvo de
serviço ao cliente pelo menor custo total possível” (Bowersox & Closs,
1996, pág. 6).
A partir da constatação do alto custo associado à manutenção de estoques,
as empresas passaram a tentar reduzí-lo. Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 509)
citam a tendência observada entre as empresas (americanas), a partir do início da
década de 60, de promoverem reestruturações visando a centralização da
administração de materiais. Segundo estes autores, esta nova forma de
organização era conhecida como estrutura integrada e o novo departamento era
comumente chamado de administração de materiais ou, algumas vezes,
administração de logística. Ainda segundo os mesmos autores, esta estrutura
reconhecia que as diversas tarefas da administração de materiais eram parte de
uma mesma atividade, mais ampla, incluindo todas as tarefas relacionadas com o
fluxo de materiais, desde a aquisição dos insumos até a distribuição de produtos
acabados ou serviços.
Se já no início da década de 60 havia a preocupação em reduzir estoques, a
conjuntura internacional na década seguinte forneceu novos motivos de
preocupação:
“Em decorrência do agravamento das restrições financeiras, com
boa parte delas originadas na crise do petróleo
3
, as taxas de juros também
subiram apreciavelmente. Esse fator influi diretamente nos custos
financeiros dos estoques, seja de matéria prima, seja de produtos
acabados ou semi-acabados.” (Novaes, 1989, pág. 5)
Esta preocupação permaneceria presente na década de 90:
“Hoje, em função dos avanços da informática e das técnicas
gerenciais, de um lado, e da preocupação com os custos financeiros, de
outro, procura-se reduzir todos os tipos de estoque ao mínimo.” (Novaes,
1989, pág. 6)
“Cada vez mais, as empresas estão buscando garantir
disponibilidade de produto ao cliente final, com o menor nível de estoque
possível.” (Wanke, 1999, pág. 182)
Na logística atual, o estoque é uma preocupação constante. Para enfatizar
este ponto, ao relatar o caso Li & Fung, Novaes (2001, pág. 66) cita as palavras do
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46
executivo chinês Victor Fung: “estoque é a raiz de todo o mal”. Ballou (1995,
pág. 204) já usara o mesmo recurso ao citar o presidente executivo da Revlon,
Inc., Michael C. Bergerac: “Todo erro gerencial acaba gerando estoque”. Mesmo
na moderna visão globalizada, a recomendação é de que “os gerentes devem
executar ações que reduzam a quantidade de estoque necessária, sem aumentar
os custos ou comprometer a responsividade.” (Chopra & Meindl, 2003, pág. 53)
Vale ressaltar que as empresas de distribuição e revenda de combustíveis
têm mais um bom motivo para se preocupar com o assunto: atuam numa atividade
em que a existência de estoques é inevitável e significativa. As Figs. 7 e 8
mostram onde estavam os estoques na economia americana em 1994 e em 2004.
Atividade
rural
11%
Comércio
atacadista
24%
Outros
7%
Comércio
varejista
25%
Manufatura
33%
Fonte: US Government Printing Office
Fig. 7 – Localização dos estoques na economia americana em 1994
Tomando como base a Fig. 7, somando-se o percentual do ramo atacadista
– no qual se incluem as distribuidoras – com o do ramo varejista – no qual se
incluem os postos – nota-se que em 1994 praticamente metade do valor total dos
3
A chamada crise do petróleo deu-se em 1973. Uma segunda crise do petróleo aconteceu em
1979. Pode-se inferir do texto de Novaes que este autor estava se referindo à primeira, por seu
maior impacto na economia global e seu ineditismo na história moderna.
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47
estoques na economia americana (49%) estavam de posse de empresas destes dois
ramos de atividade
4
. Aplicando-se o mesmo procedimento com base na Fig. 8,
verifica-se um pequeno acréscimo neste valor em 2004, com os dois ramos de
atividade somando 51%.
Atividade
rural
10%
Comércio
atacadista
24%
Outros
11%
Comércio
varejista
27%
Manufatura
28%
Fonte: US Government Printing Office
Fig. 8 – Localização dos estoques na economia americana em 2004
Estendendo a comparação até o ano de 1984, verifica-se a tendência de
queda no valor dos estoques na manufatura e o aumento do valor dos estoques no
atacado e no varejo (Fig. 9).
4
Krajevski & Ritzman (op. cit., pág. 509) apresentam o mesmo tipo de gráfico com dados de
1993. Buscando verificar a existência de alguma tendência, buscou-se na fonte primária o último
ano disponível – 2004 – e fez-se uma análise da variação a cada dez anos.
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48
0
5
10
15
20
25
30
35
40
%
1984 1994 2004
Varejo
Atacado
Manufatura
Atividade rural
Outros
Fonte: US Government Printing Office
Fig. 9 – Evolução dos estoques na economia americana em 1984 - 2004
Verifica-se, portanto, que a recomendação de cuidado com o nível de
estoque não é nova. Na próxima seção serão detalhados os custos inerentes ao
estoque, com destaque para o custo financeiro.
3.3.2 Custos do estoque
Como se viu na seção anterior, quando o assunto é gerenciamento do
estoque, há consenso quanto à importância da busca por sua minimização. Isto se
deve ao fato de que ao estoque estão associados diversos custos, elencados de
forma praticamente idêntica
5
por Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 520) e por
Bowersox & Closs (op. cit., pág. 255):
a) Financeiro (juros ou custo de oportunidade) – Para financiar o estoque,
uma companhia pode obter um empréstimo ou recusar a oportunidade
de realizar um investimento com um retorno atrativo. Os juros ou o
custo de oportunidade, o que for maior, normalmente é o maior
componente do custo de estoque.
b) Armazenagem – O estoque ocupa espaço e precisa ser movimentado,
pelo menos, quando de sua recepção e de sua expedição. O custo de
armazenagem e manuseio está presente quando a empresa aluga
5
Outros autores incluem, além destes, o custo de vendas perdidas.
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49
espaço, seja em acordos de curto prazo ou de longo prazo. Há também
um custo de oportunidade associado à armazenagem quando a empresa
poderia estar utilizando este espaço de outra forma, mais produtiva.
c) Impostos – A posse de estoque pode estar sujeita a impostos, conforme
a legislação local. O imposto é geralmente proporcional ao valor do
estoque em uma determinada data ou período.
d) Seguros – O prêmio de seguro cresce proporcionalmente ao valor
segurado.
e) Perdas – As perdas podem assumir três formas. O roubo por
funcionários, clientes, ou transportadores pode ser significativo em
alguns negócios. A obsolescência pode ocorrer devido ao lançamento
de novos modelos do produto estocado, modificações tecnológicas, ou
demanda inesperadamente baixa. A deterioração pode ocorrer por dano
físico ou perda da validade.
Com relação ao custo financeiro do estoque, relacionado no primeiro item
acima, os primeiros autores citam que seu valor pode chegar a 15%. Os demais
autores comentam que este valor é controverso, variando desde a taxa básica de
juros até 25%, e utilizam um valor médio de 15% para efeito de exemplo
numérico.
Apesar da relevância de outros custos atrelados ao estoque (armazenagem,
seguros, etc.) há uma grande preocupação em avaliar os custos financeiros, que
representa o capital imobilizado, já que este custo é bem maior que os demais.
Exemplificando, Bowersox & Closs (op. cit., pág. 255) apresentam uma tabela de
custos médios em que o custo financeiro responde por 15% dos 19,25% totais.
Um bom exemplo do impacto do custo financeiro do estoque, na economia
dos EUA é encontrado em Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 508):
“Materiais também são importantes por causa do investimento
atrelado a eles. Em 1990, bens no valor de mais de US$ 1 trilhão foram
mantidos em estoque na economia dos Estados Unidos – 2,7 vezes a venda
mensal aos consumidores nesta economia. Em outras palavras, a
economia manteve em estoque o equivalente a 2,7 meses de vendas, uma
redução em relação aos 3,1 meses na década de 80 e 3,6 meses na de 70.
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50
O investimento em estoque na economia dos Estados Unidos é
quase o dobro de todo o investimento (pelos setores de manufatura e
serviços) em novas instalações e equipamentos, a cada ano. Cada dólar
imobilizado em estoque é um dólar indisponível para investimento em
novos produtos ou serviços, avanço tecnológico, ou aumento de
capacidade.”
O mesmo raciocínio, aplicado a visão empresarial, encontra reflexos no
retorno esperado pelos acionistas:
“O estoque se destaca como sendo um item alvo para redução de
custos, não apenas pela sua relevância dentro do custo total frente à
margem das empresas, mas principalmente, pelo valor imobilizado nesta
conta do ativo o que afeta diretamente o retorno sobre o capital dos
acionistas.” (Lima, 2003)
Convém lembrar que a discussão sobre estoques não tem relação direta
com o problema estudado neste trabalho, porém é de fundamental importância no
cenário no qual ele se insere, conforme foi relatado no item 3.1.
O entendimento da importância do custo financeiro do estoque e sua
conceituação como custo de oportunidade, como apresentado neste item, é
importante na aplicação da teoria ao relacionamento entre a distribuidora e os
postos. Esta conceituação explica a possibilidade de existirem quantificações
diferentes deste custo na visão de diferentes empresas (no presente caso, entre a
distribuidora e o posto). Além disso, a quantificação do custo de oportunidade do
estoque também pode ser influenciada pela posição da empresa na cadeia de
suprimentos. Um aprofundamento destas questões foge ao objetivo deste trabalho,
mas ao leitor interessado em uma análise sucinta do assunto recomenda-se o
artigo de Lima (op. cit.).
3.4 Análise integrada
A logística empresarial vem se modificando nas últimas décadas. Ballou
(1995, págs. 27 a 36) descreve a evolução da logística empresarial dividindo-a nas
seguintes fases:
• Antes de 1950: estado de dormência;
• 1950 a 1970: período de desenvolvimento;
• Após 1970: os anos de crescimento.
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51
Na visão daquele autor (naquela época), a evolução levou à logística
integrada, que engloba atividades do suprimento, da produção e da distribuição
física. O mesmo autor posteriormente afirmaria: “O gerenciamento da logística
empresarial é também popularmente chamado de gerenciamento da cadeia de
suprimentos” (Ballou, 2001, pág. 22). Esta última expressão, atualmente
conhecida mundialmente por sua sigla em inglês – SCM (supply chain
management) – vem de encontro à tendência de incorporar mais atividades, a
montante e a jusante da cadeia, ao escopo da logística, buscando uma visão mais
global na gestão destas atividades. Evitando a mistura dos conceitos de logística e
de SCM, o Council of Logistics Management – CLM
6
– alterou sua definição da
palavra logística, em 1998, para:
Logística é a parte da SCM que cuida do planejamento,
implementação e controle do fluxo e armazenamento eficientes e efetivos
de mercadorias, serviços e informações relacionadas do ponto de origem
para o ponto de consumo com o objetivo de atender às necessidades do
cliente.
Considerando o cenário – ou a questão de fundo, conforme denominado
anteriormente – no qual se insere o problema estudado, o que se quer ressaltar
nesta seção é a existência de ganhos potenciais ao se analisar a cadeia de
suprimentos de uma forma mais abrangente.
Em 1996, Krajewski & Ritzman já analisavam os benefícios em potencial
na relação com os fornecedores, relatando as diferentes orientações existentes
entre os compradores: a competitiva e a cooperativa. A empresa com orientação
cooperativa busca parcerias, o que significa estabelecer compromissos de longo
prazo, trabalhar em conjunto na busca pela qualidade, e apoiar-se mutuamente
sempre que possível. A empresa com orientação competitiva busca
agressivamente o menor preço para suas compras, preferindo as vantagens de
curto prazo, e encara as negociações como disputas em que o que um lado perde,
o outro ganha. Seus fornecedores, por outro lado, pressionarão constantemente os
preços para cima e, nesta disputa, vencerá quem estiver numa posição mais forte.
A Tabela 1 apresenta as condições relacionadas por aqueles autores para que o
fornecedor esteja na posição forte, comparadas com a situação do mercado de
6
O CLM é uma organização dedicada à divulgação e estudo da logística, respeitada mundialmente
como o mais importante fórum dos profissionais do setor.
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52
distribuição de combustíveis até meados da década de 90 (antes, portanto, da
desregulamentação da distribuição) revelando uma situação claramente favorável
às distribuidoras.
Tabela 1 – Comparação das condições de forte poder de negociação com a
situação do mercado de distribuição em meados da década de 90.
O fornecedor tem mais poder de negociação que o comprador quando...
1. o comprador representa
apenas uma pequena parcela
de suas vendas
Salvo raras exceções, tais como algumas grandes redes de
postos, nenhum posto representava uma parcela
significativa das vendas de uma distribuidora.
2. o item a ser comprado é
personalizado, e não há
substitutos prontamente
disponíveis
Os combustíveis não eram diferentes, já que o único
produtor era a Petrobrás e os preços eram controlados. As
distribuidoras tentavam se diferenciar pelo serviço e pelas
promoções.
3. o comprador não tem
volume suficiente para
integrar a montante
Além dos postos terem pequeno volume, na época não
havia as condições favoráveis à entrada de novas
distribuidoras no mercado.
4. o fornecedor tem o
volume e o know-how para
integrar a jusante
Com certeza todas as distribuidoras tinham condições de
administrar postos, porém isto não era permitido pela
regulamentação do setor (esta restrição permanece até
hoje).
5. mudar de fornecedor é
dispendioso
A prática do mercado era a assinatura de contratos de
exclusividade e de longo prazo, o que não deixava opção
de fornecedor aos postos.
Fontes: Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 513) e Parisotto (2004, pág. 4)
Em seu livro de 1996, Bowersox & Closs (op.cit., pág.88) dedicou todo
um capítulo aos relacionamentos na cadeia de suprimentos. A vantagem das
associações e cooperações já estava clara, embora na época ainda pouco
sistematizada.
Ballou (2001, pág.485) apresenta uma reflexão sobre a vantagem de se
analisar a cadeia de suprimentos como um todo, denominando-o “gerenciamento
interorganizacional”, chegando a afirmar que “se os processos organizacionais
eficazes podem ser desenvolvidos para tratar de questões logísticas externas à
empresa, ela ganhará mais com isso do que de qualquer outra maneira possível”.
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53
A evolução recente da logística é relatada por Novaes (2001, pág. 41)
utilizando uma classificação de fases diferente da que consta na descrição de
Ballou citada anteriormente, mas a vantagem da atuação conjunta das empresas
também é enfatizada:
“... agora, os agentes participantes atuam em uníssono e de forma
estratégica, buscando os melhores resultados possíveis em termos de
redução de custos, de desperdícios e de agregação de valor para o
consumidor final”. (Novaes, 2001, págs. 49 e 50).
Novaes (2001, pág. 184) utiliza o conceito de cadeia de valor desenvolvido
por Porter (1989) para descrever os elos que interligam as atividades de valor, elos
estes que refletem as relações dentro de uma empresa ou fora dela. Este autor,
após relatar um exemplo de colaboração entre empresas, conclui que “um
esquema diferente da divisão do bolo é possível” e que “todos inegavelmente
ganharão” caso as empresas se esforcem no sentido de “trabalhar sobre a cadeia
de valor de forma sistemática e contínua, visando a melhoria da competitividade
de toda a cadeia de suprimentos no mercado”.
A evolução da gestão isolada para uma gestão sistêmica das atividades
logísticas foi relatada por Figueiredo & Arkader (1998, pág. 49) de forma bastante
clara:
“... a coordenação da gestão de materiais, da produção e da
distribuição passou a dar respostas mais eficazes aos objetivos de
excelência que os negócios exigiam. Surgiu, então, o conceito de Logística
Integrada. Isso significou considerar como elementos ou componentes de
um sistema todas as atividades de movimentação e armazenagem que
facilitam o fluxo de produtos desde o ponto de aquisição dos materiais até
o ponto de consumo final, assim como os fluxos de informações que
controlam e comandam os produtos em movimentos.
O conceito de Supply Chain Management surgiu como uma
evolução natural do conceito de Logística Integrada. Enquanto a
Logística Integrada representa uma integração interna de atividades, o
Supply Chain Management representa sua integração externa, incluindo
uma série de processos de negócios que interligam os fornecedores aos
consumidores finais.”
O conceito de SCM surge e se difunde num mundo em transformação, na
virada do milênio
7
. A competição num ambiente globalizado leva as empresas a
7
“Cada vez mais, a gestão dos múltiplos relacionamentos ao longo da cadeia de suprimentos está
sendo denominada gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM). A rigor, a cadeia de
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54
buscar a redução de estoques, a melhoria da qualidade do serviço logístico, a
redução de custos e a redução do prazo do ciclo do pedido, e uma ferramenta
importante nesta busca vem sendo a tecnologia da informação (Novaes, 2001,
pág. 50). Há autores que consideram que este quadro marca o início de uma nova
era:
“Uma das mudanças de paradigma mais significativas da moderna
administração de empresas é que negócios individuais não competem mais
como unidades autônomas, mas sim como cadeias de suprimentos. A
administração de empresas entrou na era da competição inter-redes. Em
vez de marca contra marca, loja contra loja, agora é fornecedor-marca-
loja contra fornecedor-marca-loja, ou cadeia de suprimentos contra
cadeia de suprimentos.” (Lambert & Cooper, 2000, pág. 65)
É no sentido dessa evolução em direção a uma visão mais ampla dos
negócios que se propôs o título desta seção: análise integrada. No cenário que
compõe o pano de fundo do problema aqui estudado, esta análise integrada
significa deixar de considerar cada empresa individualmente para tentar buscar
melhorias na cadeia que possam ser repartidas entre os seus membros.
As contribuições dos autores pesquisados apresentadas até este ponto
deixam clara a tendência atual de se analisar os problemas logísticos de uma
forma ampla e o potencial de benefícios que esta forma de análise apresenta. Fica,
também, fundamentada a importância da questão de fundo que constitui o cenário
no qual se inclui o problema aqui estudado. Cabe ressaltar que esta
fundamentação também comprova a propriedade de uma das motivações deste
trabalho: constituir-se em base para futuros estudos que analisem outros aspectos
dos trade-offs presentes na atividade de distribuição de combustíveis automotivos
visando a maior eficiência desta cadeia de suprimentos.
Esta seção encerra a revisão bibliográfica relacionada com os aspectos
mais gerais deste trabalho, associados ao estudo da logística. A próxima seção
inicia a revisão bibliográfica referente à simulação de sistemas, que foi a técnica
específica adotada para o estudo do problema.
suprimentos não é uma cadeia de negócios com relacionamentos um a um, negócio a negócio, mas
uma rede de negócios e relacionamentos múltiplos.” (Lambert & Cooper, 2000, pág. 65)
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55
3.5 Sistemas
Nesta seção serão apresentados alguns conceitos básicos sobre os sistemas
e suas classificações. Também serão definidos alguns termos associados ao estudo
dos sistemas, de forma a estabelecer seu significado no âmbito deste trabalho. Nas
seções seguintes serão apresentados os conceitos mais relevantes, dentro do
contexto desta dissertação, referentes a modelos e à técnica de simulação.
Um sistema pode ser definido de uma forma extremamente simples como
“um conjunto de entidades relacionadas entre si” (Rubinstein & Melamed, 1998,
pág. 5) ou, de uma forma mais elaborada, como “uma coleção de itens, entre os
quais se possa encontrar ou definir alguma relação, que são objeto de estudo ou
interesse” (Soares, 1992, pág. 2). Como já constatou Gordon (1969, pág. 1), “o
termo sistema é utilizado em tão ampla variedade de formas que é difícil
estabelecer uma definição ampla o suficiente para abarcar seus muitos usos e, ao
mesmo tempo, concisa o suficiente para servir a um fim prático”. Percebe-se,
portanto, que mais importante que buscar uma definição absoluta do termo é
estabelecer uma definição clara para o objetivo a que se propõe. Nesta dissertação,
a definição de Gordon (op.cit., pág. 1) estará sendo considerada:
“Um sistema é definido como um conjunto ou montagem de objetos
ligados por alguma interação ou interdependência.”
Note-se que o conceito de sistema é algo bastante relativo. Uma coleção de
objetos pode ser, por exemplo, parte de um sistema maior considerado o foco de
interesse e, assim, constituir um subsistema ou, caso seja ela própria o foco de
interesse, constituir-se no sistema a ser estudado. Desta forma, estabelecer os
limites do sistema implica em decidir que objetos farão parte do mesmo e quais
não farão. A possibilidade de existência de objetos que não farão parte do sistema,
porém estão relacionados a objetos integrantes do mesmo, implica em definir as
influências externas ao sistema (Soares, op. cit., pág. 2):
a) A definição do sistema pode ser estendida de forma a englobar os
fatores externos;
b) Os fatores externos podem ser simplesmente ignorados; ou
c) Os fatores externos podem ser tratados como entradas do sistema.
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56
Neste ponto convém formalizar uma primeira classificação dos sistemas:
um sistema que não sofre influência externa é dito um sistema fechado e, por
contraste, um sistema que sofre alguma influência externa é denominado um
sistema aberto (Gordon, op.cit., pág.3).
Uma outra classificação, esta relacionada ao tempo, divide os sistemas em
dinâmicos e estáticos. Como o nome já diz, os primeiros apresentam mudanças
com o passar do tempo, enquanto que os segundos, não. A denominação estático
significa que o sistema está em estado de equilíbrio, não devendo ser confundida
com parado.
A próxima classificação que deve ser estabelecida está relacionada ao
modo como se desenvolvem as atividades no sistema. Quando o resultado de uma
atividade é definido exclusivamente por seus dados de entrada, esta atividade é
dita determinística. Por outro lado, se o seu resultado varia aleatoriamente, a
atividade é dita estocástica (Gordon, op.cit., pág.4). O mesmo pode ser estendido
aos sistemas. Quando um sistema possui um ou mais elementos aos quais está
associada alguma incerteza, ele evolui no tempo de modo imprevisível, e é
denominado um sistema estocástico (Soares, op. cit., pág. 95).
Outra classificação importante no estudo dos sistemas descreve a forma
como eles evoluem no tempo. Sistemas em que as mudanças são
predominantemente suaves são chamados sistemas contínuos, enquanto que
sistemas em que estas mudanças são predominantemente descontínuas são
denominados sistemas discretos (Gordon, op.cit., pág. 4). O mesmo autor reforça
a explicação anterior esclarecendo que geralmente a descrição de um sistema
contínuo se dará na forma de equações contínuas descrevendo como os atributos
do sistema variam com o tempo, enquanto que a descrição de um sistema discreto
preocupa-se com os eventos que produzem mudanças no estado do sistema.
Na seqüência desta breve referência aos sistemas é importante definir
alguns termos que serão muito utilizados em todo este trabalho. Para tanto serão
utilizadas novamente as definições apresentadas por Gordon (op. cit., pág. 2):
“O termo entidade será usado para denotar um objeto de interesse
em um sistema; o termo atributo denota uma propriedade de uma
entidade. É possível, naturalmente, existirem vários atributos de uma
determinada entidade. Qualquer processo que causar mudanças no
sistema será chamado atividade. O termo estado do sistema será usado
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57
para significar uma descrição de todas as entidades, atributos e atividades
da forma que se encontram em um momento no tempo.”
No estudo dos sistemas, muitas vezes não é possível utilizar o sistema real
para a realização de experiências. Além disso, quando se trata do projeto de um
sistema, comumente há o interesse de prever o seu comportamento futuro, antes
de sua construção. Um método possível é a utilização de protótipos do sistema,
mas esta alternativa pode ser muito cara ou demorada, e não se aplica a qualquer
sistema. Assim, o estudo de sistemas é geralmente feito por meio de modelos, que
serão brevemente apresentados na próxima seção.
3.6 Modelos
A construção de um modelo é o primeiro passo no estudo de um sistema.
Um modelo é uma descrição do sistema que permitirá analisar o seu
funcionamento e fazer previsões sobre o seu comportamento. Em outras palavras,
é por intermédio do modelo que se pretende entender o sistema. O uso de modelos
na ciência está amplamente difundido e sua importância está bem descrita por
Rosenbluth & Wiener (1945, citado por Rubinstein & Melamed, op. cit., pág. 6):
“Nenhuma parte substancial do universo é tão simples que possa
ser compreendida ou controlada sem abstração. Abstração consiste em
substituir a parte do universo sob estudo por um modelo de estrutura
similar, porém mais simples. Modelos ... são, portanto, uma necessidade
fundamental do procedimento científico.”
Segundo Soares (op. cit., pág. 3), levando-se em consideração que o
modelo é uma abstração do sistema, uma das tarefas mais difíceis durante sua
criação é a decisão sobre quais elementos do sistema devem ser incluídos, decisão
esta que exige a definição prévia do objetivo do modelo em questão. Assim, se a
definição do sistema em si já exige sua circunscrição apenas aos elementos
relevantes, a construção do modelo a ele associado representa um segundo filtro
da realidade. A qualidade do modelo estaria, portanto, diretamente relacionada
com a habilidade do modelador na definição dos elementos realmente importantes
e no estabelecimento das relações entre eles.
Conforme relatam Rubinstein & Melamed (op. cit., pág. 6), um modelo
deve se equilibrar entre dois atributos conflitantes: realismo e simplicidade. Por
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58
um lado, deve ser uma aproximação razoável do sistema real e incorporar seus
aspectos mais importantes. Por outro lado, não deve ser demasiadamente
complexo a ponto de impedir sua compreensão e manuseio. Estes autores alertam
que aumentar o detalhamento do modelo não garante uma melhor captura da
realidade, mas tende a aumentar o grau de dificuldade de sua solução. Além disso,
muitas vezes não há necessidade do modelo capturar todas as características do
sistema, bastando apenas que haja uma forte correlação entre as suas predições e o
desempenho do sistema real. Considerando que o objetivo do estudo determina as
informações que serão consideradas, não há um modelo único associado a um
sistema.
Os modelos podem ser classificados de diversas formas, e muitos autores
os classificam conforme a natureza do sistema que eles representam.
Considerando que a classificação dos sistemas conforme sua natureza foi relatada
na seção anterior, será apresentada aqui a classificação dos modelos conforme
suas características intrínsecas, conforme ilustra a Fig. 10.
Fonte: Gordon, 1969, pág. 7.
Fig. 10 – Tipos de modelos
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59
Na classificação apresentada na Fig. 10, o primeiro nível de divisão é entre
os modelos físicos e os matemáticos. Os modelos físicos mais conhecidos são os
modelos em escala, como os utilizados em túnel de vento ou tanques de água.
Neste tipo de modelo a correlação com os sistemas reais é feita por meio de leis
de similaridade, já bastante conhecidas. Outros exemplos de modelos físicos são
os modelos de estruturas moleculares feitos com esferas ligadas por hastes e os
circuitos elétricos LRC
8
. Os primeiros buscam assemelhar-se ao sistema real na
aparência, os segundos, no funcionamento. Num modelo matemático, variáveis
matemáticas representam as entidades e seus atributos, e as atividades são
descritas por funções matemáticas que relacionam estas variáveis entre si
(Gordon, op.cit., págs. 8 a 10).
O segundo nível de divisão apresentado na Fig. 10 divide os modelos de
acordo com a sua capacidade de representar as mudanças de estado do sistema
com o passar do tempo. A exemplo da classificação análoga utilizada para os
sistemas, os modelos dinâmicos acompanham as mudanças ao longo do tempo,
enquanto que os modelos estáticos representam sistemas apenas quando estão em
estado de equilíbrio.
O terceiro nível de divisão apresentado na Fig. 10, aplicável apenas aos
modelos matemáticos, divide os modelos de acordo com o seu método de solução.
Nos modelos analíticos, a solução pode ser encontrada diretamente a partir de sua
representação matemática por meio de fórmulas. Nos modelos numéricos a
solução é em geral uma aproximação, obtida por métodos adequados. Modelos
matemáticos dinâmicos que podem ser resolvidos analiticamente não são comuns.
Normalmente, estes modelos requerem a aplicação de métodos numéricos para
sua solução e, como indica a Fig. 10, a simulação de sistemas é um destes
métodos (Gordon, op. cit., pág. 12).
3.7 Simulação
Muitos sistemas contêm processos em que a demanda pode causar
congestionamentos, ou seja, em que a demanda supera a capacidade de
8
Circuitos elétricos muito conhecidos no ensino de eletricidade básica, que, além de uma fonte de
tensão, são compostos por uma indutância L, uma resistência R e uma capacitância C, sendo por
isso chamados genericamente circuitos LRC.
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60
atendimento em um ou vários períodos de tempo. Este fato deriva da
impossibilidade econômica de disponibilizar recursos para estes processos em
quantidade tal que o congestionamento jamais ocorra. Assim, seria impensável
uma agência bancária dispor de uma caixa para cada correntista, uma rua ter
tantas faixas de rolamento quantos fossem os veículos que pudessem utilizá-la, ou
ainda, uma empresa dispor, em seu escritório, de um banheiro para cada
funcionário.
A limitação de recursos leva inevitavelmente à necessidade de
compartilhá-los, o que torna possível acontecer que no momento em que uma
entidade “queira” fazer uso de um determinado recurso, este esteja ocupado. A
eventual necessidade de a entidade esperar pela liberação do recurso provoca o
aparecimento de fila. A busca pelo entendimento deste fenômeno e por técnicas de
solução dos problemas associados às filas levou à sistematização da teoria das
filas, uma abordagem matemática analítica da qual o matemático dinamarquês A.
K. Erlang (1878-1929) é considerado o pai (Prado, 2004, pág. 20).
A modelagem de filas busca a otimização dos sistemas:
“O motivo mais comum da aplicação dos modelos e técnicas da
teoria das filas é facilitar a identificação de uma adequada, mas não
excessivamente liberal, instalação de serviço
9
. Se a disponibilidade de
serviço for muito generosa a instalação de serviço estará freqüentemente
ociosa e incorrerá em custos desnecessários – funcionários ociosos, por
exemplo. Por outro lado, quando há excessivo tempo de espera porque a
instalação é inadequada, pode ocorrer insatisfação do cliente e seguir-se
a perda significativa de boa vontade. Clientes podem não entrar em um
fila que é demasiado grande e até desconsiderar o uso de tal instalação
posteriormente. O objetivo destas técnicas é estabelecer o equilíbrio
econômico entre o custo do serviço e o custo associado com uma possível
perda de boa vontade” (Proctor, 1994, pág. 51)
A aplicação da teoria das filas teve grande desenvolvimento após a
Segunda Guerra Mundial, mas, apesar de seu sucesso, a técnica não podia resolver
9
Tradução literal de service facility. A tradução literal deste trecho objetivou manter a maior
fidelidade possível ao sentido original. Em português é mais comum utilizar centro de serviços ou
servidor:
“Uma rede de filas básica consiste de entidades chamadas centros de serviços e
um conjunto de entidades chamadas usuários, que recebem serviços nos centros.
Um centro de serviço consiste em um ou mais servidores, correspondentes a
recursos no sistema modelado, e uma área de espera (uma fila) para usuários que estão
requisitando o serviço. Alguns analistas chamam os centros de serviços de servidores ou
filas.” (Soares, op.cit., pág. 26)
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61
adequadamente problemas de alta complexidade matemática. A partir da década
de 50 a modelagem de filas foi grandemente facilitada pelo emprego do
computador digital, que viabilizou a sua análise pela técnica de simulação.
Linguagens específicas de simulação foram criadas a partir da década de 60, e a
simulação visual se iniciou na década de 80 (Prado, op.cit., pág. 21). Atualmente,
o uso largamente difundido dos microcomputadores e a grande capacidade de
processamento destes facilitam a utilização dos softwares de simulação. Alguns
destes softwares são dotados de interfaces amigáveis que permitem a sua
utilização sem que o usuário precise se ocupar com a formulação teórica associada
ao problema:
“A Teoria das Filas e a Teoria da Simulação são técnicas de
planejamento que permitem a modelagem de um sistema, seja ele de
produção, logística, fluxo de papéis em um escritório, de clientes em um
banco, etc. Estas técnicas surgiram no início do século XX e seu uso
manual teve relativo sucesso enquanto o computador não dominou
totalmente estas áreas. Elas constituem a base teórica de programas de
computador relacionados com simulação.” (INDG, 2005)
Apesar de haver algoritmos para solucionar problemas de filas, muitos
destes problemas são mais bem enfocados por técnicas de simulação. Simulações
em computador fornecem uma visão simplificada de um sistema real. A idéia por
trás da simulação é achar uma solução satisfatória ou próxima da ótima.
Simulação não emprega algoritmos de otimização; ela simplesmente retrata o
desempenho de um sistema a partir de um conjunto de parâmetros de entrada. É
comum empregar a simulação como técnica de solução de problemas quando o
problema em estudo é demasiado complexo para ser tratado por técnicas de
otimização. A esse respeito, um problema pode ser considerado demasiado
complexo quando ele não pode ser expresso matematicamente ou quando a sua
formulação é muito complicada para fins econômicos ou práticos (Proctor, op.
cit., pág. 52).
A técnica de simulação de sistemas não pretende resolver as equações de
um modelo analiticamente. Na construção de um modelo analítico é necessário ter
em mente as restrições da técnica analítica e evitar uma grande complexidade do
modelo. Para tanto, pode ser necessário o estabelecimento de muitas hipóteses
simplificadoras. Um modelo para simulação pode ser construído mais livremente.
A técnica de simulação não pretende isolar as relações entre quaisquer variáveis;
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62
ela observa como todas as variáveis do modelo variam com o tempo. A relação
entre as variáveis deve ser deduzida a partir destas observações. (Gordon, op.cit.,
págs. 17 e 18).
O rápido desenvolvimento dos computadores digitais e, mais
recentemente, a massificação do uso dos microcomputadores foram decisivos para
a disseminação e para a evolução da técnica de simulação. Os computadores, por
sua rapidez de processamento, tornaram possível a solução simultânea de muitas
equações e a utilização de rotinas de repetição sucessiva. Estas características
também são determinantes na sua grande facilidade de tratar o elemento tempo. A
relação entre computador, tempo e simulação está expressa em muitas definições
desta técnica:
“Simulação é uma técnica de solução de um problema pela análise
de um modelo que descreve o comportamento do sistema usando um
computador digital.” (Prado, op. cit., pág. 24)
“Um modelo para simulação é uma representação
matemática/lógica de um sistema, que pode ser exercitada
experimentalmente em um computador digital. Estes experimentos, ou
simulações, como chamaremos, vão permitir inferências sobre o
sistema..” (Soares, op. cit., pág. 4)
“O tempo, na maioria das simulações, é a principal variável
independente. As outras variáveis incluídas na simulação são funções do
tempo e, portanto, são variáveis dependentes.” (Soares, op. cit., pág. 11)
“Simulação de sistemas é a técnica de resolver problemas
acompanhando as mudanças ao longo do tempo de um modelo dinâmico
de um sistema.” (Gordon, op. cit., pág. 17)
“Simulação é uma técnica numérica para realizar experimentos em
um computador digital, que envolve certos tipos de modelos matemáticos e
lógicos que descrevem o comportamento de sistemas empresariais ou
econômicos (ou alguns de seus componentes) ao longo de extensos
períodos de tempo real.” (Naylor et al., 1966, in Rubinstein & Melamed,
op. cit., pág. 7)
A simulação encontra um vasto campo de aplicação. Segundo Rubinstein
& Melamed (op. cit., pág. 8) suas aplicações típicas e principais vantagens são as
seguintes:
• O sistema pode ser tão complexo que a formulação em termos de
simples equações matemáticas pode ser impossível. A maioria dos
sistemas econômicos cai nesta categoria. Por exemplo, com freqüência
é virtualmente impossível descrever a operação de uma empresa, uma
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indústria ou uma economia em termos de algumas equações simples.
Outra classe de problemas que leva a dificuldades similares é a dos
sistemas de filas de grande escala. Simulação tem sido uma ferramenta
extremamente efetiva para tratar problemas deste tipo.
• Mesmo que um modelo matemático possa ser formulado de forma a
capturar o comportamento de algum sistema de interesse, pode não ser
possível obter a solução para este modelo por meio de técnicas
analíticas. Novamente, sistemas econômicos e sistemas de filas
complexas exemplificam este tipo de dificuldade.
• Simulação pode ser usada como um recurso pedagógico para ensinar a
estudantes e a profissionais as habilidades básicas para a análise de
sistemas, para a análise estatística e para a tomada de decisões. Entre
as disciplinas nas quais a simulação foi usada com sucesso para este
fim estão a administração de empresas, a economia, a medicina e o
direito.
• O exercício formal de projetar um modelo para simulação em
computador pode ser mais valioso que a própria simulação. O
conhecimento obtido ao projetar o estudo de simulação serve para
cristalizar o pensamento do analista e com freqüência sugere mudanças
no sistema que está sendo simulado. Os efeitos destas mudanças
podem ser testados por meio da simulação antes de sua implementação
no sistema real.
• Simulação pode fornecer valiosos insights sobre o problema de
identificar quais variáveis são importantes e quais têm efeitos
desprezíveis no sistema, e pode lançar luz sobre como estas variáveis
interagem.
• Simulação pode ser usada para experimentar com novos cenários, de
forma a prever o comportamento do sistema sob novas circunstâncias.
• Simulação fornece um laboratório in vitro, permitindo ao analista
descobrir melhores controles para o sistema sob estudo.
• Simulação torna possível estudar sistemas dinâmicos em horizontes de
tempo real, comprimido ou expandido.
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64
A exemplo dos sistemas e dos modelos, as simulações podem ser
classificadas segundo diversos critérios. Nas seções anteriores, foram
apresentadas a classificação dos sistemas segundo sua natureza e a dos modelos
segundo suas características intrínsecas. Estes critérios também podem ser
aplicados de forma análoga às simulações, e não serão repetidos aqui. No entanto,
devido à sua relação direta com este trabalho, convém destacar a simulação
discreta e um de seus tipos, a simulação orientada a evento.
Em simulação discreta, o estado do sistema só muda nos tempos de
eventos, permanecendo constante entre tempos de eventos sucessivos. A
simulação transcorre avançando-se o tempo simulado de um evento a outro
(Soares, op. cit., pág. 15). Na simulação discreta, o principal interesse está nos
eventos. As equações são essencialmente equações lógicas e estabelecem as
condições para que um evento ocorra. A simulação consiste em acompanhar as
mudanças no estado do sistema que resultam da sucessão de eventos (Gordon, op.
cit., pág.18).
Soares (op.cit., pág. 16) classifica a simulação discreta em três tipos:
simulação orientada a evento, simulação orientada ao exame da atividade, e
simulação orientada a processo. Destes tipos, interessa aqui o primeiro:
“Na simulação orientada a evento, um sistema é modelado pela
definição das mudanças que ocorrem em pontos discretos do tempo,
chamados de tempo de evento. A tarefa do modelador é determinar os
eventos que podem causar a mudança no estado do sistema e então
desenvolver a lógica associada com cada tipo de evento. A simulação do
sistema é produzida pela execução da lógica associada a cada evento, em
uma seqüência ordenada no tempo.” (Soares, op. cit., pág. 208)
Segundo Gordon (op. cit., pág. 18), geralmente os estudos sobre os
sistemas podem ser enquadrados em três tipos principais: análise de sistemas,
projeto de sistemas ou definição de sistemas
10
. A análise de sistemas visa entender
como funciona um sistema existente ou proposto. Constrói-se um modelo do
sistema e, por meio de simulação, investiga-se o desempenho do modelo e os
resultados são interpretados em relação ao comportamento do sistema. No projeto
de sistemas o objetivo é produzir um sistema que atenda a certas especificações. O
10
System postulation, no original.
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65
sistema proposto é modelado e seu desempenho é previsto a partir do
conhecimento do comportamento do modelo. A definição de sistema é a forma de
uso da simulação característica de estudos sociais, econômicos, políticos e
médicos, onde o comportamento do sistema é conhecido, mas os processos que
produzem tal comportamento não o são. O estudo testa hipóteses, comparando a
resposta do modelo baseado nas hipóteses formuladas em relação ao
comportamento conhecido.
A simulação é uma técnica experimental. Nela, observa-se como as
variáveis do modelo mudam com o tempo e procura-se estabelecer as relações
entre elas a partir das observações feitas. Muitas corridas, ou repetições, têm que
ser feitas até que se entenda os relacionamentos existentes no sistema, portanto o
uso da simulação deve ser planejado como uma série de experimentos (Gordon,
op. cit., pág. 18).
As seqüências de etapas a serem seguidas para a execução de um estudo de
simulação apresentaram pequena variação entre os autores pesquisados. A Tabela
2 apresenta uma comparação entre duas destas seqüências.
Tabela 2 – Comparação entre duas seqüências recomendadas para estudos de
simulação.
Etapas
Gordon Soares
Descrição
Definição do
problema
Formulação do
problema
Estabelecer definição clara do problema e do objetivo do
estudo. O estudo de simulação é dinâmico em si mesmo; à
medida que o conhecimento do problema aumenta, a
definição pode ser revisada e questões adicionais podem ser
incorporadas.
Planejamento
do estudo
O planejamento permite estimar o trabalho a ser feito e o
tempo necessário para tal. O planejamento pode controlar o
andamento do trabalho e evitar que o estudo privilegie um
aspecto do problema em detrimento de outro.
Formulação
de um modelo
matemático
Construção do
modelo
Definir os elementos que constituirão o modelo e suas
características. Definir o inter-relacionamento entre eles.
Nesta fase se decide quais aspectos do desempenho do
sistema são relevantes para o problema a ser estudado. O
modelo deve ser o mais simples possível, contudo refletindo
realisticamente as características importantes (para cada
estudo) do sistema real.
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66
(O autor
inclui esta
etapa na
anterior)
Determinação
dos dados de
entrada
A construção do modelo determina os requisitos dos dados de
entrada. Estes dados podem ser hipotéticos ou não. A
sensibilidade dos resultados em relação a mudanças nos dados
de entrada pode ser avaliada pela realização de uma série de
repetições da simulação, variando estes dados.
Construção de
um programa
para
computador
do modelo
Tradução do
modelo
Traduzir o modelo para uma forma aceitável pelo
computador. Deve-se decidir pelo uso de linguagem de
propósito geral, linguagem para simulação ou software
comercial para simulação, considerando as vantagens e
desvantagens de cada opção. É provável que esta etapa e a
anterior sejam executadas em paralelo.
(O autor
descreve
tarefas desta
etapa dentro
da etapa
posterior)
Verificação Determinar se o modelo atua no computador como esperado.
Esta checagem pode ser manual. Há métodos estatísticos
disponíveis.
Validação do
modelo
Validação Determinar se o modelo é uma representação razoável do
sistema. Um teste de razoabilidade envolve a comparação da
estrutura do modelo e do sistema e comparações do número
de vezes que decisões fundamentais ou tarefas de subsistemas
são realizadas.
Projeto das
experiências
Plano de tática e
estratégia
O plano estratégico consiste no desenvolvimento de um
projeto experimental eficiente tanto para explicar as relações
entre os resultados simulados e as variáveis controladas,
quanto para a determinação dos valores destas variáveis que
minimizariam ou maximizariam a resposta simulada. O plano
tático consiste em determinar como cada simulação
11
deve ser
realizada para se obter o máximo de informações. Um fator a
considerar é o custo, já que ele pode limitar o número de
replicações possível.
(O autor
inclui esta
etapa na
posterior)
Experimentação Exercitar o modelo. Realizar as replicações planejadas
conforme os planos traçados.
Execução da
simulação e
análise dos
resultados
Análise dos
resultados
Interpretar as saídas. Num estudo bem planejado, um conjunto
de perguntas deve ter sido claramente colocado e a análise
procura responder a estas questões.
Implementação e
documentação
Implementar os resultados e documentar o modelo e o seu
uso. Nenhum projeto estará completo até que seus resultados
11
Provavelmente o autor (Soares) quis se referir a cada corrida (run ou replication, em inglês).
Em português, a palavra simulação pode ser usada tanto para o estudo como um todo como para
cada corrida no computador (cujo conjunto forma o estudo), o que pode gerar alguma confusão.
Neste trabalho estaremos utilizando a palavra simulação para designar o estudo como um todo e a
palavra replicação para cada corrida no computador.
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67
sejam utilizados.
Fontes: Gordon (op. cit., pág. 21) e Soares (op.cit., pág. 84)
Com relação à descrição das etapas constantes na Tabela 2, Soares (op.
cit., pág. 86) destaca que, apesar desta descrição ter sido apresentada de forma
seqüencial, num estudo real as etapas interagem entre si, exigindo diversas idas e
vindas durante o desenvolvimento do estudo.
É interessante observar que a seqüência de etapas recomendada para a
execução de um estudo de simulação, conforme detalhado na Tabela 2, guarda
grande similaridade com a metodologia recomendada por Winston (1994, págs. 1
a 5) para a solução de problemas por meio da pesquisa operacional, ilustrada na
Fig. 11. Esta figura ilustra, inclusive, a grande interação entre as etapas,
inevitáveis e benéficas para ambas as metodologias propostas – para estudos de
simulação e para a solução de problemas na pesquisa operacional.
Fonte: Winston, 1994, pág. 2.
Fig. 11 – Metodologia recomendada na pesquisa operacional
O uso da simulação está intimamente ligado a técnicas estatísticas:
1. Formular
o
p
roblema
2. Observar
o sistema
3. Formular
modelo
matemático
do problema
4. Verificar
o modelo e
usá-lo para
predição
5. Selecionar
alternativa
adequada
6. Apresentar
resultados para
a organização
7. Implementar
e avaliar
recomendações
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68
“Assim como a probabilidade foi historicamente motivada pelo
jogo (são creditadas a Cardano e Pascal as contribuições pioneiras
(Feller, 1958, Vol. I, Seção II.10)), as origens da simulação parecem estar
em experimentos envolvendo aleatoriedade
12
(p. ex. a experiência da
agulha de Buffon e outros casos relatados em Feller (1958, Vol. II, Seção
II.8).” (Rubinstein & Melamed, op. cit., pág. 2)
“A técnica de simulação consiste em tomar amostras aleatórias da
distribuição de probabilidades que representa o sistema real sob estudo.
Muitos fenômenos reais são “normalmente” distribuídos e assim, em
muitos casos, estimativas de probabilidade usando a curva normal podem
ser utilizadas freqüentemente. No caso de filas, no entanto, outros tipos de
distribuição podem ser mais apropriados – por exemplo, uma distribuição
uniforme ou aleatória – e deve-se estabelecer primeiro como os eventos
são distribuídos na realidade.
Os dados de entrada do modelo consistem dos valores observados
e das probabilidades associadas a cada evento. ... O modelo para
simulação calcula a distribuição de probabilidade acumulada e a usa em
conjunto com números gerados aleatoriamente para produzir (simular) o
número de ocorrências esperado.” (Proctor, op. cit., pág. 52)
A natural facilidade com que a simulação trata dados estatísticos é
particularmente útil para o estudo de sistemas estocásticos. Como foi visto na
seção 3.5, um sistema estocástico é aquele que possui pelo menos uma variável
aleatória, ou seja, um processo estocástico. Uma definição formal de processo
estocástico é apresentada por Ross (1985, pág. 72):
“Um processo estocástico {X(t), t € T} é uma coleção de variáveis
aleatórias. Isto é, para cada t € T, X(t) é uma variável aleatória. O índice t
é freqüentemente interpretado como tempo e, como resultado, referimo-
nos a X(t) como o estado do processo no tempo t. Por exemplo, X(t)
poderia ser igual ao número de clientes que tivesse entrado num
supermercado até o tempo t; ou o número de clientes no supermercado no
tempo t; ou o valor total de vendas que foram registradas no mercado no
tempo t, etc”.
O conjunto T é chamado conjunto índice do processo. Quando T é
um conjunto discreto o processo estocástico é dito processo discreto.”
A maioria dos sistemas de filas e de estoques é modelada estocasticamente
(Rubinstein & Melamed, op. cit., pág. 9). A simulação de sistemas estocásticos
requer que a variabilidade dos elementos no sistema seja caracterizada utilizando-
se conceitos probabilísticos. As saídas destes sistemas são também probabilísticas
e, portanto, interpretações estatísticas são usualmente requeridas (Soares, op. cit.,
12
No original em inglês, chance.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CA
69
pág. 95). Neste trabalho não serão apresentados os conceitos e as técnicas
estatísticas utilizados. Entende-se que o leitor está familiarizado com elas.
Esta seção encerra a revisão bibliográfica referente aos elementos teóricos
mais relevantes para o estudo aqui descrito. Nas últimas três seções foram
apresentados os sistemas e suas classificações, os modelos e a técnica de
simulação. Na próxima seção será apresentado sucintamente o software utilizado
neste estudo.
3.8 O software de simulação Arena
®
Entre os programas de computador específicos para simulação, o Arena
®
é
um dos mais utilizados no mundo atualmente. Lançado em 1993 pela empresa
Systems Modeling, ele é o resultado da unificação e aperfeiçoamento de dois
produtos de sucesso: o SIMAN e o CINEMA, respectivamente o primeiro
software de simulação e o primeiro software de animação, ambos para
microcomputadores. Em 1998 a empresa Rockwell Software incorporou a
Systems Modeling, passando a ser a responsável pela distribuição e evolução do
Arena
®
(Prado, op.cit, pág. 27).
O Arena
®
emprega um projeto orientado a objeto que permite o
desenvolvimento de modelos de forma inteiramente gráfica. Ele foi concebido
como um software de simulação de uso geral. Seu template oferece um conjunto
básico de blocos – ou módulos – para a construção de modelos para qualquer tipo
de aplicação. Além de dispor de elementos básicos para trabalhar com recursos,
filas, lógica do sistema, e interface com arquivos externos, o Arena
®
dispõe de
módulos direcionados para aspectos específicos de fabricação e manuseio de
materiais (Takus & Profozich, 1997, pág. 541).
Para desenvolver um modelo no Arena
®
o usuário simplesmente escolhe
um bloco, posiciona-o no modelo, e fornece as informações solicitadas pelo
software, tais como tempo de serviço das entidades, cronograma de operação do
servidor e rota das entidades. A simplicidade deste processo é possível graças à
existência de uma interface gráfica para o usuário, que ajuda a automatizar o
processo e permite a utilização intensiva do mouse, reduzindo a necessidade de
uso do teclado. A animação é incluída automaticamente em vários módulos do
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70
Arena
®
, permitindo um rápido desenvolvimento simultâneo do modelo da
simulação e da sua respectiva animação. O software permite ainda a inclusão de
elementos que permitem a visualização do estado do sistema em tempo real, tais
como gráficos dinâmicos, histogramas e relógios (Prado, op.cit., pág. 28, e Takus
& Profozich, op. cit., pág. 541).
Durante a execução de cada corrida de simulação, o Arena
®
simula e
gerencia o transcorrer do tempo, verificando, a cada instante, a possibilidade de
acontecer algum evento, tal como:
• Um novo cliente chega ao sistema;
• Uma entidade inicia o deslocamento entre duas estações de trabalho;
ou
• Um servidor de uma estação de trabalho inicia (ou conclui) o
atendimento a um cliente.
Nas simulações em geral, e neste trabalho em particular, os processos que
compõem o sistema simulado são estocásticos. Isto quer dizer que o tempo de
atendimento dos clientes em uma estação de trabalho é variável. O mesmo ocorre
com a chegada de entidades ao sistema, o deslocamento entre estações de
trabalho, etc. Para determinar o tempo destes processos, o Arena
®
utiliza o
método de Monte Carlo, que consiste em um sorteio baseado em números
aleatórios e na função de probabilidades que descreve o processo real. Esta função
deve ser informada pelo programador ao software quando da construção do
modelo.
As funções de probabilidades que descrevem os processos presentes no
modelo muitas vezes não são conhecidas. Para auxiliar na sua determinação, o
Arena
®
dispõe de uma ferramenta adicional: o Input Analyzer
®
. Esta ferramenta
gera um relatório que compara os dados a ela fornecidos a um conjunto de
distribuições conhecidas, indicando as que melhor se ajustam aos dados de
entrada. As distribuições consideradas pelo software são as mais comumente
utilizadas na descrição de processos estocásticos. Desta forma, pode-se partir de
uma medição de tempos dos processos para, por meio do Input Analyzer
®
,
determinar as funções a serem utilizadas no modelo.
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71
O Arena
®
permite a inserção de módulos na área de trabalho que indicam
o valor das variáveis presentes no modelo. Isto permite conhecer o valor das
variáveis a qualquer momento durante a execução da simulação e verificar quando
ocorrem mudanças nestes valores. Este recurso pode ser usado para fazer a função
de contador,
Esta seção encerra a revisão bibliográfica, na qual foram enfocados os
conceitos teóricos mais importantes para o estudo aqui relatado. Foram abordados
alguns temas característicos da logística, tais como transportes, estoques e análise
integrada, assim como alguns temas característicos da simulação de sistemas,
como sistemas, modelos, simulação e o software Arena
®
.
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Capítulo 3: Revisão Bibliográfica
Este capítulo enfoca os conceitos teóricos mais importantes utilizados no
estudo aqui relatado. Serão abordados alguns temas característicos da logística,
assim como alguns temas característicos da simulação de sistemas, já que esta
dissertação apresenta um problema de logística estudado por meio da técnica de
simulação.
Até este ponto desta dissertação, os clientes das distribuidoras foram
considerados em conjunto. Assim, postos, grandes consumidores e TRR foram
denominados genericamente clientes, já que as diferenças entre eles não eram
relevantes para as análises apresentadas anteriormente. No entanto, vale ressaltar
que, conceitualmente, os postos representam um canal de distribuição distinto dos
demais clientes:
“Em muitos casos, o agrupamento dos clientes em classes
homogêneas já está definido pelas práticas do mercado. Por exemplo, a
venda de produtos de petróleo é canalizada aos consumidores finais,
pessoas físicas, através dos postos de gasolina. Mas há outros
consumidores importantes, constituídos por indústrias, empresas
transportadoras, órgãos do governo etc. que são abastecidos diretamente
pelas distribuidoras, formando outro canal de distribuição.” (Novaes,
2001, pág. 123).
A partir deste ponto, o estudo aqui apresentado estará levando em
consideração preferencialmente os postos e suas características, pois estes são os
clientes mais significativos dentro do âmbito deste trabalho. A importância dos
postos para o objetivo deste estudo advém do fato de que eles demandam cargas
menores em relação aos demais tipos de clientes, e, portanto, são os maiores
usuários dos CT compartimentados. Além disso, a quantidade de postos é muito
maior do que a de qualquer outro tipo de cliente. Neste sentido, pode-se citar que
em 2002 existiam no Brasil 29.804 postos e apenas 561 TRR (ANP, op. cit.). A
utilização dos postos como referência principal não significa, porém, que os
demais clientes serão desconsiderados, ou que sua existência restringe o alcance
deste estudo. Os postos, por sua relevância já citada, serão o cliente principal, a
partir do qual serão desenvolvidas as análises e relatados os passos do trabalho,
ficando os demais clientes implícitos. A influência destes últimos, quando for
significativa, será citada explicitamente.
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39
Seguindo a conceituação apresentada por Novaes (2001, pág. 107)
verifica-se que a distribuição de combustíveis automotivos segue um modelo
logístico bastante tradicional. O canal de distribuição é vertical e a cadeia de
suprimentos é segmentada. Verifica-se uma grande similaridade entre as
distribuidoras de combustíveis e os atacadistas presentes em outros mercados:
“... os fabricantes vendem seus produtos a atacadistas ... Quando
há atacadistas atuando no canal de comercialização, estes vendem os
produtos aos varejistas” (Novaes, op. cit., pág. 1).
A Fig. 5 apresenta uma comparação entre o canal de distribuição e a
distribuição física, conforme ilustrado em Novaes (op. cit., pág. 109), e seus
correspondentes na atividade em questão.
Fig. 5 – Paralelismo entre canais de distribuição e distribuição física.
A questão central deste trabalho é a compartimentação dos CT e de que
forma ela impacta na operação de carregamento destes veículos nas bases. Para o
Depósito da Fábrica
Fabricante
Atacadista
Varejista
Consumidor Final
Depósito Varejista
Depósito
(centro de
distribuição)
Refinaria
Distribuidora
Posto
Distribuição Física
Distribuição de
Combustíveis
Canal de
Distribuição
Transporte
Transporte
Transporte
Transporte
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40
estudo desta questão, optou-se pela utilização de técnicas de simulação, já que
estas, como se verá adiante, são adequadas às características do problema. As
bases teóricas relacionadas à simulação de sistemas serão apresentadas nas três
últimas seções deste capítulo: sistemas, modelos e simulação.
A questão de fundo é a diferença de pontos de vista das empresas
envolvidas, no que se refere ao volume ideal de entrega de produtos. Para a
distribuidora, interessa levar o maior volume possível a cada entrega, pois isto
significa um menor número de viagens ao posto e, conseqüentemente, menor
custo de transporte. Para o posto, ao contrário, quanto menor o volume de cada
entrega, menor o estoque em seu tanque, o que significa menos capital
imobilizado. Para embasar a discussão deste trade-off, a primeira seção deste
capítulo abordará a importância da questão de fundo, e as seções seguintes
abordarão sucintamente os principais temas da logística a ela associados:
transportes, estoques e logística integrada.
Assim, as seções iniciais deste capítulo serão dedicadas a temas afetos ao
contexto no qual se insere o problema a ser estudado, enquanto que as seções
finais serão dedicadas a temas afetos à questão central. Desta forma, pretende-se
seguir, no texto, a mesma linha de raciocínio que levou à definição do escopo do
estudo, partindo dos aspectos gerais para chegar aos específicos.
3.1 A importância da questão de fundo
Como foi citado anteriormente, a questão de fundo relacionada ao
problema estudado é a diferença de pontos de vista entre a distribuidora e os
postos no que se refere ao volume ideal de entrega de produtos. Esta questão é um
exemplo de um trade-off bastante conhecido na logística, que contrapõe o custo de
estoque ao custo de transporte. A análise desta questão na atividade de
distribuição de combustíveis é bastante complexa, razão pela qual este trabalho
optou por concentrar-se em um dos seus componentes, cujo estudo, à primeira
vista, tinha potencial para permitir conclusões úteis, independentemente do estudo
do todo.
A atividade de distribuição de combustíveis automotivos é fortemente
baseada na logística e em seu bom planejamento. Segundo Ballou (2001, pág. 34)
o planejamento logístico pode ser ilustrado por um triângulo representando as
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41
decisões sobre estoques, transportes e localização das instalações, tendo como
resultado o nível de serviço ao cliente (Fig 6). Esta visão ajuda a ilustrar a
importância do tema deste trabalho, já que este tem influência em dois dos três
elementos considerados fundamentais no planejamento logístico por aquele autor
– transportes e estoques.
Fonte: Ballou (2001, pág.34)
Fig. 6 – O triângulo do planejamento logístico.
Quanto à localização das instalações, sua importância para a atividade de
distribuição de combustíveis automotivos é inequívoca, tanto no que se refere à
localização das bases quanto à dos postos. Neste trabalho, no entanto, a
localização das bases e dos postos não será analisada, pois o estudo aqui
apresentado não envolve a distribuição física. A localização das instalações não
será alterada em nenhum cenário considerado. Assim, no âmbito deste trabalho
sua influência pode ser desconsiderada.
3.2 Transportes
O transporte dos produtos das bases aos postos é feito por modal
rodoviário, sendo a frota de entrega integralmente composta por CT. Assim, toda
citação a transportes neste trabalho se refere a este equipamento específico.
Decisões de localização
das instalações
Decisões de
estoques
Decisões de
transportes
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42
Apenas dois fatores relacionados ao transporte são relevantes neste
trabalho, e eles são bem conhecidos. O primeiro refere-se ao fato de que, em
geral, quanto maior a carga transportada menor o custo por unidade de massa
(Bowersox & Closs, 1996, pág. 366). Na atividade em questão, isto significa dizer
que quanto maior o compartimento menor o custo por unidade de massa
transportada. O segundo fator é a importância do custo do transporte, que muitas
vezes representa a maior parcela individual dos custos logísticos (Bowersox &
Closs, op. cit., pág. 385).
Um comentário interessante para uma visão geral do tema, é feito por
Bowersox & Closs (op. cit., pág. 385) a respeito da desregulamentação dos
transportes nos EUA. Segundo aquele autor, antes da desregulamentação os
serviços de transporte eram padronizados e inflexíveis, havendo, portanto, pouca
habilidade para desenvolver vantagens competitivas. A desregulamentação citada
expandiu a oferta de serviços e relaxou restrições, permitindo que o transporte
fosse efetivamente integrado na cadeia de valor. No Brasil, um dos pontos
importantes da desregulamentação da indústria do petróleo foi a extinção do
ressarcimento de fretes na distribuição
1
, o que produziu efeitos similares aos
relatados acima.
A partir dos citados comentários de Bowersox & Closs sobre os efeitos da
desregulamentação dos transportes nos EUA pode-se inferir que a maior
flexibilidade permitiu uma melhoria do serviço. Este é um ponto importante na
motivação desta dissertação: questionar a padronização (voluntária) atual dos
compartimentos dos CT, e verificar, dentro do âmbito deste trabalho, se não há
alternativas melhores.
3.3 Estoque
As decisões sobre estoques são de grande importância para as empresas. A
determinação do nível e da diversidade do estoque tem impacto em diversas
atividades logísticas. No comércio, a ocorrência de falta de produtos pode causar a
perda de vendas e a queda da satisfação do cliente; na indústria, a falta de matérias
primas pode paralisar uma linha de produção ou obrigar à mudança do
planejamento da produção. Assim como a falta de estoque afeta negativamente a
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43
empresa, o excesso de estoque também cria problemas, pois aumenta os custos e
reduz a rentabilidade (Bowersox & Closs, op.cit., pág.243).
Nas próximas duas seções serão apresentadas as vantagens e as
desvantagens do estoque, e os custos inerentes à sua existência, com maior detalhe
para o custo financeiro a ele associado.
3.3.1 Vantagens e desvantagens
O estoque tem várias finalidades, assim classificadas por Ballou (2001,
pág. 202):
a) Reduzir custos de transporte e de produção;
b) Coordenar oferta e demanda;
c) Auxiliar no processo de produção; e
d) Ajudar no processo de marketing.
É interessante notar que estas funções já haviam sido mencionadas pelo
mesmo autor alguns anos antes, porém com um enfoque menos sistêmico
2
, o que
mostra a evolução do conceito de logística.
O estoque pode estar presente em diversos pontos da cadeia de
suprimentos. Por menor que seja, sua existência parece inevitável. Há motivos
para mantê-los grandes, assim como os há para mantê-los pequenos. Segundo
Krajewski & Ritzman (1996, pág. 521) os motivos para que uma empresa
mantenha muito estoque são:
a) Serviço ao cliente – O estoque pode agilizar a entrega e contribuir para
o cumprimento dos prazos, além de reduzir a possibilidade de
ocorrência de falta de produto (e conseqüente perda de venda) e de
pedidos de compra incompletos;
1
Conforme relatado no item 2.1.2.
2
“Na verdade, estoques servem para uma série de finalidades. Ou seja, eles
• melhoram o nível de serviço;
• incentivam economias na produção;
• permitem economias de escala nas compras e no transporte;
• agem como proteção contra aumentos de preços;
• protegem a empresa de incertezas na demanda e no tempo de ressuprimento; e
• servem como segurança contra contingências.” (Ballou, 1995, págs. 204 e 205)
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CA
44
b) Custo do pedido – Cada pedido envolve custos (de tempo,
comunicações, papel, processamento, acompanhamento, recepção,
etc.) independentes do tamanho do lote. Pedidos grandes – e,
conseqüentemente, grandes estoques médios – significam menos
pedidos no mesmo período de tempo;
c) Custo de setup – O trabalho e o tempo gastos para mudar o setup de
máquinas representam um custo, que pode ser acrescido de custos com
limpeza, retrabalho ou perdas, conforme o caso. Assim, há pressão
para solicitar grandes lotes, o que resulta em grandes estoques;
d) Uso da mão de obra e equipamentos – Grandes lotes (que resultam em
grandes estoques) significam menor freqüência de pedidos, o que,
entre outras vantagens, contribui para a estabilização da produção,
evitando picos e vales, comumente causadores de aumento nos custos;
e) Custo de transporte – A manutenção de estoques grandes permitem a
melhor utilização do transporte, seja por disponibilizar mais tempo
para uma maior consolidação das cargas, seja por diminuir o número
de entregas urgentes; e
f) Descontos por quantidade – Caso esteja disposta a manter um grande
estoque, uma empresa pode aproveitar eventuais oportunidades de
comprar grandes lotes imediatamente antes de uma alta de preços, ou
negociar descontos com seus fornecedores em função do tamanho dos
pedidos.
Mas se há motivos para a criação do estoque, também há diversos outros
para reduzí-lo ao máximo. Aos efeitos positivos associados à manutenção de
grandes estoques, citados acima, contrapõem-se aspectos negativos, sempre
associados à geração de custos, tais como os custos financeiros, de armazenagem,
de seguros, e das perdas. Estes custos serão detalhados mais adiante.
No entanto, se por sua simples existência o estoque gera custos, sua
manutenção em níveis exageradamente baixos torna a operação muito sensível às
variações do suprimento ou da demanda. Encontrar o ponto de equilíbrio entre
estas duas situações faz parte do trade-off fundamental da logística:
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45
“A meta fundamental da logística é atingir um nível alvo de
serviço ao cliente pelo menor custo total possível” (Bowersox & Closs,
1996, pág. 6).
A partir da constatação do alto custo associado à manutenção de estoques,
as empresas passaram a tentar reduzí-lo. Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 509)
citam a tendência observada entre as empresas (americanas), a partir do início da
década de 60, de promoverem reestruturações visando a centralização da
administração de materiais. Segundo estes autores, esta nova forma de
organização era conhecida como estrutura integrada e o novo departamento era
comumente chamado de administração de materiais ou, algumas vezes,
administração de logística. Ainda segundo os mesmos autores, esta estrutura
reconhecia que as diversas tarefas da administração de materiais eram parte de
uma mesma atividade, mais ampla, incluindo todas as tarefas relacionadas com o
fluxo de materiais, desde a aquisição dos insumos até a distribuição de produtos
acabados ou serviços.
Se já no início da década de 60 havia a preocupação em reduzir estoques, a
conjuntura internacional na década seguinte forneceu novos motivos de
preocupação:
“Em decorrência do agravamento das restrições financeiras, com
boa parte delas originadas na crise do petróleo
3
, as taxas de juros também
subiram apreciavelmente. Esse fator influi diretamente nos custos
financeiros dos estoques, seja de matéria prima, seja de produtos
acabados ou semi-acabados.” (Novaes, 1989, pág. 5)
Esta preocupação permaneceria presente na década de 90:
“Hoje, em função dos avanços da informática e das técnicas
gerenciais, de um lado, e da preocupação com os custos financeiros, de
outro, procura-se reduzir todos os tipos de estoque ao mínimo.” (Novaes,
1989, pág. 6)
“Cada vez mais, as empresas estão buscando garantir
disponibilidade de produto ao cliente final, com o menor nível de estoque
possível.” (Wanke, 1999, pág. 182)
Na logística atual, o estoque é uma preocupação constante. Para enfatizar
este ponto, ao relatar o caso Li & Fung, Novaes (2001, pág. 66) cita as palavras do
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46
executivo chinês Victor Fung: “estoque é a raiz de todo o mal”. Ballou (1995,
pág. 204) já usara o mesmo recurso ao citar o presidente executivo da Revlon,
Inc., Michael C. Bergerac: “Todo erro gerencial acaba gerando estoque”. Mesmo
na moderna visão globalizada, a recomendação é de que “os gerentes devem
executar ações que reduzam a quantidade de estoque necessária, sem aumentar
os custos ou comprometer a responsividade.” (Chopra & Meindl, 2003, pág. 53)
Vale ressaltar que as empresas de distribuição e revenda de combustíveis
têm mais um bom motivo para se preocupar com o assunto: atuam numa atividade
em que a existência de estoques é inevitável e significativa. As Figs. 7 e 8
mostram onde estavam os estoques na economia americana em 1994 e em 2004.
Atividade
rural
11%
Comércio
atacadista
24%
Outros
7%
Comércio
varejista
25%
Manufatura
33%
Fonte: US Government Printing Office
Fig. 7 – Localização dos estoques na economia americana em 1994
Tomando como base a Fig. 7, somando-se o percentual do ramo atacadista
– no qual se incluem as distribuidoras – com o do ramo varejista – no qual se
incluem os postos – nota-se que em 1994 praticamente metade do valor total dos
3
A chamada crise do petróleo deu-se em 1973. Uma segunda crise do petróleo aconteceu em
1979. Pode-se inferir do texto de Novaes que este autor estava se referindo à primeira, por seu
maior impacto na economia global e seu ineditismo na história moderna.
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47
estoques na economia americana (49%) estavam de posse de empresas destes dois
ramos de atividade
4
. Aplicando-se o mesmo procedimento com base na Fig. 8,
verifica-se um pequeno acréscimo neste valor em 2004, com os dois ramos de
atividade somando 51%.
Atividade
rural
10%
Comércio
atacadista
24%
Outros
11%
Comércio
varejista
27%
Manufatura
28%
Fonte: US Government Printing Office
Fig. 8 – Localização dos estoques na economia americana em 2004
Estendendo a comparação até o ano de 1984, verifica-se a tendência de
queda no valor dos estoques na manufatura e o aumento do valor dos estoques no
atacado e no varejo (Fig. 9).
4
Krajevski & Ritzman (op. cit., pág. 509) apresentam o mesmo tipo de gráfico com dados de
1993. Buscando verificar a existência de alguma tendência, buscou-se na fonte primária o último
ano disponível – 2004 – e fez-se uma análise da variação a cada dez anos.
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48
0
5
10
15
20
25
30
35
40
%
1984 1994 2004
Varejo
Atacado
Manufatura
Atividade rural
Outros
Fonte: US Government Printing Office
Fig. 9 – Evolução dos estoques na economia americana em 1984 - 2004
Verifica-se, portanto, que a recomendação de cuidado com o nível de
estoque não é nova. Na próxima seção serão detalhados os custos inerentes ao
estoque, com destaque para o custo financeiro.
3.3.2 Custos do estoque
Como se viu na seção anterior, quando o assunto é gerenciamento do
estoque, há consenso quanto à importância da busca por sua minimização. Isto se
deve ao fato de que ao estoque estão associados diversos custos, elencados de
forma praticamente idêntica
5
por Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 520) e por
Bowersox & Closs (op. cit., pág. 255):
a) Financeiro (juros ou custo de oportunidade) – Para financiar o estoque,
uma companhia pode obter um empréstimo ou recusar a oportunidade
de realizar um investimento com um retorno atrativo. Os juros ou o
custo de oportunidade, o que for maior, normalmente é o maior
componente do custo de estoque.
b) Armazenagem – O estoque ocupa espaço e precisa ser movimentado,
pelo menos, quando de sua recepção e de sua expedição. O custo de
armazenagem e manuseio está presente quando a empresa aluga
5
Outros autores incluem, além destes, o custo de vendas perdidas.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CA
49
espaço, seja em acordos de curto prazo ou de longo prazo. Há também
um custo de oportunidade associado à armazenagem quando a empresa
poderia estar utilizando este espaço de outra forma, mais produtiva.
c) Impostos – A posse de estoque pode estar sujeita a impostos, conforme
a legislação local. O imposto é geralmente proporcional ao valor do
estoque em uma determinada data ou período.
d) Seguros – O prêmio de seguro cresce proporcionalmente ao valor
segurado.
e) Perdas – As perdas podem assumir três formas. O roubo por
funcionários, clientes, ou transportadores pode ser significativo em
alguns negócios. A obsolescência pode ocorrer devido ao lançamento
de novos modelos do produto estocado, modificações tecnológicas, ou
demanda inesperadamente baixa. A deterioração pode ocorrer por dano
físico ou perda da validade.
Com relação ao custo financeiro do estoque, relacionado no primeiro item
acima, os primeiros autores citam que seu valor pode chegar a 15%. Os demais
autores comentam que este valor é controverso, variando desde a taxa básica de
juros até 25%, e utilizam um valor médio de 15% para efeito de exemplo
numérico.
Apesar da relevância de outros custos atrelados ao estoque (armazenagem,
seguros, etc.) há uma grande preocupação em avaliar os custos financeiros, que
representa o capital imobilizado, já que este custo é bem maior que os demais.
Exemplificando, Bowersox & Closs (op. cit., pág. 255) apresentam uma tabela de
custos médios em que o custo financeiro responde por 15% dos 19,25% totais.
Um bom exemplo do impacto do custo financeiro do estoque, na economia
dos EUA é encontrado em Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 508):
“Materiais também são importantes por causa do investimento
atrelado a eles. Em 1990, bens no valor de mais de US$ 1 trilhão foram
mantidos em estoque na economia dos Estados Unidos – 2,7 vezes a venda
mensal aos consumidores nesta economia. Em outras palavras, a
economia manteve em estoque o equivalente a 2,7 meses de vendas, uma
redução em relação aos 3,1 meses na década de 80 e 3,6 meses na de 70.
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50
O investimento em estoque na economia dos Estados Unidos é
quase o dobro de todo o investimento (pelos setores de manufatura e
serviços) em novas instalações e equipamentos, a cada ano. Cada dólar
imobilizado em estoque é um dólar indisponível para investimento em
novos produtos ou serviços, avanço tecnológico, ou aumento de
capacidade.”
O mesmo raciocínio, aplicado a visão empresarial, encontra reflexos no
retorno esperado pelos acionistas:
“O estoque se destaca como sendo um item alvo para redução de
custos, não apenas pela sua relevância dentro do custo total frente à
margem das empresas, mas principalmente, pelo valor imobilizado nesta
conta do ativo o que afeta diretamente o retorno sobre o capital dos
acionistas.” (Lima, 2003)
Convém lembrar que a discussão sobre estoques não tem relação direta
com o problema estudado neste trabalho, porém é de fundamental importância no
cenário no qual ele se insere, conforme foi relatado no item 3.1.
O entendimento da importância do custo financeiro do estoque e sua
conceituação como custo de oportunidade, como apresentado neste item, é
importante na aplicação da teoria ao relacionamento entre a distribuidora e os
postos. Esta conceituação explica a possibilidade de existirem quantificações
diferentes deste custo na visão de diferentes empresas (no presente caso, entre a
distribuidora e o posto). Além disso, a quantificação do custo de oportunidade do
estoque também pode ser influenciada pela posição da empresa na cadeia de
suprimentos. Um aprofundamento destas questões foge ao objetivo deste trabalho,
mas ao leitor interessado em uma análise sucinta do assunto recomenda-se o
artigo de Lima (op. cit.).
3.4 Análise integrada
A logística empresarial vem se modificando nas últimas décadas. Ballou
(1995, págs. 27 a 36) descreve a evolução da logística empresarial dividindo-a nas
seguintes fases:
• Antes de 1950: estado de dormência;
• 1950 a 1970: período de desenvolvimento;
• Após 1970: os anos de crescimento.
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51
Na visão daquele autor (naquela época), a evolução levou à logística
integrada, que engloba atividades do suprimento, da produção e da distribuição
física. O mesmo autor posteriormente afirmaria: “O gerenciamento da logística
empresarial é também popularmente chamado de gerenciamento da cadeia de
suprimentos” (Ballou, 2001, pág. 22). Esta última expressão, atualmente
conhecida mundialmente por sua sigla em inglês – SCM (supply chain
management) – vem de encontro à tendência de incorporar mais atividades, a
montante e a jusante da cadeia, ao escopo da logística, buscando uma visão mais
global na gestão destas atividades. Evitando a mistura dos conceitos de logística e
de SCM, o Council of Logistics Management – CLM
6
– alterou sua definição da
palavra logística, em 1998, para:
Logística é a parte da SCM que cuida do planejamento,
implementação e controle do fluxo e armazenamento eficientes e efetivos
de mercadorias, serviços e informações relacionadas do ponto de origem
para o ponto de consumo com o objetivo de atender às necessidades do
cliente.
Considerando o cenário – ou a questão de fundo, conforme denominado
anteriormente – no qual se insere o problema estudado, o que se quer ressaltar
nesta seção é a existência de ganhos potenciais ao se analisar a cadeia de
suprimentos de uma forma mais abrangente.
Em 1996, Krajewski & Ritzman já analisavam os benefícios em potencial
na relação com os fornecedores, relatando as diferentes orientações existentes
entre os compradores: a competitiva e a cooperativa. A empresa com orientação
cooperativa busca parcerias, o que significa estabelecer compromissos de longo
prazo, trabalhar em conjunto na busca pela qualidade, e apoiar-se mutuamente
sempre que possível. A empresa com orientação competitiva busca
agressivamente o menor preço para suas compras, preferindo as vantagens de
curto prazo, e encara as negociações como disputas em que o que um lado perde,
o outro ganha. Seus fornecedores, por outro lado, pressionarão constantemente os
preços para cima e, nesta disputa, vencerá quem estiver numa posição mais forte.
A Tabela 1 apresenta as condições relacionadas por aqueles autores para que o
fornecedor esteja na posição forte, comparadas com a situação do mercado de
6
O CLM é uma organização dedicada à divulgação e estudo da logística, respeitada mundialmente
como o mais importante fórum dos profissionais do setor.
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52
distribuição de combustíveis até meados da década de 90 (antes, portanto, da
desregulamentação da distribuição) revelando uma situação claramente favorável
às distribuidoras.
Tabela 1 – Comparação das condições de forte poder de negociação com a
situação do mercado de distribuição em meados da década de 90.
O fornecedor tem mais poder de negociação que o comprador quando...
1. o comprador representa
apenas uma pequena parcela
de suas vendas
Salvo raras exceções, tais como algumas grandes redes de
postos, nenhum posto representava uma parcela
significativa das vendas de uma distribuidora.
2. o item a ser comprado é
personalizado, e não há
substitutos prontamente
disponíveis
Os combustíveis não eram diferentes, já que o único
produtor era a Petrobrás e os preços eram controlados. As
distribuidoras tentavam se diferenciar pelo serviço e pelas
promoções.
3. o comprador não tem
volume suficiente para
integrar a montante
Além dos postos terem pequeno volume, na época não
havia as condições favoráveis à entrada de novas
distribuidoras no mercado.
4. o fornecedor tem o
volume e o know-how para
integrar a jusante
Com certeza todas as distribuidoras tinham condições de
administrar postos, porém isto não era permitido pela
regulamentação do setor (esta restrição permanece até
hoje).
5. mudar de fornecedor é
dispendioso
A prática do mercado era a assinatura de contratos de
exclusividade e de longo prazo, o que não deixava opção
de fornecedor aos postos.
Fontes: Krajewski & Ritzman (op. cit., pág. 513) e Parisotto (2004, pág. 4)
Em seu livro de 1996, Bowersox & Closs (op.cit., pág.88) dedicou todo
um capítulo aos relacionamentos na cadeia de suprimentos. A vantagem das
associações e cooperações já estava clara, embora na época ainda pouco
sistematizada.
Ballou (2001, pág.485) apresenta uma reflexão sobre a vantagem de se
analisar a cadeia de suprimentos como um todo, denominando-o “gerenciamento
interorganizacional”, chegando a afirmar que “se os processos organizacionais
eficazes podem ser desenvolvidos para tratar de questões logísticas externas à
empresa, ela ganhará mais com isso do que de qualquer outra maneira possível”.
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53
A evolução recente da logística é relatada por Novaes (2001, pág. 41)
utilizando uma classificação de fases diferente da que consta na descrição de
Ballou citada anteriormente, mas a vantagem da atuação conjunta das empresas
também é enfatizada:
“... agora, os agentes participantes atuam em uníssono e de forma
estratégica, buscando os melhores resultados possíveis em termos de
redução de custos, de desperdícios e de agregação de valor para o
consumidor final”. (Novaes, 2001, págs. 49 e 50).
Novaes (2001, pág. 184) utiliza o conceito de cadeia de valor desenvolvido
por Porter (1989) para descrever os elos que interligam as atividades de valor, elos
estes que refletem as relações dentro de uma empresa ou fora dela. Este autor,
após relatar um exemplo de colaboração entre empresas, conclui que “um
esquema diferente da divisão do bolo é possível” e que “todos inegavelmente
ganharão” caso as empresas se esforcem no sentido de “trabalhar sobre a cadeia
de valor de forma sistemática e contínua, visando a melhoria da competitividade
de toda a cadeia de suprimentos no mercado”.
A evolução da gestão isolada para uma gestão sistêmica das atividades
logísticas foi relatada por Figueiredo & Arkader (1998, pág. 49) de forma bastante
clara:
“... a coordenação da gestão de materiais, da produção e da
distribuição passou a dar respostas mais eficazes aos objetivos de
excelência que os negócios exigiam. Surgiu, então, o conceito de Logística
Integrada. Isso significou considerar como elementos ou componentes de
um sistema todas as atividades de movimentação e armazenagem que
facilitam o fluxo de produtos desde o ponto de aquisição dos materiais até
o ponto de consumo final, assim como os fluxos de informações que
controlam e comandam os produtos em movimentos.
O conceito de Supply Chain Management surgiu como uma
evolução natural do conceito de Logística Integrada. Enquanto a
Logística Integrada representa uma integração interna de atividades, o
Supply Chain Management representa sua integração externa, incluindo
uma série de processos de negócios que interligam os fornecedores aos
consumidores finais.”
O conceito de SCM surge e se difunde num mundo em transformação, na
virada do milênio
7
. A competição num ambiente globalizado leva as empresas a
7
“Cada vez mais, a gestão dos múltiplos relacionamentos ao longo da cadeia de suprimentos está
sendo denominada gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM). A rigor, a cadeia de
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54
buscar a redução de estoques, a melhoria da qualidade do serviço logístico, a
redução de custos e a redução do prazo do ciclo do pedido, e uma ferramenta
importante nesta busca vem sendo a tecnologia da informação (Novaes, 2001,
pág. 50). Há autores que consideram que este quadro marca o início de uma nova
era:
“Uma das mudanças de paradigma mais significativas da moderna
administração de empresas é que negócios individuais não competem mais
como unidades autônomas, mas sim como cadeias de suprimentos. A
administração de empresas entrou na era da competição inter-redes. Em
vez de marca contra marca, loja contra loja, agora é fornecedor-marca-
loja contra fornecedor-marca-loja, ou cadeia de suprimentos contra
cadeia de suprimentos.” (Lambert & Cooper, 2000, pág. 65)
É no sentido dessa evolução em direção a uma visão mais ampla dos
negócios que se propôs o título desta seção: análise integrada. No cenário que
compõe o pano de fundo do problema aqui estudado, esta análise integrada
significa deixar de considerar cada empresa individualmente para tentar buscar
melhorias na cadeia que possam ser repartidas entre os seus membros.
As contribuições dos autores pesquisados apresentadas até este ponto
deixam clara a tendência atual de se analisar os problemas logísticos de uma
forma ampla e o potencial de benefícios que esta forma de análise apresenta. Fica,
também, fundamentada a importância da questão de fundo que constitui o cenário
no qual se inclui o problema aqui estudado. Cabe ressaltar que esta
fundamentação também comprova a propriedade de uma das motivações deste
trabalho: constituir-se em base para futuros estudos que analisem outros aspectos
dos trade-offs presentes na atividade de distribuição de combustíveis automotivos
visando a maior eficiência desta cadeia de suprimentos.
Esta seção encerra a revisão bibliográfica relacionada com os aspectos
mais gerais deste trabalho, associados ao estudo da logística. A próxima seção
inicia a revisão bibliográfica referente à simulação de sistemas, que foi a técnica
específica adotada para o estudo do problema.
suprimentos não é uma cadeia de negócios com relacionamentos um a um, negócio a negócio, mas
uma rede de negócios e relacionamentos múltiplos.” (Lambert & Cooper, 2000, pág. 65)
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55
3.5 Sistemas
Nesta seção serão apresentados alguns conceitos básicos sobre os sistemas
e suas classificações. Também serão definidos alguns termos associados ao estudo
dos sistemas, de forma a estabelecer seu significado no âmbito deste trabalho. Nas
seções seguintes serão apresentados os conceitos mais relevantes, dentro do
contexto desta dissertação, referentes a modelos e à técnica de simulação.
Um sistema pode ser definido de uma forma extremamente simples como
“um conjunto de entidades relacionadas entre si” (Rubinstein & Melamed, 1998,
pág. 5) ou, de uma forma mais elaborada, como “uma coleção de itens, entre os
quais se possa encontrar ou definir alguma relação, que são objeto de estudo ou
interesse” (Soares, 1992, pág. 2). Como já constatou Gordon (1969, pág. 1), “o
termo sistema é utilizado em tão ampla variedade de formas que é difícil
estabelecer uma definição ampla o suficiente para abarcar seus muitos usos e, ao
mesmo tempo, concisa o suficiente para servir a um fim prático”. Percebe-se,
portanto, que mais importante que buscar uma definição absoluta do termo é
estabelecer uma definição clara para o objetivo a que se propõe. Nesta dissertação,
a definição de Gordon (op.cit., pág. 1) estará sendo considerada:
“Um sistema é definido como um conjunto ou montagem de objetos
ligados por alguma interação ou interdependência.”
Note-se que o conceito de sistema é algo bastante relativo. Uma coleção de
objetos pode ser, por exemplo, parte de um sistema maior considerado o foco de
interesse e, assim, constituir um subsistema ou, caso seja ela própria o foco de
interesse, constituir-se no sistema a ser estudado. Desta forma, estabelecer os
limites do sistema implica em decidir que objetos farão parte do mesmo e quais
não farão. A possibilidade de existência de objetos que não farão parte do sistema,
porém estão relacionados a objetos integrantes do mesmo, implica em definir as
influências externas ao sistema (Soares, op. cit., pág. 2):
a) A definição do sistema pode ser estendida de forma a englobar os
fatores externos;
b) Os fatores externos podem ser simplesmente ignorados; ou
c) Os fatores externos podem ser tratados como entradas do sistema.
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56
Neste ponto convém formalizar uma primeira classificação dos sistemas:
um sistema que não sofre influência externa é dito um sistema fechado e, por
contraste, um sistema que sofre alguma influência externa é denominado um
sistema aberto (Gordon, op.cit., pág.3).
Uma outra classificação, esta relacionada ao tempo, divide os sistemas em
dinâmicos e estáticos. Como o nome já diz, os primeiros apresentam mudanças
com o passar do tempo, enquanto que os segundos, não. A denominação estático
significa que o sistema está em estado de equilíbrio, não devendo ser confundida
com parado.
A próxima classificação que deve ser estabelecida está relacionada ao
modo como se desenvolvem as atividades no sistema. Quando o resultado de uma
atividade é definido exclusivamente por seus dados de entrada, esta atividade é
dita determinística. Por outro lado, se o seu resultado varia aleatoriamente, a
atividade é dita estocástica (Gordon, op.cit., pág.4). O mesmo pode ser estendido
aos sistemas. Quando um sistema possui um ou mais elementos aos quais está
associada alguma incerteza, ele evolui no tempo de modo imprevisível, e é
denominado um sistema estocástico (Soares, op. cit., pág. 95).
Outra classificação importante no estudo dos sistemas descreve a forma
como eles evoluem no tempo. Sistemas em que as mudanças são
predominantemente suaves são chamados sistemas contínuos, enquanto que
sistemas em que estas mudanças são predominantemente descontínuas são
denominados sistemas discretos (Gordon, op.cit., pág. 4). O mesmo autor reforça
a explicação anterior esclarecendo que geralmente a descrição de um sistema
contínuo se dará na forma de equações contínuas descrevendo como os atributos
do sistema variam com o tempo, enquanto que a descrição de um sistema discreto
preocupa-se com os eventos que produzem mudanças no estado do sistema.
Na seqüência desta breve referência aos sistemas é importante definir
alguns termos que serão muito utilizados em todo este trabalho. Para tanto serão
utilizadas novamente as definições apresentadas por Gordon (op. cit., pág. 2):
“O termo entidade será usado para denotar um objeto de interesse
em um sistema; o termo atributo denota uma propriedade de uma
entidade. É possível, naturalmente, existirem vários atributos de uma
determinada entidade. Qualquer processo que causar mudanças no
sistema será chamado atividade. O termo estado do sistema será usado
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57
para significar uma descrição de todas as entidades, atributos e atividades
da forma que se encontram em um momento no tempo.”
No estudo dos sistemas, muitas vezes não é possível utilizar o sistema real
para a realização de experiências. Além disso, quando se trata do projeto de um
sistema, comumente há o interesse de prever o seu comportamento futuro, antes
de sua construção. Um método possível é a utilização de protótipos do sistema,
mas esta alternativa pode ser muito cara ou demorada, e não se aplica a qualquer
sistema. Assim, o estudo de sistemas é geralmente feito por meio de modelos, que
serão brevemente apresentados na próxima seção.
3.6 Modelos
A construção de um modelo é o primeiro passo no estudo de um sistema.
Um modelo é uma descrição do sistema que permitirá analisar o seu
funcionamento e fazer previsões sobre o seu comportamento. Em outras palavras,
é por intermédio do modelo que se pretende entender o sistema. O uso de modelos
na ciência está amplamente difundido e sua importância está bem descrita por
Rosenbluth & Wiener (1945, citado por Rubinstein & Melamed, op. cit., pág. 6):
“Nenhuma parte substancial do universo é tão simples que possa
ser compreendida ou controlada sem abstração. Abstração consiste em
substituir a parte do universo sob estudo por um modelo de estrutura
similar, porém mais simples. Modelos ... são, portanto, uma necessidade
fundamental do procedimento científico.”
Segundo Soares (op. cit., pág. 3), levando-se em consideração que o
modelo é uma abstração do sistema, uma das tarefas mais difíceis durante sua
criação é a decisão sobre quais elementos do sistema devem ser incluídos, decisão
esta que exige a definição prévia do objetivo do modelo em questão. Assim, se a
definição do sistema em si já exige sua circunscrição apenas aos elementos
relevantes, a construção do modelo a ele associado representa um segundo filtro
da realidade. A qualidade do modelo estaria, portanto, diretamente relacionada
com a habilidade do modelador na definição dos elementos realmente importantes
e no estabelecimento das relações entre eles.
Conforme relatam Rubinstein & Melamed (op. cit., pág. 6), um modelo
deve se equilibrar entre dois atributos conflitantes: realismo e simplicidade. Por
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58
um lado, deve ser uma aproximação razoável do sistema real e incorporar seus
aspectos mais importantes. Por outro lado, não deve ser demasiadamente
complexo a ponto de impedir sua compreensão e manuseio. Estes autores alertam
que aumentar o detalhamento do modelo não garante uma melhor captura da
realidade, mas tende a aumentar o grau de dificuldade de sua solução. Além disso,
muitas vezes não há necessidade do modelo capturar todas as características do
sistema, bastando apenas que haja uma forte correlação entre as suas predições e o
desempenho do sistema real. Considerando que o objetivo do estudo determina as
informações que serão consideradas, não há um modelo único associado a um
sistema.
Os modelos podem ser classificados de diversas formas, e muitos autores
os classificam conforme a natureza do sistema que eles representam.
Considerando que a classificação dos sistemas conforme sua natureza foi relatada
na seção anterior, será apresentada aqui a classificação dos modelos conforme
suas características intrínsecas, conforme ilustra a Fig. 10.
Fonte: Gordon, 1969, pág. 7.
Fig. 10 – Tipos de modelos
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59
Na classificação apresentada na Fig. 10, o primeiro nível de divisão é entre
os modelos físicos e os matemáticos. Os modelos físicos mais conhecidos são os
modelos em escala, como os utilizados em túnel de vento ou tanques de água.
Neste tipo de modelo a correlação com os sistemas reais é feita por meio de leis
de similaridade, já bastante conhecidas. Outros exemplos de modelos físicos são
os modelos de estruturas moleculares feitos com esferas ligadas por hastes e os
circuitos elétricos LRC
8
. Os primeiros buscam assemelhar-se ao sistema real na
aparência, os segundos, no funcionamento. Num modelo matemático, variáveis
matemáticas representam as entidades e seus atributos, e as atividades são
descritas por funções matemáticas que relacionam estas variáveis entre si
(Gordon, op.cit., págs. 8 a 10).
O segundo nível de divisão apresentado na Fig. 10 divide os modelos de
acordo com a sua capacidade de representar as mudanças de estado do sistema
com o passar do tempo. A exemplo da classificação análoga utilizada para os
sistemas, os modelos dinâmicos acompanham as mudanças ao longo do tempo,
enquanto que os modelos estáticos representam sistemas apenas quando estão em
estado de equilíbrio.
O terceiro nível de divisão apresentado na Fig. 10, aplicável apenas aos
modelos matemáticos, divide os modelos de acordo com o seu método de solução.
Nos modelos analíticos, a solução pode ser encontrada diretamente a partir de sua
representação matemática por meio de fórmulas. Nos modelos numéricos a
solução é em geral uma aproximação, obtida por métodos adequados. Modelos
matemáticos dinâmicos que podem ser resolvidos analiticamente não são comuns.
Normalmente, estes modelos requerem a aplicação de métodos numéricos para
sua solução e, como indica a Fig. 10, a simulação de sistemas é um destes
métodos (Gordon, op. cit., pág. 12).
3.7 Simulação
Muitos sistemas contêm processos em que a demanda pode causar
congestionamentos, ou seja, em que a demanda supera a capacidade de
8
Circuitos elétricos muito conhecidos no ensino de eletricidade básica, que, além de uma fonte de
tensão, são compostos por uma indutância L, uma resistência R e uma capacitância C, sendo por
isso chamados genericamente circuitos LRC.
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60
atendimento em um ou vários períodos de tempo. Este fato deriva da
impossibilidade econômica de disponibilizar recursos para estes processos em
quantidade tal que o congestionamento jamais ocorra. Assim, seria impensável
uma agência bancária dispor de uma caixa para cada correntista, uma rua ter
tantas faixas de rolamento quantos fossem os veículos que pudessem utilizá-la, ou
ainda, uma empresa dispor, em seu escritório, de um banheiro para cada
funcionário.
A limitação de recursos leva inevitavelmente à necessidade de
compartilhá-los, o que torna possível acontecer que no momento em que uma
entidade “queira” fazer uso de um determinado recurso, este esteja ocupado. A
eventual necessidade de a entidade esperar pela liberação do recurso provoca o
aparecimento de fila. A busca pelo entendimento deste fenômeno e por técnicas de
solução dos problemas associados às filas levou à sistematização da teoria das
filas, uma abordagem matemática analítica da qual o matemático dinamarquês A.
K. Erlang (1878-1929) é considerado o pai (Prado, 2004, pág. 20).
A modelagem de filas busca a otimização dos sistemas:
“O motivo mais comum da aplicação dos modelos e técnicas da
teoria das filas é facilitar a identificação de uma adequada, mas não
excessivamente liberal, instalação de serviço
9
. Se a disponibilidade de
serviço for muito generosa a instalação de serviço estará freqüentemente
ociosa e incorrerá em custos desnecessários – funcionários ociosos, por
exemplo. Por outro lado, quando há excessivo tempo de espera porque a
instalação é inadequada, pode ocorrer insatisfação do cliente e seguir-se
a perda significativa de boa vontade. Clientes podem não entrar em um
fila que é demasiado grande e até desconsiderar o uso de tal instalação
posteriormente. O objetivo destas técnicas é estabelecer o equilíbrio
econômico entre o custo do serviço e o custo associado com uma possível
perda de boa vontade” (Proctor, 1994, pág. 51)
A aplicação da teoria das filas teve grande desenvolvimento após a
Segunda Guerra Mundial, mas, apesar de seu sucesso, a técnica não podia resolver
9
Tradução literal de service facility. A tradução literal deste trecho objetivou manter a maior
fidelidade possível ao sentido original. Em português é mais comum utilizar centro de serviços ou
servidor:
“Uma rede de filas básica consiste de entidades chamadas centros de serviços e
um conjunto de entidades chamadas usuários, que recebem serviços nos centros.
Um centro de serviço consiste em um ou mais servidores, correspondentes a
recursos no sistema modelado, e uma área de espera (uma fila) para usuários que estão
requisitando o serviço. Alguns analistas chamam os centros de serviços de servidores ou
filas.” (Soares, op.cit., pág. 26)
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61
adequadamente problemas de alta complexidade matemática. A partir da década
de 50 a modelagem de filas foi grandemente facilitada pelo emprego do
computador digital, que viabilizou a sua análise pela técnica de simulação.
Linguagens específicas de simulação foram criadas a partir da década de 60, e a
simulação visual se iniciou na década de 80 (Prado, op.cit., pág. 21). Atualmente,
o uso largamente difundido dos microcomputadores e a grande capacidade de
processamento destes facilitam a utilização dos softwares de simulação. Alguns
destes softwares são dotados de interfaces amigáveis que permitem a sua
utilização sem que o usuário precise se ocupar com a formulação teórica associada
ao problema:
“A Teoria das Filas e a Teoria da Simulação são técnicas de
planejamento que permitem a modelagem de um sistema, seja ele de
produção, logística, fluxo de papéis em um escritório, de clientes em um
banco, etc. Estas técnicas surgiram no início do século XX e seu uso
manual teve relativo sucesso enquanto o computador não dominou
totalmente estas áreas. Elas constituem a base teórica de programas de
computador relacionados com simulação.” (INDG, 2005)
Apesar de haver algoritmos para solucionar problemas de filas, muitos
destes problemas são mais bem enfocados por técnicas de simulação. Simulações
em computador fornecem uma visão simplificada de um sistema real. A idéia por
trás da simulação é achar uma solução satisfatória ou próxima da ótima.
Simulação não emprega algoritmos de otimização; ela simplesmente retrata o
desempenho de um sistema a partir de um conjunto de parâmetros de entrada. É
comum empregar a simulação como técnica de solução de problemas quando o
problema em estudo é demasiado complexo para ser tratado por técnicas de
otimização. A esse respeito, um problema pode ser considerado demasiado
complexo quando ele não pode ser expresso matematicamente ou quando a sua
formulação é muito complicada para fins econômicos ou práticos (Proctor, op.
cit., pág. 52).
A técnica de simulação de sistemas não pretende resolver as equações de
um modelo analiticamente. Na construção de um modelo analítico é necessário ter
em mente as restrições da técnica analítica e evitar uma grande complexidade do
modelo. Para tanto, pode ser necessário o estabelecimento de muitas hipóteses
simplificadoras. Um modelo para simulação pode ser construído mais livremente.
A técnica de simulação não pretende isolar as relações entre quaisquer variáveis;
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62
ela observa como todas as variáveis do modelo variam com o tempo. A relação
entre as variáveis deve ser deduzida a partir destas observações. (Gordon, op.cit.,
págs. 17 e 18).
O rápido desenvolvimento dos computadores digitais e, mais
recentemente, a massificação do uso dos microcomputadores foram decisivos para
a disseminação e para a evolução da técnica de simulação. Os computadores, por
sua rapidez de processamento, tornaram possível a solução simultânea de muitas
equações e a utilização de rotinas de repetição sucessiva. Estas características
também são determinantes na sua grande facilidade de tratar o elemento tempo. A
relação entre computador, tempo e simulação está expressa em muitas definições
desta técnica:
“Simulação é uma técnica de solução de um problema pela análise
de um modelo que descreve o comportamento do sistema usando um
computador digital.” (Prado, op. cit., pág. 24)
“Um modelo para simulação é uma representação
matemática/lógica de um sistema, que pode ser exercitada
experimentalmente em um computador digital. Estes experimentos, ou
simulações, como chamaremos, vão permitir inferências sobre o
sistema..” (Soares, op. cit., pág. 4)
“O tempo, na maioria das simulações, é a principal variável
independente. As outras variáveis incluídas na simulação são funções do
tempo e, portanto, são variáveis dependentes.” (Soares, op. cit., pág. 11)
“Simulação de sistemas é a técnica de resolver problemas
acompanhando as mudanças ao longo do tempo de um modelo dinâmico
de um sistema.” (Gordon, op. cit., pág. 17)
“Simulação é uma técnica numérica para realizar experimentos em
um computador digital, que envolve certos tipos de modelos matemáticos e
lógicos que descrevem o comportamento de sistemas empresariais ou
econômicos (ou alguns de seus componentes) ao longo de extensos
períodos de tempo real.” (Naylor et al., 1966, in Rubinstein & Melamed,
op. cit., pág. 7)
A simulação encontra um vasto campo de aplicação. Segundo Rubinstein
& Melamed (op. cit., pág. 8) suas aplicações típicas e principais vantagens são as
seguintes:
• O sistema pode ser tão complexo que a formulação em termos de
simples equações matemáticas pode ser impossível. A maioria dos
sistemas econômicos cai nesta categoria. Por exemplo, com freqüência
é virtualmente impossível descrever a operação de uma empresa, uma
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indústria ou uma economia em termos de algumas equações simples.
Outra classe de problemas que leva a dificuldades similares é a dos
sistemas de filas de grande escala. Simulação tem sido uma ferramenta
extremamente efetiva para tratar problemas deste tipo.
• Mesmo que um modelo matemático possa ser formulado de forma a
capturar o comportamento de algum sistema de interesse, pode não ser
possível obter a solução para este modelo por meio de técnicas
analíticas. Novamente, sistemas econômicos e sistemas de filas
complexas exemplificam este tipo de dificuldade.
• Simulação pode ser usada como um recurso pedagógico para ensinar a
estudantes e a profissionais as habilidades básicas para a análise de
sistemas, para a análise estatística e para a tomada de decisões. Entre
as disciplinas nas quais a simulação foi usada com sucesso para este
fim estão a administração de empresas, a economia, a medicina e o
direito.
• O exercício formal de projetar um modelo para simulação em
computador pode ser mais valioso que a própria simulação. O
conhecimento obtido ao projetar o estudo de simulação serve para
cristalizar o pensamento do analista e com freqüência sugere mudanças
no sistema que está sendo simulado. Os efeitos destas mudanças
podem ser testados por meio da simulação antes de sua implementação
no sistema real.
• Simulação pode fornecer valiosos insights sobre o problema de
identificar quais variáveis são importantes e quais têm efeitos
desprezíveis no sistema, e pode lançar luz sobre como estas variáveis
interagem.
• Simulação pode ser usada para experimentar com novos cenários, de
forma a prever o comportamento do sistema sob novas circunstâncias.
• Simulação fornece um laboratório in vitro, permitindo ao analista
descobrir melhores controles para o sistema sob estudo.
• Simulação torna possível estudar sistemas dinâmicos em horizontes de
tempo real, comprimido ou expandido.
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64
A exemplo dos sistemas e dos modelos, as simulações podem ser
classificadas segundo diversos critérios. Nas seções anteriores, foram
apresentadas a classificação dos sistemas segundo sua natureza e a dos modelos
segundo suas características intrínsecas. Estes critérios também podem ser
aplicados de forma análoga às simulações, e não serão repetidos aqui. No entanto,
devido à sua relação direta com este trabalho, convém destacar a simulação
discreta e um de seus tipos, a simulação orientada a evento.
Em simulação discreta, o estado do sistema só muda nos tempos de
eventos, permanecendo constante entre tempos de eventos sucessivos. A
simulação transcorre avançando-se o tempo simulado de um evento a outro
(Soares, op. cit., pág. 15). Na simulação discreta, o principal interesse está nos
eventos. As equações são essencialmente equações lógicas e estabelecem as
condições para que um evento ocorra. A simulação consiste em acompanhar as
mudanças no estado do sistema que resultam da sucessão de eventos (Gordon, op.
cit., pág.18).
Soares (op.cit., pág. 16) classifica a simulação discreta em três tipos:
simulação orientada a evento, simulação orientada ao exame da atividade, e
simulação orientada a processo. Destes tipos, interessa aqui o primeiro:
“Na simulação orientada a evento, um sistema é modelado pela
definição das mudanças que ocorrem em pontos discretos do tempo,
chamados de tempo de evento. A tarefa do modelador é determinar os
eventos que podem causar a mudança no estado do sistema e então
desenvolver a lógica associada com cada tipo de evento. A simulação do
sistema é produzida pela execução da lógica associada a cada evento, em
uma seqüência ordenada no tempo.” (Soares, op. cit., pág. 208)
Segundo Gordon (op. cit., pág. 18), geralmente os estudos sobre os
sistemas podem ser enquadrados em três tipos principais: análise de sistemas,
projeto de sistemas ou definição de sistemas
10
. A análise de sistemas visa entender
como funciona um sistema existente ou proposto. Constrói-se um modelo do
sistema e, por meio de simulação, investiga-se o desempenho do modelo e os
resultados são interpretados em relação ao comportamento do sistema. No projeto
de sistemas o objetivo é produzir um sistema que atenda a certas especificações. O
10
System postulation, no original.
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65
sistema proposto é modelado e seu desempenho é previsto a partir do
conhecimento do comportamento do modelo. A definição de sistema é a forma de
uso da simulação característica de estudos sociais, econômicos, políticos e
médicos, onde o comportamento do sistema é conhecido, mas os processos que
produzem tal comportamento não o são. O estudo testa hipóteses, comparando a
resposta do modelo baseado nas hipóteses formuladas em relação ao
comportamento conhecido.
A simulação é uma técnica experimental. Nela, observa-se como as
variáveis do modelo mudam com o tempo e procura-se estabelecer as relações
entre elas a partir das observações feitas. Muitas corridas, ou repetições, têm que
ser feitas até que se entenda os relacionamentos existentes no sistema, portanto o
uso da simulação deve ser planejado como uma série de experimentos (Gordon,
op. cit., pág. 18).
As seqüências de etapas a serem seguidas para a execução de um estudo de
simulação apresentaram pequena variação entre os autores pesquisados. A Tabela
2 apresenta uma comparação entre duas destas seqüências.
Tabela 2 – Comparação entre duas seqüências recomendadas para estudos de
simulação.
Etapas
Gordon Soares
Descrição
Definição do
problema
Formulação do
problema
Estabelecer definição clara do problema e do objetivo do
estudo. O estudo de simulação é dinâmico em si mesmo; à
medida que o conhecimento do problema aumenta, a
definição pode ser revisada e questões adicionais podem ser
incorporadas.
Planejamento
do estudo
O planejamento permite estimar o trabalho a ser feito e o
tempo necessário para tal. O planejamento pode controlar o
andamento do trabalho e evitar que o estudo privilegie um
aspecto do problema em detrimento de outro.
Formulação
de um modelo
matemático
Construção do
modelo
Definir os elementos que constituirão o modelo e suas
características. Definir o inter-relacionamento entre eles.
Nesta fase se decide quais aspectos do desempenho do
sistema são relevantes para o problema a ser estudado. O
modelo deve ser o mais simples possível, contudo refletindo
realisticamente as características importantes (para cada
estudo) do sistema real.
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66
(O autor
inclui esta
etapa na
anterior)
Determinação
dos dados de
entrada
A construção do modelo determina os requisitos dos dados de
entrada. Estes dados podem ser hipotéticos ou não. A
sensibilidade dos resultados em relação a mudanças nos dados
de entrada pode ser avaliada pela realização de uma série de
repetições da simulação, variando estes dados.
Construção de
um programa
para
computador
do modelo
Tradução do
modelo
Traduzir o modelo para uma forma aceitável pelo
computador. Deve-se decidir pelo uso de linguagem de
propósito geral, linguagem para simulação ou software
comercial para simulação, considerando as vantagens e
desvantagens de cada opção. É provável que esta etapa e a
anterior sejam executadas em paralelo.
(O autor
descreve
tarefas desta
etapa dentro
da etapa
posterior)
Verificação Determinar se o modelo atua no computador como esperado.
Esta checagem pode ser manual. Há métodos estatísticos
disponíveis.
Validação do
modelo
Validação Determinar se o modelo é uma representação razoável do
sistema. Um teste de razoabilidade envolve a comparação da
estrutura do modelo e do sistema e comparações do número
de vezes que decisões fundamentais ou tarefas de subsistemas
são realizadas.
Projeto das
experiências
Plano de tática e
estratégia
O plano estratégico consiste no desenvolvimento de um
projeto experimental eficiente tanto para explicar as relações
entre os resultados simulados e as variáveis controladas,
quanto para a determinação dos valores destas variáveis que
minimizariam ou maximizariam a resposta simulada. O plano
tático consiste em determinar como cada simulação
11
deve ser
realizada para se obter o máximo de informações. Um fator a
considerar é o custo, já que ele pode limitar o número de
replicações possível.
(O autor
inclui esta
etapa na
posterior)
Experimentação Exercitar o modelo. Realizar as replicações planejadas
conforme os planos traçados.
Execução da
simulação e
análise dos
resultados
Análise dos
resultados
Interpretar as saídas. Num estudo bem planejado, um conjunto
de perguntas deve ter sido claramente colocado e a análise
procura responder a estas questões.
Implementação e
documentação
Implementar os resultados e documentar o modelo e o seu
uso. Nenhum projeto estará completo até que seus resultados
11
Provavelmente o autor (Soares) quis se referir a cada corrida (run ou replication, em inglês).
Em português, a palavra simulação pode ser usada tanto para o estudo como um todo como para
cada corrida no computador (cujo conjunto forma o estudo), o que pode gerar alguma confusão.
Neste trabalho estaremos utilizando a palavra simulação para designar o estudo como um todo e a
palavra replicação para cada corrida no computador.
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67
sejam utilizados.
Fontes: Gordon (op. cit., pág. 21) e Soares (op.cit., pág. 84)
Com relação à descrição das etapas constantes na Tabela 2, Soares (op.
cit., pág. 86) destaca que, apesar desta descrição ter sido apresentada de forma
seqüencial, num estudo real as etapas interagem entre si, exigindo diversas idas e
vindas durante o desenvolvimento do estudo.
É interessante observar que a seqüência de etapas recomendada para a
execução de um estudo de simulação, conforme detalhado na Tabela 2, guarda
grande similaridade com a metodologia recomendada por Winston (1994, págs. 1
a 5) para a solução de problemas por meio da pesquisa operacional, ilustrada na
Fig. 11. Esta figura ilustra, inclusive, a grande interação entre as etapas,
inevitáveis e benéficas para ambas as metodologias propostas – para estudos de
simulação e para a solução de problemas na pesquisa operacional.
Fonte: Winston, 1994, pág. 2.
Fig. 11 – Metodologia recomendada na pesquisa operacional
O uso da simulação está intimamente ligado a técnicas estatísticas:
1. Formular
o
p
roblema
2. Observar
o sistema
3. Formular
modelo
matemático
do problema
4. Verificar
o modelo e
usá-lo para
predição
5. Selecionar
alternativa
adequada
6. Apresentar
resultados para
a organização
7. Implementar
e avaliar
recomendações
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68
“Assim como a probabilidade foi historicamente motivada pelo
jogo (são creditadas a Cardano e Pascal as contribuições pioneiras
(Feller, 1958, Vol. I, Seção II.10)), as origens da simulação parecem estar
em experimentos envolvendo aleatoriedade
12
(p. ex. a experiência da
agulha de Buffon e outros casos relatados em Feller (1958, Vol. II, Seção
II.8).” (Rubinstein & Melamed, op. cit., pág. 2)
“A técnica de simulação consiste em tomar amostras aleatórias da
distribuição de probabilidades que representa o sistema real sob estudo.
Muitos fenômenos reais são “normalmente” distribuídos e assim, em
muitos casos, estimativas de probabilidade usando a curva normal podem
ser utilizadas freqüentemente. No caso de filas, no entanto, outros tipos de
distribuição podem ser mais apropriados – por exemplo, uma distribuição
uniforme ou aleatória – e deve-se estabelecer primeiro como os eventos
são distribuídos na realidade.
Os dados de entrada do modelo consistem dos valores observados
e das probabilidades associadas a cada evento. ... O modelo para
simulação calcula a distribuição de probabilidade acumulada e a usa em
conjunto com números gerados aleatoriamente para produzir (simular) o
número de ocorrências esperado.” (Proctor, op. cit., pág. 52)
A natural facilidade com que a simulação trata dados estatísticos é
particularmente útil para o estudo de sistemas estocásticos. Como foi visto na
seção 3.5, um sistema estocástico é aquele que possui pelo menos uma variável
aleatória, ou seja, um processo estocástico. Uma definição formal de processo
estocástico é apresentada por Ross (1985, pág. 72):
“Um processo estocástico {X(t), t € T} é uma coleção de variáveis
aleatórias. Isto é, para cada t € T, X(t) é uma variável aleatória. O índice t
é freqüentemente interpretado como tempo e, como resultado, referimo-
nos a X(t) como o estado do processo no tempo t. Por exemplo, X(t)
poderia ser igual ao número de clientes que tivesse entrado num
supermercado até o tempo t; ou o número de clientes no supermercado no
tempo t; ou o valor total de vendas que foram registradas no mercado no
tempo t, etc”.
O conjunto T é chamado conjunto índice do processo. Quando T é
um conjunto discreto o processo estocástico é dito processo discreto.”
A maioria dos sistemas de filas e de estoques é modelada estocasticamente
(Rubinstein & Melamed, op. cit., pág. 9). A simulação de sistemas estocásticos
requer que a variabilidade dos elementos no sistema seja caracterizada utilizando-
se conceitos probabilísticos. As saídas destes sistemas são também probabilísticas
e, portanto, interpretações estatísticas são usualmente requeridas (Soares, op. cit.,
12
No original em inglês, chance.
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69
pág. 95). Neste trabalho não serão apresentados os conceitos e as técnicas
estatísticas utilizados. Entende-se que o leitor está familiarizado com elas.
Esta seção encerra a revisão bibliográfica referente aos elementos teóricos
mais relevantes para o estudo aqui descrito. Nas últimas três seções foram
apresentados os sistemas e suas classificações, os modelos e a técnica de
simulação. Na próxima seção será apresentado sucintamente o software utilizado
neste estudo.
3.8 O software de simulação Arena
®
Entre os programas de computador específicos para simulação, o Arena
®
é
um dos mais utilizados no mundo atualmente. Lançado em 1993 pela empresa
Systems Modeling, ele é o resultado da unificação e aperfeiçoamento de dois
produtos de sucesso: o SIMAN e o CINEMA, respectivamente o primeiro
software de simulação e o primeiro software de animação, ambos para
microcomputadores. Em 1998 a empresa Rockwell Software incorporou a
Systems Modeling, passando a ser a responsável pela distribuição e evolução do
Arena
®
(Prado, op.cit, pág. 27).
O Arena
®
emprega um projeto orientado a objeto que permite o
desenvolvimento de modelos de forma inteiramente gráfica. Ele foi concebido
como um software de simulação de uso geral. Seu template oferece um conjunto
básico de blocos – ou módulos – para a construção de modelos para qualquer tipo
de aplicação. Além de dispor de elementos básicos para trabalhar com recursos,
filas, lógica do sistema, e interface com arquivos externos, o Arena
®
dispõe de
módulos direcionados para aspectos específicos de fabricação e manuseio de
materiais (Takus & Profozich, 1997, pág. 541).
Para desenvolver um modelo no Arena
®
o usuário simplesmente escolhe
um bloco, posiciona-o no modelo, e fornece as informações solicitadas pelo
software, tais como tempo de serviço das entidades, cronograma de operação do
servidor e rota das entidades. A simplicidade deste processo é possível graças à
existência de uma interface gráfica para o usuário, que ajuda a automatizar o
processo e permite a utilização intensiva do mouse, reduzindo a necessidade de
uso do teclado. A animação é incluída automaticamente em vários módulos do
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70
Arena
®
, permitindo um rápido desenvolvimento simultâneo do modelo da
simulação e da sua respectiva animação. O software permite ainda a inclusão de
elementos que permitem a visualização do estado do sistema em tempo real, tais
como gráficos dinâmicos, histogramas e relógios (Prado, op.cit., pág. 28, e Takus
& Profozich, op. cit., pág. 541).
Durante a execução de cada corrida de simulação, o Arena
®
simula e
gerencia o transcorrer do tempo, verificando, a cada instante, a possibilidade de
acontecer algum evento, tal como:
• Um novo cliente chega ao sistema;
• Uma entidade inicia o deslocamento entre duas estações de trabalho;
ou
• Um servidor de uma estação de trabalho inicia (ou conclui) o
atendimento a um cliente.
Nas simulações em geral, e neste trabalho em particular, os processos que
compõem o sistema simulado são estocásticos. Isto quer dizer que o tempo de
atendimento dos clientes em uma estação de trabalho é variável. O mesmo ocorre
com a chegada de entidades ao sistema, o deslocamento entre estações de
trabalho, etc. Para determinar o tempo destes processos, o Arena
®
utiliza o
método de Monte Carlo, que consiste em um sorteio baseado em números
aleatórios e na função de probabilidades que descreve o processo real. Esta função
deve ser informada pelo programador ao software quando da construção do
modelo.
As funções de probabilidades que descrevem os processos presentes no
modelo muitas vezes não são conhecidas. Para auxiliar na sua determinação, o
Arena
®
dispõe de uma ferramenta adicional: o Input Analyzer
®
. Esta ferramenta
gera um relatório que compara os dados a ela fornecidos a um conjunto de
distribuições conhecidas, indicando as que melhor se ajustam aos dados de
entrada. As distribuições consideradas pelo software são as mais comumente
utilizadas na descrição de processos estocásticos. Desta forma, pode-se partir de
uma medição de tempos dos processos para, por meio do Input Analyzer
®
,
determinar as funções a serem utilizadas no modelo.
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71
O Arena
®
permite a inserção de módulos na área de trabalho que indicam
o valor das variáveis presentes no modelo. Isto permite conhecer o valor das
variáveis a qualquer momento durante a execução da simulação e verificar quando
ocorrem mudanças nestes valores. Este recurso pode ser usado para fazer a função
de contador,
Esta seção encerra a revisão bibliográfica, na qual foram enfocados os
conceitos teóricos mais importantes para o estudo aqui relatado. Foram abordados
alguns temas característicos da logística, tais como transportes, estoques e análise
integrada, assim como alguns temas característicos da simulação de sistemas,
como sistemas, modelos, simulação e o software Arena
®
.
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Capítulo 5: As simulações e os resultados
Este capítulo apresenta as simulações realizadas e os seus resultados. O
capítulo está dividido em diversas seções, sendo que as seções centrais descrevem
os cenários utilizados, os resultados obtidos pela simulação destes cenários e as
suas respectivas análises. Uma seção inicial apresenta comentários de interesse a
todos os cenários e a última seção apresenta comentários finais sobre o estudo em
si.
5.1 Comentários preliminares
Este capítulo será dedicado às simulações realizadas, descrevendo-se os
cenários considerados e os resultados obtidos. Nesta fase do trabalho, o modelo,
construído e verificado conforme descrito no capítulo anterior, vai gerar todos os
dados (resultados) referentes aos cenários simulados, permitindo sua análise e
comparação. A observação dos resultados pode estimular o estabelecimento de
novos cenários com o objetivo de aprimorar as análises originalmente planejadas
ou ampliar o alcance das mesmas. Neste sentido, mais uma vez a agilidade
permitida pelo software Arena
®
– a rapidez com que os valores dos parâmetros do
modelo podem ser modificados e novos resultados gerados – foram fundamentais
para o sucesso do estudo.
Nesta fase do trabalho ficou patente a utilidade da construção do modelo
de forma modular. Esta característica facilita a alternância entre os cenários e a
geração rápida de resultados. Além disso, interações entre as fases do estudo,
como já citado anteriormente, ainda podem acontecer, induzindo a novas
modificações no modelo. Neste trabalho houve diversas melhorias do modelo
nesta fase, principalmente voltadas à visualização das variáveis durante a
simulação e à geração de dados específicos para facilitar a análise dos resultados.
Cabe aqui comentar que, além da construção modular, o modelo
desenvolvido contém algumas variáveis – tanto variáveis propriamente ditas como
parâmetros informados pelo programador nos módulos decide – que contribuem
para a sua flexibilidade. São exemplos disso a demanda de CT a serem carregados
no dia a ser simulado (variável Total_de_CT) e a proporção entre CT dos tipos
bottom e top presentes na frota (parâmetro definido no primeiro bloco decide). A
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107
simples existência de uma variável, no entanto, não quer dizer que se deva utilizá-
la diretamente no estudo. Sua função pode ser secundária, ou ser importante
apenas durante a construção do modelo. Nestes casos, variar o valor destas
variáveis durante a simulação definitiva pode adicionar uma dificuldade
desnecessária na análise dos resultados. Neste sentido, vale lembrar o conselho
sempre presente na literatura sobre simulação de sistemas: deve-se manter o
modelo o mais simples possível.
A demanda – quantidade de CT a ser carregada no dia a ser simulado – é
uma variável do modelo cujo valor é inicializado pelo programador e pode ser
facilmente alterado caso haja interesse em simular cenários com demandas
distintas. Caso se desejasse verificar o dimensionamento da PLECT de uma base
existente ou da PLECT projetada para uma base a ser construída, este recurso
seria fundamental, pois permitiria variar o número de CT a ser carregado no dia
simulado e verificar o comportamento da instalação frente a diferentes demandas.
No presente estudo, porém, não havia este interesse, pois aqui o foco é estudar a
influência da compartimentação dos CT no tempo da operação de carregamento.
Neste estudo, a demanda utilizada na simulação principal foi mantida constante
em todos os cenários, e seu valor foi estabelecido com base em dois critérios:
a) Ser grande o suficiente para manter uma alta ocupação dos recursos ao
longo do dia, evitando a existência de folgas que poderiam dificultar a
analise dos resultados, e
b) Evitar a existência de um grande número de CT na base após o
encerramento do horário de funcionamento normal da base, pois isto
indica que estes CT, apesar de terem sido admitidos, não foram
atendidos, o que distorceria as análises.
Considerando os critérios acima expostos, procedeu-se a testes
preliminares com o modelo, variando o valor da demanda diária. Estes testes
resultaram na definição da demanda diária em 100 CT.
Um ponto importante quando se fala em comparação dos resultados entre
os cenários simulados é o estabelecimento de um cenário de referência. Neste
estudo a escolha deste cenário de referência é bastante óbvia: deve ser o que
refletir a situação atual, de forma a permitir a verificação da influência das
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108
alterações a serem introduzidas no sistema por meio da comparação dos resultados
entre os cenários com e sem alterações. O cenário de referência foi denominado
Cenário 1, e suas características principais estão relacionadas na Tabela 4. Este
Cenário 1, representa a “situação atual”, ou seja, a frota tem a compartimentação
que atualmente prevalece no mercado: a parcela que atua na transferência tem um
único compartimento de 30 m³, enquanto que a frota de entrega tem
compartimentos de 5 m³. A proporção entre os diversos tipos de CT é igual à da
amostra obtida durante a medição dos tempos dos processos na base visitada.
Tabela 4 – Cenário 1: principais características
Nº de CT no dia: 100
Nº de
compartimentos
Capacidade do
compartimento
Percentual
da frota
Capacidade
do CT
nº de
CT/dia
Volume
total
nº de
compartimentos
(m³) (%) (m³) (m³) carregados
1 30 15 30 15 450 15
3 5 45 15 45 675 135
4 5 25 20 25 500 100
6 5 15 30 15 450 90
Totais
100
2.075 340
Cenário 1 - situação atual
O objetivo deste trabalho é estudar a influência da compartimentação dos
caminhões-tanque na operação das bases de distribuição de combustíveis
automotivos. No entanto, o trabalho com simulação muitas vezes permite a
realização de outras análises com a utilização do mesmo modelo, ou com ligeiras
modificações neste. Estas outras análises, que são secundárias em relação ao
objetivo do estudo, podem, no entanto, ser de grande utilidade para uma visão
mais ampla do sistema. O cuidado aqui deve ser a manutenção do foco no objetivo
do trabalho e na consistência entre os dados disponíveis e os resultados obtidos:
“Uma falha comum em estudos de simulação é tornar-se tão
absorto em simular que mais detalhes são extraídos da simulação do que
os necessários ou podem ser suportados pelos dados disponíveis.”
(Gordon, op. cit., pág. 21)
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109
Como seria de se esperar, o modelo construído para este estudo permite
diversas análises secundárias. Uma das análises secundárias para a qual este
modelo demonstrou utilidade já na fase de sua construção é a comparação entre a
duração da operação para cada um dos dois métodos de carregamento de CT
existentes – bottom e top loading. Outra análise interessante, apesar de igualmente
secundária em relação ao objetivo deste trabalho, diz respeito à influência da
variação do ritmo de chegada dos CT à base ao longo do dia na produtividade da
operação de carregamento. Ainda outra análise secundária pode ser feita: a da
influência da composição da movimentação da base, dividida entre entrega e
transferência. Estas análises serão descritas antes mesmo da análise principal, pois
isto facilitará o entendimento desta.
5.2 A comparação entre bottom e top loading
O carregamento do CT pelo método bottom loading apresenta algumas
vantagens em relação ao carregamento pelo método top loading, sendo que uma
das principais é a redução do tempo da operação. Esta vantagem – teórica – pode
ser avaliada com o modelo construído para este estudo.
O modelo utilizado possui duas lajes bottom e duas lajes top. A proporção
entre os dois tipos de laje deve ser definida, na prática, de forma a atender
adequadamente a frota que opera na base. Neste estudo foi utilizada uma
configuração com igual número de lajes do tipo bottom e do tipo top justamente
para facilitar comparações: havendo recursos equivalentes disponíveis para o
carregamento por ambos os métodos, eventuais diferenças no tempo da operação
seriam resultado de produtividades distintas inerentes a cada um destes métodos.
No modelo utilizado, a divisão da frota entre CT do tipo bottom e do tipo
top é feita logo no primeiro módulo decide (Figura 15) e a proporção desta divisão
é inicializada pelo programador, podendo ser facilmente alterada caso haja
interesse em simular outros cenários. Neste trabalho o modelo foi inicializado
com uma proporção de 50% para cada tipo (CT bottom ou top), de forma a avaliar
a diferença de produtividade entre os dois métodos de carregamento.
Assim, o próprio cenário de referência – Cenário 1 – pode ser utilizado
para a comparação entre os métodos de carregamento de CT. Como é comum em
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110
simulação, este cenário fornece várias outras conclusões úteis, além da
comparação entre os dois métodos de carregamento. Os resultados obtidos com o
cenário 1 estão mostrados na Tabela 5.
Tabela 5 – Cenário 1: diferença entre bottom e top
Média Desvio padrão
Entraram (CT) 99 2,0
Saíram (CT) 96 1,9
Tempo em processo (min) 25,8 0,0
Tempo em espera (min) 24,8 2,1
Tempo em trânsito (min) 1,5 0,0
Tempo total (min) 52,1 2,1
Tempo
bottom (min)
46,7
2,1
Tempo
top (min)
56,4
3,0
Os resultados relacionados na Tabela 5 permitem as seguintes conclusões:
a) A demanda diária de 100 CT está adequada às premissas adotadas para
o seu dimensionamento, pois restam, em média, apenas 3 CT na base
às 20:00 horas (diferença entre a quantidade de CT que entrou e a que
saiu).
b) O tempo gasto em filas é significativo, representando 48% do tempo
total e 96% do tempo gasto nos processos.
c) O tempo de deslocamento do CT dentro da base é muito pequeno,
quando comparado aos demais tempos (3% do total).
d) O tempo da operação com o método top é 21% maior que o tempo da
operação com o método bottom, correspondendo a um acréscimo de
aproximadamente 10 minutos por CT.
Para verificar se a diferença mostrada acima entre os métodos bottom e top
é influenciada pela demanda, foram criados dois cenários baseados na situação
atual, variando-se apenas a quantidade de CT admitidos na base (e mantendo-se a
proporção entre os tipos de CT). A comparação entre os resultados encontrados na
simulação destes cenários com os da situação atual estão mostrados na Tabela 6.
A exemplo da simulação da situação atual, todos os utilizaram 50 replicações.
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111
Tabela 6 – Cenários 1, 1a e 1b - resultados
filas
bottom top
médio
(%) (CT/dia) (m³/dia) (min) (min) (min) (min)
1a 15 80 1.660 13,4 36,8 44,1 40,8
1 15 100 2.075 24,8 46,7 56,4 52,1
1b 15 120 2.490 41,6 60,5 75,8 68,9
tempos¹
Cenário
transferência Nº de CT
Volume
carregado
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
Para ilustrar eventuais tendências contidas nos resultados relacionados na
Tabela 6, foi criado o gráfico mostrado na Fig. 17.
10
20
30
40
50
60
70
80
80 100 120
Quantidade de CT (CT/dia)
Tempo gasto (min)
Top
Bottom
Filas
Fig. 17 – Influência da demanda no tempo da operação
Os resultados relacionados na Tabela 6 e ilustrados pela Fig. 17 permitem
as seguintes conclusões:
a) A relação entre o aumento da demanda e o tempo da operação de
carregamento de CT não é linear.
b) O aumento do tempo da operação à medida que a demanda cresce é
diretamente relacionado com o crescimento das filas.
c) A vantagem do método bottom sobre o método top aumenta com o
crescimento da demanda.
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Cabe lembrar que as diferenças medidas entre os métodos bottom e top
estão associadas aos cenários relatados acima. É preciso ter em mente que o
sistema simulado é suficientemente complexo para que se tome cuidado com a
generalização de qualquer conclusão. Variáveis como a demanda, proporção entre
CT bottom e top e compartimentação da frota influenciam os tempos dos
processos, e, portanto, influenciam no tempo da operação de carregamento.
Algumas destas influências ficarão mais claras quando da análise de outros
cenários simulados, como se verá adiante.
5.3 A influência do ritmo de chegada dos caminhões-tanque à base
O ritmo de chegada dos CT à base varia ao longo do dia, conforme já foi
comentado anteriormente. Considerando a existência desta variação, e também
que os processos envolvidos são estocásticos, é de se esperar que haja uma grande
variação no tempo total da operação de carregamento de CT ao longo do dia.
Grandes variações no ritmo de produção são geralmente responsáveis por
ineficiências ou perdas; um ritmo constante é geralmente mais eficiente e
econômico. A inevitabilidade da existência de variação na operação sob estudo
faz com que o dimensionamento das bases apresente um desafio clássico:
encontrar o equilíbrio entre um ou mais “gargalos” nos horários de pico e a
ociosidade nos horários mortos.
Não é objetivo deste trabalho tratar do dimensionamento de bases, mas o
modelo construído pode facilmente demonstrar a influência do ritmo de chegada
dos CT no tempo total da operação de carregamento. Para tanto, basta substituir a
planilha schedule associada ao módulo create por uma fórmula que expresse um
intervalo constante entre chegadas dos CT. O tempo entre chegadas deixaria de
ser estocástico, tornando-se determinístico:
T = 16 h / 100 CT ⇒ T = 9,6 min/CT
Assim, para demonstrar a influência do ritmo de chegada dos CT no tempo
da operação, foi feita uma simulação utilizando o Cenário 1, mantendo-se a
demanda de 100 CT/dia, porém fixando o intervalo entre chegadas de CT em 9,6
minutos. Este cenário foi denominado Cenário 1c. Os resultados obtidos estão
mostrados na Tabela 7.
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113
Tabela 7 – Cenário 1c: intervalo entre chegadas constante
Média Desvio padrão
Entraram (CT) 100 0,0
Saíram (CT) 97 0,2
Tempo em processo (min) 25,8 0,0
Tempo em espera (min) 5,3 0,3
Tempo em trânsito (min) 1,5 0,0
Tempo total (min) 32,6 0,6
Tempo
bottom (min)
29,9
0,6
Tempo
top (min)
35,0
0,9
Os resultados permitem as seguintes conclusões:
a) A demanda diária de 100 CT está adequada às premissas adotadas para
o seu dimensionamento, pois restam, em média, apenas 3 CT na base
às 20:00 horas.
b) O tempo gasto em filas representa 16% do tempo total e 20% do tempo
gasto nos processos.
c) O tempo de deslocamento do CT dentro da base é muito pequeno,
quando comparado aos demais tempos, representando apenas 5% do
tempo total
1
.
d) O tempo da operação com o método top é 17% maior que o tempo da
operação com o método bottom, correspondendo a um acréscimo de
aproximadamente 5 minutos por CT.
e) Os tempos totais da operação, tanto no método bottom como no
método top ficaram muito menores do que no caso da demanda
aleatória.
Os resultados da simulação com o Cenário 1c (Tabela 7), indicam uma
grande diminuição do tempo da operação em relação ao Cenário 1 (Tabela 5). O
tempo médio de operação foi 36% menor no método bottom e 38% menor no
método top. Estes números comprovam, portanto, a grande influência do ritmo de
chegada dos CT no tempo total da operação.
1
Neste cenário, o tempo de deslocamento representa uma parcela maior do tempo total devido à
diminuição deste. O tempo de deslocamento mantém-se constante em todos os cenários, pois não é
influenciado por nenhuma das variáveis presentes no modelo, o que é coerente com a realidade.
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114
5.4 A influência da transferência
Como foi mencionado anteriormente, o transporte de produtos para efetuar
a entrega aos clientes é conhecido na atividade de distribuição simplesmente como
entrega, enquanto que o transporte de uma base para outra é denominado
transferência. Todas as bases operam com a entrega e muitas operam também
como com a transferência, em especial as bases primárias. Desta forma, é comum
que uma parte das operações de carregamento de CT se refiram à transferência,
que se caracteriza por utilizar CT com um único compartimento. As demandas
referentes à entrega e à transferência de produtos e, conseqüentemente, o peso de
cada uma na movimentação total é uma característica de cada base.
No modelo construído para este estudo é possível simular qualquer
composição entre a quantidade de CT de entrega e a quantidade de CT de
transferência. O percentual de CT referente à transferência é inicializado no
modelo por meio do segundo módulo decide (denominado Numero de
compartimentos) que encaminha a respectiva parcela da frota ao módulo Assign
Comp 1. Neste módulo os CT receberão os atributos característicos da
transferência, que no modelo utilizado são: 1 compartimento e 30 m³ de
capacidade. Os demais CT, que compõem a frota de entrega, são encaminhados a
outros módulos assign e recebem outros atributos característicos.
O cenário de referência deste trabalho considera que a frota de
transferência na base representa 15% do total, a exemplo da base real em que foi
feito o levantamento de campo. Os CT que compõem esta parcela da frota têm
apenas um compartimento, e, portanto, não consomem tempo para a troca de
braço de carregamento durante a operação, como ocorre com os CT
compartimentados. Este fato pode naturalmente gerar uma expectativa de que uma
base que tenha um percentual de transferência maior que o do cenário de
referência obtenha uma produtividade maior no carregamento. No entanto, a
comparação entre cenários com percentuais de transferência distintos não é trivial.
Um CT de transferência tem uma capacidade geralmente maior do que a dos CT
de entrega. Desta forma, o tempo médio de bombeio necessário para o
carregamento de um CT de transferência se refere ao volume de 30 m³ (neste
modelo), enquanto que o mesmo tempo médio para um CT de entrega se refere à
média ponderada dos diversos volumes possíveis (neste modelo, 15, 20 ou 30 m³).
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115
Desta forma, o tempo de bombeio para um CT de transferência pode ser tão maior
que o seu equivalente para um CT de entrega que anule a economia de tempo na
troca do braço de carregamento. Por outro lado, a comparação também deve levar
em consideração a influência na movimentação total da base: como a capacidade
média dos CT de transferência é diferente da dos CT de entrega, comparar o
tempo de carregamento referente a uma certa quantidade de CT de transferência
com o seu equivalente referente à mesma quantidade de CT de entrega implica em
comparar movimentações distintas.
O modelo construído para este trabalho pode ser utilizado para verificar a
influência do percentual referente à transferência no tempo da operação de
carregamento de CT. Para esta verificação foram criados dois cenários que
representam situações novas em relação ao cenário de referência: o primeiro –
Cenário 1d – mantém a movimentação total da base, diminuindo, portanto, a
quantidade de CT carregados, e o segundo – Cenário 1e – mantém a quantidade de
CT, levando a uma movimentação maior do que a da situação atual. Nestes
cenários o percentual da frota dedicado à transferência foi estabelecido em 50%.
Quanto ao percentual restante da frota (50%), que fica dedicado à entrega, supôs-
se que ficaria dividido entre os três tipos de CT possíveis (3 x 5 m³, 4 x 5 m³ e 6 x
5 m³)
2
de acordo com o mesmo peso relativo que cada tipo detém na situação
atual. Esta suposição significa que a variação do percentual referente à
transferência não afeta a entrega, ou seja, as características da entrega numa
determinada base se mantêm, independentemente desta base aumentar ou diminuir
sua movimentação referente à transferência. Foi utilizado ainda um terceiro
cenário – Cenário 1b, já citado anteriormente – no qual o percentual de
transferência é o mesmo que na situação atual e a movimentação é a mesma que
no cenário 1e. A utilização deste cenário 1b nesta seção tem como objetivo
possibilitar a verificação das conseqüências de um aumento da movimentação,
mantido o percentual de transferência da situação atual, de forma a possibilitar,
entre outras coisas, uma avaliação crítica do cenário 1e. Em outras palavras, o
cenário 1b permite verificar até que ponto as variações constatadas no cenário 1e
são conseqüência do aumento do percentual de transferência ou do aumento da
2
A notação utilizada exprime: 3 compartimentos de 5 m³ cada, 4 de 5 m³ cada, e assim por diante.
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116
movimentação da base. As características destes cenários estão mostradas na
Tabela 8.
Tabela 8 – Cenários 1, 1d,1e e 1b - características
Compartimentos
Capacidade do
compartimento
Percentual
da frota
Capacidade
do CT
nº de
CT/dia
Volume
total
(unid.) (m³) (%) (m³) (m³)
1 30 15,0 30 15 450
3 5 45,0 15 45 675
4 5 25,0 20 25 500
6 5 15,0 30 15 450
100,0
2.075
Compartimentos
Capacidade do
compartimento
Percentual
da frota
Capacidade
do CT
nº de
CT/dia
Volume
total
(unid.) (m³) (%) (m³) (m³)
1 30 50,0 30 43 1275
3 5 26,5 15 22 337
4 5 14,7 20 13 250
658,8307225
100,0
2.087
Compartimentos
Capacidade do
compartimento
Percentual
da frota
Capacidade
do CT
nº de
CT/dia
Volume
total
(unid.) (m³) (%) (m³) (m³)
1 30 50,0 30 50 1500
3 5 26,5 15 26 397
4 5 14,7 20 15 294
658,8309265
100,0
2.456
Compartimentos
Capacidade do
compartimento
Percentual
da frota
Capacidade
do CT
nº de
CT/dia
Volume
total
(unid.) (m³) (%) (m³) (m³)
130153018540
3 5 45 15 54 810
4 5 25 20 30 600
6 5 15 30 18 540
100
2.490
Cenário 1 - situação atual; transferência = 15%; 100 CT/dia
Cenário 1d - transferência = 50%; 85 CT/dia
Cenário 1e - transferência = 50%; 100 CT/dia
Cenário 1b - situação atual; transferência = 15%; 120 CT/dia
A simulações realizadas com os cenários 1d, 1e e 1b mostram variações
importantes dos tempos de operação, como se pode ver na Tabela 9.
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117
Tabela 9 – Cenários 1, 1d, 1e e 1b - resultados
filas
bottom top
médio
(%) (CT/dia) (m³/dia) (min) (min) (min) (min)
1 15 100 2.075 24,8 46,7 56,4 52,1
1d 50 85 2.087 22,0 50,2 52,5 52,2
1e 50 100 2.456 44,1 71,0 75,0 74,4
1b 15 120 2.490 41,6 60,5 75,8 68,9
tempos¹
Cenário
transferência Nº de CT
Volume
carregado
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
Os resultados mostrados na Tabela 9 permitem diversas conclusões, que
são relatadas a seguir, tomando-se sempre a situação atual como referência:
a) Em relação ao Cenário 1d (mantida a movimentação diária):
I. O aumento da transferência teve impacto negativo no
carregamento bottom e impacto positivo no top. Percebe-se que a
diminuição do tempo médio gasto para troca de braço (operação
que não existe na transferência e cuja duração é “economizada”
neste cenário), foi mais representativo no top. No bottom,
prevaleceu o aumento da capacidade média dos CT.
II. O tempo ganho no carregamento top foi praticamente equivalente
ao tempo perdido no bottom, como se nota na manutenção do
tempo médio. Vale lembrar que neste cenário (assim como nos
demais) a proporção de CT top é igual à de CT bottom.
III. O tempo perdido em filas foi reduzido em 11%.
b) Em relação ao Cenário 1e (mantida a quantidade de CT):
I. O aumento da movimentação foi de 18%, mas provocou um
aumento de tempo gasto em filas de 78% e um aumento do tempo
médio da operação de carregamento de 43%.
II. A exemplo do cenário anterior (1d), verifica-se que quando o
percentual de transferência aumenta a diferença entre o tempo de
carregamento no método bottom e no método top diminui. Isto de
deve ao fato de que o carregamento simultâneo de mais de um
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118
compartimento, vantagem característica do método bottom, só se
aplica à entrega, ou seja, aos CT compartimentados.
c) Em relação ao Cenário 1b (mantida a movimentação do cenário 1e):
I. O aumento da movimentação foi de 20%, mas provocou um
aumento de tempo gasto em filas de 68% e um aumento do tempo
médio da operação de carregamento de 32%, impacto menor que o
verificado no cenário 1e.
II. Fica nítida a diferença entre os tempos de carregamento com o
método bottom e com o método top.
Como se viu nesta seção, a comparação dos resultados das simulações dos
cenários 1b, 1d e 1e com o cenário de referência permite perceber algumas
relações entre as variáveis do sistema e a parcela da movimentação da base
relativa à transferência. Deve-se notar também a crescente complexidade para a
análise do sistema à medida que se admite a variação de mais parâmetros. Neste
sentido, é interessante destacar que é esta complexidade causada pela interação
entre as variáveis do sistema, aqui verificada na prática, que recomenda, segundo
a teoria, a utilização da ferramenta de simulação para este tipo de estudo.
5.5 A influência da compartimentação dos caminhões-tanque
As seções anteriores deste capítulo apresentam um relato de algumas das
análises da operação de carregamento de CT que o modelo construído para este
trabalho torna possíveis. Este relato, além de apresentar os cenários simulados e
os resultados obtidos, visa tornar o leitor mais familiarizado com o modelo. As
análises apresentadas destacam algumas relações entre as variáveis do sistema e
demonstram que o modelo, como é comum acontecer em estudos de simulação,
tem potencial para outras utilizações além daquela para a qual foi originalmente
concebido. No entanto, apesar da relevância do exposto nas seções anteriores, o
objetivo principal deste trabalho ainda não foi atingido. Esta seção apresentará as
principais simulações deste trabalho, e seu objetivo maior: a análise da influência
da compartimentação dos CT na operação de carregamento.
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119
Para a simulação do carregamento de CT com compartimentação diferente
do padrão atual, foram utilizados quatro novos cenários, além do cenário de
referência já utilizado anteriormente. Dois destes novos cenários consideram a
frota com compartimentos menores que os atuais, e os outros dois consideram a
frota com compartimentos maiores que os atualmente utilizados. Desta forma, este
estudo pretende analisar as conseqüências da alteração do padrão atual nos dois
sentidos possíveis: para maior e para menor.
O principal cuidado na criação dos novos cenários citados foi estabelecer
compartimentações possíveis de serem implementadas, além de realistas do ponto
de vista da atividade econômica. Este cuidado se deve ao fato de que não é
possível variar a capacidade do compartimento padrão de forma contínua, e,
mesmo considerando variações discretas, seria pouco prático trabalhar com
variações muito pequenas. Seria inviável, por exemplo, utilizar um grande número
de cenários em que o compartimento padrão tivesse 4,9 m³, 4,8 m³, 4,7 m³, e
assim por diante (além dos cenários simétricos, com 5,1 m³, 5,2 m³, 5,3 m³, etc),
pois simular todos estes cenários consumiria muito tempo. Além de impraticáveis
em função do consumo de tempo, a grande maioria destes cenários criaria CT
irreais, pois estes teriam tanques pequenos demais, desperdiçando sua capacidade
de tração, ou grandes demais, excedendo tal capacidade.
Considerando o acima exposto, optou-se por estabelecer os cenários
citados considerando um número inteiro de metros cúbicos para os novos padrões
de compartimento. Como não se visa aqui encontrar o compartimento ótimo, e
sim analisar as conseqüências e eventuais tendências geradas por volumes de
compartimento diferentes do atualmente utilizado, esta abordagem é razoável. Os
cenários criados são os seguintes:
a) Cenário 2a, que considera uma “pequena” redução do compartimento
padrão, fixando-o em 4 m³;
b) Cenário 2b, com “grande” redução, para 3 m³;
c) Cenário 3a, com “pequeno” aumento, para 6 m³, e
d) Cenário 3b, com “grande” aumento, para 7 m³.
Os termos “pequeno” e “grande” utilizados nos itens acima não pretendem
ter um sentido de mensuração da diferença entre o compartimento simulado e o
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120
padrão atual, mas simplesmente descrever os cenários comparativamente entre si,
para futura referência neste trabalho.
Convém relatar ainda um outro ponto importante na criação dos novos
cenários para a simulação de CT com compartimentação diferente da atual: nem
sempre é possível a utilização da nova capacidade padrão de compartimento para
todos os tipos de CT, sob pena de criar, no cenário em questão, CT irreais.
Conforme o caso, estes CT poderiam ter tanques pequenos demais, desperdiçando
sua capacidade de tração, ou grandes demais, excedendo tal capacidade, recaindo-
se no mesmo problema descrito mais acima. Desta forma, a nova
compartimentação padrão estabelecida em cada um dos cenários 2a, 2b, 3a e 3b
não pôde ser aplicada a todos os CT. A parcela da frota responsável pela
transferência não é afetada por ela, e permaneceu com a sua compartimentação
única atual, já considerada no cenário de referência. Quanto à frota de entrega, em
cada cenário estabeleceu-se um novo compartimento padrão e procurou-se
adequar a frota a ele. Quando não foi possível adequar algum tipo de CT ao novo
compartimento padrão, o tipo de CT envolvido permaneceu com a
compartimentação imediatamente acima da padrão (ou imediatamente abaixo,
conforme o caso). Os cenários criados estão mostrados na Tabela 10.
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121
Tabela 10 – Cenários 2a, 2b, 3a e 3b – características.
Qtd.
Compart.
Capac. do
compart.
Percentual
da frota
Capacidade
do CT
nº de
CT/dia
Volume
total
nº de
compart.
(unid.) (m³) (%) (m³) (m³) carregados
1 30 15,0 30 15 450 15
3 5 45,0 15 45 675 135
4 5 25,0 20 25 500 100
6 5 15,0 30 15 450 90
100,0
2.075
340
1 30 15,0 30 15 450 15
4 4 45,0 16 45 720 180
5 4 25,0 20 25 500 100
7 4 15,0 28 15 420 105
100,0
2.090
400
1 30 15,0 30 15 450 15
5 3 45,0 15 45 675 225
5 4 25,0 20 25 500 125
10 3 15,0 30 15 450 150
100,0
2.075
515
1 30 15,0 30 15 450 15
3 5 45,0 15 45 675 135
3 6 25,0 18 25 450 75
5 6 15,0 30 15 450 75
100,0
2.025
300
1 30 15,0 30 15 450 15
2 7 45,0 14 45 630 90
3 7 25,0 21 25 525 75
4 7 15,0 28 15 420 60
100,0
2.025
240
Cenário 3b
cenário
Cenário 1Cenário 2aCenário 2bCenário 3a
Pode-se observar na Tabela 10 que os cenários 2a, 2b, 3a e 3b, apesar de
considerarem uma compartimentação dos CT diferente da considerada no cenário
1 (situação atual), utilizam o mesmo número de CT e praticamente a mesma
movimentação daquele cenário. Este é um ponto importante e que permite a
comparação entre estes cenários, pois, como se viu anteriormente, o tempo da
operação de carregamento pode ser fortemente impactado pela demanda diária.
Os resultados da simulação destes cenários serão analisados em separado.
Primeiramente serão analisados os resultados dos cenários em que o volume do
compartimento padrão dos CT é menor que o atual, e, após, serão analisados os
cenários em que este volume é maior que o atual. Estes resultados estão mostrados
nas Tabelas 11 e 12, respectivamente.
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122
Tabela 11 – Cenários 1, 2a, 2b - resultados
filas
bottom top
médio
(%) (CT/dia) (m³/dia) (min) (min) (min) (min)
1 15 100 2.075 24,8 46,7 56,4 52,1
33,7 57,1 66,4 62,6
35,8% 22,1% 17,9% 20,0%
32,4 52,2 69,0 61,8
30,7% 11,7% 22,4% 18,6%
2b 15 100 2.075
2a 15 100 2.090
tempos¹
Cenário
transferência Nº de CT
Volume
carregado
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
Os resultados mostrados na Tabela 11 permitem diversas conclusões, que
são relatadas a seguir, tomando-se sempre a situação atual como referência:
a) Em relação ao Cenário 2a (pequena redução do compartimento
padrão):
I. Houve aumento do tempo da operação, conforme era de se
esperar, uma vez que neste cenário há mais compartimentos a
carregar do que na situação atual. O impacto foi maior no
carregamento bottom (aumento de 22,1%) do que no top (aumento
de 17,9%).
II. A operação com o método bottom permanece mais rápida do que
com o método top. A diferença de tempo neste cenário (9,3
minutos) é muito próxima da diferença na situação atual (9,7
minutos).
III. O tempo médio perdido em filas (33,7minutos) teve um acréscimo
de 35,8% em relação à situação atual.
b) Em relação ao Cenário 2b (grande redução do compartimento padrão):
I. Houve aumento do tempo da operação, conforme era de se
esperar, uma vez que neste cenário há mais compartimentos a
carregar do que na situação atual. No entanto, com o método
bottom este aumento (11,7%) foi menor do que o verificado no
cenário 2a (22,1%), enquanto que com o método top foi maior
(22,4% contra 17,9%).
II. A operação com o método bottom permanece mais rápida do que
com o método top. A diferença de tempo neste cenário (16,8
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123
minutos) aumentou muito em relação à diferença na situação atual
(9,7 minutos).
III. O tempo médio perdido em filas (32,4minutos) teve um acréscimo
de 30,7% em relação à situação atual.
Tabela 12 – Cenários 1, 3a, 3b - resultados
filas
bottom top
médio
(%) (CT/dia) (m³/dia) (min) (min) (min) (min)
1 15 100 2.075 24,8 46,7 56,4 52,1
24,8 46,7 55,0 51,7
0% 0% -2,4% -0,8%
28,4 52,1 56,9 55,4
14,6% 11,5% 1,0% 6,3%
tempos¹
Cenário
transferência Nº de CT
Volume
carregado
3a 15 100 2.025
3b 15 100 2.025
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
Os resultados mostrados na Tabela 12 permitem diversas conclusões, que
são relatadas a seguir, tomando-se sempre a situação atual como referência:
a) Em relação ao Cenário 3a (pequeno aumento do compartimento
padrão):
I. A expectativa de decréscimo do tempo da operação em função do
menor número de compartimentos a carregar não se confirmou. O
tempo da operação praticamente não se alterou, tendo havido
apenas um pequeno decréscimo no top loading.
II. A operação com o método bottom permanece mais rápida do que
com o método top. A diferença de tempo neste cenário (8,3
minutos) caiu aproximadamente 15% em relação à diferença na
situação atual (9,7 minutos).
III. O tempo médio perdido em filas foi igual ao da situação atual.
b) Em relação ao Cenário 3b (grande aumento do compartimento padrão):
I. Houve aumento do tempo da operação pelo método bottom
(11,5%), ao contrário do que se poderia imaginar, já que o número
de compartimentos a carregar diminuiu. No carregamento top o
tempo foi praticamente igual ao da situação atual (acréscimo de
1,0%).
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124
II. A operação com o método bottom permanece mais rápida do que
com o método top, mas a diferença de tempo neste cenário (4,8
minutos) diminuiu bastante e representa aproximadamente a
metade da diferença na situação atual (9,7 minutos).
III. O tempo médio perdido em filas (28,4 minutos) teve um
acréscimo de 14,6% em relação à situação atual.
Outros comentários de cunho mais geral podem ser feitos com base nos
resultados mostrados nas Tabelas 11 e 12, destacando a complexidade do sistema
e a utilidade do modelo para o estudo da operação em análise. Na alínea I do item
b do cenário 2b, nota-se que o aumento do tempo da operação foi menor, com o
compartimento padrão de 3 m³, do que no cenário 2a, com o compartimento
padrão de 4 m³. Este resultado é, em princípio, contrário ao que se poderia
esperar, uma vez que uma compartimentação com menor volume padrão significa
mais compartimentos a serem carregados, já que o volume total diário é
praticamente constante. Havendo mais compartimentos a carregar, haveria mais
mudanças do braço de carregamento entre o compartimento anterior e o próximo a
ser carregado, ou seja, maior gasto de tempo. No entanto, a simulação mostra que
o carregamento bottom consegue uma produtividade melhor no cenário 2b do que
no cenário 2a. Um dos fatores que influencia neste resultado é a vantagem
característica do método bottom, que é a possibilidade de carregar mais de um
compartimento simultaneamente. Portanto, quanto mais compartimentos o CT
possuir, maior a probabilidade de haver esta simultaneidade, já que aumenta a
probabilidade do CT estar programado para carregar o mesmo produto em
diversos compartimentos. Assim, percebe-se que uma análise simples do sistema,
baseada em apenas um parâmetro, pode levar a conclusões erradas, reforçando
mais uma vez a recomendação de utilização de ferramenta de simulação para uma
análise mais abrangente do problema.
Um outro comentário que convém relatar se refere à alínea I do item a do
cenário 3a. Neste cenário, a simulação mostra que, apesar do volume do
compartimento padrão ter aumentado, o tempo de carregamento pelo método
bottom manteve-se inalterado. Um fator importante neste caso foi a
compartimentação que foi possível estabelecer para a frota. Nesta, nota-se que,
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125
além dos CT de transferência, que não foram alterados em nenhum cenário, os CT
de 15 m³ (originalmente 3 x 5m³) também não foram alterados. Isto se deveu ao
fato de que não seria possível modificá-los para o compartimento padrão deste
cenário (6 m³), pois seu tanque teria que ter uma capacidade de 18 m³ (3 x 6 m³), o
que excederia sua capacidade de tração. Alternativamente, transformá-lo para 12
m³ (2 x 6 m³) causaria um sub-aproveitamento do CT. Desta forma, optou-se por
mantê-lo inalterado em relação à situação atual. Ocorre que este tipo de CT é o
mais comum e, desta forma, somando-se a sua participação na frota (45%) com a
dos CT de transferência (15%) verifica-se que neste cenário 60% dos CT tem a
mesma compartimentação que na situação atual, o que com certeza contribuiu
para que os resultados da simulação deste cenário sejam próximos dos resultados
obtidos com o cenário de referência.
Convém destacar ainda que à medida que a compartimentação padrão
aumenta, e conseqüentemente o número de compartimentos dos CT diminui, o
método bottom perde eficiência. Isto é bastante natural, uma vez que a vantagem
principal deste método é o carregamento simultâneo de mais de um
compartimento. Note-se que no cenário 3b o CT mais comum, o de 15 m3, foi
transformado para 14 m³ (2 x 7 m³). Assim, o método bottom só apresentará
vantagem, neste cenário, se o CT for carregar o mesmo produto nos dois tanques,
ou seja, se for carregar um único produto
Por fim, note-se que, de uma forma geral, as simulações mostraram que o
método bottom é mais sensível e menos previsível em relação às mudanças na
compartimentação dos CT do que o método top.
5.6 Comentários finais
Na última seção acima foram apresentadas as principais simulações
realizadas durante este trabalho, e nas três anteriores foram relatadas outras
simulações que demonstraram a possibilidade de aplicação do modelo para
finalidades diferentes do objetivo central deste estudo. Em nome da objetividade,
optou-se por não descrever todos os detalhes das simulações e da operação em si
nas seções anteriores, mantendo-as concentradas em apresentar os resultados
obtidos e as suas respectivas análises. Os detalhes complementares, como dados
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126
do levantamento de campo, estatísticas e cálculos são apresentados nos apêndices
deste trabalho, deixando ao leitor, conforme o seu interesse, a opção de consultá-
los ou não. Alguns pontos importantes, no entanto, não foram citados ainda, pois
têm relação com todo o trabalho e não com um cenário específico. Estes pontos
serão esclarecidos a seguir nesta seção, completando este capítulo.
O primeiro ponto que deve ser esclarecido aqui é o número de replicações
utilizado nas simulações. Este é um dado básico para o Arena
®
e é inicializado
pelo programador. Neste trabalho, a título de teste final do modelo foram feitas
algumas simulações utilizando o número de dez replicações. O relatório padrão de
resultados do Arena
®
– denominado Category Overview Report – apresenta um
parâmetro relacionado à precisão dos resultados chamado half width, assim
definido na documentação (Arena
®
Online Help) do software:
“Confidence Intervals — Across Replications
The "Half Width" column of the Category Overview Report is
included to help you determine the reliability of the results from all your
replications. Two results are possible in the "Half Width" category:
Insufficient: If only one replication is executed, Arena will return
the message "Insufficient" for that variable’s half width, indicating there is
insufficient data to accurately calculate the half width. Running the
simulation for more than one replication will produce a value.
A value: If a value is returned in the Half Width category, this
value may be interpreted by saying "in 95% of repeated trials, the sample
mean would be reported as within the interval sample mean ± half width".
The half width can be reduced by increasing the number of replications.”
Para determinar o número de replicações a ser utilizado neste estudo,
foram feitas simulações utilizando o cenário de referência com 30, 50 e 70
replicações, além do teste citado, com 10 replicações. Na análise dos resultados
obtidos, utilizaram-se os valores referentes a dois processos que apresentaram as
maiores dispersões de resultados: o tempo de espera em filas e a geração de CT.
As Tabelas 13 e 14 mostram os resultados obtidos.
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127
Tabela 13 – Efeito do aumento do número de replicações I
(min) (min)
10
30,8 9,0 4,6
30
26,9 6,0
3,1
50
24,8 4,2
2,1
70 24,5 3,6 1,8
Desvio padrão
Replicações
Espera em filas
Processo
Média Half width
Os resultados mostrados nas Tabelas 13 e 14 mostram uma convergência
dos valores dos tempos dos processos analisados (coluna Média). Ao mesmo
tempo, estes resultados mostram uma progressiva diminuição do desvio padrão à
medida que o número de replicações aumenta, o que seria de se esperar, já que os
processos envolvidos são estocásticos. O parâmetro half width, diretamente
relacionado com o desvio padrão, tem comportamento similar, como prevê a
documentação do Arena
®
citada acima.
Tabela 14 – Efeito do aumento do número de replicações II
(unid.) (unid.)
10 105 9,64 4,9
30 100 4,97 2,5
50 99 3,95 2,0
70 100 3,07 1,6
Desvio padrão
Replicações
Entrada de CT
Processo
Média Half width
Um aspecto que deve ser considerado na escolha do número de replicações
é o tempo disponível para a execução do estudo. Mesmo que uma replicação
consuma um tempo aparentemente pequeno, a escolha de um grande número de
replicações pode levar a simulação de cada cenário a consumir um tempo
razoável. O Arena
®
permite o controle da velocidade na execução da simulação, e
a utilização deste recurso é altamente recomendável. No entanto, não há no
software um indicador desta velocidade, não estando disponível, portanto, uma
medição absoluta deste parâmetro. A título de exemplo, registra-se aqui a
informação de que, nas condições utilizadas neste estudo, o Arena
®
gastava na
simulação de cada cenário aproximadamente 11 minutos para realizar 30
replicações, 18 minutos para 50 replicações e 23 minutos para 70 replicações. Um
estudo deste tipo normalmente envolve um número de corridas de simulação
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128
significativamente maior do que as que constam no relatório final, já que durante
o trabalho é necessário realizar corridas de teste do modelo, corridas para
comparação entre opções, corridas em baixa velocidade para verificação visual do
correto funcionamento do modelo, etc. Assim, fica clara a importância da escolha
de um número adequado de replicações devido ao seu impacto no tempo total de
execução do estudo.
Levando em conta os aspectos expostos acima, decidiu-se utilizar neste
trabalho um número de replicações que garantisse um desvio padrão dos
resultados igual ou menor que 10% da média. Pode-se verificar na Tabela 13 que
a partir de 50 replicações o tempo gasto com a espera em filas atende a este
critério. Os resultados da Tabela 14 mostram que o processo entrada de CT
apresenta menor dispersão de resultados que o parâmetro espera em filas e já a
partir de 10 replicações atende ao critério citado. Os resultados dos cenários 1 e
1c, constantes nas Tabelas 5 e 7, respectivamente, mostram que o desvio padrão
para 50 replicações também atende ao critério citado, assim como os resultados
mostrados no Apêndice D referentes às tabelas 6, 9, 11 e 12. Considerando que o
número de 50 replicações é suficiente para atender ao critério estabelecido para
todos os parâmetros do modelo, este foi o número de replicações utilizado ao
longo deste trabalho. Assim, que o critério estabelecido para determinar o número
de replicações garante uma boa precisão dos resultados, com um número de
replicações razoável.
O segundo ponto a esclarecer nesta seção é de cunho operacional. Trata-se
da existência de outros processos na base, além dos considerados neste estudo, e
que não constam no modelo. Como se viu na revisão bibliográfica, recomenda-se
que o modelo seja construído focando o problema específico a ser estudado,
mantendo-o o mais simples possível. Desta forma, não há necessidade de incluir
no modelo todos os processos que ocorrem na base, mas apenas aqueles que têm
influência direta na operação a ser estudada, ainda que ocorram simultaneamente.
Durante a análise da operação a ser simulada, uma outra operação destacou-se
como a maior “candidata” a ser incorporada no modelo: a operação de descarga de
CT. Descreve-se aqui sucintamente a análise que resultou em sua não inclusão no
modelo construído, visando não só justificar esta não inclusão, como também a de
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129
outras operações que, por serem menos importantes em relação à operação
principal do que esta, por conseqüência também não deveriam ser incluídas.
As operações de descarga de CT mais comuns nas bases são as relativas ao
recebimento de álcool, proveniente da coleta nas usinas produtoras, e ao
recebimento de combustíveis transferidos de outra base. Estas operações
compartilham com a operação de carregamento de CT a infra-estrutura e os
funcionários da base nos processos de entrada pelo drive-in e de saída pelo drive-
out. Os demais processos que compõem a operação de descarga são independentes
do carregamento. Assim, para verificar a necessidade ou não de incluir a operação
de descarga de CT no modelo, bastaria averiguar a eventual influência da
demanda da frota de recebimento de produtos nos processos do drive-in e do
drive-out. Para tanto, recorreu-se à simulação com um novo cenário, constituído
pelo cenário de referência, porém com os tempos gastos no drive-in e no drive-out
dobrados. Este artifício foi a forma mais simples e rápida de encontrar a resposta
procurada, uma vez que não envolveu nenhuma mudança no fluxograma do
modelo; simplesmente acrescentou-se nas fórmulas dos tempos dos processos o
seu próprio valor, apurado na simulação do cenário de referência, dobrando,
portanto, o seu tempo total. Na realidade, ao “dobrar” o tempo conforme relatado
acima, o tempo resultante do processo pode ser ligeiramente diferente do dobro do
valor original, uma vez que o software vai executar nova simulação e os processos
são estocásticos. Este artifício de dobrar os tempos dos processos no drive-in e no
drive-out equivale a considerar que a demanda referente à descarga de CT nesses
processos seria igual à referente ao carregamento, o que por si só já é uma
hipótese mais impactante do que qualquer situação real. Desta forma, se a
verificação realizada com o cenário modificado como descrito acima mostrasse
um pequeno impacto nos resultados gerais da operação de carregamento, ficaria
comprovado que a operação de descarga de CT não deveria ser incluída no
modelo. O resultado desta simulação mostrou um impacto máximo de 9% no
tempo da operação de carregamento, e um acréscimo de tempo do drive-in de
100,3% e no drive-out de 99,6%. Considerando a coerência dos resultados e que a
hipótese testada era bastante mais penosa para o sistema do que qualquer situação
real possível, decidiu-se não incluir nenhum aspecto referente à descarga de CT
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130
no modelo, já que esta operação pode ser desprezada para os efeitos deste
trabalho.
Esta seção encerra o capítulo 5, no qual foram apresentados os cenários
considerados, suas simulações, seus resultados e as suas respectivas análises.
Foram relatadas as simulações principais, diretamente relacionadas ao objetivo
deste estudo, assim como algumas outras análises da operação de carregamento de
CT que o modelo utilizado torna possíveis. Para o encerramento desta dissertação,
apresentam-se a seguir as conclusões do trabalho.
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Capítulo 6: Conclusão
Este trabalho teve como objetivo estudar a influência da compartimentação
dos caminhões-tanque na operação das bases de distribuição de combustíveis
automotivos. O relato aqui apresentado começou situando as bases de distribuição
na cadeia de suprimentos daqueles produtos, comumente denominada
distribuição, e situando a distribuição na indústria do petróleo no Brasil. Em
seguida, foram relatadas a operação de carregamento dos caminhões-tanque e as
características da frota atualmente em operação, em especial a sua
compartimentação. Esta característica da frota foi relacionada a elementos
fundamentais da logística, de modo a comprovar a sua importância para a
atividade de distribuição de combustíveis. A partir deste ponto esta dissertação
seguiu os passos tradicionais da metodologia de simulação, relatando a construção
do modelo, os testes e, finalmente, os cenários utilizados, as simulações
realizadas, os resultados obtidos e as análises destes resultados.
A operação de carregamento dos caminhões-tanque nas bases aparenta
simplicidade, porém este estudo mostra que existem muitos fatores envolvidos em
sua realização, e que estes fatores têm elevado grau de interdependência. Além
disso, sem um estudo apurado do sistema, muitas vezes não fica claro o grau de
influência destes fatores entre si e na operação como um todo. As condições
apresentadas pelo problema e pelo objetivo almejado apontavam para a
conveniência da adoção da metodologia da simulação, e esta comprovou ser
excelente para o tipo de problema a ser estudado, e para este trabalho em
particular.
Aproveitando o potencial do modelo utilizado, e comprovando que estudos
de simulação freqüentemente permitem estender o alcance do estudo
originalmente planejado, foram apresentados, também, os resultados e as
respectivas análises referentes à simulação de outros cenários, que permitiram
obter conclusões sobre outros aspectos da operação, e ampliaram a visão sobre o
sistema estudado.
Esta dissertação foi redigida procurando seguir os passos dados na prática
durante a realização do trabalho, visando transmitir ao leitor a seqüência e a
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132
dificuldade real de sua execução. Neste sentido, cabe ressaltar que o software
utilizado foi fundamental para reduzir a dificuldade da tarefa, uma vez que
praticamente toda a formulação teórica está embutida no programa, permitindo ao
programador concentrar-se nas tarefas em que o computador não pode substituir o
ser humano: a criação do modelo e seus testes, o planejamento e criação dos
cenários, e a análise dos resultados.
A influência da compartimentação dos CT no processo de entrega aos
clientes é inegável. No entanto, devido à padronização promovida pela indústria
nos anos 90, e à forte regulamentação do mercado que prevaleceu até 1996, não
havia interesse das empresas em analisar este tema em profundidade. Com a
abertura do mercado, a chegada de novos concorrentes e o aumento da
competição, este tema passa a despertar mais atenção, já que ele pode ser parte
integrante de uma logística mais elaborada, que busque constituir-se em
diferencial competitivo. A compartimentação da frota fica, assim, num vácuo:
antes, não havia interesse no assunto, e atualmente não há interesse das empresas
em divulgar eventuais estudos sobre o assunto. Preencher uma parte deste vácuo é
a principal contribuição deste trabalho.
A idéia original deste trabalho foi questionar a compartimentação
atualmente prevalecente. Esta intenção assumida de questionar o status quo
ganhou força ante a constatação da falta de literatura disponível sobre o tema, o
que deixava entrever um bom potencial para um estudo acadêmico como o aqui
relatado. Uniu-se a isto a constatação da existência de boas condições para a
utilização da técnica de simulação, uma metodologia que vem encontrando cada
vez mais oportunidades de aplicação na logística. Como resultado, esta
dissertação associou a seu objetivo acadêmico um resultado prático: disponibiliza
para o mercado de distribuição de combustíveis um estudo sistematizado que
apresenta uma ferramenta versátil e eficiente – o modelo utilizado – e demonstra
uma aplicação prática de uma técnica de grande potencial para a atividade – a
simulação.
As simulações realizadas com os cenários principais demonstraram que a
compartimentação dos CT influencia na produtividade da operação de
carregamento da frota nas bases, e conseqüentemente, na logística de entrega dos
combustíveis. O modelo e a metodologia utilizados viabilizaram esta
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133
demonstração, objetivo maior deste trabalho, e permitem que a relação entre a
compartimentação dos CT e a operação de carregamento deixe de ser uma
hipótese para vir a se tornar um fenômeno mensurável.
Além das simulações realizadas com os cenários principais, este trabalho
apresentou simulações com outros cenários que permitiram comparar os tempos
da operação de carregamento de CT pelos métodos bottom e top loading e analisar
como os tempos desta operação são influenciados pelo ritmo de chegada dos CT à
base e pela movimentação referente à transferência de produtos.
Cabe lembrar aqui que o modelo criado para este estudo foi concebido e
executado de forma a permitir a máxima flexibilidade, facultando ao programador
a configuração de vários parâmetros, tais como os percentuais da divisão da frota
entre bottom e top loading, a quantidade e volume dos compartimentos dos CT e o
percentual de transferência. Desta forma, este modelo pode vir a ser utilizado para
a simulação de novos cenários, com alterações ou não, como parte de novos
estudos ou aprofundamento deste, ampliando, assim, a contribuição deste
trabalho.
O objetivo deste estudo intencionalmente não incluiu a palavra otimização,
seja relativa ao sistema estudado, ou à compartimentação dos CT, já que se intuía
que isto seria um objetivo irreal dentro das possibilidades de uma dissertação de
mestrado. Cabe lembrar que a opção pelo uso da simulação é coerente o objetivo
deste estudo, já que esta é uma metodologia reconhecidamente não voltada para
otimização. A complexidade que se imaginava existir nas relações presentes no
sistema estudado foi confirmada ao longo deste estudo. Considerando os
resultados obtidos e as reações do modelo observadas ao longo deste trabalho,
tudo leva a crer que dadas as muitas variáveis envolvidas na operação de entrega
dos combustíveis, não existe uma compartimentação ideal única, e sim uma
composição ideal da frota para cada caso, provavelmente dependente do conjunto
formado pelas características da base supridora e dos clientes atendidos.
Este trabalho não pretende esgotar o tema, mas contribuir para um maior
conhecimento sobre ele e incentivar a elaboração de novos estudos que venham a
aprofundar e ampliar o seu entendimento. No sentido do aprofundamento, pode-se
sugerir a análise de uma operação com uma frota mais variada, a inclusão de um
recurso no modelo, o operador de plataforma, que pode gerar algumas restrições
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134
para a operação, e a análise de custo/benefício entre o investimento em frota
bottom, visando reduzir o tempo da operação, versus o investimento em ampliação
da plataforma, ambos visando o aumento da capacidade da base. Pensando na
ampliação do entendimento do sistema de distribuição, sugere-se ampliar o escopo
do estudo pela incorporação do custo do transporte, análise de custo/benefício
entre diferentes compartimentações e estoque nos postos, e incorporação da
transportadora no estudo.
De uma maneira geral, este trabalho pretende fornecer uma base e um
incentivo para futuros estudos que, seguindo o moderno conceito de
gerenciamento da cadeia de suprimentos, avaliem os trade-offs presentes nesta
operação e na atividade de distribuição como um todo, visando principalmente
quantificar possíveis trade-offs entre as empresas envolvidas, visando aumentar a
eficiência da atividade de distribuição no Brasil.
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Bibliografia
Agência Nacional do Petróleo. Anuário Estatístico Brasileiro do Petróleo e do
Gás Natural. Rio de Janeiro, ANP – 2004.
BALLOU, Ronald H. Logística Empresarial: transportes, administração de
materiais e distribuição física. São Paulo, Atlas - 1995
_______. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: planejamento,
organização e logística empresarial. Porto Alegre, Bookman – 2001.
BARNES, Ralph M. Estudo de Movimentos e de Tempos: Projeto e Medida do
Trabalho. São Paulo, Edgard Blücher – 1977.
BOWERSOX, Donald J.; Closs, David J. Logistical Management: the integrated
supply chain process. McGraw-Hill – 1996.
BRASIL. Lei nº 5.966, de 11 de Dezembro de 1973. Dispõe sobre a criação do
Inmetro. Disponível em: <https://www.presidencia.gov.br/>. Acesso em:
24/10/2004.
CHOPRA, Sunil; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de Suprimentos:
Estratégia, Planejamento e Operação. São Paulo, Prentice Hall – 2003.
FIGUEIREDO, Kleber; ARKADER, Rebecca. Da Distribuição Física ao Supply
Chain Management. In: FLEURY, Paulo Fernando; WANKE, Peter;
FIGUEIREDO, Kleber Fossati. Logística Empresarial: A Perspectiva Brasileira.
São Paulo, Atlas – 2000.
GORDON, Geoffrey. System Simulation. Englewood Cliffs, Prentice-Hall –
1969.
INDG – Instituto de Desenvolvimento Gerencial. Disponível em:
<http://www.indgtecs.com.br/po.asp>. Acesso em: 09/08/2005.
KRAJEWSKI, Lee J.; RITZMAN, Larry P. Operations Management: Strategy
and Analysis. New York, Addison-Wesley – 1996.
LAMBERT, Douglas M.; COOPER, Martha C. Issues in Supply Chain
Management. Industrial Marketing Management 29, 65-83. New York, Elsevier
Science Inc. – 2000.
LIMA, Maurício Pimenta. Estoque: Custo de Oportunidade e Impacto sobre os
Indicadores Financeiros. Centro de Estudos em Logística do COPPEAD/UFRJ.
Artigos CEL. Disponível em: <www.cel.coppead.ufrj.br/fs-public.htm>. Acesso
em: 24/10/2003.
NOVAES, Antônio Galvão. Sistemas Logísticos: Transporte, Armazenagem e
Distribuição Física de Produtos. São Paulo, Edgard Blücher – 1989.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
136
_______. Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição. Rio de Janeiro,
Campus – 2001.
Panorama Setorial. A Indústria de Petróleo, vol. I. São Paulo, Gazeta Mercantil
S.A. Informações Eletrônicas , 1999.
PARISOTTO, Hilário. O Setor ao Longo dos Anos. In: Revista Varejo Shell,
Ano 4, n.º 12, janeiro/fevereiro/março de 2004.
PRADO, Darci. Usando o Arena em Simulação. Belo Horizonte, INDG
Tecnologia e Serviços, 2004.
PORTER, M. Vantagem Competitiva. Rio de Janeiro, Campus – 1989.
PROCTOR, Robert A. Queues and the Power of Simulation: Helping with
Business Decisions and Problems. Management Decision, Vol. 32 No. 1, 1994, pp.
50-55. MCB University Press Limited.
ROSS, Sheldon M. Introduction to Probability Models, 3rd. Ed. Orlando,
Academic Press – 1985.
RUBINSTEIN, Reuven Y.; Melamed, Benjamim. Modern Simulation and
Modeling. New York, John Wiley & Sons – 1998.
SALIBY, Eduardo; RODRIGUES, Alexandre Medeiros. A Aplicação da
Simulação no Dimensionamento de Bases de Distribuição de Combustíveis.
Centro de Estudos em Logística do COPPEAD/UFRJ. Artigos CEL. Disponível
em: <www.cel.coppead.ufrj.br/fs-public.htm>. Acesso em: 03/10/2003.
SINDICOM. Disponível em: <www.sindicom.com.br>. Acesso em: 22/11/2003.
SOARES, Luiz Fernando G. Modelagem e simulação discreta de sistemas. Rio
de Janeiro, Campus – 1992.
SUSLICK, Saul B. (org). Regulação em Petróleo e Gás Natural. Campinas,
Editora Komedi – 2001.
TAKUS, David A.; PROFOZICH, David, M. Arena
®
Software Tutorial.
Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference, págs. 541-544.
US Government. Economic Report of the President: 2005 Report Spreadsheet
Tables. US Government Printing Office. Disponível em:
<http://www.gpoaccess.gov/eop/tables05.html>. Acesso em: 21/03/2005.
WANKE, Peter. Aspectos Fundamentais da Gestão de Estoques na Cadeia de
Suprimentos. In: FLEURY, Paulo Fernando; WANKE, Peter; FIGUEIREDO,
Kleber F. Logística Empresarial: A Perspectiva Brasileira. São Paulo, Atlas –
2000.
WINSTON, Wayne L. Operations Research: Applications and Algorithms, 3
rd
Ed. Belmont, Duxbury Press – 1994.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
137
APÊNDICES
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Apêndice A – Planilha de medições de tempo, legenda e exemplo de medição.
Tempo no Drive-in
0:00:00
0:00:30
0:01:00
0:01:30
0:02:00
0:02:30
1 3 5 7 9 111315171921232527293133
medição
Tem
p
o
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139
Ordem Tipo
Parada na
laje
Início do
bombeio
Tempo morto
na chegada
1top
10:26:30 10:29:15 0:02:45
2top
10:29:30 10:32:00 0:02:30
3top
10:45:05 10:48:00 0:02:55
4top
11:14:00 11:19:20 0:05:20
5top
11:31:00 11:35:15 0:04:15
6top
12:26:20 12:28:40 0:02:20
7top
12:43:00 12:45:00 0:02:00
8top
9:55:50 10:00:45 0:04:55
9top
10:30:30 10:32:50 0:02:20
10 top
10:47:40 10:53:20 0:05:40
11 top
10:56:30 10:59:10 0:02:40
12 top
11:12:00 11:15:00 0:03:00
13 top
11:21:40 11:25:00 0:03:20
14 top
11:35:40 11:37:30 0:01:50
15 top
11:42:00 11:44:50 0:02:50
16 top
12:00:00 12:02:20 0:02:20
17 top
12:05:00 12:07:00 0:02:00
18 top
12:12:30 12:15:30 0:03:00
19 top
12:58:30 13:01:50 0:03:20
20 top
13:17:40 13:20:00 0:02:20
21 top
13:26:30 13:29:40 0:03:10
22 top
13:43:00 13:50:30 0:07:30
23 top
13:59:30 14:03:20 0:03:50
24 top
9:32:00 9:36:10 0:04:10
25 top
9:53:00 9:58:00 0:05:00
26 top
10:15:40 10:18:40 0:03:00
27 top
10:37:30 10:39:40 0:02:10
28 top
10:48:50 10:52:30 0:03:40
Medições realizadas na plataforma - 1a
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140
Placa
Comp.
(m³)
Chegada ao
drive-in
Saída do
drive-in
Parada na
laje
Início do
bombeio
Fim do
bombeio Saída da laje
Chegada ao
drive-out
Saída do
drive-out
Observações
KMH
- x - - x - - x -
5258
5 - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Tipo 5 - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Top 5 - x - - x - - x -
10:21:05
- x - - x - - x -
Reboque? - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Não - x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x -
10:25:15 10:25:50 10:26:10
KOO
- x - - x - - x -
2095
5 - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Tipo 5 - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Top 5 - x - - x - - x -
10:25:00
- x - - x - - x -
Reboque? - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Não - x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x -
10:27:00 10:54:00 10:54:45
"bola preta"?
GVI 10:26:30
- x - - x - - x -
7541
5 - x - - x - - x -
10:29:15 10:32:50
- x - - x - - x -
Tipo 5 - x - - x - - x -
10:34:10 10:37:45
- x - - x - - x -
Top 5 - x - - x - - x -
10:38:10 10:41:50
- x - - x - - x -
Reboque? - x - - x - - x - - x - - x - - x -
Não - x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x -
10:44:45 10:47:20
problema autobasi posição bico
KPC 10:29:30
- x - - x - - x -
7334
5 - x - - x - - x -
10:32:00 10:36:20
- x - - x - - x -
Tipo 5 - x - - x - - x -
10:32:00 10:36:20
- x - - x - - x -
carregou junto (2 motoristas)
Top 3 - x - - x - - x -
10:38:50 10:41:40
- x - - x - - x -
Reboque? 2 - x - - x - - x -
10:43:00 10:46:00
- x - - x - - x -
Não - x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x -
10:47:10 10:48:50 10:49:20
10:53:15 10:54:20
- x - - x - - x -
- x - - x - - x - - x - - x - - x -
Tipo - x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x - - x - - x - - x -
Reboque? - x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x - - x - - x - - x -
- x - - x - - x -
Exemplo de medição
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
Apêndice B – Planilhas de medição e gráficos por processo
Medições realizadas no drive-in
Ordem
Chegada ao
drive-in
Saída do
drive-in
Tempo no
drive-in
1
10:53:15 10:54:20 0:01:05
2
11:01:50 11:02:20 0:00:30
3
11:17:30 11:18:15 0:00:45
4
11:18:25 11:19:00 0:00:35
5
11:20:40 11:21:10 0:00:30
6
11:26:10 11:26:35 0:00:25
7
11:34:20 11:34:45 0:00:25
8 11:44:40 11:45:10
0:00:30
9
11:51:10 11:51:35 0:00:25
10
12:03:15 12:05:30 0:02:15
11
12:06:00 12:06:25 0:00:25
12
12:18:40 12:19:10 0:00:30
13
12:22:30 12:23:00 0:00:30
14
12:23:30 12:23:50 0:00:20
15
12:35:50 12:36:10 0:00:20
16
9:46:25 9:47:00 0:00:35
17
9:50:50 9:51:15 0:00:25
18
9:58:15 9:58:40 0:00:25
19
10:00:40 10:01:00 0:00:20
20
10:05:55 10:06:10 0:00:15
21
10:09:10 10:09:50 0:00:40
22
10:10:35 10:11:10 0:00:35
23
10:50:20 10:50:40 0:00:20
24
10:41:00 10:42:00 0:01:00
25
11:04:10 11:04:25 0:00:15
26
11:55:20 11:55:45 0:00:25
27
9:47:00 9:47:15 0:00:15
28
9:20:00 9:20:20 0:00:20
29
10:03:10 10:04:20 0:01:10
30
10:27:50 10:28:10 0:00:20
31
10:29:25 10:29:40 0:00:15
32
12:20:50 12:21:10 0:00:20
33
12:22:30 12:23:00 0:00:30
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
142
Tempo no Drive-in
0:00:00
0:00:30
0:01:00
0:01:30
0:02:00
0:02:30
1 3 5 7 9 111315171921232527293133
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
143
Medições realizadas na plataforma - 1a
Ordem Tipo
Parada na
laje
Início do
bombeio
Tempo morto
na chegada
1 top
10:26:30 10:29:15 0:02:45
2 top
10:29:30 10:32:00 0:02:30
3 top
10:45:05 10:48:00 0:02:55
4 top
11:14:00 11:19:20 0:05:20
5 top
11:31:00 11:35:15 0:04:15
6 top
12:26:20 12:28:40 0:02:20
7 top
12:43:00 12:45:00 0:02:00
8 top
9:55:50 10:00:45 0:04:55
9 top
10:30:30 10:32:50 0:02:20
10 top
10:47:40 10:53:20 0:05:40
11 top
10:56:30 10:59:10 0:02:40
12 top
11:12:00 11:15:00 0:03:00
13 top
11:21:40 11:25:00 0:03:20
14 top
11:35:40 11:37:30 0:01:50
15 top
11:42:00 11:44:50 0:02:50
16 top
12:00:00 12:02:20 0:02:20
17 top
12:05:00 12:07:00 0:02:00
18 top
12:12:30 12:15:30 0:03:00
19 top
12:58:30 13:01:50 0:03:20
20 top
13:17:40 13:20:00 0:02:20
21 top
13:26:30 13:29:40 0:03:10
22 top
13:43:00 13:50:30 0:07:30
23 top
13:59:30 14:03:20 0:03:50
24 top
9:32:00 9:36:10 0:04:10
25 top
9:53:00 9:58:00 0:05:00
26 top
10:15:40 10:18:40 0:03:00
27 top
10:37:30 10:39:40 0:02:10
28 top
10:48:50 10:52:30 0:03:40
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
144
Tempo morto na chegada -
top loading
0:00:00
0:01:00
0:02:00
0:03:00
0:04:00
0:05:00
0:06:00
0:07:00
0:08:00
0:09:00
13579111315171921232527
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
145
Medições realizadas na plataforma - 1b
Ordem
Tipo
Parada na
laje
Início do
bombeio
Tempo morto
na chegada
1 bottom
11:05:15 11:08:30 0:03:15
2 bottom
11:23:20 11:27:40 0:04:20
3 bottom
10:22:25 10:25:30 0:03:05
4 bottom
10:23:30 10:25:40 0:02:10
5 bottom
11:08:20 11:13:20 0:05:00
6 bottom
11:52:30 11:56:30 0:04:00
7 bottom
12:10:40 12:14:00 0:03:20
8 bottom
13:40:30 13:44:10 0:03:40
9 bottom
9:48:50 9:54:10 0:05:20
10 bottom
10:04:20 10:08:10 0:03:50
11 bottom
10:09:20 10:17:30 0:08:10
12 bottom
10:36:00 10:38:10 0:02:10
13 bottom
10:53:30 10:57:50 0:04:20
14 bottom
10:55:30 10:59:20 0:03:50
15 bottom
11:23:40 11:26:40 0:03:00
16 bottom
11:28:00 11:33:10 0:05:10
17 bottom
12:00:00 12:04:30 0:04:30
18 bottom
12:07:30 12:10:00 0:02:30
19 bottom
12:22:20 12:24:30 0:02:10
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
146
Tempo morto na chegada -
bottom loading
0:00:00
0:01:00
0:02:00
0:03:00
0:04:00
0:05:00
0:06:00
0:07:00
0:08:00
0:09:00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
147
Medições realizadas na plataforma - 2a
Ordem Tipo
Compartimento
(m³)
Vazão
top
(m³/h) Ordem Tipo
Compartimento
(m³)
Vazão
top
(m³/h)
1 top 5 84 40 top 5 78
2 top 5 84 41 top 5 90
3 top 5 82 42 top 5 86
4 top 5 69 43 top 5 95
5 top 5 69 44 top 5 95
6 top 3 64 45 top 5 100
7 top 2 40 46 top 10 103
8 top 5 75 47 top 10 75
9 top 5 90 48 top 5 86
10 top 5 72 49 top 5 75
11 top 5 86 50 top 5 80
12 top 5 67 51 top 5 78
13 top 5 73 52 top 5 75
14 top 5 84 53 top 5 71
15 top 5 84 54 top 10 96
16 top 5 82 55 top 15 96
17 top 5 75 56 top 10 86
18 top 5 82 57 top 5 82
19 top 10 106 58 top 5 86
20 top 5 72 59 top 35 92
21 top 5 66 60 top 5 60
22 top 23 77 61 top 5 53
23 top 5 68 62 top 5 86
24 top 5 86 63 top 5 86
25 top 5 86 64 top 5 90
26 top 30 86 65 top 8 82
27 top 30 101 66 top 10 90
28 top 5 105 67 top 5 90
29 top 5 67 68 top 5 60
30 top 9 82 69 top 5 72
31 top 7 75 70 top 5 69
32 top 5 60 71 top 5 86
33 top 5 78 72 top 5 75
34 top 5 82 73 top 30 86
35 top 5 75 74 top 5 86
36 top 5 90 75 top 5 86
37 top 5 97 76 top 5 88
38 top 5 100 77 top 5 90
39 top 5 82 78 top 5 86
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
148
Vazão de bombeio -
top loading
0
20
40
60
80
100
120
1 1019283746556473
medição
Vazão (m³/h)
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
149
Medições realizadas na plataforma - 2b
Ordem Tipo
Compartimento
(m³)
Vazão
bottom
(m³/h) Ordem Tipo
Compartimento
(m³)
Vazão
bottom
(m³/h)
1 bottom 5 67 31 bottom 7 86
2 bottom 5 80 32 bottom 5 86
3 bottom 5 80 33 bottom 5 82
4 bottom 5 90 34 bottom 5 82
5 bottom 5 90 35 bottom 5 82
6 bottom 3 100 36 bottom 5 82
7 bottom 2 78 37 bottom 5 90
8 bottom 5 78 38 bottom 5 90
9 bottom 5 95 39 bottom 5 86
10 bottom 5 75 40 bottom 5 100
11 bottom 5 108 41 bottom 5 90
12 bottom 5 75 42 bottom 5 78
13 bottom 5 82 43 bottom 5 78
14 bottom 5 75 44 bottom 5 100
15 bottom 5 75 45 bottom 5 72
16 bottom 5 69 46 bottom 10 78
17 bottom 5 62 47 bottom 10 75
18 bottom 5 72 48 bottom 5 82
19 bottom 10 67 49 bottom 5 78
20 bottom 5 86 50 bottom 5 86
21 bottom 5 106 51 bottom 5 90
22 bottom 23 95 52 bottom 5 90
23 bottom 5 82 53 bottom 5 90
24 bottom 5 82 54 bottom 10 90
25 bottom 5 46 55 bottom 15 90
26 bottom 30 75 56 bottom 10 95
27 bottom 30 75 57 bottom 5 95
28 bottom 5 86 58 bottom 5 90
29 bottom 5 92 59 bottom 35 90
30 bottom 9 86 60 bottom 5 86
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
150
Vazão de bombeio -
bottom loading
0
20
40
60
80
100
120
1 101928374655
medição
Vazão (m³/h)
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
151
Medições realizadas na plataforma - 3
Ordem
Tempo mudança
de braço top
Ordem
Tempo mudança
de braço bottom
1 0:01:20 1 0:00:45
2 0:00:25 2 0:00:45
3 0:02:30 3 0:00:40
4 0:01:20 4 0:00:20
5 0:01:00 5 0:00:40
6 0:01:00 6 0:01:40
7 0:00:45 7 0:01:10
8 0:00:50 8 0:00:40
9 0:00:55 9 0:00:30
10 0:01:20 10 0:00:35
11 0:01:10 11 0:00:30
12 0:01:30 12 0:00:30
13 0:00:40 13 0:00:25
14 0:01:20 14 0:00:40
15 0:01:20 15 0:02:00
16 0:00:30 16 0:00:40
17 0:02:00 17 0:00:30
18 0:01:20 18 0:00:30
19 0:01:20 19 0:01:10
20 0:01:50 20 0:00:50
21 0:01:30
22 0:00:50
23 0:01:45
24 0:00:50
25 0:00:50
26 0:01:10
27 0:01:30
28 0:01:00
29 0:01:20
30 0:00:50
31 0:00:50
32 0:01:30
33 0:01:00
34 0:01:00
35 0:00:50
36 0:01:40
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
152
Tempo para mudança de braço de carregamento -
top
loading
0:00:00
0:01:00
0:02:00
0:03:00
1357911131517192123252729313335
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
153
Tempo para mudança de braço de carregamento -
bottom
loading
0:00:00
0:01:00
0:02:00
0:03:00
1234567891011121314151617181920
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
154
Medições realizadas na plataforma - 4
Ordem
Tempo morto na
saída top
Ordem
Tempo morto na
saída bottom
1 00:04:10 1 00:02:50
2 00:02:00 2 00:02:30
3 00:02:55 3 00:02:50
4 00:01:10 4 00:11:20
5 00:02:40 5 00:00:40
6 00:02:20 6 00:06:40
7 00:02:50 7 00:14:40
8 00:06:00 8 00:02:50
9 00:02:50 9 00:03:40
10 00:02:20 10 00:16:00
11 00:03:00 11 00:04:40
12 00:01:45 12 00:12:15
13 00:04:10 13 00:10:10
14 00:02:40 14 00:10:20
15 00:02:00 15 00:04:50
16 00:05:50 16 00:03:40
17 00:02:40 17 00:04:30
18 00:02:30
19 00:05:20
20 00:02:40
21 00:03:00
22 00:01:50
23 00:02:50
24 00:04:00
25 00:03:20
26 00:06:40
27 00:02:30
28 00:02:40
29 00:16:50
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
155
Tempo morto na saída -
top
0:00:00
0:01:00
0:02:00
0:03:00
0:04:00
0:05:00
0:06:00
0:07:00
0:08:00
0:09:00
0:10:00
0:11:00
0:12:00
0:13:00
0:14:00
0:15:00
0:16:00
0:17:00
0:18:00
1 3 5 7 9 11131517192123252729
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
156
Tempo morto na saída -
bottom
0:00:00
0:01:00
0:02:00
0:03:00
0:04:00
0:05:00
0:06:00
0:07:00
0:08:00
0:09:00
0:10:00
0:11:00
0:12:00
0:13:00
0:14:00
0:15:00
0:16:00
0:17:00
0:18:00
1234567891011121314151617
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
157
Medições realizadas no drive-out
Ordem
Chegada ao
drive-out
Saída do
drive-out
Tempo no
drive-out
Ordem
Chegada
ao drive-out
Saída do
drive-out
Tempo no
drive-out
1
10:25:50 10:26:10 0:00:20
37
11:28:15 11:31:00 0:02:45
2
10:54:00 10:54:45 0:00:45
38
12:04:10 12:04:30 0:00:20
3
10:48:50 10:49:20 0:00:30
39
12:11:50 12:12:30 0:00:40
4
11:10:00 11:10:30 0:00:30
40
12:07:00 12:07:30 0:00:30
5
11:26:25 11:27:30 0:01:05
41
12:28:15 12:28:35 0:00:20
6
11:27:50 11:28:30 0:00:40
42
12:40:40 12:41:20 0:00:40
7
11:30:10 11:30:30 0:00:20
43
12:36:50 12:37:30 0:00:40
8
11:32:05 11:32:30 0:00:25
44
13:17:30 13:18:10 0:00:40
9
11:48:50 11:49:10 0:00:20
45
13:41:40 13:42:30 0:00:50
10
12:01:25 12:02:00 0:00:35
46
13:00:30 13:02:10 0:01:40
11
12:14:20 12:15:30 0:01:10
47
13:27:10 13:27:30 0:00:20
12
12:16:00 12:19:40 0:03:40
48
13:38:30 13:39:50 0:01:20
13
12:20:10 12:20:40 0:00:30
49
13:35:40 13:36:40 0:01:00
14
12:40:00 12:42:10 0:02:10
50
14:03:00 14:07:00 0:04:00
15
12:42:35 12:43:10 0:00:35
51
9:33:40 9:34:00 0:00:20
16
13:05:40 13:06:00 0:00:20
52
9:32:00 9:32:20 0:00:20
17
10:59:20 11:00:00 0:00:40
53
9:52:40 9:53:30 0:00:50
18
10:57:50 10:58:15 0:00:25
54
9:45:00 9:45:30 0:00:30
19
11:22:20 11:22:40 0:00:20
55
10:23:00 10:25:10 0:02:10
20
11:46:20 11:46:40 0:00:20
56
9:18:10 9:19:30 0:01:20
21
12:39:15 12:39:45 0:00:30
57
9:23:10 9:24:00 0:00:50
22
13:07:20 13:07:45 0:00:25
58
9:24:10 9:24:40 0:00:30
23
10:02:00 10:02:40 0:00:40
59
9:34:10 9:35:10 0:01:00
24
10:09:10 10:18:50 0:09:40
60
10:15:10 10:15:30 0:00:20
25
10:52:50 11:06:00 0:13:10
61
10:32:40 10:33:30 0:00:50
26
9:33:10 9:33:30 0:00:20
62
10:39:50 10:40:30 0:00:40
27
9:44:40 9:45:50 0:01:10
63
11:37:30 11:39:10 0:01:40
28
9:49:00 9:50:50 0:01:50
64
11:23:50 11:25:40 0:01:50
29
9:51:00 9:52:00 0:01:00
65
12:07:20 12:09:10 0:01:50
30
10:44:20 10:44:50 0:00:30
66
11:49:40 11:50:20 0:00:40
31
10:56:00 10:57:00 0:01:00
67
11:16:10 11:16:40 0:00:30
32
11:10:35 11:11:15 0:00:40
68
11:39:20 11:40:20 0:01:00
33
11:17:25 11:18:10 0:00:45
69
11:44:00 11:45:50 0:01:50
34
11:41:50 11:44:50 0:03:00
70
11:49:10 11:49:30 0:00:20
35
11:31:50 11:32:30 0:00:40
71
12:17:00 12:18:05 0:01:05
36
11:18:40 11:19:10 0:00:30
72
12:20:20 12:21:40 0:01:20
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
158
Tempo no
Drive-out
0:00:00
0:01:30
0:03:00
0:04:30
0:06:00
0:07:30
0:09:00
0:10:30
0:12:00
0:13:30
1 5 9 131721252933374145495357616569
medição
Tempo
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
159
Apêndice C – Cálculo das distribuições por meio do Input Analyzer
Distribution Summary
Distribution: Exponential
Expression: 14.5 + EXPO(14.9)
Square Error: 0.128829
Chi Square Test
Number of intervals 5
Degrees of freedom 3
Test Statistic = 1.08
Corresponding p-value > 0.75
Data Summary
Number of Data Points 32
Min Data Value 15
Max Data Value 70
Sample Mean = 29.4
Sample Std Dev = 13.8
Histogram Summary
Histogram Range = 14.5 to 70.5
Number of Intervals 56
Fit All Summary
Function Sq Error
Beta 0.127
Erlang 0.129
Exponential 0.129
Weibull 0.129
Gamma 0.129
Normal 0.135
Triangular 0.135
Lognormal 0.14
Uniform 0.142
Poisson 0.144
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\A Drive in\tempos drive in 32 21dez2004.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
160
Distribution Summary
Distribution: Uniform
Expression: UNIF(130, 320)
Square Error: 0.003704
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.117
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 18
Min Data Value 130
Max Data Value 320
Sample Mean 219
Sample Std Dev = 61.3
Histogram Summary
Histogram Range = 130 to 320
Number of Intervals 5
Fit All Summary
Function Sq Error
Uniform 0.0037
Normal 0.0146
Beta 0.0178
Triangular 0.0284
Exponential 0.037
Erlang 0.037
Gamma 0.0925
Lognormal 0.117
Weibull 0.155
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\B Chegada\Bottom\Morto chegada bottom 18 19fev2005.txt
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161
Distribution Summary
Distribution: Exponential
Expression: 110 + EXPO(91.8)
Square Error: 0.005662
Chi Square Test
Number of intervals 3
Degrees of freedom 1
Test Statistic = 0.644
Corresponding p-value = 0.446
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.136
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 28
Min Data Value 110
Max Data Value 450
Sample Mean 202
Sample Std Dev = 79.5
Histogram Summary
Histogram Range = 110 to 450
Number of Intervals 5
Fit All Summary
Function Sq Error
Beta 0.00554
Erlang 0.00566
Exponential 0.00566
Weibull 0.00694
Gamma 0.00838
Lognormal 0.0392
Triangular 0.0416
Normal 0.0492
Uniform 0.124
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\B Chegada\Top\Morto chegada top 28 19fev2005.txt
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162
Distribution Summary
Distribution: Weibull
Expression: 45.5 + WEIB(41.5, 3.75)
Square Error: 0.082956
Chi Square Test
Number of intervals 9
Degrees of freedom 6
Test Statistic = 8.04
Corresponding p-value = 0.239
Data Summary
Number of Data Points 60
Min Data Value 46
Max Data Value 108
Sample Mean = 83.6
Sample Std Dev = 10.7
Histogram Summary
Histogram Range = 45.5 to 109
Number of Intervals 63
Fit All Summary
Function Sq Error
Poisson 0.0822
Normal 0.0824
Weibull 0.083
Beta 0.0832
Triangular 0.0849
Erlang 0.0868
Gamma 0.0869
Lognormal 0.0928
Uniform 0.0952
Exponential 0.104
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\C Bombeio\Bottom\Bombeio bottom 60 20fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
163
Distribution Summary
Distribution: Beta
Expression: 52.5 + 54 * BETA(2.66, 2.22)
Square Error: 0.056891
Chi Square Test
Number of intervals 8
Degrees of freedom 5
Test Statistic = 9.94
Corresponding p-value = 0.0809
Data Summary
Number of Data Points 77
Min Data Value 53
Max Data Value 106
Sample Mean = 81.9
Sample Std Dev = 11.1
Histogram Summary
Histogram Range = 52.5 to 107
Number of Intervals 54
Fit All Summary
Function Sq Error
Triangular 0.0555
Normal 0.056
Weibull 0.0565
Poisson 0.0568
Beta 0.0569
Gamma 0.0586
Erlang 0.059
Lognormal 0.0617
Uniform 0.0633
Exponential 0.0715
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e análise\C
Bombeio\Bombeio top 77 20fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
164
Distribution Summary
Distribution: Exponential
Expression: 20 + EXPO(26.5)
Square Error: 0.040529
Chi Square Test
Number of intervals 2
Degrees of freedom 0
Test Statistic = 2.66
Corresponding p-value < 0.005
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.214
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 20
Min Data Value 20
Max Data Value 120
Sample Mean = 46.5
Sample Std Dev = 25.4
Histogram Summary
Histogram Range = 20 to 120
Number of Intervals 5
Fit All Summary
Function Sq Error
Erlang 0.0405
Exponential 0.0405
Normal 0.042
Triangular 0.0422
Weibull 0.0495
Gamma 0.0505
Beta 0.0945
Lognormal 0.0984
Uniform 0.135
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\D Muda braço\Bottom\Muda braço bottom 20 20fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
165
Distribution Summary
Distribution: Triangular
Expression: TRIA(25, 56.2, 150)
Square Error: 0.008059
Chi Square Test
Number of intervals 4
Degrees of freedom 2
Test Statistic = 1.51
Corresponding p-value = 0.478
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.103
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 36
Min Data Value 25
Max Data Value 150
Sample Mean = 71.4
Sample Std Dev 26
Histogram Summary
Histogram Range = 25 to 150
Number of Intervals 6
Fit All Summary
Function Sq Error
Triangular 0.00806
Normal 0.0107
Beta 0.0131
Weibull 0.0276
Gamma 0.0615
Uniform 0.0849
Exponential 0.102
Erlang 0.102
Lognormal 0.185
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\D Muda braço\Top\Muda braço top 36 20fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
166
Distribution Summary
Distribution: Weibull
Expression: 150 + WEIB(223, 0.639)
Square Error: 0.024069
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.171
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 16
Min Data Value 150
Max Data Value 960
Sample Mean 427
Sample Std Dev 276
Histogram Summary
Histogram Range = 150 to 960
Number of Intervals 5
Fit All Summary
Function Sq Error
Weibull 0.0241
Gamma 0.0316
Lognormal 0.0432
Exponential 0.0575
Erlang 0.0575
Beta 0.0614
Triangular 0.112
Uniform 0.167
Normal 0.186
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\E Saída\Bottom\Morto saída bottom 16 24fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
167
Distribution Summary
Distribution: Exponential
Expression: 105 + EXPO(89.4)
Square Error: 0.007167
Chi Square Test
Number of intervals 3
Degrees of freedom 1
Test Statistic = 0.422
Corresponding p-value = 0.524
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.176
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 27
Min Data Value 105
Max Data Value 400
Sample Mean 194
Sample Std Dev = 79.1
Histogram Summary
Histogram Range = 105 to 400
Number of Intervals 5
Fit All Summary
Function Sq Error
Erlang 0.00717
Exponential 0.00717
Weibull 0.00728
Gamma 0.00776
Beta 0.0126
Lognormal 0.0301
Triangular 0.0658
Normal 0.093
Uniform 0.125
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\E Saída\Top\Morto saída top 27 400 21fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
168
Distribution Summary
Distribution: Exponential
Expression: 20 + EXPO(36.7)
Square Error: 0.014051
Chi Square Test
Number of intervals 4
Degrees of freedom 2
Test Statistic = 4.32
Corresponding p-value = 0.123
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.0919
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points 70
Min Data Value 20
Max Data Value 240
Sample Mean = 56.7
Sample Std Dev = 46.4
Histogram Summary
Histogram Range = 20 to 240
Number of Intervals 8
Fit All Summary
Function Sq Error
Erlang 0.0141
Exponential 0.0141
Weibull 0.0166
Gamma 0.0295
Beta 0.0541
Lognormal 0.0859
Normal 0.172
Triangular 0.21
Uniform 0.284
Data File: C:\Meus documentos\Carlos\Mestrado\Dissertação Simulação\Medições e
análise\F Drive out\tempos drive out 70 26fev2005.txt
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
Apêndice D – Desvios padrão nas Tabelas 6, 9, 11 e 12
Complementando os resultados tabelados no capítulo 5, apresentam-se aqui os desvios
padrão referentes aos valores médios obtidos nas simulações e ainda não relatados. Estes valores
não foram incluídos nas tabelas do capítulo 5 para evitar sobrecarregá-las pelo excesso de
informação e devido a restrições de formato do texto.
Na Tabela 6 – Cenários 1, 1a e 1b - resultados
filas
bottom top
médio
filas
bottom top
médio
(min) (min) (min) (min) (min) (min) (min) (min)
1a 13,4 36,8 44,1 40,8 1,2 1,2 2,1 1,2
1 24,8 46,7 56,4 52,1 2,1 2,1 3,1 2,1
1b 41,6 60,5 75,8 68,9 3,4 3,7 5,2 3,4
Desvios padrãotempos¹
Cenário
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
Na Tabela 9 – Cenários 1, 1d, 1e e 1b - resultados
filas
bottom top
médio
filas
bottom top
médio
(min) (min) (min) (min) (min) (min) (min) (min)
1 24,8 46,7 56,4 52,1 2,1 2,1 3,1 2,1
1d 22,0 50,2 52,5 52,2 1,8 2,4 2,1 1,8
1e 44,1 71,0 75,0 74,4 3,7 5,8 4,9 4,0
1b 41,6 60,5 75,8 68,9 3,4 3,7 5,2 3,4
Desvios padrãotempos¹
Cenário
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
Na Tabela 11 – Cenários 1, 2a, 2b - resultados
filas
bottom top
médio
filas
bottom top
médio
(min) (min) (min) (min) (min) (min) (min) (min)
1 24,8 46,7 56,4 52,1 2,1 2,1 3,1 2,1
33,7 57,1 66,4 62,6 4,3 4,0 5,5 4,3
35,8% 22,1% 17,9% 20,0%
32,4 52,2 69,0 61,8 3,1 3,4 4,9 3,7
30,7% 11,7% 22,4% 18,6%
2b
Desvios padrãotempos¹
Cenário
2a
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
170
Na Tabela 12 – Cenários 1, 3a, 3b - resultados
filas
bottom top
médio
filas
bottom top
médio
(min) (min) (min) (min) (min) (min) (min) (min)
1 24,8 46,7 56,4 52,1 2,1 2,1 3,1 2,1
24,8 46,7 55,0 51,7 2,1 2,1 3,1 2,1
0% 0% -2,4% -0,8%
28,4 52,1 56,9 55,4 2,8 3,1 4,0 2,8
14,6% 11,5% 1,0% 6,3%
Desvios padrão
3b
3a
tempos¹
Cenário
¹ Os tempos bottom, top e médio incluem o tempo de espera em filas.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0311059/CB
