[en] OPTIMIZATION OF VESSEL LOADING PLANNING: AN APPLICATION TO THE OIL SUPPLY CHAIN

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: RAPHAEL DOMINGUES DE LACERDA BITTENCOURT
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69636&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69636&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69636
Resumo: [pt] As embarcações Pipe Laying Support Vessel (PLSV) são um recurso crítico responsável pelas tarefas de interligação submarinas, conectando o poço à plataforma produtora, sendo essa a última etapa necessária para o início da produção de óleo. Para realizar essa atividade, a embarcação precisa atracar em um determinado berço localizado em uma base (porto), com a finalidade de carregar os diferentes tipos de materiais que são utilizados ao longo da operação. Com o objetivo de auxiliar no planejamento operacional dos carregamentos de uma empresa brasileira de óleo e gás, este trabalho propõe utilizar um método de solução exato para ser utilizado na geração de um planejamento de carregamentos de PLSVs, buscando diminuir a ociosidade dessas embarcações. O problema descrito pode ser visto como um problema de programação de máquinas paralelas idênticas, onde devemos programar um conjunto de jobs J (representando os carregamentos dos navios) em um conjunto de máquinas K (representando os berços) de modo que diferentes premissas da operação real sejam respeitadas. Utilizando instâncias criadas baseadas em dados reais, é possível alcançar o resultado ótimo em 97 por cento das instâncias testadas, considerando o tempo limite estipulado de uma hora. As soluções são obtidas em um tempo computacional médio de 4 minutos, aderente ao processo da companhia e assim, mostrando-se uma boa ferramenta de apoio à decisão. Para ajudar a interpretar os resultados obtidos, foi desenvolvido um aplicativo web shiny, onde é possível realizar diferentes análises de maneira eficiente e dinâmica.