Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
NETO SILVA, Kaique Osório Alves
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Orientador(a): |
LIMA, Renato da Silva
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Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de Produção
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Departamento: |
IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4065
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Resumo: |
Eventos disruptivos têm o potencial de impactar profundamente a forma como as empresas gerenciam e operam suas cadeias de suprimentos. Esses eventos podem ser desencadeados por uma variedade de fatores, como: desastres naturais, pandemias, mudanças regulatórias, inovações tecnológicas ou interrupções geopolíticas. Seu acontecimento é inevitável e é fundamental que as empresas estejam preparadas para enfrentá-los. De particular interesse para esse trabalho está o comércio eletrônico e o impacto de suas entregas no Transporte Urbano de Cargas (TUC) durante e após eventos disruptivos. Nesse contexto, o uso de ferramentas que apoiem a tomada de decisão pode auxiliar na busca de soluções para mitigar os impactos decorrentes destes eventos, garantindo a resiliência das operações de transporte mesmo em momentos de turbulência. Durante um evento disruptivo, o volume de encomendas entregues pode aumentar consideravelmente, gerando uma demanda de entregas de comércio eletrônico que supera as expectativas. Isso impacta diretamente a atuação das transportadoras em ambiente urbano, que enfrentam um aumento expressivo na demanda de entregas. O objetivo desta tese é apresentar o DISRUPSIM: uma ferramenta de apoio à decisão para o transporte urbano de cargas do e-commerce durante eventos disruptivos. A ferramenta proposta funciona por meio de um modelo de simulação híbrida, combinando a Simulação à Eventos Discretos com a Simulação Baseada em Agentes, possibilitando a avaliação de iniciativas de City logistics para o TUC do e-commerce durante eventos disruptivos. Nesta tese, sua aplicação é demonstrada em um caso real: a partir dos dados fornecidos por uma transportadora, foram elaborados cenários comparativos para análise e modelagem da demanda de entregas. A construção dos cenários buscou modelar a demanda de entregas antes e depois de um evento disruptivo, considerando para isto o período de pandemia da COVID-19. Na aplicação, o uso de Delivery Lockers foi avaliado como uma iniciativa de City logistics para amenizar os impactos sobre as operações da transportadora. A ferramenta se mostrou versátil, podendo ser facilmente adotada por qualquer transportadora, bastando ajustar os parâmetros de entrada e a localização de acordo com as particularidades de sua operação local. Além disso, outras iniciativas de City logistics para o TUC do e-commerce também podem ser avaliadas adaptando-se os processos de modelagem e os dados de entrada do modelo, mitigando os impactos sobre as operações de entrega do e-commerce. Por meio dos resultados gerados por essa ferramenta, é possível realizar análises abrangentes, incluindo dados de quilometragem percorrida, distância total transportada, volume de carga movimentado, emissões de CO2, consumo de combustível, número de viagens realizadas e ocupação dos veículos no momento da saída para efetuar as entregas. Além disso, a ferramenta permite a avaliação de indicadores de desempenho e da eficiência energética da transportadora. Em um cenário prático, no caso estudado, a ferramenta se mostrou altamente promissora, demonstrando um potencial de economia de energia de até 60% em termos de pedidos entregues e volume transportado. Esses resultados demonstraram a aplicabilidade da ferramenta para apoio a decisões e na avaliação de iniciativas destinadas ao TUC durante eventos disruptivos, auxiliando assim, na busca de soluções mais eficientes e sustentáveis no transporte de mercadorias em áreas urbanas. |