A utilização de dados de GPS de rastreamento de veí­culos para extrair indicadores operacionais do transporte urbano de cargas: estudo de caso no Brasil.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Andrade, Patricia Faias Laranjeiro de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: City logistics; Dados GPS; GPS data; Logística; Rastreamento; Transporte de carga; Transporte urbano; Urban freight; Vehicle tracking; Veículos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-22082019-145324/

Esta pesquisa propõe uma abordagem genérica de processamento de dados de rastreamento de veículos de carga com a finalidade de extrair indicadores de desempenho logístico no contexto urbano. Tais indicadores são importantes para caracterizar como as operações logísticas se desenvolvem nas cidades e subsidiar o processo de tomada de decisão dentro do âmbito do planejamento urbano de cargas, por parte do poder público. Esta abordagem é aplicada a três bases de dados - para a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) - obtidas junto a empresas privadas distintas, sendo duas grandes redes varejistas e a terceira uma provedora de serviços de mapas. Apesar de algumas limitações nos dados disponíveis, foi possível identificar paradas dos caminhões e analisar suas características, como: distribuição espacial e temporal, frequência de paradas por veículo, a localização de clusters de paradas etc. Além disso, foi possível classificar do os veículos que circulam na cidade distinguindo a parcela que corresponde ao \'fluxo de passagem\", veículos que estão apenas cruzando a cidade (São Paulo) e, por fim, apresentou-se também um estudo do perfil de velocidades - por hora e dia da semana - em uma importante via arterial de São Paulo. Os resultados e análises desta pesquisa reforçam que há grande potencial na utilização de dados de rastreamento de veículos de carga no contexto do planejamento de transporte urbano de cargas, embora este dependa em parte de algumas especificidades dos dados, como a frequência dos registros, a precisão da posição geográfica coletada, além da necessidade de um processamento otimizado devido ao grande volume de dados.