O método heurístico proposto neste trabalho mostrou-se eficaz na resolução do problema abordado. Destacam-se, como ilustrado na Tabela 5:
Menor número de rotas necessárias para o atendimento de todos os clientes; Redução de 63,54% na distância percorrida destas rotas;
73,59% de redução da capacidade ociosa dos veículos utilizados. Tabela 5 – Análise comparativa de resultados entre cenários
Indicador Cenário observado Cenário proposto Diferença (%) Número de rotas 42 9 -78,57%
Distância total percorrida (km) 1.916,06 698,62 -63,54% Capacidade ociosa dos veículos 83,29% 22,00% -73,59%
Fonte: O autor (2019)
4.3.1 Distância percorrida por rota
Um dos indicadores mais importantes na composição dos custos de frete é a distância percorrida. No método heurístico proposto, reduziu-se 1.217,44 quilômetros na soma de todas as rotas em comparação com o cenário observado, correspondendo a 63,54% de redução.
Partindo do depósito D1 – responsável por atender doze clientes – as rotas R7 e R8 percorrem 169,10 quilômetros no cenário proposto. No cenário observado, serão percorridos 423,51 quilômetros no atendimento de nove clientes deste mesmo depósito.
Tendo o depósito D2 como origem das rotas R4, R5, R6 e R9 geradas pela heurística, os dezoito clientes serão atendidos em 247,69 quilômetros percorridos. No
cenário observado, vinte clientes serão atendidos após os veículos percorrem 764,90 quilômetros.
No cenário proposto, as rotas R1, R2 e R3 partem do depósito D3 para atender doze clientes, com a distância total de 281,83 quilômetros. No cenário observado, treze clientes serão atendidos em rotas que percorrem 727,65 quilômetros.
No Gráfico 1 ilustram-se as distâncias percorridas por rota determinada pela aplicação do método heurístico proposto, no qual é possível observar que cada rota possui, em média, 77,62 quilômetros.
Gráfico 1 - Distância percorrida por rota
Fonte: O autor (2019)
4.3.2 Capacidade ociosa dos veículos
Ocupar a maior capacidade possível do veículo utilizado na entrega evita a necessidade de novas rotas para distribuir produtos remanescentes. Assim, a capacidade ociosa dos veículos é um indicador relevante que influencia os custos operacionais da empresa.
No cenário observado, a média de ocupação dos veículos é de 16,71%, como pode ser observado no Gráfico 2.
As rotas partindo do depósito D1 possuem média de ocupação de 16,20%. Aquelas com origem no depósito D2 têm média de ocupação de 17,00%. As rotas partindo do depósito D3 possuem 16,63% de ocupação de carga.
Gráfico 2 - Quantidade entregue por rota
Fonte: O autor (2019)
No Gráfico 2 ilustram-se as quantidades de produtos entregues por rota. A média é de 390,00 unidades entregues em cada rota, 366,67% maior que a média do cenário observado, de 83,57 unidades. A ocupação média é de 78,00%.
4.3.3 Tempo gasto na operação
O tempo gasto na entrega de mercadorias pode ser fundamental no nível de serviço prestado por uma empresa. Na empresa estudada, no entanto, este indicador, não é considerado pelos gestores.
Muito embora o tempo seja atualmente desconsiderado, ele compõe os custos de distribuição na mão de obra e depreciação de veículos, por exemplo. Assim, analisar o custo do tempo pode trazer benefícios financeiros à empresa.
A operação típica da distribuição de insumos que será analisada nesta seção é composta pelo tempo de manobra do veículo para carregamento, tempo de carregamento, tempo de deslocamento, tempo de manobra de descarregamento e tempo de descarregamento.
Considerando velocidade média dos veículos de 50 km/h, no cenário observado utiliza-se cerca de 38,32 horas apenas no deslocamento para o atendimento dos 42 clientes. Já no método heurístico proposto, esse tempo cai para cerca de 13,97 horas.
O tempo total de manobras dos caminhões nos depósitos diminui no cenário proposto, uma vez que existem apenas 9 rotas, em comparação com as 42 rotas do cenário observado. Considerando um tempo médio de manobra de 0,16 horas, reduz- se 5,50 horas com o método heurístico proposto.
Logo, é possível reduzir 63,54% nos tempos de viagem e 78,57% nos tempos de manobra nos depósitos. Tais dados são relevantes em casos onde a escassez de veículos afeta a operação de entregas de insumos.
4.3.3.1 Utilização de mão de obra na operação
Outro ponto que pode ser analisado a partir dos tempos de operação é a mão de obra necessária para atendimento dos clientes. Os custos de mão de obra são importantes compositores de custos de frete.
Tendo em conta um tempo de manobra para descarga similar ao tempo de manobra de carregamento, em ambos os casos analisados têm-se o tempo total gasto de 7 horas.
Para os tempos de carregamento e descarregamento, considera-se uma média de 0,5 horas para cada cliente atendido. O tempo total de carregamento e descarregamento, então, é de 21 horas para ambos cenários.
Assim, pode-se estimar o tempo total gasto nas operações de distribuição de insumos. No cenário observado, o tempo total é de 73,32 horas. Com o método heurístico proposto, o tempo para atendimento dos mesmos clientes é de 43,47 horas. A redução de, aproximadamente, 40,71% no tempo de operação é valorosa, uma vez que reduz custos e não afeta o nível de serviço oferecido ao cliente.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A necessidade de manter-se competitivo em um universo de alta concorrência força às empresas a buscarem melhorar seus processos a fim de reduzir custos e oferecer maior nível de serviço aos clientes. O mercado de insumos agrícolas não é diferente, e as empresas precisam otimizar processos para perpetuar-se em um mercado de margens cada vez menores.
A distribuição destes insumos é custosa e influencia diretamente no preço e na competitividade da empresa perante os concorrentes. Buscar reduzir custos é o foco principal neste cenário.
Este trabalho propôs apresentar um método heurístico baseado em programação matemática com o objetivo de otimizar rotas de entregas em uma empresa de insumos agrícolas com múltiplos depósitos. Para isso, realizou-se uma revisão bibliográfica onde abordou-se os principais conceitos necessários para compreensão e desenvolvimento do trabalho.
A modelagem matemática, em linguagem de programação apropriada, foi utilizada para determinar a solução exata. Recorreu-se a um solver disponível em nuvem, com maior capacidade de processamento, para a solução dos problemas. Mesmo assim, devido à complexidade do modelo, não foi possível utilizá-la no conjunto completo de dados do problema.
Assim, desenvolveu-se uma heurística capaz de contornar as limitações computacionais, a fim de obter uma solução viável ao problema, considerando a partição do problema inicial em três subproblemas. Estes, por sua vez, foram submetidos à uma ferramenta online de solução exata.
Com a solução ótima dos três subproblemas, os dados foram novamente compilados e puderam ser comparados a um cenário observado na empresa estudada.
O método de solução proposto reduziu em 63,54% a distância total das rotas e diminuiu em 73,59% a capacidade ociosa dos veículos na operação.
Os resultados obtidos são satisfatórios, uma vez que indicam a possibilidade de redução de custos dos atuais processos de distribuição de insumos. O modelo pode ser replicado às demais filiais da empresa, observando sempre as limitações computacionais.
Os ganhos nesta atividade logística reflete em uma cadeia de suprimentos com maior competitividade em âmbito global, já que as commodities agrícolas representam importante parcela das exportações brasileiras.
Com isso, conclui-se que os métodos adotados são eficazes para este conjunto de dados, e, embora sem garantia de otimalidade, como em todo método heurístico, oferecem ganhos na redução de distâncias, rotas, capacidade ociosa e tempo. Estes indicadores refletem diretamente nos custos da empresa e no nível de serviço oferecido aos clientes.