Um dos objetivos específicos traçados para o desenvolvimento do trabalho é aprimorar a abordagem proposta por Felizari (2009). Assim, a Tabela 26 apresenta um comparativo dos requisitos contemplados em cada trabalho. Fez-se a comparação direta apenas com o trabalho de Felizari (2009), pois o escopo do modelo é o mesmo. Já em Boschetto et al. (2012) e Ribas et al. (2013), ambos os trabalhos abrangem mais de um módulo, não sendo direta a comparação das abordagens.
Tabela 26: Comparação dos itens modelados com Felizari (2009).
Elemento de Comparação Modelo Proposto Felizari (2009)
Técnica PLIM PLR
Malha de dutos 14 órgãos e 30 dutos 9 órgãos e 15 dutos
Função Objetivo (2) a (5) (98)
Bateladas de inicialização (24) e (26) X
Violações Janelas de tempo (6) a (10) (103) a (106)
Violações Janelas de tempo dinâmicas (11) a (22) X
Fluxo das bateladas pela rede (23), (25), (27) e (28) (99) a (102) e (112)
Trocas de ordem (29) a (33) (107) a (111)
Operação de Pulmão (34) e (35) (117) a (122)
Tempo de Reversão de fluxo (42) e (43) (123)
Cálculo de ordem das bateladas (36) e (37) (124)
Identificação de bateladas subsequentes (38) a (41) X
Minimização de Reversões (44) X
Minimização de Incompatibilidades (45) X
Alinhamentos locais X (113) a (116)
Primeiramente, a malha de dutos abordada no presente trabalho é uma ex- tensão do trabalho de Felizari (2009), considerando praticamente todos os dutos da área de São Paulo que trafegam derivados claros. Adicionalmente, o modelo proposto
considera as bateladas de inicialização da rede. Considerações do cálculo de viola- ções através de janelas dinâmicas foram modeladas, agregando maior flexibilidade ao modelo.
Em Felizari (2009) restrições para considerar o tempo de reversão de fluxo foram modeladas, assim como no presente trabalho. No entanto, em Felizari (2009) não era mensurado o número de ocorrências destas operações e, por consequência, não se realizava uma análise relativa à minimização do número de reversões. Assim, restrições para a identificação de bateladas subsequentes foram inseridas no presente trabalho, possibilitando contabilizar o número de operações de reversão e incompatibilidades de produtos, itens não abordado por Felizari (2009).
Em Felizari (2009) considera-se restrições de alinhamentos locais, requisito este não incluído no presente trabalho. De fato, conforme evidenciado em (BOSCHETTO et al., 2010; BOSCHETTO, 2011), restrições de alinhamentos locais demandam conside- rações temporais precisas, as quais são difíceis de serem obtidas no escopo do módulo de Sequenciamento de Atividades. Assim, no intuito de evitar a carga computacio- nal associada às restrições de alinhamento, esta consideração foi omitida. Contudo, a modelagem de restrições locais é possível na estrutura de modelo criada.
4.6 CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO
Neste capítulo apresentou-se a formulação matemática do modelo de Se- quenciamento de bateladas. Foram descritas as premissas e simplificações adotadas, apresentou-se a nomenclatura de índices, conjuntos e variáveis, bem como diferentes funções objetivo e as restrições que definem o modelo. Como mencionado no início do Capítulo, o processo de desenvolvimento foi incremental, tendo como resultado a derivação de quatro modelos (ou quatro versões do modelo) com o mesmo intuito, porém com objetivos pouco distintos. Deste modo, a Tabela 27 apresenta as restrições de cada versão do modelo.
Tabela 27: Restrições utilizadas nas versões dos modelos.
Modelo Restrições
Base (B) (2), (8) até (35), (42), (43)
Minimização de Reversões (R) (3), (8) até (44) Minimização de Incompatibilidades (I) (4), (8) até (43), (45)
Completo (C) (5) até (45)
dos modelos sumarizados conforme Tabela 27. Realiza-se algumas observações a res- peito dos mesmos, objetivando-se equalizar os ganhos com a inclusão das considerações sobre reversão e incompatibilidade, relevando-se o aumento do custo computacional, visto o objetivo de utilização do modelo em uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão operacional.
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RESULTADOS E DISCUSSÕES
Neste capítulo apresentam-se as soluções de scheduling dutoviário obtidas utilizando-se a metodologia proposta na Seção 2.3. Foram utilizadas as diferen- tes versões do modelo de Sequenciamento de bateladas apresentados no Capítulo 4. Realizou-se avaliações sobre o impacto quantitativo e qualitativo, tanto no ponto de vista de soluções quanto de custo computacional, dos modelos propostos (Base, mini- mização de Reversões, minimização de Incompatibilidade e Completo).
Para fins de comparação dos resultados, utilizou-se as informações fornecidas pelo módulo de Determinação Temporal, conforme estratégia de decomposição do problema ilustrada na Figura 4. Os resultados do módulo de Temporização represen- tam a solução final do scheduling. Assim, os diagramas de Gantt e perfis de estoque apresentados neste capítulo representam os resultados da solução completa.
Os testes foram realizados com uma base de dados de 9 cenários reais, os quais possuem informações para uma programação mensal (30 dias) para a rede de dutos apresentada na Figura 6. Cada cenário possui características distintas como campanhas de produção e demanda, perfis de carga/descaraga dos navios e a própria inicialização da rede.
Para a realização dos experimentos utilizou-se o software IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.5, executando em um computador com processador Intel core i7 - 8 núcleos, 2.4GHz de clock, 4GB de memória RAM e sistema operacional Windows 7 - 64bits.
Os diagramas de Gantt e gráficos de estoque foram obtidos por meio de uma ferramenta desenvolvida para um projeto de cooperação entre a UTFPR e o Centro de Pesquisas da PETROBRAS (CENPES). Através desta ferramenta, o programador pode escolher o cenário a ser trabalhado e definir parâmetros no contexto de estudo, por exemplo, indicar o número de dias em que deseja que restrições horossazonais e de troca de turno sejam ativadas. Após a execução, os resultados podem ser visualizados
através de diagramas de Gantt, gráficos de estoques e utilização dos dutos. A partir desta ferramenta, programações de curto prazo podem ser propostas, programações existentes podem ser validadas e informações de diagnóstico da rede podem ser obtidas, de forma a auxiliar o processo de tomada de decisão operacional.
Na próxima seção analisa-se o uso do modelo de Sequenciamento Base pro- posto. Compara-se, inicialmente, os resultados obtidos pelo modelo Base com o Se- quenciamento Heurístico, descrito na Seção 2.3.1, o qual é uma evolução do procedi- mento de sequenciamento utilizado no trabalho de Boschetto (2011). Adicionalmente, outras metodologias de sequenciamento foram identificadas no contexto em estudo: Yamamoto (2009), Felizari (2009) e Ribas et al. (2013). Em Yamamoto (2009) e Felizari (2009), os estudos de casos apresentados abordam apenas parte da rede em estudo e com um menor número de produtos envolvidos. Em Ribas et al. (2013), aborda-se toda a rede em estudo e realiza-se uma comparação direta com o trabalho de Boschetto et al. (2012). Desta forma, optou-se em uma comparação direta somente com a evolução do procedimento de sequenciamento apresentado no trabalho de Boschetto (2011).
A geração dos conjuntos esparsos foi realizada por meio de algoritmos externos ao ambiente de implementação do modelo matemático. Assim, o tempo de execução dos modelos não considera o tempo de geração dos conjuntos esparsos. Foram despen- didos entre 2 a 5 segundos para a execução dos algoritmos de geração dos conjuntos esparsos, conjuntos estes providos ao modelo como parâmetros de entrada.