O modelo nesse passo foi executado obtendo assim os resultados conforme o esperado, com frequência de utilização do modo de transporte e o custo total da rota por tonelada transportada.
Da tabela 5.5 a 5.9 se refere aos resultados obtidos a partir do modelo matemático executado no Excel.
99
Tabela 5.5-Rota 01 resultados software Excel.
Rota 01 Frequência das
viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.780
viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.780
viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.780
60,14
Hidroviário 665
Rodoviário 79.780
Fonte: elaborado pelas autoras.
100
Tabela 5.9-Rota 05 resultados software Excel.
Rota 05 Frequência de
viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.780
Rodoviário 79.780 78,02
Rodoviário 79.780
Fonte: elaborado pelas autoras.
As tabelas 5.10 a 5.14 a seguir apresentam os resultados obtidos no algoritmo compilado no software Dev-C++ e os custos são dados por tonelada.
Tabela 5.10-Rota 01 resultados software Dev-C++.
Rota 01 Frequência
de viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.801
de viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.781
de viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.780
68,87
Hidroviário 665
Rodoviário 79.800
101
Tabela 5.13-Rota 04 resultados software Dev-C++.
Rota 04 Frequência
de viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.781
de viagens Custo total da rota (R$) / tonelada
Rodoviário 79.781
78,01
Rodoviário 79.781
Rodoviário 79.781
Fonte: elaborado pelas autoras.
De acordo com os resultados obtidos pelo modelo executado no Excel têm-se que: a rota 01 em comparação com a rota 02 obtém vantagem de custo, possuindo uma diferença de R$ 7,84 por tonelada; a rota 01 em comparação com a rota 03 possui vantagem de R$ 22,95 por tonelada;
a comparação da rota 02 em relação à rota 03 possui uma diferença de R$ 14,85 reais por tonelada; e entre as rotas 04 e 05 possui uma distinção de R$ 17,88 reais por tonelada.
Nota-se que a rota 03 e a rota 05, que fazem uso apenas do modo rodoviário, é a mais cara em termos de custos de transporte, e a rota 01 que possui como uma das cidades intermediárias Pederneiras/SP é a mais barata obtendo vantagens econômicas em relação às demais, por escoar a soja utilizando três diferentes modos de transportes (rodoviário, hidroviário e ferroviário). A rota 04 que possui como uma das cidades intermediárias Anhembi/SP é mais barata em relação a rota 05 que dispõe apenas do modo rodoviário.
Conforme os resultados do problema de transportes elaborado no Dev-C++, a rota 01 em comparação à rota 02 teve uma diferença de R$ 8,05 por tonelada. Em relação à rota 03, a rota 01 possui vantagem de R$ 22,89 por tonelada. Ao comparar a rota 02 com a rota 03 percebe-se uma diferença de R$ 14,84 por tonelada. Por último, a rota 04 em relação à rota 05 encontra-se em vantagem de R$ 17,86 por tonelada. No Dev-C++, as rotas que deteve os maiores custos
102 foram a 03 e 05 e a de menor custo foram a 01 e 04, sendo notável a diferença de custo da rota 03 e 05 que faz uso exclusivo do modo rodoviário, em relação às rotas 01, 02 e 04, que faz uso da intermodalidade disponível no percurso da simulação. A tabela 5.15 abaixo, mostra a comparação dos custos obtidos pelos dois softwares empregados neste trabalho, e apresenta os custos finais pela unidade de reais por tonelada.
Tabela 5.15-comparação dos custos obtidos no Excel e Dev-C++.
Software Rota 01 Rota 02 Rota 03 Rota 04 Rota 05
Excel 60,76 68,86 83,71 60,14 78,02
Dev-C++ 60,82 68,87 83,71 60,15 78,01
Diferença R$/t 0,06 0,01 0,00 0,01 0,008
Fonte: elaborado pelos autores.
Pôde-se perceber que o modelo desenvolvido no software Dev-C++ não apresentou custos exatamente iguais - na maior parte dos cenários - em relação aos custos do Software Excel, isso se deve ao fato que o Excel possui a ferramenta solver e o mecanismo LP Simplex de minimização de custos. Assim, as frequências de viagens obtidas dadas no Excel não foram números inteiros para o transporte hidroviário e ferroviário sendo necessário arredondá-los, ou seja, em cada frequência, o modo de transporte de cada trecho realizou o percurso em sua capacidade máxima de carga. Já o software Dev-C++ não possui a ferramenta solver e o mecanismo de minimização de custos LP Simplex, desse modo as frequências dadas foram números inteiros, permitindo que em cada trecho o modal possa percorrer sem ser em sua capacidade máxima de carga para suprir a demanda do porto de Santos/SP, que consequentemente aumentam as frequências em relação ao Excel.
103
CAPÍTULO 6
CONCLUSÃO
A intermodalidade se torno uma grande arma a ser utilizada nas transações logísticas, e ofereceu às grandes cadeias de produção, uma forma mais econômica de transportar seus produtos, principalmente o mercado de commodities. O estado de Goiás é o quarto maior produtor de soja do Brasil, com 27,5 milhões de toneladas produzidas na safra de 2019/2020, sendo está, uma vertical muito relevante para a economia do Estado.
A infraestrutura dos meios de transporte é uma das variáveis mais importantes para modelar um sistema de transporte eficiente, pois é só através destes investimentos, que se abre um leque de oportunidades que podem ser trabalhadas e absorver o melhor de cada modo de transporte, de acordo com cada necessidade.
O Brasil como um todo, possui uma matriz de transporte desbalanceada e predominantemente rodoviária. Essa característica impacta o preço final de qualquer produção brasileira, incluindo um de seus principais produtos, a soja.
O objetivo inicial deste trabalho, foi explorar uma hipótese, aplicar uma metodologia bem documentada, encontrar resultados e obter inteligência através das análises de dados. A hipótese básica proposta, era compreender como e se, a intermodalidade poderia ser aplicada como forma de obtenção de vantagens competitivas no escoamento da soja em Goiás. Como foi apresentado no capitulo 05 desde trabalho, as rotas 01, 02, e 04 - que continham elementos de intermodalidade – apresentaram resultados economicamente mais atrativos do que as rotas 03 e 05, que utilizam rotas exclusivamente rodoviárias.
Os capítulos 02 e 03 abordaram a formação e infraestrutura vigente dos meios de transportes, e como essas estruturas são relevantes para o desenvolvimento econômico e social dos territórios brasileiros, e assim como na maior parte do país, o estado de Goiás ainda apresenta uma malha logística ineficiente e desequilibrada. Mas ainda sim, é possível explorar algumas das poucas possibilidades de combinação intermodal, para aproveitar o que cada modo possui de mais
104 vantajoso. Essa afirmação fica clara e exemplificada, quando comparamos os custos encontrados no capitulo 05, sendo assim, pode-se compreender o impacto e as vantagens econômicas, que a intermodalidade pode oferecer para o agronegócio goiano, assim como países mais desenvolvidos já utilizam.
As empresas buscam cada vez mais formas de encontrar vantagens econômicas perante suas concorrências para garantirem uma rentabilidade saudável para seus negócios. Como já é bem conhecido, as atividades logísticas custam esforços financeiros relevantes, que impactam de forma considerável os resultados operacionais, contábeis e financeiros.
A intermodalidade já é bem conhecida como uma forma de reduzir os custos, mas o real valor desse conhecimento, só é realmente reconhecido quando aplicamos os conceitos intermodais na realidade e calculamos o valor potencial de economia, e este trabalho buscou mensurar esse potencial. Para o estudo de caso que foi realizado, quando obtemos a média das rotas com intermodalidade e as rotas sem uso da intermodalidade, e subtraímos seus resultados, as rotas com elementos de intermodalidade, tiveram um potencial de economia médio de quase R$ 39 milhões de reais. Em termos percentuais, a diferença média de economia potencial, para o cenário analisado, foi de 21,56% a menos nos custos de transporte, isso significa ter uma vantagem competitiva de aproximadamente 21% no preço de ponta ou contribuição nos resultados financeiros e contábeis, caso fosse aplicado elementos de intermodalidade.
O trabalho buscou aplicar o mesmo modelo matemático em diferentes ambientações computacionais afim de aferir também, quais insights pode-se obter quando utilizamos diferentes softwares. De modo geral, o software Dev-C++, é uma notável ferramenta de programação, e serviu para que as autoras não apenas aplicassem o modelo em um software, mas também confeccionasse o modelo em um algoritmo de programação. O software Microsoft Excel, se apresentou com uma ambientação mais simples, precisa e estável para o desenvolvimento desde trabalho. O suplemento solver é uma ferramenta bem construída e permite trabalhar de forma mais intuitiva e simplificada quando comparada com o Dev-C++, além de possuir mais casas decimais em sua linguagem o que permite uma precisão maior.
Ambas as ambientações apresentaram bons desempenhos para a resolução dos problemas contidos neste trabalho, a diferença dos valores obtidos foi pequena, o que mostra que o modelo foi aplicado corretamente em ambas as formas, mas para o dia a dia de um gestor, uma
105 ferramenta mais fluída como o Microsoft Excel, é suficiente para trabalhar cenários, simulações e tomar decisões mais assertivas.
Para trabalhos futuros, as autoras orientam a busca e obtenção de dados mais atualizados dos custos unitários de transporte, utilização de números decimais na construção do modelo, simulação de mais rotas, simulação em mais corredores logísticos, simulação com mais cidades de origem e destino como também a inclusão das variáveis de tempo, como tempo de transbordo, tempo de viagem, para se ter uma análise mais detalhada das transações logísticas e os elementos que contribuem para a viagem como um todo.
106
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112
APÊNDICES
113
APÊNDICE A- MODELO MATEMÁTICO APLICADO NO SOFTWARE EXCEL REFERENTE A ROTA 02, ROTA 03, ROTA 04 E ROTA 05.
Esse apêndice tem como objetivo reproduzir o modelo matemático que foi introduzido no Excel bem como mostrar os resultados obtidos no software. A parte 01 refere-se a primeira conexão entre a cidade de origem e a cidade intermediária, a parte 02 é referente a segunda conexão entre a cidade intermediária e o destino.
Figura A.1- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 02 parte 01.
114
Figura A.2- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 02 parte 02.
115
Figura A.3- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 03 parte 01.
Figura A.4- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 03 parte 02.
116
Figura A.5- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 04 parte 01.
Figura A.6- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 04 parte 02.
117
Figura A.7- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 05 parte 01.
Figura A.8- Modelo matemático aplicado no software Excel rota 05 parte 02.