Otimização em logística ferroviária

 

Cenário Brasileiro

O transporte ferroviário, ao contrário do rodoviário, é praticamente todo feito em linhas singelas, isto é, o tráfego nos dois sentidos é feito numa única linha.  

 

O transporte ferroviário no Brasil ainda é muito pouco utilizado comparado com os países desenvolvidos como os Estados Unidos, França e Japão.

Nossa malha ferroviária tem pouco menos de 30 mil quilômetros, quase metade da malha ferroviária da França. Poucos produtos industrializados são transportados por esta modalidade, grande parte da carga é composta por minério de ferro, com 75% do total de carga transportado.

Mesmo com pouco investimento, o transporte ferroviário é claramente muito importante para nossa economia: Aproximadamente 23% de toda carga brasileira é feita por esta modalidade, resultando em mais de 435 milhões de toneladas transportadas em 2010, com um crescimento de 14% em relação a 2009, e um investimento de R$ 4,6 bilhões em 2010. 

Além disso, esta modalidade de transporte representa um frete 20% mais barato do que o transporte rodoviário. Neste segmento, as três maiores empresas do setor no Brasil, Vale, MRS e ALL, tiveram um faturamento maior do que R$ 10 bilhões em 2011.

Com todo este valor econômico envolvido, aplicar otimização matemática no processo de logística ferroviária torna-se muito financeiramente muito interessante, devido as possibilidades de grandes reduções de custo e aumento de eficiência e produtividade.

Otimização Matemática – Um exemplo real

O transporte ferroviário, ao contrário do rodoviário, é praticamente todo feito em linhas singelas, isto é, o tráfego nos dois sentidos é feito numa única linha. Quando os trens em sentidos opostos tem que se cruzar, são utilizados os pequenos pátios de cruzamento espalhados pela malha.

 A gestão dos cruzamentos dos trens é feita por controladores nos CCO’s (centros de controle operacional) que recebem dados por rádio dos maquinistas e dos aparelhos de GPS dos trens. Quando o controlador decide o pátio de cruzamento de dois trens, ele se comunica com os dois por meio de licenças, informando qual dos dois deve parar e qual deve prosseguir.

Como cada controlador chega a gerir mais de 100 trens ao mesmo tempo, fica virtualmente impossível fazer com que os cruzamentos gerem as menores paradas possíveis em todas as situações. Muitas vezes, um trem fica parado por horas para esperar outros passarem sendo que poderia prosseguir por mais algum tempo e fazer o cruzamento no pátio adiante.

Esta dificuldade na gestão de cruzamentos deu origem a um dos projetos de otimização matemática dos quais já participei. O projeto foi desenvolvido por uma empresa brasileira de transporte ferroviário e, em linhas gerais, foi composto das seguintes etapas:

• Foi desenvolvido um modelo que tem por fim minimizar o tempo de transito total dos trens de suas origens até seus destinos. Todas as características da gestão do transporte ferroviário foram transformadas em expressões matemáticas e representam as regras do modelo. Dados bastante específicos como o comprimento do trem foram incorporados ao modelo, neste caso muito importante, pois se um trem mais longo do que o pátio de cruzamento é decidido como trem a parar, sua calda irá bloquear o trecho e toda a circulação fica bloqueada. 
•  O modelo recebe os dados do posicionamento atual dos trens em circulação e suas rotas e planeja as próximas horas de cruzamento, deixando para o controlador somente o trabalho de comunicação com os maquinistas e gestão de anomalias. Algumas regras inclusas no modelo são:  decisão de via a ser utilizada no pátio de cruzamento, atraso controlado da partida dos trens ainda não circulando, conexões dos trechos individuais, consideração das vias interditadas e seus prazos para finalizar, regras específicas de trens de manutenção, prioridade de trens, consideração das paradas programadas futuras, controle de ultrapassagem, etc.

A criação do modelo matemático que serviu de base para esse projeto representou um grande desafio devido ao grande número de cenários possíveis que deveriam ser atendidos.  A complexidade matemática desse tipo de problema faz com que seja usual termos a necessidade de utilizar softwares especialistas e técnicas de decomposição para que tenhamos um tempo de resposta aceitável na resolução do modelo matemático.

Na empresa que foi implementada esta solução de otimização, foi observada uma redução de 10% no tempo total de cruzamento, gerando 3% de redução no tempo total de trânsito nos principais trechos. Além disso, a implantação da solução possibilitou que os controladores enviassem licenças mais longas para os maquinistas, gerando a expectativa de redução de 30% do trabalho necessário nesta função. Dentre outros benefícios, a possibilidade de erro humano diminui drasticamente, reduzindo o risco de acidentes.

Otimização como diferencial competitivo

O modelo matemático criado para esse projeto tem a grande vantagem de ser especializado e generalizado ao mesmo tempo, isto é, com poucos ajustes consegue atender outras empresas de logística ferroviária. Além disso, utilizando as mesmas técnicas de modelagem mas com outro objetivo, pode atender empresas de transporte ferroviário metropolitano (metrô).

É importante ressaltar que a otimização de malhas ferroviárias é apenas um dos muitos cenários empresariais onde a aplicação de otimização matemática traz benefícios tangíveis de redução de custos e aumento de eficiência.

Para empresas que buscam melhorar sua competitividade através de custos mais baixos e maior eficiência na utilização de recursos, a otimização matemática pode tornar-se um forte aliado.

Por Giovane Cesar, Consultor Sênior da eWave do Brasil

IBM - 15 Abril 2012

- giovane.cesar@ewave.com.br