VIABILIDADE OPERACIONAL DE VEÍCULOS
NA LOGÍSTICA URBANA DE CARGAS
Fernando de Araújo
Jardel Inácio Moreira Vieira
Aline Alves Melo Tostes
Camilla Miguel Carrara Lazzarini
Carlos Alberto Faria
Universidade Federal de Uberlândia
Faculdade de Engenharia Civil
RESUMO
Este trabalho tem como objetivo analisar a viabilidade operacional do uso de Veículos Urbanos de Cargas
(VUC´s) com capacidade líquida de 2,5 toneladas para atender entregas no centro da cidade. Devido à
dificuldade em assegurar bons níveis de serviços, as empresas de logística têm procurado soluções para as
entregas nesta área. Este estudo foi realizado em duas etapas. Inicialmente foram coletados dados de tempos e
custos de um atacadista de Uberlândia (MG) utilizando veículos VUC, caminhão leve e semi-pesado para
atender um conjunto de clientes e cargas mantendo a rota prevista e dia da semana. Em seguida foi calibrado um
modelo computacional com o software TransCAD capaz de selecionar veículos e definir rotas de forma
otimizada para atender aos mesmos clientes do cenário real. Foram gerados cenários com diferentes volumes de
cargas. Os resultados indicaram o melhor desempenho operacional para o VUC nas entregas na área central.
ABSTRACT
This paper aims the operational feasibility of the use of Urban Vehicles of Loads (UVL) with net capacity less
than 2.5 tons to meet in downtown. Due to the difficulty in ensuring good levels of services, logistic companies
have sought better solutions to deliveries in this area. This study was conducted in two stages. Initially, it was
performed a survey to get time and cost variables of a large wholesale company to attend customers in the
central area of Uberlandia (MG). The data were performed keeping the same behavior in route, customers and
the day of the week using vehicles UVL, light and semi-heavy trucks. Following, A computational model was
calibrated with the software TransCAD to generate scenarios to supply a good level of service in delivering
goods in downtown. The data allowed to study the behavior of the different types of vehicle, indicating the best
operational performance to the Urban Vehicle of Loads for deliveries in the central area.
1. INTRODUÇÃO
O Brasil é um país que tem apresentado um índice de crescimento econômico nos últimos 20
anos. Esse crescimento tem gerado reflexo nas movimentações de produtos, atendendo um
perfil de demanda com maiores exigências, associado à frequência na distribuição. O varejista
da década de 1990 tinha uma estratégia de compra baseada em volumes, em função do poder
de compra, da instabilidade econômica e consolidações de transportes com maiores
capacidades de movimentação. A oferta de serviços de transportes, que viabiliza a
movimentação de insumos e produtos para a concretização da atividade econômica, tem a
influência de variáveis que determinam os atributos de custo e nível de serviço. (CAIXETAFILHO e MARTINS, 2012).
De acordo com o ILOS (2012), as grandes cidades têm enfrentado enormes dificuldades em
manter a estrutura de transporte na região central em função do crescimento da demanda de
veículos. Para CRAINIC et al (2004) a Logística Urbana possui os objetivos para atender a
redução do congestionamento e aumento da mobilidade, a redução da poluição do ar e ruído para alcançar as metas do Protocolo de Kyoto, melhorar as condições de vida da população e
evitar punição indevida das atividades comerciais nos centros urbanos.
O comportamento da demanda atual é baseado na frequência, caracterizando alta capacidade
de reposição. O cliente atual busca alternativas para reduzir os custos com estoques,
alinhando, estrategicamente, com parceiros-chave da cadeia de suprimentos para fortalecer as
condições de compras com um bom nível de serviço logístico. As organizações devem
implantar estratégias, planos e programas, para estarem capacitadas a fornecer níveis
aceitáveis de qualidade e serviços aos seus clientes. (NOGUEIRA, 2012).
Uma rede logística de distribuição urbana deve ser baseada e estruturada em estratégias de
distribuição com a utilização de Centros de Distribuição (CD), Transit Point, Cross-Docking
que são meios para diluir os custos operacionais da logística de distribuição. Essas estratégias
de distribuição adotam regras de descentralização de processos de gerenciamento de estoques,
armazenagem e distribuição. Aliado a todas essas condições operacionais, é de fundamental
importância considerar a divisão da frota baseada no perfil de veículos, considerando
capacidades de cargas, comportamento da demanda e distâncias a serem percorridas em
rodovias e na região urbana. (WANKE et al., 2009).
Conforme Lima et al. (2005 apud CARRARA, 2007), as empresas de transportes de cargas
utilizam terminais logísticos caracterizados por centros de distribuição e transit point para
facilitar as operações de distribuição de mercadorias, distante das fontes de produção. Esse
tipo de operação viabiliza toda a cadeia logística, visando garantir agilidade nos processos e
qualidade no nível de serviço. Portanto, é importante conhecer a característica regional para
compreender a necessidade de implantação desses locais estratégicos a fim de garantir a
distribuição mais pulverizada dos produtos. Segundo TANIGUCHI et al. (2001), a
Roteirização e os Modelos de Programação de Veículos disponibilizam técnicas fundamentais
para determinar a modelagem da Logística Urbana.
Segundo Lima (2003) a geometria viária é um grande limitador do tráfego de veículos de
cargas em centros urbanos, e é improvável que serão alteradas radicalmente nos próximos
anos, tornando a previsão de que os veículos de carga terão cada vez menor peso uma
realidade. Então para garantir bom desempenho na logística de distribuição urbana, é
necessário fazer uma configuração ótima no perfil da frota.
O mercado oferece vários tipos de caminhões, diversificando conforme os modelos, marcas,
capacidade, etc.. Para atender a região central das grandes cidades, o perfil ótimo são os
caminhões com menor capacidade de carga, em função do tamanho. Essas características
operacionais geram grandes eficiências na descarga, pois proporcionam maior facilidade de
estacionamento e maior aproximação do cliente. (ILOS, 2012). O estudo do cenário real
apresentado neste trabalho constatou que quanto maior o tipo de veículo, maior também o
tempo para atendimento ao cliente, mesmo que mantidas a rota, clientes e cargas.
De acordo com Ogden (1992 apud CARRARA, 2007), os veículos urbanos de carga
(caminhões), no Brasil, são classificados conforme suas dimensões e com a relação entre o
peso ou tonelagem transportada. Em outra situação, são considerados veículos de cargas
aqueles com 2 ou mais eixos e cujo Peso Bruto Total (PBT) exceda a 4,5 toneladas.
As montadoras de caminhões tiveram que adaptar o mix de produtos, flexibilizando a linha de
produção para a configuração e inclusão de um modelo que até então não tinha uma
participação significativa de vendas no mercado, que são os Veículos Urbanos de Cargas
(VUC). Esse tipo de veículo atende os centros expandidos com alta capacidade de reposição.
(MERCEDES BENZ, 2012).
Ao observar tais aspectos relacionados à logística de distribuição urbana, existe a necessidade
também de avaliar a viabilidade econômica, caracterizando os tipos e perfil de veículos
oferecidos no mercado, o que significa garantir o dimensionamento adequado da frota para
atender o ponto de equilíbrio com custo competitivo e nível satisfatório de serviço.
(NOVAES, 2008). Portanto, esse trabalho visa apresentar o cenário da logística urbana de
cargas, considerando a utilização dos veículos urbanos de cargas (VUC) e de outros veículos
utilizados regularmente nesse tipo de operação.
2. FERRAMENTAS E METODOLOGIA
Em uma primeira etapa do trabalho foram levantados dados de uma empresa atacadista que
opera há 60 anos destacando-se no cenário brasileiro em processos de logística. O
levantamento foi realizado para 03 tipos de veículos (VUC, caminhão leve e semi-pesado)
atendendo a demanda de 09 varejistas da região central de Uberlândia-MG, partindo de um
centro de distribuição alocado no distrito industrial da cidade. Para cada tipo de veículo foram
mantidos o dia da semana, os clientes, a demanda de cargas, a sequencia de entregas e a rota
planejada. Cada tipo de veículo cumpriu o atendimento em tempos diferentes.
Na segunda etapa do estudo foi calibrado um modelo computacional para reproduzir as rotas e
tempos observados no cenário real utilizando um Sistema de Informações Geográficas (SIG).
O objetivo do modelo computacional foi gerar um cenário com uma demanda maior do que o
realizado na primeira etapa e verificar o tipo de veículo apropriado esta situação. O
TransCAD foi o software utilizado para calibrar o modelo, realizar simulações e
representações gráficas em arquivos geográficos. Como ferramenta de suporte para os
cálculos auxiliares foi utilizado o Microsoft Excel.
3. LEVANTAMENTO DE DADOS DO CENÁRIO REAL
A Tabela 1 apresenta a localização e a sequência de atendimento dos clientes definidos para o
levantamento dos dados.
Tabela 1: Localização do CD e clientes.
Status da Operação
Origem CD
1º Entrega
2º Entrega
3º Entrega
4º Entrega
5º Entrega
6º Entrega
7º Entrega
8º Entrega
Endereço/Cliente
Av. Jose Andraus Gassani, 4380
Av. Floriano Peixoto, 2735
Av. Floriano Peixoto, 682
Av. Floriano Peixoto, 488
Av. Floriano Peixoto, 129
R. Santos Dumont, 538
R. Olegário Maciel, 522
Av. Cesário Alvim, 309
Av. Afonso Pena, 766
Bairro
Industrial
Aparecida
Centro
Centro
Centro
Centro
Centro
Centro
Centro
9º Entrega
Destino CD
Av. Cesário Alvim, 818
Av. Jose Andraus Gassani, 4380
Centro
Industrial
Os 03 modelos de caminhões aplicados na logística de distribuição da rota analisada possuem
as seguintes características:
Tabela 2: Dimensões dos caminhões utilizados.
Tipo
VUC
Leve
Semi-Pesado
Largura Máxima (m)
2,20
2,30
2,62
Comprimento Máximo (m)
5,50
6,50
12,00
Capacidade (ton)
2.50
4,50
8,00
Percebe-se que o caminhão VUC apresenta uma dimensão inferior quando comparado aos
demais tipos de caminhões.
Os três levantamentos mantiveram a sequência de entrega (clientes), as vias utilizadas no
percurso e o dia da semana (terça-feira). Os dados foram obtidos do sistema de
monitoramento e rastreamento da empresa. Os cenários analisados tinham o objetivo de
identificar quais os principais gargalos existentes entre a operacionalização de cada de tipo de
caminhão na logística de distribuição urbana.
3.1.
Dados obtidos do cenário real
Para cada tipo de veículo estudado foram coletadas as demandas entregues aos clientes em kg,
a quilometragem lida no odômetro e a percorrida no trecho, o tempo de deslocamento no
percurso e o tempo de parada em cada cliente para descarga. As Tabelas 3, 4 e 5 apresentam
os dados obtidos do sistema de monitoramento e rastreamento da empresa. A Tabela 3 mostra
os dados do VUC para as entregas realizadas no dia 18 de setembro de 2012, a Tabela 4
mostra os dados do caminhão leve para as entregas do dia 09 de outubro de 2012 e a Tabela 5
mostra os dados do caminhão semi-pesado para as entregas do dia 30 de outubro de 2012.
Tabela 3: Peso, Distâncias e Tempos de deslocamento do veículo VUC
Quilometragem (km)
Lida no
Percorrida
Odômetro
89.723,2
89.731,3
8,12
Tempo (min)
Atendimento do
Percurso
cliente
00:17:18
0:37:12
Saída CD
1º Entrega
Lotes de
carga
(kg)
372
2º Entrega
176
89.733,6
2,3
00:06:37
0:17:36
0:24:13
3º Entrega
173
89.733,9
0,27
00:01:21
0:17:18
0:18:39
4º Entrega
245
89.734,3
0,44
00:02:12
0:24:30
0:26:42
5º Entrega
127
89.734,6
0,25
00:01:18
0:12:42
0:14:00
6º Entrega
345
89.735,2
0,59
00:03:17
0:34:30
0:37:47
Clientes
Total
0:54:30
7º Entrega
315
89.735,9
0,69
00:03:49
0:31:30
0:35:19
8º Entrega
455
89.736,5
0,60
00:03:21
0:45:30
0:48:51
298
2.506
89.737,1
89.748,4
0,65
11,30
25,21
00:03:41
00:29:19
01:12:13
0:29:48
04:10:36
0:33:29
0:29:19
05:22:49
9º Entrega
Retorno CD
TOTAL
Tabela 4: Peso, Distâncias e Tempos de deslocamento do Veículo Leve.
Quilometragem (km)
Lida no
Percorrida
Odometro
114.041,7
-
Tempo (min)
Atendimento do
Percurso
cliente
-
Clientes
Lotes de
carga
(kg)
Saída CD
-
1º Entrega
335
114.051,6
9,92
00:22:09
0:33:30
0:55:39
2º Entrega
192
114.054,7
3,1
00:13:41
0:19:12
0:32:53
3º Entrega
155
114.055,2
0,49
00:09:14
0:15:30
0:24:44
4º Entrega
295
114.055,7
0,51
00:06:07
0:29:30
0:35:37
5º Entrega
148
114.056,1
0,42
00:05:49
0:14:48
0:20:37
6º Entrega
365
114.056,9
0,78
00:12:56
0:36:30
0:49:26
7º Entrega
8º Entrega
9º Entrega
Retorno CD
TOTAL
Total
-
275
114.057,7
0,77
00:14:31
0:27:30
0:42:01
425
312
2.502
114.058,4
114.059,2
114.071,1
0,74
0,77
11,90
29,41
00:12:17
00:13:22
00:33:34
02:23:40
0:42:30
0:31:12
04:10:12
0:54:47
0:44:34
0:33:34
06:33:52
Tabela 5: Peso, Distâncias e Tempos de deslocamento do Veículo Semi-pesado.
Clientes
Saída CD
1º Entrega
2º Entrega
3º Entrega
4º Entrega
5º Entrega
6º Entrega
7º Entrega
8º Entrega
9º Entrega
Retorno CD
TOTAL
Lotes de
carga
(kg)
348
212
196
255
135
357
295
415
296
2.509
Quilometragem (km)
Lida no
Percorrida
Odometro
35.876,18
35.886,9
10,7
35.890,6
3,7
35.891,4
0,79
35.892,2
0,82
35.893,0
0,76
35.893,9
0,96
35.894,8
0,91
35.895,8
0,99
35.897,0
1,20
35.908,8
11,77
32,62
Tempo (min)
Atendimento do
Percurso
cliente
0:27:12
0:34:48
0:21:08
0:21:12
0:11:49
0:19:36
0:14:21
0:25:30
0:09:53
0:13:30
0:18:52
0:35:42
0:19:27
0:29:30
0:22:14
0:41:30
0:24:41
0:29:36
0:32:23
03:22:00
04:10:54
Total
1:02:00
0:42:20
0:31:25
0:39:51
0:23:23
0:54:34
0:48:57
1:03:44
0:54:17
0:32:23
07:32:54
O sistema de monitoramento e rastreamento não fornece o traçado realizado (GPS) que
permitissem verificar o local de estacionamento dos veículos para descarga. Porém como os
três tipos utilizaram a mesma sequencia de descarga e rota planejada foi possível medir os
deslocamentos em busca de vagas de estacionamento devido às diferenças na quilometragem
de odômetro. O veículo tipo 1 (Leve ou 3/4) percorreu 29,41 km, o veículo tipo 2 (VUC)
percorreu 25,21 km e o veículo tipo 3 (semi-pesado ou toco) percorreu 32,62 km. Observa-se
que quanto maior o veículo, maior o deslocamento e tempo em busca de uma vaga apropriada
para estacionamento.
4. CALIBRAÇÃO DE MODELO COMPUTACIONAL E GERAÇÃO DE CENÁRIO
O TransCAD é um software de simulação que utiliza a base de informações geográficas para
modelar um sistema de transportes. Com base no mapa da cidade de Uberlândia-MG,
disponibilizado em formato dwg (AutoCAD), foi gerado um arquivo geográfico de extensão
map (TransCAD). Uma rede viária (network) foi criada considerando o sentido das vias e as
velocidades máximas. Em seguida criou-se dois layer’s para posicionar geograficamente o
depósito e os nove clientes. A cada cliente foram vinculadas informações como a janela de
tempo e demanda através de dataview’s. A frota disponibilizada para simulação possuía os
três tipos de caminhões estudados - VUC, Leve e Semi-pesado e suas respectivas capacidades.
Para calibrar o modelo computacional é preciso definir valores de algumas variáveis de forma
que o resultado da simulação represente o cenário real. As variáveis calibradas foram:
- Velocidade média de cada segmento das vias considerando restrições de trânsito (network)
- Tempo fixo para descarga em cada cliente (dataview Entregas)
- Tempo variável proporcional ao volume de descarga (dataview Entregas)
Estas variáveis foram valoradas de forma que o tempo resultante para atendimento da
demanda se aproximasse da média observada na prática. A Figura 1 ilustra os principais
campos do Dataview – Entregas.
Figura 1: Dataview do TranscAD com dados dos pontos de Entrega
É importante citar que o TransCAD não permite configurar penalidades ou tempos variáveis
com o tipo do veículo. Logo não foi possível modelar o aumento de percurso e consequente
acréscimo de tempo para cada veículo encontrar vagas de estacionamento.
Assim, um workspace do TransCAD ficou pronto para ser utilizado como Modelo
Computacional que dimensiona a frota ótima para atender a janela de tempo e demandas
estipuladas.
A ferramenta de otimização/simulação do TransCAD, utilizada para cumprir este objetivo, é a
caixa Vehicle Routing do grupo Routing/Logistics. Para configurar a ferramenta Vehicle
Routing são necessários preencher as abas de dados Mode (delivery), Depot (layer armazem),
Stop (layer entregas), Matrix e Veículos. Na Figura 3 é ilustrada a rota gerada pelo TransCAD
após executar a rotina Vehicle Routing.
Figura 3: Tela da rota criada pelo TransCAD
A calibração do modelo pode ser observada comparando os dados reais com o relatório
Itinerary Report, que apresenta os resultados obtidos após parametrização no TransCAD.
Percebe-se que o software TransCAD selecionou um veículo tipo 2 (VUC) para a realização
das 09 entregas na região central da cidade de Uberlândia, e os tempos e distâncias
percorridos aproximam-se do levantamento real.
Sobrepõem
Itinerary Report
Route # : 1
Veh. Type: 2
Tot Time: 6:21
Tot Dist: 19219.1
Capacity : 2510.0
Depart Load: 2506.0
No.
Name
Arrival-Depart
Dist
Delivery
---------------------------------------------------------------------2
8:00am
1 7
8:13am- 8:51am
6166.8
372.0
2 8
9:11am- 9:29am
2013.8
176.0
3 9
9:34am- 9:52am
236.0
173.0
4 10
10:00am-10:25am
371.7
245.0
5 11
10:29am-10:43am
165.7
127.0
6 14
10:55am-11:42am
484.2
455.0
7 12
11:54am-12:30pm
510.7
345.0
8 13
12:43pm- 1:16pm
728.4
315.0
9 15
1:18pm- 1:49pm
477.9
298.0
END 2
Total
2:21pm
8063.5
----------------19219.1
2506.0
O relatório extraído do sistema TransCAD apresenta a rota otimizada com 19,2 Km. A
diferença de quilometragem entre o odômetro do veículo no cenário real e a encontrada pelo
TransCAD deve ser atribuída à busca por vagas de estacionamento para efetuar a descarga na
prática. Como o TransCAD não considera este tipo de penalidade variável com o tipo de
veículo, o percurso encontrado pelo TransCAD seria igual para os demais veículos.
Observou-se também que os tempos de percurso e descarga aproximaram-se dos dados
apresentados nas Tabelas 3, 4 e 5.
Com o modelo calibrado em relação ao realizado na prática, foi gerado um cenário de
aumento de demanda, totalizando 4300 Kg a serem entregues na janela de tempo estipulada.
Neste cenário o Transcad selecionou dois veículos VUC para atender a demanda. Apesar de
intuitivamente a capacidade do veículo Semi-Pesado ser mais apropriada à demanda, este não
conseguiria realizar as entregas dentro de uma jornada máxima de 9 horas.
Itinerary Report
Route # : 1
Veh. Type: 2
Tot Time: 5:34
Tot Dist: 18691.9
Capacity : 2510.0
Depart Load: 2200.0
No.
Name
Arrival-Depart
Dist
Delivery
---------------------------------------------------------------------2
8:00am
1 9
8:37am- 9:08am
8416.7
300.0
2 10
9:16am- 9:52am
371.7
350.0
3 11
9:56am-10:22am
165.7
250.0
4 12
10:33am-11:44am
467.8
700.0
5 13
11:58am-12:59pm
728.4
600.0
END 2
1:34pm
Total
Route # : 2
Veh. Type: 2
Tot Time: 4:58
Tot Dist: 17234.8
8541.4
----------------18691.9
2200.0
Capacity : 2510.0
Depart Load: 2100.0
No.
Name
Arrival-Depart
Dist
Delivery
---------------------------------------------------------------------2
8:00am
1 7
8:13am- 9:14am
6166.8
600.0
2 8
9:33am-10:04am
2013.8
300.0
3 14
10:11am-11:12am
289.8
600.0
4 15
11:25am-12:26pm
700.7
600.0
END 2
Total
12:58pm
8063.5
----------------17234.8
2100.0
5.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
5.1. Análise de tempos do cenário real
No levantamento de dados no cenário real apresentados nas tabelas 3,4 e 5, o menor tempo
total de viagem encontrado foi utilizando o veículo VUC com tempo de 6:22:49, em seguida o
veículo leve (3/4) apresentou um tempo intermediário de 6:33:52 e o veículo semi-pesado
(toco) com maior tempo total de viagem de 7:32:54.
No Gráfico 1 foi possível apresentar o comportamento do tempo total de viagem dos 03
veículos. Percebe-se que em todas as entregas o veículo VUC destacou-se com o menor
tempo de viagem. O veículo VUC obteve um tempo total de viagem menor na ordem de
22,01% quando comparado ao veículo leve (3/4) e 40,30% quando comparado ao veículo
semi-pesado (toco).
Gráfico 1: Comparação do tempo total de viagem dos veículos
Trata-se de um fator estratégico apontar a escolha do veículo VUC para realizar as operações
de entregas em função do tempo total de viagem. Escolhendo o veículo VUC é possível
realizar 02 ciclos de viagens diariamente, atendendo os processos logísticos e comerciais da
empresa.
5.2. Análise de custos no cenário real
Um dos objetivos desse estudo foi analisar a viabilidade econômico-financeira para
empregabilidade do Veículo Urbano de Carga no processo de logística urbana. Portanto, fazse necessário um detalhamento dos principais custos envolvidos nessa operação. Do ponto de
vista de custo fixo, foram considerados os valores de investimentos no veículo, custo de
capital, impostos, salário de motorista, encargos, dentre outros. No custo variável foram
analisados gastos com combustível, troca de óleo, pneu e manutenção. A Tabela 6 mostra que
o custo fixo mensal do VUC é de R$ 7.059,14, menor custo fixo em relação aos demais.
Tabela 6: Dados de saída – Custos fixos e Administrativos
Dados de saída – Custo Fixo e
Administrativo
Depreciação
R$/ mês
Remuneração de capital
R$/ mês
Mão de obra
R$/ mês
IPVA/Seguro Obrigatório
R$/ mês
Custo Fixo
R$/ mês
Custos administrativo
R$/ mês
Custo fixo c/ custos
R$/ mês
administrativos
695,54
1.196,34
2.852,00
420,26
5.164,14
1.895,00
Tipo de veículos
Leve
(Caminhão 3/4)
996,86
1.525,55
2.852,00
535,91
5.910,33
1.895,00
Semi-pesado
(Caminhão toco)
1.276,36
2.152,99
2.852,00
756,33
7.037,68
1.895,00
7.059,14
7.805,33
8.932,68
VUC
Na Tabela 7 é apresentado o cálculo dos custos variáveis por km dos 03 veículos analisados.
É notório perceber que o veículo VUC também se destaca com o menor custo variável de R$
0,46 por quilometro rodado.
Tabela 7: Dados de saída – Custos variáveis por km.
Tipo de veículos
Dados de saída – Custos Variáveis
Combustível
Óleo
Pneu
Manutenção
Custo variável
R$/ Km
R$/ Km
R$/ Km
R$/ Km
R$/ Km
VUC
Leve
(Caminhão 3/4)
Semi-pesado
(Caminhão toco)
0,21
0,01
0,04
0,20
0,46
0,33
0,01
0,04
0,21
0,58
0,47
0,01
0,04
0,23
0,76
Outras análises importantes foram as apurações dos custos fixo e variável dos 03 veículos
analisados. De acordo com o Gráfico 3, o veículo VUC apresentou um custo fixo de R$
7.059,14 e custo variável de R$ 0,46 por km rodado. Já o veículo leve (3/4) apresentou um
custo fixo de R$ 7.805,33 e custo variável de R$ 0,58 por km rodado. E, por último, o veículo
semi-pesado (toco) destacou-se com o maior custo fixo de R$ 8.932,68 e custo variável de R$
0,76 por km rodado.
Gráfico 2: Análise de custo dos caminhões
Foi realizada a comparação dos custos fixos dos veículos, sendo possível concluir que o VUC
apresenta um custo fixo menor de 10,57% quando comparado ao veículo leve (3/4) e 26,54%
quando comparado ao veículo semi-pesado (toco). Também foi possível obter a variação dos
custos variáveis dos veículos. O VUC destacou-se com o menor custo variável ao ser
analisado com os demais. Com relação ao caminhão leve (3/4), o VUC apresentou um menor
custo variável de 27,61% e, quando comparado ao caminhão semi-pesado (toco), a redução é
de 66,45%.
5.3.
Seleção de frota otimizada pelo modelo computacional
Para calibrar o modelo computacional foram utilizados os mesmos dados do cenário real com
uma demanda total de 2500 kg. Logo a seleção do VUC durante a calibragem foi confirmada
devido à capacidade coincidente com a demanda.
No segundo cenário simulado computacionalmente, com demanda total de 4300 kg, a frota
otimizada conteve 2 VUCs. A simulação mostrou que a apesar da capacidade ser mais
adequada ao veículo leve, a sua utilização não atenderia a janela de tempo estipulada.
6. CONCLUSÕES
Diante dos dados analisados, considerando o tempo total de viagem, os custos fixos e
variáveis, o veículo ideal para realizar a distribuição de cargas nas regiões centrais das
grandes cidades é o VUC, pois agrega vantagem competitiva em relação à agilidade nas
entregas e proporciona maior desempenho operacional e financeiro.
Neste trabalho, os dados reais levantados permitiram calibrar um modelo computacional
utilizando o software TransCAD que representa o comportamento dos veículos de carga e a
operação de descarga na área central de Uberlândia – MG. Foi gerado um cenário com
demanda superior à observada na prática, sendo que o TransCAD selecionou o VUC para
atender aos clientes em detrimento do Caminhão Leve e do Semi-Pesado.
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Fernando de Araújo ([email protected])
Jardel Inácio Moreira Vieira ([email protected])
Carlos Alberto Faria ([email protected])
Aline Alves Melo Tostes ([email protected])
Camilla Miguel Carrara Lazzarini ([email protected])
Faculdade de Engenharia Civil, Universidade Federal de Uberlândia
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