[en] MAINTENANCE LOGISTICS OPTIMIZATION BASED ON MATERIALS DISTRIBUTION PLANNING IN A RAILWAY

• Autor(a) principal: HUGO COSTA CAMPBEL
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52313@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52313@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.52313
• topic: [pt] LOGISTICA FERROVIARIA; [pt] PLANEJAMENTO DA MANUTENCAO; [pt] PROGRAMACAO INTEIRA MISTA; [en] RAILWAY LOGISTIC; [en] MAINTENANCE SCHEDULING; [en] MIXED INTEGER PROGRAMMING

[pt] O uso de ferramentas de otimização destaca-se como um relevante diferencial para as empresas no que tange a otimização de processos e melhoria de sistemas e performances. Neste contexto, a busca por modelos de programação simples e eficazes para a resolução dos problemas contribuem para adaptação de modelos existentes a fim de atender a esta crescente demanda. Atualmente, o setor de transporte ferroviário busca otimização de seus processos com o objetivo de aumentar sua competitividade e eficiência frente ao transporte realizado por rodovia. Este estudo, focado na melhoria de processos do setor ferroviário, tem como objetivo realizar o planejamento da distribuição de materiais de manutenção em uma malha ferroviária com o menor custo operacional viável. Para isto, o problema é modelado como um problema de programação inteira mista e busca tornar o processo mais eficiente, com redução de desperdícios e otimização dos recursos. Os resultados obtidos foram comparados ao processo atual de distribuição a fim de medir os ganhos em processo e em redução de custos e recursos. O modelo se mostrou eficiente em tempo e qualidade de solução quando comparado com o atual, apresentando uma redução de 20 por cento a 26 por cento nos custos totais de distribuição, variando de acordo com o almoxarifado analisado. Além disso, o estudo também mostrou uma redução no custo de distribuição para todas as localidades testadas, sendo que, quanto menor a distância destes locais ao almoxarifado, maior a redução dos custos logísticos relacionados.