Análise da eficiência das ferrovias especializadas em transporte de minério de ferro e pelotas pertencentes às empresas mineradoras e usinas de pelotização por meio do método Data Envelopment Analysis (DEA)
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
Texto Completo: | http://repositorio.ufes.br/handle/10/10897 |
Resumo: | The worldwide market for iron ore extracts and trades more than two billion tons per year. The few mining companies set a production system integrating mines and/or pelletizing plant, railway and port to reduce their costs. These railways are considered as a cost for the mining process and cover high investments and operating costs. The study proposes to analyze comparatively the performance of twelve railways specialized in the transport of iron ore and pellets, which are properties of the mining/pellets companies. These railways are in four continents, distributed in ten countries. For this purpose, the Data Envelopment Analysis (DEA) methodology was used with Constant Scale Returns (CCR) and output orientation. The objective is to measure the efficiency of the railways and identify their position in relation to the other railways. As input variables were adopted: the number of operational wagons, the number of wagons of the most predominant train type and the load per axle of the wagon. The TKU was used as the output variable, which represents the useful ton carried by the distance traveled. Frontier Analyst software was used to solve the proposed DEA model. In the result obtained, three railroads were considered as efficient: Carajás Railroad (EFC), Mount Newman (NEWM) and Fortescue (FMG). Railroads Vitoria-Minas Railroad (EFVM), Hamersley (RTHA) and Roy Hill (RHILL) could reach their efficiency frontier with increased TKU output, as suggested by the results generated by the software. The railroads Robe River (RTRR), QNS & L, Cartier (CART), Yekepa-Buchanan Line (AML), Iron Ore Line (IOL) and Mauritania (MAUR) need to increase the TKU achieved in 2016 by more than 140% to achieve efficiency. To increase the amount of MFe and PLMFe transported, it is necessary to analyze the productive capacity of MFe mines, evaluating the production scenario: exhaustion, stability or growth. In addition, it is necessary to study the market before increasing production, since an oversupply of MFe and PLMFe could unbalance the market, reducing the price of these commodities and the profit margin of the miners and pelletizing plants. |
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Rosa, Rodrigo de AlvarengaFontan, Renata Guimarães de OliveiraLacruz, Adonai JoséAlves, Élcio Cassimiro2019-03-11T13:01:30Z2019-03-112019-03-11T13:01:30Z2018-12-10The worldwide market for iron ore extracts and trades more than two billion tons per year. The few mining companies set a production system integrating mines and/or pelletizing plant, railway and port to reduce their costs. These railways are considered as a cost for the mining process and cover high investments and operating costs. The study proposes to analyze comparatively the performance of twelve railways specialized in the transport of iron ore and pellets, which are properties of the mining/pellets companies. These railways are in four continents, distributed in ten countries. For this purpose, the Data Envelopment Analysis (DEA) methodology was used with Constant Scale Returns (CCR) and output orientation. The objective is to measure the efficiency of the railways and identify their position in relation to the other railways. As input variables were adopted: the number of operational wagons, the number of wagons of the most predominant train type and the load per axle of the wagon. The TKU was used as the output variable, which represents the useful ton carried by the distance traveled. Frontier Analyst software was used to solve the proposed DEA model. In the result obtained, three railroads were considered as efficient: Carajás Railroad (EFC), Mount Newman (NEWM) and Fortescue (FMG). Railroads Vitoria-Minas Railroad (EFVM), Hamersley (RTHA) and Roy Hill (RHILL) could reach their efficiency frontier with increased TKU output, as suggested by the results generated by the software. The railroads Robe River (RTRR), QNS & L, Cartier (CART), Yekepa-Buchanan Line (AML), Iron Ore Line (IOL) and Mauritania (MAUR) need to increase the TKU achieved in 2016 by more than 140% to achieve efficiency. To increase the amount of MFe and PLMFe transported, it is necessary to analyze the productive capacity of MFe mines, evaluating the production scenario: exhaustion, stability or growth. In addition, it is necessary to study the market before increasing production, since an oversupply of MFe and PLMFe could unbalance the market, reducing the price of these commodities and the profit margin of the miners and pelletizing plants.O mercado mundial de minério de ferro extrai e negocia mais de dois bilhões de toneladas por ano. As poucas empresas mineradoras e usinas de pelotização estabelecem uma cadeia produtiva integrando mina, usina, ferrovia e porto visando reduzir seus custos. Suas ferrovias são vistas como custos operacionais para exploração da mina e envolvem altos investimentos e custos operacionais. Neste estudo propõe-se analisar comparativamente o desempenho de doze ferrovias especializadas no transporte de minério de ferro e pelotas, que fazem parte do patrimônio das empresas de mineração e/ou usinas de pelotização. Estas ferrovias estão localizadas em quatro continentes e distribuídas em dez países. Para isso, foi utilizada a metodologia Análise Envoltória de Dados (DEA) com retornos constantes de escala (CCR) e orientação a saída. O objetivo é mensurar e comparar a eficiência das ferrovias, identificando seu posicionamento em relação às outras ferrovias. Como variáveis de entrada foram adotadas a quantidade de vagões em operação, a quantidade de vagões do trem tipo de maior predominância e a carga por eixo do vagão, e como variável de saída foi adotado o TKU, que representa a tonelada útil transportada pela distância percorrida. Foi utilizado o software Frontier Analyst para resolver o modelo DEA proposto. No resultado obtido, três ferrovias foram consideradas como eficientes: Estrada de Ferro Carajás (EFC), Mount Newman (NEWM) e Fortescue (FMG). As ferrovias Estrada de Ferro Vitória-Minas (EFVM), Hamersley (RTHA) e Roy Hill (RHILL) poderão alcançar a fronteira de eficiência com aumento do output TKU, conforme sugerido pelos resultados gerados pelo software. As ferrovias Robe River (RTRR), QNS&L, Cartier (CART), Yekepa-Buchanan Line (AML), Iron Ore Line (IOL) e Mauritânia (MAUR) precisam aumentar mais de 140% o TKU realizado em 2016 para atingir a eficiência. Para aumentar a quantidade de MFe e PLMFe transportada é preciso analisar a capacidade produtiva das minas de MFe, avaliando o cenário de produção: exaustão, estabilidade ou crescimento. Além disso, é preciso estudar o mercado antes de aumentar a produção, pois uma oferta excessiva de MFe e PLMFe poderá desequilibrar o mercado, reduzindo o preço destes commodities e a margem de lucro das mineradoras e usinas de pelotização.TextFONTAN, Renata Guimarães de Oliveira. Análise da eficiência das ferrovias especializadas em transporte de minério de ferro e pelotas pertencentes às empresas mineradoras e usinas de pelotização por meio do método Data Envelopment Analysis (DEA). 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civill) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2018.http://repositorio.ufes.br/handle/10/10897porUniversidade Federal do Espírito SantoMestrado em Engenharia CivilPrograma de Pós-Graduação em Engenharia CivilUFESBRCentro TecnológicoRail transport EfficiencyRailways specialized in the transport of iron ore and pelletsEficiência do transporte ferroviário de cargaFerrovias especializadas em Minério de Ferro e PelotasAnálise envoltória de dadosTransporte ferroviário de cargaMinérios de ferroFerroviasEngenharia Civil624Análise da eficiência das ferrovias especializadas em transporte de minério de ferro e pelotas pertencentes às empresas mineradoras e usinas de pelotização por meio do método Data Envelopment Analysis (DEA)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALRenata-Guimaraes-de-Oliveira-Fontan-2018-trabalho.pdfapplication/pdf1774621http://repositorio.ufes.br/bitstreams/31c50061-c3c1-4e7c-a46d-8df1b10135b8/download3ebc8e89e17dc0d720cb1e0947fe7080MD5110/108972024-07-17 16:58:01.283oai:repositorio.ufes.br:10/10897http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-10-15T18:01:44.793967Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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