Fleet dimensioning and scheduling in the Brazilian ethanol industry: a fuzzy logic approach

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ewbank, Henrique
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Wanke, Peter Fernades, Correa, Henrique Luiz
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13696
Resumo: Este trabalho resolve um problema de roteamento de veículos multi-depósito do mundo real (MDVRP) com frota homogênea e depósitos capacitados. Uma empresa de pipeline deseja estabelecer uma política de veículos para possuir parte de sua frota e atender seus clientes por um período de um ano. A empresa também quer saber o agendamento das visitas para coleta de etanol de 261 produtores e retirada para seus três terminais localizados no Brasil. Este problema apresenta incertezas de demanda, já que as condições climáticas impactam a safra final e depósito de capacidade incerta. Devido à imprecisão do discurso dos gerentes, este problema também apresenta tempo de viagem incerto. Neste artigo, a lógica fuzzy é usada para modelar a incerteza e vagueza e dividir a instância inicial em outras menores. Além de resolver um problema do mundo real com demanda difusa, capacidade de depósito difusa e tempo de viagens difusas, este artigo contribui com uma ferramenta de tomada de decisão que relata diferentes soluções para diferentes níveis de incerteza.
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spelling Ewbank, HenriqueWanke, Peter FernadesCorrea, Henrique Luiz2021-02-11T13:31:28Z2023-11-30T03:04:07Z2020EWBANK, H.; WANKE, P.; CORREA, H.L. Fleet dimensioning and scheduling in the Brazilian ethanol industry: a fuzzy logic approach. International Journal of Industrial and Systems Engineering, Genèva, v.34, n.1, p. 65-83, 2020.1748-5045http://hdl.handle.net/11422/1369610.1504/IJISE.2020.104318Este trabalho resolve um problema de roteamento de veículos multi-depósito do mundo real (MDVRP) com frota homogênea e depósitos capacitados. Uma empresa de pipeline deseja estabelecer uma política de veículos para possuir parte de sua frota e atender seus clientes por um período de um ano. A empresa também quer saber o agendamento das visitas para coleta de etanol de 261 produtores e retirada para seus três terminais localizados no Brasil. Este problema apresenta incertezas de demanda, já que as condições climáticas impactam a safra final e depósito de capacidade incerta. Devido à imprecisão do discurso dos gerentes, este problema também apresenta tempo de viagem incerto. Neste artigo, a lógica fuzzy é usada para modelar a incerteza e vagueza e dividir a instância inicial em outras menores. Além de resolver um problema do mundo real com demanda difusa, capacidade de depósito difusa e tempo de viagens difusas, este artigo contribui com uma ferramenta de tomada de decisão que relata diferentes soluções para diferentes níveis de incerteza.This work solves a real-world multi-depot vehicle routing problem (MDVRP) with a homogeneous fleet and capacitated depots. A pipeline company wants to establish a vehicle policy in order to own part of its fleet and serve its customers for a period of one year. The company also wants to know the schedule of the visits for collecting ethanol from 261 producers and taking it to their three terminals located in Brazil. This problem presents uncertain demand, since weather conditions impact the final crop and uncertain depot capacity. Due to the vagueness of managers’ speech, this problem also presents uncertain travel time. In this paper, fuzzy logic is used to model uncertainty and vagueness and to split the initial instance into smaller ones. Besides solving a real-world problem with fuzzy demand, fuzzy depot capacity and fuzzy travel time, this paper contributes with a decision making tool that reports different solutions for different uncertainty levels.Submitted by Regina Cardoso (regina.cardoso@coppead.ufrj.br) on 2021-02-10T21:13:18Z No. of bitstreams: 1 HEwbank.pdf: 577988 bytes, checksum: 9b5bb45eafef959a643d996d31b34abb (MD5)Approved for entry into archive by Maria Luiza Jardim (luiza@sibi.ufrj.br) on 2021-02-11T13:31:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 HEwbank.pdf: 577988 bytes, checksum: 9b5bb45eafef959a643d996d31b34abb (MD5)Made available in DSpace on 2021-02-11T13:31:28Z (GMT). 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