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Título: Determinação da melhor configuração de ocupação de cargas para um sistema de transporte de cargas de modo a minimizar o custo e a pegada de carbono
Título(s) alternativo(s): Determining the best configuration for load occupation for a cargo load transport system to minimize cost and carbon footprint
Autor(es): Salvador, Rodrigo
Orientador(es): Piekarski, Cassiano Moro
Palavras-chave: Armazenamento e transporte de cargas
Custo
Proteção ambiental
Ciclo de vida do produto
Storage and moving trade
Cost
Environmental protection
Product life cicle
Data do documento: 14-Jun-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: SALVADOR, Rodrigo. Determinação da melhor configuração de ocupação de cargas para um sistema de transporte de cargas de modo a minimizar o custo e a pegada de carbono. 2017. 92 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2017.
Resumo: Os desafios enfrentados pela atual economia forçam as organizações a buscarem modos de otimizar seus processos produtivos. O custo é um critério-chave nesse contexto, todavia, não se pode descuidar dos aspectos ambientais. Sistemas de transporte de cargas possuem potencialidades de redução de custo por meio da otimização da utilização da capacidade dos veículos utilizados, característica que pode, ademais, auxiliar na redução da pegada de carbono do mesmo, poupando emissões de CO2. O objetivo do presente trabalho é determinar a melhor configuração de ocupação de cargas para um determinado sistema de transporte de cargas de modo a minimizar o custo e a pegada de carbono. Para o alcance de tal objetivo foi proposto um modelo matemático para otimização multiobjetivo, buscando otimizar três funções-objetivo: a ocupação percentual de cargas, o custo total do sistema e a pegada de carbono relativa média (por paletes). Utilizou-se a ferramenta Avaliação do Ciclo de Vida para determinação da pegada de carbono para uma carga do sistema estudado e foram então realizadas simulações a fim de determinar uma equação que governasse o comportamento da pegada de carbono do sistema. Tal equação foi utilizada para determinação da pegada de carbono dentro do modelo matemático proposto. Foram, ainda, aplicados quatro métodos de otimização multiobjetivo, sendo eles: método de pesos, pesos com normalização, de ε-restrição e híbrido. Para o sistema estudado todos os métodos apresentaram o mesmo resultado ótimo. A restrição de igualdade para atendimento da demanda e a relação da pegada de carbono e do custo do sistema com as variáveis de status das cargas foram identificadas como fatores limitadores na construção de um conjunto de soluções factíveis. Após ajuste da ocupação percentual, foi observado que o método híbrido apresentou a melhor configuração de cargas para o sistema estudado, com valores ótimos para as três funções-objetivo. Para o sistema estudado o resultado ótimo das funções objetivo foram R$ 35.840 para custo total, 10,73 kgCO2-e para pegada de carbono relativa média e de 88,19% para ocupação média em massa.
Abstract: The challenges faced by the current economy force organisations to seek alternatives for optimising their production processes. Cost is a key criterion in this context, however, environmental aspects cannot be disregarded. Cargo load transport systems have a potential of reducing costs through optimising vehicle capacity utilisation, which can, yet, assist in reducing the system’s carbon footprint by sparing CO2 emissions. The objective of this paper is to determine the best cargo load configuration for a determined cargo load transport system to minimize its cost and carbon footprint. For reaching such objective, it was proposed a mathematical model for multi-objective optimisation, seeking to optimise three objective functions: the percentage load occupation, the system’s total cost and the average relative carbon footprint (to pallets). The LCA tool was used to determine the carbon footprint for one load of the system under study, then a series of simulations were conducted to determine the equation governing the behaviour of the carbon footprint of the system. Such equation was used to determine the carbon footprint inside the proposed mathematical model. Yet, four methodos for multi-objective optimization were applied, being them: the weighting method, weighting method with normalisation, ε-constraint and hibrid. For the studied system, all the methods provided the same optimal results. The restriction of equality to meet the demand and the relationship between the cost and the carbon footprint with the load status variables were identified as limiting factors for building a set of feasible solutions. After adjusting the percentage occupation, it was observed that the hibrid method provided the best load configuration for the system under study, with optimal values for all three objective functions. For the studied system, the optimal result for the objective functions was R$ 35.840 for total cost, 10,73 kgCO2-e for average relative carbon footprint and 88,19% for average occupation in mass.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16102
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