Aplicação de um modelo de roteirização de veículos com restrições de capacidade e janelas de tempo

Abstract

Diante dos avanços tecnológicos e da rapidez com o qual as informações chegam aos clientes, o transporte como barreira física continua apresentando um dos maiores custos no processo produtivo e um dos maiores tempos dispendidos entre a produção e a entrega ao cliente. As empresas precisam investir muito em conhecimento logístico e de transporte para avançar em mercados cada vez mais competitivos. Ferramentas de otimização em transporte vem sendo utilizadas e tem-se mostrado de eficiente resolução, com resultados satisfatórios. Este trabalho apresenta um estudo de caso de uma transportadora e uma distribuidora de mercadorias em que seus veículos realizam rotas de coleta e entrega de mercadorias definidas com janelas de tempo, com 18 e 22 clientes, respectivamente. Considera-se um modelo de programação matemática de roteirização de veículos com janelas de tempo e múltiplos viajantes, implementado em linguagem AMPL e OPL e resolvido pelos os solvers Gurobi™ e IBM ILOG® CPLEX®. As análises comparativas dos resultados obtidos e do desempenho dos softwares considerados indicam que os modelos aplicados foram coerentes com a situação prática e evidenciam que, em relação ao tempo de viagem em rota e em relação à distância total percorrida nas rotas, com qualidade superior aos obtidos nas pesquisas originais, em especial ao caso da distribuidora que com 77% dos clientes visitados conseguiu uma economia de 50% na distância percorrida. No aspecto econômico, um menor número de rotas e veículos proporciona um nível de serviço mais favorável, gerando maior competitividade no mercado e maior previsibilidade para boas decisões estratégicas.

As a result of technological advances and the speed with which information reaches customers, transportation as a physical barrier continues to present one of the highest costs in production process and one of the highest time costs between production and costumers delivery. Companies needs high investments in logistics and transportation knowledge to advance in competitive markets. Transport optimization tools have been used and have been shown to be efficient in resolution with satisfactory results. This paper presents a case study of a carrier and a freight distribution company, wich in which their vehicles perform defined time window collection and delivery in routes, with 18 and 22 customers, respectively. It is considered a mathematical programming model of vehicle routing with time windows and multiple travelers, implemented in AMPL and OPL language and solved with Gurobi ™ and IBM ILOG® CPLEX® solvers. Comparative result analyzes obtained and software performance considered indicate that applied models were consistent with the practical situation and show that, in relation to travel time in route and total distance on routes, with better than those obtained. in the original surveys, especially in the case of the distributor who, with 77% of the customers visited, achieved a 50% saving in the distance traveled. Economically, fewer routes and vehicles provide a more efficient level of service, leading to greater market competitiveness and increasing predictability for good strategic decisions.