Aplicação do Quantum GIS para análise da localização de um armazém central

Abstract

A definição da localização ideal de um armazém central é um desafio logístico essencial para reduzir custos e melhorar a eficiência operacional. Este trabalho teve como objetivo analisar a centralização de armazéns de uma multinacional japonesa do setor de motores e compressores na Europa, identificando o ponto ideal para a implantação de um Central Hub. A metodologia empregada incluiu o uso do método do centroide, que foi aplicado através de um plugin desenvolvido especificamente para o software QGIS. Essa ferramenta integrou dados geográficos e comerciais, permitindo uma análise precisa e fundamentada. Para a avaliação, foram considerados quatro cenários distintos, envolvendo a redução do número de armazéns de oito para três ou quatro, com foco no impacto logístico e na centralidade das propostas feitas pela empresa. A distância euclidiana foi adotada como indicador de desempenho para medir a proximidade entre os pontos centrais calculados e as localizações propostas, proporcionando uma análise clara e objetiva. Entre os cenários analisados, Estrasburgo destacou-se como a melhor localização, ficando a apenas 87,4 km do ponto central calculado. Essa proximidade evidenciou sua superioridade em termos de eficiência logística em comparação com outras opções propostas, que apresentaram distâncias significativamente maiores e menor aderência às necessidades operacionais. Os resultados do estudo reforçam a relevância de métodos quantitativos e ferramentas geoespaciais para a tomada de decisões logísticas estratégicas. A aplicação do método do centroide demonstrou ser fundamental para embasar escolhas mais racionais, contribuindo para a otimização dos custos de transporte, a redução de distâncias e a manutenção de elevados níveis de serviço. Este trabalho também destaca a importância de integrar tecnologia e análise matemática na gestão logística, permitindo que empresas enfrentem desafios complexos de maneira mais eficiente e competitiva.