Proposta para aumento de capacidade operacional em linhas férreas

Abstract

Resumo: O setor agropecuário, de acordo com a Confederação da Agricultura e Pecuária Brasileira, foi responsável em 2019 por 21,4% do PIB brasileiro - com uma contribuição de R$ 1,5 trilhão. O transporte ferroviário foi responsável pela movimentação de 24,40% do volume de grãos da safra agrícola brasileira exportada em 2019, demonstrando a importância do transporte ferroviário no agronegócio. O escoamento da produção agrícola por este modal, além das vantagens de custos, também contribui para aliviar a pressão sobre o sistema rodoviário, uma vez que os veículos para transporte de grãos acabam sendo mais pesados e mais lentos do que aqueles de transporte de carga geral. As concessões de ferrovias, realizada na década de 90, marcaram o retorno de maiores investimentos no modal e as empresas, segundo o ministério dos transportes, já investiram um total de R$ 3,3 bilhões, destinados, principalmente, para melhoria e recuperação da malha, compra e reforma de material rodante, aquisição de novas tecnologias, capacitação profissional e qualificação das operações. Entretanto, entre 1990 e 2020 a produção do agronegócio no Brasil cresceu 338 %, passando de 57,9 milhões para 254,0 de milhões de toneladas. Com isso, o investimento em ferrovias ainda é insuficiente para fazer frente ao crescimento do agronegócio brasileiro no período. Desta forma, para resolver problemas no curto prazo, é necessário o aumento da eficiência do modal e, assim, mitigar o descompasso dos crescimentos. O presente trabalho apresenta uma abordagem de otimização da quantidade de vagões necessária para a operação em redes singelas - que representam 70% das malhas ferroviárias do Brasil - e em circuitos fechados. O Modelo de Programação Inteira Mista (PIM) proposto tem como objetivo a minimização da quantidade de vagões para atender demandas determinadas pelas necessidades de cargas dos navios no porto. O modelo matemático proposto foi aplicado em dados reais de uma operação ferroviária e mostrou que é possível atender à demanda atual com 8,43% vagões a menos, ou aumentar a demanda atendida em 9,28 % com a mesma quantidade de vagões atuais. Além disso, o modelo proposto proporciona mais rapidez e agilidade nas respostas para diferentes mudanças de cenários, além de poder ser utilizado como um simulador para diferentes análises gerenciais.

Abstract: The agricultural sector, according to the Confederation of Agriculture and Livestock in Brazil, was responsible in 2019 for 21.4% of the Brazilian GDP - with a contribution of R$ 1.5 trillion. Rail transport was responsible for handling 24.40% of the volume of grain from the Brazilian agricultural harvest exported in 2019, demonstrating the importance of rail transport in agribusiness. The flow of agricultural production through this modal, in addition to the cost advantages, also contributes to alleviating the pressure on the road system, since vehicles for transporting grain end up being heavier and slower than those for transporting general cargo. The railroad concessions, carried out in the 1990s, marked the return of greater investments in the modal and the companies, according to the Ministry of Transport, have already invested a total of R$3.3 billion, mainly intended for the improvement and recovery of the mesh, purchase and repair of rolling stock, acquisition of new technologies, professional training and qualification of operations. However, between 1990 and 2020 agribusiness production in Brazil grew 338%, from 57.9 million to 254.0 million tons. As a result, investment in railroads is still insufficient to cope with the growth of Brazilian agribusiness in the period. Thus, to solve problems in the short term, it is necessary to increase the efficiency of the modal and, thus, mitigate the mismatch of growth. This work presents an approach to optimizing the number of wagons required for operation in simple networks - which represent 70% of the railway networks in Brazil - and in closed circuits. The proposed Mixed Integer Programming Model (PIM) aims to minimize the number of wagons to meet demands determined by the cargo needs of ships in the port. The proposed mathematical model was applied to real data from a railway operation and showed that it is possible to meet the current demand with 8.43% fewer cars, or increase the serviced demand by 9.28% with the same number of current cars. Furthermore, the proposed model provides more speed and agility in the responses to different scenario changes, in addition to being able to be used as a simulator for different management analyses.