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    Estudo quantitativo de gargalos operacionais em um sistema ferroviário

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    R - E - ULISSES FERNANDES ALVES.pdf (1.499Mb)
    Data
    2022
    Autor
    Alves, Ulisses Fernandes
    Metadata
    Mostrar registro completo
    Resumo
    Resumo: O sistema ferroviário apresenta diversos eventos aleatórios que aumentam a complexidade do planejamento da circulação dos trens. Deste modo, é importante que os gestores das ferrovias conheçam os locais e eventos que mais contribuem para reduzir a capacidade de transporte na malha ferroviária e, com isso, identifiquem e forneçam soluções para os gargalos operacionais. Neste sentido, o presente trabalho desenvolveu uma aplicação web utilizando a linguagem de programação R com uso do pacote Shiny para elaborar um painel visual (dashboard) que contém informações, métricas e principais indicadores da circulação de trens para suportar o estudo e análise dos principais locais com gargalos operacionais. Além disso, foi utilizada a abordagem K-Means para definir o agrupamento de linhas singelas com características semelhantes de capacidade e fluxo diário de trens. A partir disto, foram estabelecidos 3 grupos dentre as 82 linhas singelas avaliadas, o que permitirá realizar ações estratégicas e específicas para o controle e manutenção de cada grupo.
     
    Abstract: The railway system presents several random events that increase the complexity of planning the movement of trains. Thus, it is important that railroad managers know the places and events that most contribute to reducing the transport capacity in the rail network and, with that, identify and provide solutions for the operational bottlenecks. In this sense, the present work developed a web application using the R programming language and Shiny library to create a visual panel (dashboard) that contains information, metrics and main indicators of the circulation of trains to support the study and analysis of the main locations with operational bottlenecks. In addition, the K-Means approach was used to define the grouping of single tracks with similar characteristics of capacity and daily train flow. From this, 3 groups were established among the 82 single tracks evaluated, which will allow strategic and specific actions to be carried out for the control and maintenance of each group.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/79933
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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