Clustering Search e Simulated Annealing para resolução do problema de escalonamento de motoristas no transporte de madeira

Abstract

O transporte de cargas no setor florestal brasileiro é realizado em sua maior parte pelo modal rodoviário. Atualmente, o problema de escalonamento de motoristas é considerado um dos principais entraves à otimização em empresas de transporte, pois apresenta uma grande quantidade de restrições físicas e técnicas. Este estudo teve como objetivo aplicar duas meta-heurísticas (Clustering Search – CS e Simula- ted Annealing – SA) para solucionar um problema real de escalonamento de motoristas no transporte de madeira de uma empresa florestal localizada no Vale do Rio Doce – MG. Para validação da abordagem proposta, foi utilizada uma entrada de dados gerada a partir da pesquisa qualitativa e de estudos de tem- pos e movimentos, na qual foi medido o tempo do ciclo de viagem dos veículos e fracionado em trechos os pontos onde são permitidas as trocas de turno. Os resultados indicam que os métodos (CS e SA) conse- guiram uma redução de 1/3 do quadro de 150 motoristas além de eliminar médias diárias de horas extras e excedentes.

The transportation of cargo in Brazilian forestry is mostly done by roads. Currently the driver scheduling problem has been a major obstacle to optimize activities in transport companies, due to severe physical and technical constraints. This research aimed to apply two meta-heuristics (Clustering Search -CS and Simulated Annealing -SA) to solve problems of driver scheduling for timber transportation in a forestry com- pany located at Vale do Rio Doce - MG. We used input generated from a qualitative research and time and motion studies to validate the proposed approach, measuring the travel times of the vehicles and defining the points where driver exchanges are done. Computational results indicate that the methods (CS and SA) succeeded in reducing the150 drivers by 1/3 and in eliminating all of the daily overtimes and extra hours.