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DESPERDICIO NA MOVIMENTAÇÃO
DE CARGAS A GRANEL
AGROINDUNTRIAIS NO TRANSPORTE
AQUAVIÁRIO
Carla Harumi Yoshima (UTFPR )
carla.harumi@hotmail.com
Yslene Rocha Kachba (UTFPR )
yslene@yahoo.com.br
Este estudo apresenta métodos de previsão de demanda portuária
relacionando variáveis explicativas na busca do método de melhor
aderência para obtenção do menor desvio (erro absoluto). Para a
comparação dos erros foram separados em métodos que consideram e
os que não consideram a existência de sazonalidade na demanda
prevista. Após feita a previsão, foi estimado o desperdício vinculado a
tal atividade de acordo com a previsão da demanda.
Palavras-chave: Previsão de demanda, sazonalidade, demanda
portuária
XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCÃO Contribuições da Engenharia de Produção para Melhores Práticas de Gestão e Modernização do Brasil
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016.
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João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. .
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1. Introdução
O mercado está cada vez mais dinâmico e globalizado. Toda e qualquer oportunidade
de diferencial frente à concorrência pode ser decisiva para uma ascensão, manutenção ou até
mesmo para o declínio de uma empresa ou setor.
Segundo da Silva et al (2001), o uso de ferramentas de previsão de séries temporais
ainda é pouco utilizado nas organizações em geral, dada a grande instabilidade econômica
pela qual vem passando a economia brasileira nos últimos anos. Mas, ainda assim é possível
buscar padrões ou inferências de diferentes circunstâncias nas demandas estudadas.
Dessa maneira, apresenta-se um grande universo de pesquisa para academia de modo
a, por meio da união das técnicas e teorias desenvolvidas em sua literatura, analisar potenciais
de melhorias e formular propostas para agregar valor e sabedoria para ambas as partes.
Ao trazer tal ideal para a realidade brasileira, tem-se uma grande participação do setor
agrário na riqueza e cultura do país. E, para esse especifico tipo de carga, existe a larga
participação das estruturas de transporte para tornar possível o trânsito e a comercialização
internacional da carga.
Aprofundando-se em tal setor, tem-se, segundo a United Nations Conferenceon Trade
And Development (UNCTAD) (2011), que o setor de granéis sólidos é responsável por pouco
mais de 25% do volume total de cargas transportado por via marítima em âmbito global. E,
em complemento, segundo a Agência Nacional de Transporte Aquaviário (ANTAQ) (2013)
esse mesmo tipo de carga representou em média 60% da carga movimentada no Brasil entre
os anos de 2011-2013.
Consideradas as proporções do setor para a economia do país e as atuais condições da
infraestrutura atuante, é recorrente a necessidade de adaptações em busca da melhor utilização
do que está disponível. Esse cenário caracteriza uma queda na eficiência e na qualidade do
serviço prestado, deixando consequentemente uma gama de pontos a serem estudados e
melhorados em vista do melhor atendimento estrutural.
2. Justificativa
Tomando como foco o estudo do transporte de mercadorias no Brasil, tem-se a
seguinte distribuição.
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Figura 1: Composição da matriz modal do transporte de carga
Fonte: CNT, 2013
E, pode-se observar que para o transporte interno, a configuração segue muito similar,
como é possível observar na Figura 2.
Figura 2: Distribuição modal da matriz brasileira de transportes regionais de cargas
Fonte: Plano de Logística e transportes, 2011
Cada modal tem características tanto positivas quanto negativas que os tornam mais
ou menos adequados a certo tipo de carga. Quando considerado a característica a ser
priorizada, segundo Nazario in Fleury et al. (2000) apud Ribeiro e Ferreira (2000) a
classificação é descrita na figura 3.
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Figura 3: Características operacionais.
Fonte: Nazario in Fleury et al, 2000, p. 130 apud Ribeiro e Ferreira, 2000.
No entanto, a decisão quanto ao modal a ser utilizado nem sempre é feita com base
no modal mais indicado a carga em questão. Muitas vezes são ponderados com maior grau
fatores como: qualidade de infraestrutura existente, custos fixos, alcance geográfico do modal,
entre outros.
Como o produto em estudo é considerado de baixo valor agregado (FLEURY, 2005),
tem-se a utilização de seu transporte feito em larga escala. Assim sendo, de acordo com a
classificação previamente apresentada, o modal mais adequado para tal transporte seria o
aquaviário.
Adentrando a essa relação, é possível ver que o modal é importante para o tipo de
produto e que ao mesmo tempo, o setor é de fundamental importância para o modal de
transporte. Conciliando que a movimentação ocorre em âmbito nacional (pequenas, médias e
longas distâncias), mas também em âmbito internacional, o transporte aquaviário torna-se um
modal largamente utilizado para o transporte de granéis.
Segundo dados da Agência Nacional de Transporte Aquaviário (ANTAQ) (2015), o
tipo de carga predominante na movimentação portuária, conforme demonstra a estatística
(Figura 1) a seguir é a do granel sólido. Dessa maneira, o foco desse estudo manipula a carga
de maior representatividade na atividade portuária brasileira, tomando assim caráter ainda
mais significativo.
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Figura 4: Movimentação portuária ordenada pelo perfil de carga.
Fonte: ANTAQ, 2015.
Já quando se refere ao tipo de carga, o granel sólido, o Porto de Paranaguá também
aparece entre os 3 maiores movimentadores, mas dessa vez em terceiro lugar.
Figura 5: Movimentação de granel sólido nos portos organizados
Fonte: ANTAQ apud Portos do Brasil, 2015
Entendida a importância de tal carga para a economia e de tal modal para o bom
funcionamento da comercialização, buscam-se maneiras de trabalhar em pontos a serem
melhorados. Dessa maneira, em termos de infraestrutura, um ponto chave seria por entender a
demanda a ser tratada.
3. Metodologia
Esta pesquisa foi realizada no Porto de Paranaguá situado na região sul do Brasil,
sendo o principal meio de movimentação portuária de carga a granel deste país. Em sua
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infraestrutura para movimentação de carga a granel há 6 berços exclusivos para carga a
granel, 11 terminais, 24 silos para o armazenamento destes grãos (capacidade de ensilagem de
1.426.500 toneladas estáticas) e 10 ship loaders com capacidade de movimentação variando
entre 800 e 1.500 t/h (PORTOSDOPARANÁ, 2015).
Para a busca de relações entre indicadores vinculados a movimentação portuária, foi
selecionada quatro variáveis para observação, sendo essas: Produto Interno Bruto (PIB), valor
de mercadorias importadas (descrito em milhões de reais), valor de mercadorias exportadas
(descrito em milhões de reais) e o valor do dólar (descrito em reais).Posteriormente os
métodos selecionados para previsão de demanda foram devidamente aplicados (regressão e
Winter) bem como a redução de desvios por meio de programação linear. Comparando os
resultados dos desvios atrelados a cada método de previsão, pode-se determinar qual foi o
mais adequado e buscar explicações para tal acontecimento.
4. Breve revisão
4.1. Previsão de Demanda
Segundo Proto e Mesquita (2003), as previsões de demanda podem ser utilizadas em
diversas situações como administração de materiais, planejamento da produção, planejamento
da capacidade etc. Para trabalhar em diferentes situações, vários métodos foram
desenvolvidos.
Estes métodos, ainda sob a ótica de Proto e Mesquita (2003), podem ser classificados
em quantitativos e qualitativos.
4.2. Holt-Winter
Segundo Azeredo Barros e Menezes (2012), O modelo de Holt-Winters é baseado em
três equações alisadoras, sendo uma para o nível, uma para tendência e outra para
sazonalidade. A sazonalidade pode ter efeito multiplicativo ou aditivo. Os autores esboçaram
de maneira comparativa essas duas possibilidades para o modelo:
Figura 6: Equações comparativas dos modelos de Holt-Winters multiplicativo e aditivo quanto a Nível,
Tendência, Sazonalidade e Previsão.
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Fonte: Azeredo Barros e Menezes, 2012.
Onde:
s – comprimento da sazonalidade;
Lt – nível da série;
bt – tendência;
St – componente sazonal;
Ft+m – previsão para o período m e os seguintes;
Yt – valor observado;
α, β, γ – parâmetros do nível, tendência e sazonalidade, respectivamente.
4.3. Problema de minimização na Pesquisa Operacional.
Pesquisa operacional pode ser definida pelo uso de modelos matemáticos, estatística e
algoritmos para ajudar a tomada de decisões. É mais frequente o seu uso para análise de
sistemas complexos reais, tipicamente com o objetivo de melhorar ou otimizar a performance
(YOSHIMA et al, 2014).
A otimização trata do problema da busca da melhor alocação de um conjunto limitado
de recursos, escolhendo a alternativa que maximize ou minimize um determinado fator, dentre
todas aquelas que satisfazem certas restrições (DUBEUX, 2005).
5. Coleta de dados
Tabela 1 – Dados levantados de movimentação de carga
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Fonte: Portos do Paraná (2015)
A partir desses valores, é possível a plotagem de um gráfico para identificação de tendências e
buscar por padrões identificáveis, como os que segue:
Figura 7: Movimentação de carga granel no período de 2012-2015
Fonte: Autoria própria
Figura 8: Movimentação de carga granel no período de Jan-Dez de 2012
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Fonte: Autoria própria
Figura 9: Movimentação de carga granel no período de Jan-Dez de 2013
Fonte: Autoria própria
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Figura 10: Movimentação de carga granel no período de Jan-Dez de 2014
Fonte: Autoria própria
Figura 11: Movimentação de carga granel no período de Jan-Jun de 2015
Fonte: Autoria própria
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6. Previsão
Primeiramente, o estudo relacionou os dados das variáveis explicativas: PIB, valor de
mercadorias importadas, valor de mercadorias exportadas e valor do dólar com a variável
central de estudo (a demanda), em uma análise trimestral da demanda a granel do Porto de
Paranaguá apresentado na tabela 2.
TABELA 2 – Tabela de movimentação de carga granel do Porto de Paranaguá
Fonte: IBGE e Portos do Paraná (2015)
6.1. Regressão
A partir da tabela de dados 2, foi feita a regressão buscando relacionar a demanda (Y)
com uma série de variáveis independentes (PIB, exportações, importações e dólar) ilustrados
na tabela 3.
TABELA 3 – Dados de regressão
Estatística de regressão
R múltiplo 0,74959332
R-Quadrado 0,561890145
R-quadrado ajustado 0,342835217
Erro padrão 304168,6487
Observações 13 Fonte: autores
A partir dessas estatísticas, segundo Andreasi (2015), o R múltiplo (0,7496) representa
a correlação entre as variáveis independentes e a variável dependente e o R quadrado (0,5618)
descreve o poder de explicação do modelo de regressão apresentado na tabela 4.
TABELA 4 – Dados teste ANOVA
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gl SQ MQ F F de significação
Regressão 4 9,49E+11 2,37E+11 2,565065 0,119643567
Resíduo 8 7,4E+11 9,25E+10
Total 12 1,69E+12 Fonte: autores.
Já o teste ANOVA busca afirmar se a regressão assume caráter significativo ou não.
Para que a regressão seja significativa, o f de significação deve apresentara-se em valor igual
ou inferior a 0,05. Isso garantiria que a probabilidade de o resultado ser real e não aconteceu
ao acaso é significativa. Neste caso, a regressão resultou como não significativa, não
restringindo a possibilidade de um resultado que não ocorreu ao acaso.
6.2. Holt-Winter
Após buscar por três diferentes meios uma equação que se adequasse aos dados de
carga granel movimentada, foi considerada a possibilidade da existência de sazonalidade nos
dados observados.
Para isso, utilizou-se a metodologia de Winter onde não se considera que todos os
períodos teriam o mesmo comportamento e, após a aplicação das equações 1, 2, 3 e 4 os
resultados para previsão foram ilustrados na tabela 5.
TABELA 5 – Previsão do modelo Holt-Winter
1 Demanda Previsão Erro absoluto Erro quadrático DMAt EPAMt Sat
1 2137205 2332933 195728 38309394514 195727,9 9,16 1,00
2 2747995 2887740 139745 28919039737 167736,5 7,12 2,00
3 3165302 2968295 197007 32216547417 177493,1 6,82 0,78
4 2562746 2360540 202206 34384257485 183671,4 7,09 -0,35
5 2218773 2336418 117645 30275473366 170466,1 6,73 0,32
6 3023761 2897689 126072 27878592075 163067,1 6,30 -0,44
7 2992891 2994404 1512 23896262738 139987,9 5,41 -0,50
8 2402622 2374287 28335 21009591368 126031,3 4,88 -0,79
9 2622498 2341449 281049 27451685492 143255,5 5,53 -2,65
10 2899144 2931263 32119 24809681469 132141,8 5,09 -2,63
11 2774860 3022659 247800 28136500364 142656,2 5,44 -0,70
12 2111201 2387376 276175 32147832291 153782,7 6,07 1,14
13 2095207 2338293 243086 34220384854 160652,3 6,50 2,61
Fonte: autores.
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A partir de então tem-se a somatória dos erros absolutos totalizando 2.088.479 e
160.652 de média dos desvios absolutos.
7. Minimização dos desvios
7.1. Solver
Solver consiste em uma ferramenta de teste de hipóteses que encontra um valor ideal
para a célula de destinoalterando o valor das variáveis usadas para calcular tal célula.
7.1.1. Utilização da ferramenta Solver para desenvolver uma equação linear que
minimize o somatório dosdesvios da previsão
Essa ferramenta será aplicada para encontrar os coeficientes de uma equação linear
que minimize o erro da previsão. Então, as variáveis do problema foram exatamente os
coeficientes da equação de previsão e a função a ser minimizada foi a representação do desvio
da previsão em relação a carga efetivamente movimentada.
Os coeficientes então, deram origem a seguinte reta:
Após a aplicação da equação de previsão, pôde-se determinar o valor do desvio que tal
equação gerou para comparação futura a outras ferramentas apresentado na tabela 6.
TABELA 6 – Previsão pela ferramenta solver linear
Carga granel
movimentada Solver Erro Erro %
2012/T1 2.137.205 2.137.203 2 0%
2012/T2 2.747.995 2.789.653 41.658 2%
2012/T3 3.165.302 3.037.769 127.533 4%
2012/T4 2.562.746 2.740.674 177.928 7%
2013/T1 2.218.773 1.820.263 398.510 18%
2013/T2 3.023.761 2.781.713 242.048 8%
2013/T3 2.992.891 2.930.788 62.103 2%
2013/T4 2.402.622 3.156.607 753.984 31%
2014/T1 2.622.498 2.088.154 534.344 20%
2014/T2 2.899.144 2.871.037 28.107 1%
2014/T3 2.774.860 2.985.678 210.819 8%
2014/T4 2.111.201 2.403.910 292.709 14%
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2015/T1 2.095.207 2.201.807 106.600 5% Fonte: autores
Como parâmetro comparativo, pode-se considerar a soma dos desvios (erro) das
previsões. Para essa equação, o erro total foi de 2.976.345 e a média dos desvios absolutos foi
de 228.950.
7.1.2. Utilização da ferramenta Solver para desenvolver uma equação que considere
a sazonalidade e minimize o somatório dos desvios para o modelo Holt-
Winter.
A partir do modelo de Holt-Winter utilizado previamente, as mesmas equações foram
aplicadas para a determinação dos valores de nível (Eq. 1) e tendência (Eq. 2). A
diferenciação para essa otimização foi no cálculo do coeficiente de sazonalidade, que foi
considerada como a variável do modelo de otimização para a minimização do somatório dos
desvios.
Portanto, a variável do modelo foi a sazonalidade respeitando a repetição do coeficiente
sazonal de um período de 4 trimestres, obtendo-se o seguinte resultado ilustrado na tabela 7.
TABELA 7 – Previsão pela ferramenta solver linear com sazonalidade
Período Demanda Previsão Erro absoluto Erro quadrático DMAt EPAMt Sat
1 2.137.205 2204042 66838 4467283394 66837,7 0,03 1,00
2 2.747.995 2824158 76164 5134102983 71500,8 0,03 2,00
3 3.165.302 2950557 214745 18794525094 119248,8 0,04 -0,60
4 2.562.746 2375617 187129 22850224835 136218,9 0,05 -1,90
5 2.218.773 2218747 27 18280180009 108980,4 0,04 -2,38
6 3.023.761 2849073 174688 20319460193 119931,7 0,04 -3,62
7 2.992.891 2992891 0 17416680166 102798,6 0,04 -4,22
8 2.402.622 2402619 3 15239595146 89949,1 0,03 -4,82
9 2.622.498 2235829 386669 30158840565 122918,0 0,05 -6,67
10 2.899.144 2899143 1 27142956509 110626,3 0,04 -7,41
11 2.774.860 3038722 263862 31004786197 124556,8 0,05 -4,47
12 2.111.201 2429810 318608 36880332561 140727,8 0,05 -1,69
13 2.095.207 2245764 150557 35787032883 141483,9 0,06 -0,62
Fonte: autores
Reordenado de maneira a evidenciar os critérios comparativos utilizados no estudo
tem-se os resultados da tabela 8.
TABELA 8 – Ordenação de previsão pela ferramenta solver linear com sazonalidade
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Período Demanda Fator Sazonal Previsão Erro absoluto Erro %
1 2.137.205 0,81 2.204.042 66.838 3%
2 2.747.995 1,05 2.824.158 76.164 3%
3 3.165.302 1,09 2.950.557 214.745 7%
4 2.562.746 0,88 2.375.617 187.129 7%
5 2.218.773 0,81 2.218.747 27 0%
6 3.023.761 1,05 2.849.073 174.688 6%
7 2.992.891 1,09 2.992.891 0 0%
8 2.402.622 0,88 2.402.619 3 0%
9 2.622.498 0,81 2.235.829 386.669 15%
10 2.899.144 1,05 2.899.143 1 0%
11 2.774.860 1,09 3.038.722 263.862 10%
12 2.111.201 0,88 2.429.810 318.608 15%
13 2.095.207 0,81 2.245.764 150.557 7%
Fonte: autores
Assim sendo, nesse cenário obteve-se o somatório dos erros absolutos totalizando
1.839.290,75 e a média dos desvios com o valor de 141.484.
7.2. Lingo
Lingo é uma ferramenta projetada construção e resolução de problemas linear, não
linear e programação inteira.
7.2.1. Utilização da modelagem no software Lingo para desenvolver uma equação
linear que minimize o somatóriodos desvios da previsão
Através da modelagem que tem como variáveis os coeficientes da equação para a
previsão de demanda e função objetivo a minimização da somatória dos desvios (módulo da
diferença entre a previsão e o real valor de carga movimentada), obteve-se a equação:
Após a aplicação da equação de previsão, pôde-se determinar o valor do desvio que tal
equação gerou para comparação futura a outras ferramentas apresentado na tabela 9.
TABELA 9 – Previsão pela ferramenta lingo para equação linear
Carga granel movimentada Previsão Erro Erro %
2012/T1 2.137.205 2.421.545 284.340 13%
2012/T2 2.747.995 2.747.829 166 0%
2012/T3 3.165.302 3.116.940 48.362 2%
2012/T4 2.562.746 2.872.358 309.612 12%
2013/T1 2.218.773 2.218.778 5 0%
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2013/T2 3.023.761 3.023.761 0 0%
2013/T3 2.992.891 2.982.087 10.804 0%
2013/T4 2.402.622 3.129.498 726.876 30%
2014/T1 2.622.498 2.382.547 239.951 9%
2014/T2 2.899.144 2.661.639 237.505 8%
2014/T3 2.774.860 2.774.856 4 0%
2014/T4 2.111.201 2.363.143 251.942 12%
2015/T1 2.095.207 2.095.207 0 0% Fonte: autores
E, como resposta a função objetivo e critério comparativo tem-se a soma dos módulos
dos desvios totalizando 2.109.567 e a média desses valores totalizando 162.274.
8. Análise dos resíduos gerados na atividade
A documentação obtida junto a APPA que possui dados relacionados ao tema estudado
resumiu-se ao Plano de Gerenciamento de Resíduos Sólidos da APPA (PGRS). A análise do PGRS,
por sua vez mostrou-se relativamente restrita considerando que a APPA teve a implantação em Março
de 2012, e não disponibilizado nenhum relatório sobre resultados obtidos e ações desenvolvidas a
partir do PGRS.
A principal proposta do plano de gerenciamento de resíduos sólidos da APPA é a segregação e
a destinação final adequada para cada tipo de resíduos. Entre eles destaca-se o resíduo de varredura,
composto principalmente por restos de cereais (soja, milho, etc), açúcar e fertilizantes.
As principais propostas, entretanto, para a destinação desses resíduos é a criação de uma
comissão de gestão de resíduos, de ilhas de coleta, definição dos coletores mais apropriados para cada
tipo de resíduo e a realização do controle efetivo da quantidade de resíduos gerada. Desta forma,
foram definidas metas para a redução da geração de resíduos sólidos, e sugestões de educação
ambiental para reduzir, reutilizar e reciclar. Porém essas medidas não dão enfoque aos resíduos a
granel sólidos.
Ainda há mudanças e melhorias que possam ser implementadas, como a reavaliação de
coletores adequados, pois alguns materiais ainda ficam em coletores sem cobertura. Isso
permite a exposição a intempéries, o acesso a vetores e dificultando o processo de
reaproveitamento deste material. A verificação se realmente todos os materiais recolhidos na
varredura, composto principalmente por grãos e farelos, são destinados a compostagem e
agricultura, e encontrar outra forma que agregue mais valor a este material desperdiçado.
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9. Resultados e discussões
Tendo em vista o tratamento dos dados de maneira linear ou considerando certa
sazonalidade, a comparação dos resultados pode ser feita de diferentes maneiras.
i. Como primeiro critério avaliativo, pode-se considerar o somatório dos módulos dos desvios
para cada modelo de previsão. Assim sendo, é observado a seguinte ordenação, partindo do
melhor resultado até o menos vantajoso:
1. Ferramenta Solver considerando a sazonalidade;
2. Método Holt-Winter;
3. Modelagem no software Lingo com a obtenção de uma função linear;
4. Ferramenta solver com a obtenção de uma função linear.
ii. Um segundo critério para avaliação dos resultados pode ser a média dos desvios absolutos
encontrados. Nesse método, a seguinte ordenação é composta, partindo da menor média (mais
vantajoso) até a opção menos vantajosa:
1. Ferramenta Solver considerando a sazonalidade;
2. Método Holt-Winter;
3. Modelagem no software Lingo com a obtenção de uma função linear;
4. Ferramenta solver com a obtenção de uma função linear.
iii. O terceiro parâmetro para classificação avaliativa dos resultados pode ser a quantidade de
períodos que um método foi superior aos demais. Assim determinado, a disposição
comparativa se configurou na tabela 10.
TABELA 10– Previsão de carga movimentada geral
Período Método superior por período Previsão Desperdício
2016/T1 Ferramenta solver com a obtenção de uma
função linear 2.137.203 5.343
2016/T2 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 2.747.829 6.870
2016/T3 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 3.116.940 7.792
2016/T4 Ferramenta solver com a obtenção de uma
função linear 2.375.617 5.939
2017/T1 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 2.218.778 5.547
2017/T2 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 3.023.761 7.559
2017/T3 Ferramenta Solver considerando a sazonalidade 2.992.891 7.482
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2017/T4 Ferramenta Solver considerando a sazonalidade 2.402.619 6.007
2018/T1 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 2.382.547 5.956
2018/T2 Ferramenta Solver considerando a sazonalidade 2.899.143 7.248
2018/T3 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 2.774.856 6.937
2018/T4 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 2.363.143 5.908
2019/T1 Modelagem no software Lingo com a obtenção
de uma função linear 2.095.207 5.238
Fonte: autores.
Dado os três critérios avaliativos estabelecidos no estudo, observa-se nos dois
primeiros a superioridade dos métodos que consideram a sazonalidade da demanda em seu
modelo de previsão. No entanto, ao observar o quadro de superioridade por período de cada
método, existe a predominância de uma função linear em 10 dos 13 trimestres observados.
10. Conclusão
Através da utilização de ferramentas de otimização na busca de minimização do
somatório dos desvios (erros) das previsões, a obtenção de novas equações e metodologias
para descrever o comportamento da demanda obteve resultados satisfatórios.
Partindo de modelos clássicos e aprimorando os resultados com o auxílio da
ferramenta de otimização, foi possível a obtenção das melhores soluções presentes no estudo.
A partir critérios generalizados (em relação aos desvios), a superioridade foi imediatamente
percebida no método que altera um modelo sazonal.
Por outro lado, considerando critérios isolados como a análise da superioridade do
método em cada período, a maior incidência foi da modelagem que buscava o menor desvio
de uma equação linear que relacionava variáveis explicativas à demanda em questão.
Fato é que, independentemente do método utilizado, com as características dinâmicas
de comércio as quais essas demandas estão inseridas, é de suma importância que exista a
preocupação de buscar a infraestrutura necessária para atender, de maneira eficiente, essa
demanda que está por vir e evitar desperdícios desta carga que ocasionam problemas
ambientais.
No que refere-se aos desperdícios vinculado a atividade em questão, realizou-se um
estudo de valoração dos resíduos de varredura, compostos por cereais e farelo, para
demonstrar o valor econômico dos resíduos perdido com o desperdício deste material. Com
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base nos dados das quantidades desse resíduo apresentados pelo PGRS da APPA, encontrou-
se um total de 5 mil toneladas de cereais e farelo que foram perdidos, no ano de 2012, dentro
dos limites territoriais dos portos de Paranaguá e Antonina. Isso representa um total de
0,029% do total da carga movimentada com estes produtos e representa mais de 11,6% do
valor proposto por Anes (2003) apud Deliberador et al., (2013), 0,25%, do total desperdiçado
neste tipo de carga em toda a cadeia de transportes.
Considerando-se a composição dos resíduos na mesma proporção das cargas
movimentadas (milho, trigo, soja e farelo de soja, para o ano de 2012) e com a cotação dos
mesmos na bolsa de valores para exportação (para o período de setembro de 2015), chegou-se
ao valor anual de aproximadamente R$ 4.300.000,00 que foram perdidos com o desperdício
no transporte e transbordo dentro do porto.
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