Desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão num processo de distribuição de combustíveis

Abstract

A presente dissertação foi realizada no âmbito do Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão Industrial da Universidade do Minho e foi desenvolvida em ambiente industrial na MJVendeiro. O núcleo de atividade desta empresa são os postos de abastecimento e a revenda de combustíveis. Esta empresa distribui 3 tipos de combustível em veículos compartimentados e obedecendo às janelas temporais impostas pelos clientes. Este projeto nasceu da necessidade de melhorar o complexo processo de distribuição de combustível da empresa, através de um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) no planeamento de rotas. Inicialmente analisaram-se várias soluções de suporte ao processo de planeamento de rotas, existentes no mercado, tendo em consideração as necessidades reais da empresa em estudo. No entanto, a especificidade e os elevados custos das poucas soluções disponíveis no mercado inviabilizaram a adoção de qualquer uma das soluções analisadas. Com o objetivo de complementar esta informação foram também comparadas várias ferramentas de gestão e monitorização de frota comercializadas em Portugal. Perante os resultados encontrados optou-se pelo desenvolvimento de uma solução baseada no problema de escalonamento de veículos, com múltiplos compartimentos e janelas temporais. Foi então desenvolvido um SAD baseado no algoritmo das poupanças de Clarke e Wright (1964). Esta heurística construtiva foi desenvolvida e testada em três fases. Uma primeira versão teve em consideração todas as restrições acima referidas. De seguida, foi incorporado o caso das múltiplas viagens, seguindo-se de um mecanismo de troca de compartimentos, com o objetivo de melhorar a qualidade das soluções obtidas. Posteriormente foram adicionados dois mecanismos de pesquisa local, o primeiro com base em movimentos dentro de cada rota e o segundo com movimentos entre diferentes rotas. A solução foi testada usando instâncias reais. Os resultados computacionais permitem identificar uma potencial poupança para a empresa no processo de planeamento da distribuição de combustíveis. Resultados preliminares apontam para uma redução na ordem de 14% dos quilómetros percorridos. A ferramenta desenvolvida pode ainda proporcionar um apoio efetivo ao complexo problema de decisão em estudo.

The present dissertation was conducted as part of the Integrated Master Degree in Engineering and Industrial Management at University of Minho and developed in an industrial environment at MJVendeiro. The core business of this company is the management of fuel stations and fuel resale. This company distributes three types of fuel through multi-compartment vehicles, satisfying delivery time windows imposed by the customers. This project emerged out of the necessity to improve the process of fuel distribution through a Decision Support System (DSS) for route planning. Initially, we analyzed several DSS for the route planning on the market, taking into account the real needs of the analyzed company. However, we did not find any feasible DSS for the company due to the uniqueness and the high costs of these products. Several fleet management and tracking tools commercialized in Portugal were also compared. Therefore, the solution was developed based on the vehicle schedule problem, considering aspects such as multi-compartments and time windows. Thus, we designed a DSS based on the Clark and Wright (1964) algorithm. This constructive heuristic was developed in three steps. In the first step, the previously mentioned constraints were taken into account. In the second version of the algorithm, we incorporated the multi-trip case. The mechanism of compartments’ exchange was incorporated in the third step, with the aim of improving the solution quality. Subsequently, two local search procedures were implemented, the first one based on movements within each route and the second based on movements between distinct routes. The solution was tested using real instances. The computational results indicate savings in terms of the fuel distribution planning process. Preliminary results confirm that the distance traveled reduction may be around 14%. The provided DSS may also give effective support to the complex decision problem at stake.