Modelos de atração de entregas e cargas para a indústria de máquinas agrícolas e rodoviárias

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: José Moreira Gonçalves
• Orientador(a): Renata Lúcia Magalhães de Oliveira
• Banca de defesa: Renata Lúcia Magalhães de Oliveira, Leise Kelli de Oliveira, Francisco Gildemir Ferreira da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Geotecnia e Transportes
• Departamento: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA TRANSPORTES E GEOTECNIA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Transporte de carga; Modelos de geração de viagens de carga; Indústria de máquinas agrícolas e rodoviárias
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/30058

O desenvolvimento econômico das cidades está intimamente interligado à distribuição de mercadorias dos diversos setores industriais. Entretanto, essas atividades também geram impactos negativos que podem ser mitigados quando se conhece o comportamento dos fluxos de carga. Para isso, é importante o desenvolvimento de modelos de geração de viagens de carga para subsídio ao planejamento das cidades. Assim, por meio deste trabalho, determinaram-se modelos de atração de entregas e cargas para indústrias de máquinas agrícolas e rodoviárias e compara-os conceitualmente. Esses modelos são importantes para estimar fluxos de abastecimento de insumos nesse setor e foram desenvolvidos por meio de dados de quatro indústrias localizadas em Contagem (Minas Gerais), Curitiba (Paraná), Piracicaba e Sorocaba (São Paulo). Foi realizada uma revisão sistemática da literatura sobre geração de viagens de carga para melhor compreensão do conceito e métodos utilizados. Realizou-se uma coleta de dados secundários com informações sobre o fluxo de veículos para abastecimento de insumos nas indústrias consideradas neste trabalho e o recorte temporal compreendeu os meses entre janeiro e dezembro de 2017, contemplando 24 h de operação para cada indústria observada. Foram então realizadas análises estatísticas dos dados coletados e desenvolvidos modelos de regressão linear generalizada. Os modelos foram avaliados quanto à sua capacidade preditiva utilizando o método de validação cruzada leave-one-out e comparados qualitativamente. Modelos com melhor acurácia preditiva e equilíbrio entre simplicidade e ajuste são aqueles desenvolvidos considerando a frequência de entregas como variável dependente e a produção, o número de funcionários alocados em atividades de logística e a área total construída em cada unidade industrial como variáveis explicativas. Nenhum dos modelos que consideraram a quantidade de carga recebida como variável dependente apresentou ajuste satisfatório.