Content area

Abstract

Num contexto de intensa digitalização e crescente exigência por operações mais eficientes, torna-se imperativo adotar sistemas inteligentes e adaptáveis. A logística portuária é fundamental na cadeia de abastecimento global, garantindo o fluxo ininterrupto de mercadorias. Especificamente os terminais de contentores, nós fundamentais das cadeias, enfrentam desafios relacionados com a difícil gestão de recursos e os congestionamentos. As gates rodoviárias são elementos de entrada e saída fundamentais, que determinam a eficiência global dos serviços logísticos levados a cabo. Um dos problemas mais amplamente relatados neste contexto é, precisamente, o congestionamento de camiões à entrada dos terminais. Assim, surge a necessidade de investir em soluções como o do agendamento dos serviços, para uma gestão mais coordenada.

No Terminal XXI do Porto de Sines, a desarmonia entre as janelas temporais solicitadas pelas transportadoras e os horários efetivamente atribuídos, aliada à subavaliação da capacidade real das gruas e da área de armazenamento disponível, tem gerado congestionamentos, refletidos em filas de espera, elevados custos operacionais e aumento das emissões.

Neste trabalho, desenvolveu-se uma ferramenta de apoio à decisão, implementada em Python, que recorre a uma abordagem heurística para otimizar o agendamento da recolha de contentores no Terminal XXI. Inicialmente documentou-se o processo “AS-IS” de agendamentos e operações internas de realocação, e realizou-se uma revisão da literatura sobre sistemas de marcação de camiões e o problema de congestionamento nos terminais de contentores. De seguida, concebeu-se uma heurística estruturada em quatro fases: pré-processamento e normalização dos dados; configuração do estado inicial do terminal; atribuição de janelas temporais com realocação pensada de contentores bloqueadores; e sequenciação interna dos agendamentos. A comparação com o método atualmente em uso evidenciou uma redução de realocações, maior eficiência na utilização das gruas e no armazenamento e cumprimento das janelas preferenciais das transportadoras. A ferramenta gera relatórios diários de agendamentos, realocações e rejeições, ajusta-se facilmente a mudanças operacionais e contribui para operações mais ágeis, ambientalmente sustentáveis e potencialmente económicas.

Os ganhos operacionais atingidos reforçam a viabilidade prática do modelo e estabelecem uma base sólida para futuras extensões, incluindo a incorporação de dados em tempo real, modelos híbridos de simulação e expansão do método a outros terminais.

Alternate abstract:

In a context of intense digitalization and growing demand for more efficient operations, it is becoming imperative to adopt intelligent and adaptable systems. Port logistics is fundamental to the global supply chain, guaranteeing the uninterrupted flow of goods. Container terminals in particular, key nodes in the chains, face challenges related to difficult resource management and congestion. Road gates are key entry and exit elements, which determine the overall efficiency of the logistics services carried out. One of the most widely reported problems in this context is precisely the congestion of trucks at the entrance to the terminals. As a result, there is a need to invest in solutions such as service scheduling for more coordinated management.

At Terminal XXI in the Port of Sines, the discrepancy between the time windows requested by the carriers and the times actually allocated, combined with the underestimation of the crane and storage area available, has resulted in congestion, reflected in queues, high operating costs, and increased emissions.

In this work, was developed a decision support tool, implemented in Python, which uses a heuristic approach to optimize the scheduling of container collection at Terminal XXI. Initially, the “AS-IS” process of scheduling and internal relocation operations was documented, and a literature review was carried out on truck scheduling systems and the problem of congestion in container terminals. A heuristic was then designed, structured into four phases: data preprocessing and normalization; configuration of the terminal's initial state; assignment of time windows with thoughtful relocation of blocking containers; and internal scheduling sequencing. The comparison with the method currently in use showed a reduction in relocations, greater efficiency in the use of cranes and storage and compliance with the carriers' preferred windows. The tool generates daily reports on schedules, relocations and rejections, adjusts easily to operational changes and contributes to more agile, environmentally sustainable and potentially economical operations.

The operational gains achieved reinforce the practical viability of the model and establish a solid foundation for future extensions, including the incorporation of real-time data, hybrid simulation models and expansion of the method to other terminals.

Details

1010268
Title
A Decision-Support Tool for Logistic Gate Operations in Container Terminals
Number of pages
75
Publication year
2025
Degree date
2025
School code
5896
Source
MAI 87/5(E), Masters Abstracts International
ISBN
9798265424365
University/institution
Universidade do Porto (Portugal)
University location
Portugal
Degree
M.Eng.
Source type
Dissertation or Thesis
Language
English
Document type
Dissertation/Thesis
Dissertation/thesis number
32306440
ProQuest document ID
3275477288
Document URL
https://www.proquest.com/dissertations-theses/decision-support-tool-logistic-gate-operations/docview/3275477288/se-2?accountid=208611
Copyright
Database copyright ProQuest LLC; ProQuest does not claim copyright in the individual underlying works.
Database
2 databases
  • ProQuest One Academic
  • ProQuest One Academic