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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.