Modelos matemáticos baseados no Time Dependent Vehicle Routing Problem para planejamento da logística urbana sob a ótica ambiental

Abstract

Empresas que operam com logística urbana direcionam seus esforços para soluções que buscam reduções de custo, desconsiderando questões ambientais. Isso ocorre em função da crença que soluções ambientalmente corretas são mais caras. No entanto, com as crescentes preocupações ambientais, as empresas têm levado em conta os fatores ambientais buscando a responsabilidade social. Assim, este artigo apresenta dois modelos matemáticos, ambos baseados no Time Dependent Vehicle Routing Problem (TDVRP), sendo um com objetivo de avaliar a redução do tempo das rotas e o outro com objetivo avaliar a redução da emissão de poluentes. Para testar o modelo, foi realizada uma aplicação real de uma empresa de distribuição de alimentos na região metropolitana de Vitória, ES. Usou-se o CPLEX 12.6 para rodar os modelos propostos com cenários baseados em dados reais da empresa. Os resultados mostraram que a solução com viés ambiental pode ser financeiramente vantajosa para a empresa.Urban logistics companies are seeking solutions to reduce their cost, but must of them are not paying attention to environmental issues. This is due to the belief that environmentally friendly solutions are more expensive. However, with the growing of environmental concerns, companies have been taking into account the environmental factors, seeking for their social responsibility. Thus, this paper presents two mathematical models, both based on the Time Dependent Vehicle Routing Problem (TDVRP), one to evaluate the reduction in the time of the routes and the other to evaluate the reduction of greenhouse gas emissions. In order to evaluate the model, a real case of a food distribution company in the metropolitan area of Vitória, ES was done. CPLEX 12.6 was used to run both models considering scenarios based on data from a real company. The results showed that environmentally friendly solution may be also financially advantageous for the company.