Modelo de decisão para o planejamento da capacidade nos terminais de containers

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1 Modelo de decisão para o planejamento da capacidade nos terminais de containers Leonardo Ramos Rios (FURG) Antonio Carlos Gastaud Maçada (UFRGS) João Luiz Becker (UFRGS) Resumo O papel estratégico das operações em terminais portuários tem ganho importância devido ao nível de detalhamento das atividades envolvidas. Planejar a capacidade das operações visando à organização dos recursos disponíveis e otimização dos processos internos requer agilidade e precisão. A busca por vantagens competitivas de custo e qualidade de atendimento dos terminais brasileiros estão diretamente relacionadas com o eficiente planejamento da capacidade das suas operações. O objetivo desta pesquisa é identificar o conjunto de variáveis que possibilitem a elaboração de um modelo de decisão para o planejamento de capacidade dos terminais de containers. O modelo elaborado é a base de um sistema de apoio à decisão (SAD) que atenda as necessidades e características de decisão dos executivos da á- rea de operações. Uma pesquisa e-survey foi utilizada para a coleta de dados e identificação das variáveis de decisão. A amostra foi composta de 30 executivos de operações dos terminais portuários brasileiros. O modelo resultante aponta que os processos de tomada de decisão dos diferentes executivos da área de operações são similares entre si, apresentando pequenas diferenças na forma de planejamento de capacidade devido a diferentes características de cada terminal. Palavras chave: SAD, Containers, Capacidade. 1. Introdução Vários setores industriais estão realizando investimentos significativos em Tecnologia de Informação (TI) visando aumentar a sua competitividade em relação aos concorrentes; um e- xemplo é o setor portuário, que, motivado pela Lei de Modernização dos Portos (8630/93), tem se apoiado na TI como uma das alternativas para desenvolver e implementar suas estratégias (PHONLOR & MAÇADA, 2002). Caridade (2000) afirma que a gestão logística nos terminais portuários no futuro será realizada basicamente através do gerenciamento da informação, ressaltando que para isso as empresas no setor devem investir em informação e informatização de última geração, para poder gerenciar e oferecer serviços de qualidade. Para Holland (2002) um dos grandes problemas que o setor portuário apresenta é a falta de ferramentas que auxiliem no processo de planejamento de capacidade. Hyland (2001) salienta que a industria marítima apresenta alguns desafios relacionados com a capacidade de atendimento: o aumento de carga e congestionamento nos portos, o fluxo rodoviário e ferroviário; a utilização de mega navios de containers e a busca de expansão da capacidade. No início dos anos 90, Wadhwa (1990) apontava que a solução para os desafios do setor seria a aplicação de um Sistema de Apoio à Decisão SAD (do inglês, Decision Support System ou DSS) como uma ferramenta potencial para medir os efeitos das mudanças de variáveis de capacidade operacional, tecnológica e de investimento e, assim, apoiar seus executivos no processo de tomada de decisão. As empresas e os executivos do setor portuário têm demonstrado interesse na aplicação de ferramentas de apoio à decisão (ARBEX, 2002). Entretanto, em revisão nas bases de dados, Shen & Khoong (2001) identificaram um número reduzido de investigações sobre a aplicação ENEGEP 2003 ABEPRO 1

2 e uso de SAD no setor portuário. Procurando contribuir com os esforços de pesquisa nesta á- rea objetiva-se neste trabalho, identificar o conjunto de variáveis que possibilitem a elaboração de um modelo de decisão para o planejamento de capacidade dos terminais de containers. O trabalho estrutura-se da seguinte forma: na seção 2, mostra o contexto da pesquisa; na seção 3, é revisada a literatura sobre SAD e sua aplicação em terminais de containers; na seção 4, a- presenta-se a método; na seção 5, têm-se os resultados e na seção 6, são feitas as considerações finais do estudo. 2. Contexto da pesquisa O monopólio da operação portuária exercida pela Administração do Porto foi extinto no início dos anos 90, passando a ser executada por operadores portuários privados. Esta substituição está vinculada à alocação de recursos por parte da iniciativa privada para a atividade e a introdução da concorrência no ambiente portuário entre futuros arrendatários e também entre operadores. Entre as reformas e mudanças em curso estão (http://www.antaq.gov.br): Instalação e pleno funcionamento dos Conselhos de Autoridade Portuária nos portos; Pleno funcionamento dos OGMO na maioria dos portos; Maior participação da iniciativa privada na gestão e nos investimentos portuários; Aumento da produtividade e redução dos custos portuários; Praticamente todos os principais terminais e instalações portuárias públicas, foram arrendados à exploração de empresas privadas. Os resultados até o momento são animadores: o custo médio de movimentação de containers de 20 pés, que variava de US$ 400 a 500, agora está entre US$ 170 e 230. E a média de 10 containers movimentados por hora, no início dos anos 90, subiu para 36 e continua melhorando. O tempo de espera de um navio para atracar era de dois a três dias e hoje não há filas nos portos. A movimentação de containers nos portos brasileiros cresceu 58% nos últimos cinco anos (MANTELLI, 2001) passando de TEU S (do inglês, 20-foot equivalent containers) em 1998 para TEU S em Mas ainda existe muito a se fazer para que os portos brasileiros sejam referência no cenário internacional. Os custos dos portos brasileiros são 20% acima da média mundial; o calado (profundidade) é menor do que dos portos de Cingapura e Shangai, prejudicando a vinda de navios maiores para o país (http://www.conexaomaritima.com.br). 3. Revisão da literatura 3.1. Histórico do SAD No final dos anos 60, surgiu um novo tipo de sistema de informação (SI) denominado de SAD. De acordo com Keen & Morton (1978), o SAD envolveu duas áreas de pesquisa estudos teóricos de tomada de decisão organizacional e trabalhos técnicos com sistemas computacionais. Após três décadas, o SAD tem recebido várias definições e as pesquisas na área têm se focado em como a TI pode aperfeiçoar a eficiência e a efetividade da decisão (PEARSON & SHIM, 1995). Para Shim et al (2002), o conceito original de SAD foi mais claramente definido por Gorry & Morton (1971), que integrou as categorias de atividade de negócio de Anthony (1965) e os tipos de decisão de Simon (1954). Anthony (1965) definiu as atividades de negócio como planejamento estratégico (missões e objetivos), controle do negócio (conduzir a organização aos objetivos), e controle operacional (dando aos supervisores de primeira linha tarefas específicas). Já Simon (1960) descreveu os problemas de decisão em um continuum de ENEGEP 2003 ABEPRO 2

3 programados (rotinas, repetições, soluções fáceis) para não programados (soluções difíceis, más estruturas). A figura 1 mostra o modelo de SAD que se tornou mais comum no processo de tomada de decisão. Uma vez que o problema é conhecido, soluções alternativas são criadas e o modelo é desenvolvido para analisar várias alternativas. Na etapa da escolha é feita e implementada de acordo com a descrição de Simon (1960). Fonte: (Shim et al, 2002) Figura 1: Processo típico de SAD Mitroff & Linstone (1993) argumentam que no processo de tomada de decisão, os administradores devem levar em consideração outros assuntos relacionados ao ambiente, como: cultura, política, questões éticas e outros. Desta forma, Courtney (2001), seguindo Mitroff & Linstone (1993), sugere que os pesquisadores de SAD devem abranger mais fatores psicológicos da organização e desenvolver um sistema de apoio a decisão (Figura 2) capaz de lidar com informações mais flexíveis e conceitos mais amplos do que somente modelos matemáticos. A principal diferença entre a figura 1 e figura 2 é o contexto do SAD que é desenvolvido por várias perspectivas na fase de formulação do problema. Mitroff & Linstone (1993) sugerem que as perspectivas são: organizacional (O), pessoal (P) e técnica (T). Além destes, fatores é- ticos e estéticos também devem ser considerados. O modelo mental dos acionistas e executivos com suas próprias perspectivas fica no centro do processo de decisão, para definir o que é o problema, para analisar os resultados e tentar solucionar o problema. A perspectiva técnica tem dominado a formulação do problema no passado, e envolve o desenvolvimento de bancos de dados e modelos. As perspectivas organizacionais e pessoais são desenvolvidas para discutir o problema com os tomadores de decisão, só para no mínimo assegurar que todas as variáveis relevantes estão incluídas no modelo, ou levadas em consideração durante a análise. ENEGEP 2003 ABEPRO 3

4 Fonte: (Courtney, 2001) Figura 2: O novo paradigma para SAD Nos anos 90, quatro ferramentas poderosas apareceram para auxiliar o SAD. A primeira ferramenta para auxiliar a decisão foi o Data Warehouse (DW), que com o trabalho de Inmon (1992) e Kimball (1996) promoveram o DW como uma solução para integrar dados de diversos bancos de dados operacionais para auxiliar os administradores na tomada de decisão. A segunda ferramenta foi a on-line analytical processing (OLAP), que de acordo com o OLAP Council (1997), é um software que habilita analistas, administradores e executivos a gerar conhecimento através de dados de uma forma rápida, consistente e interativa. A terceira ferramenta se chama Data Mining (DM), que segundo Power (1999) é também chamada de exploração de banco de dados ou informação e descoberta de conhecimento. As ferramentas de DM tentam encontrar padrões nos dados e inferir regras sobre eles. A última é um conjunto de ferramentas associadas ao World Wide Web (WWW), que se tornou o centro de atividades no desenvolvimento de SAD no início deste século. Quando as pessoas falam em SAD baseado na Web, eles estão se referindo a sistemas computadorizados que distribuem informações ou ferramentas para auxiliarem a tomada de decisão dos executivos e analistas usando browsers como Netscape Navegador ou Internet Explorer (POWER, 1999) Modelos existentes de SAD para as operações portuárias O Quadro 1 apresenta os modelos existentes de SAD para as operações portuárias: Nome Funções Site Alta resolução de imagens no pátio e integra os sistemas do terminal. CIS - Container Identification System CITOS - Computer Integrated Terminal Operations System COAST - Container Authorization System COSMOS CTIS - Computer Terminal Information System Alocação e planejamento de berços, do pátio, dos navios, dos trens e de outros recursos. Informações de localização e condição de um determinado container. Planejamento dos navios, de pátio, dos berços e controle de processos administrativos. portation/iis/pdf/container_id_sys.pdf s/citos.htm eiten/coast.htm Planejamento e gerenciamento das operações de um terminal de containers. Desde os caminhões até as operações ferroviárias, berço, carregamento e descarhttp://www.hamburgportconsulting.de/s2_engl.html ENEGEP 2003 ABEPRO 4

5 regamento. Gerenciamento de containers e documentação, planejamento de pátio, CTMS - Container Terminal dos navios, de equipamentos, sistema Management System integrado entre os gates e simulação de operações do terminal. CyPOS - Cyprus Port Operations Controle de carga, armazenagem, guin- System dastes, cálculo de taxas. Gerenciamento das operações dos gates, NAVIS processos de importação e exportação, gerenciamento de booking, planejamento dos navios, do pátio e dos trens. Planejamento de berços, do pátio, gerenciamento de containers e de equipamen- PTS - Port Terminal Solution tos. Planejamento da armazenagem, carregamento SEACOS - STOWMAN e descarregamento, programação de navios e trens, simulação de possíveis acidentes. Tachinoura Container Terminal Planejamento de carga e descarga, con- Operation System trole da movimentação das cargas. Quadro 1 Modelos de SAD para as operações portuárias uct/distri/g03.html e/english/products/logisticsol/ware house.asp e/m3_ct/co_a4.html 4. Método Em seu escopo mais abrangente a pesquisa se referencia ao processo de investigação da pesquisa operacional (PO), particularmente no que diz respeito à formulação de modelos de decisão. Segundo vários autores (WAGNER, 1986; ANDRADE, 1990; WINSTON, 1994), o método de PO deve desenvolver-se seguindo os passos seguintes: a) definição do problema; b) construção do modelo; c) solução do modelo; d) validação do modelo; e e) implementação dos resultados. Para Wagner (1986), a análise quantitativa de um modelo de PO deve ser precedida por uma análise qualitativa completa. Esta fase inicial de diagnóstico procura identificar quais os fatores ou variáveis são importantes na definição e construção do modelo de decisão. O presente estudo limita-se a desenvolver as etapas (a) e (b) do método de PO. Pesquisas futuras serão desenvolvidas as etapas (c), (d) e (e). A pesquisa foi realizada sob a forma de uma e-survey (SIMSEK,1999; CHURCHILL, 2001), com a utilização de um questionário via internet (bloco de caracterização, escalas de intensidade de importância tipo Likert de sete pontos, ordenamento de variáveis segundo importância atribuída, e perguntas abertas), visando coletar dados para revelar que variáveis os decisores consideram importantes em seus modelos de decisão para o planejamento da capacidade dos terminais de containers brasileiros. As variáveis apresentadas referem-se ao planejamento de capacidade do berço (oito variáveis) e do pátio (onze variáveis). A amostra do estudo a- brangeu 30 executivos de terminais de containers brasileiros que receberam via um convite para participar da pesquisa (disponível no site: ~lrrios/negop/questionario.htm. A validação de face (OPPENHEIM, 1992; LITWIN, 1995) e conteúdo do questionário foi obtida por meio de uma análise prévia por juízes (profissionais da área portuária). Os dados foram analisados usando-se técnicas estatísticas de comparação entre variáveis (teste t para amostras emparelhadas). 5. Resultados A partir do estímulo oferecido no instrumento, obtiveram-se respostas referentes à percepção dos executivos, de quais variáveis são importantes na elaboração do planejamento e utilização dos recursos disponíveis no terminal, na gestão das operações de um navio (carga e descarga). ENEGEP 2003 ABEPRO 5

6 Das oito variáveis relativas à gestão de capacidade do berço, sobressaem-se um grupo de variáveis mais importantes, um grupo de variáveis menos importantes, e uma variável de importância intermediária (ver quadro 2). Importância para a decisão Variáveis médias Tempo médio de operação do navio 6,27 mais importantes Número de guindastes 6,23 Média de containers por navio 6,13 importância intermediária Número de berços 5,50 Tempo de espera para atracação 5,37 menos importantes Taxa de ocupação dos berços 5,23 Número de caminhões 5,13 Número de navios por ano 4,83 Quadro 2 Ordenação das variáveis (berço) segundo seu grau de importância para a decisão Das onze variáveis relativas à gestão de capacidade do pátio, destacam-se um grupo de cinco variáveis mais importantes, um grupo de duas variáveis de importância intermediária, e um grupo de quatro variáveis menos importantes (ver quadro 3). Importância para a decisão Variáveis médias Layout do pátio 6,20 Tamanho do pátio para containers 5,93 Mais importantes Tipos de equipamentos no pátio 5,90 Tempo do container de exportação no pátio 5,73 Número de equipamentos no pátio 5,73 importância intermediária Número (altura) de containers na pilha 5,43 Tempo de container de importação no pátio 5,03 Tempo médio de operação dos equip. de pátio 4,73 menos importantes Número de caminhões 4,50 Tempo médio de operação dos caminhões 4,27 Tipos de containers 3,97 Quadro 3 Ordenação das variáveis (pátio) segundo seu grau de importância para a decisão De um modo geral observa-se uma coerência nos resultados apresentados no quadro 2. As variáveis mais representativas no modelo de decisão dos executivos da área de operações dos terminais de containers brasileiros dizem respeito à questão da operação propriamente dita de carga e descarga do navio e sua eficiência, sendo deixadas em segundo plano variáveis mais genéricas, como tempos de espera, e taxas de chegada e de ocupação. Chama a atenção dos pesquisadores, entretanto, o fato de uma variável relacionada a equipamentos (número de caminhões) ter sido relegada a uma posição inferior em importância, em contraposição à outra variável relacionada a equipamentos (número de guindastes). Tais variáveis devem ser consideradas conjugadamente em suas capacidades, pois, por exemplo, não adianta ter guindastes em disponibilidade na carga e descarga e não haver caminhões para o recebimento e movimentação dos containers. As variáveis de decisão mais importantes no planejamento de capacidade e gestão das operações de pátio estão relacionadas obviamente aos aspectos de movimentação dos containers, em detrimento de variáveis relacionadas a taxas médias de operação. A capacidade do pátio está relacionada ao seu layout e tamanho proporcionando um melhor tráfego dos equipamentos de pátio e a formação de menores pilhas de containers, reduzindo custos e tempos de mo- ENEGEP 2003 ABEPRO 6

7 vimentação. Dependendo das características do terminal (mais exportador ou mais importador) o grau de importância dado ao tempo de permanência do container de exportação e de importação no pátio pode variar. Como a maioria dos terminais, cujos executivos foram consultados, é predominantemente exportador, há maior importância atribuída à variável tempo de permanência do container de exportação no pátio. Cabe ressaltar que mais uma vez a variável número de caminhões não está sendo considerada em conjugação com as demais variáveis relacionadas a equipamentos. 6. Considerações finais O desenvolvimento de SAD para o planejamento da capacidade é essencial para os terminais portuários, permitindo a elaboração de cenários, o monitoramento de máquinas e navios, o planejamento de berços e pátio, a simulação da utilização e aquisição de novos equipamentos, a redução de custos e a geração de informações baseadas em características do próprio terminal e dos executivos. A análise dos resultados revelou o conjunto de variáveis de decisão que os executivos dos terminais de containers utilizam no processo de planejamento de capacidade, destacando-se quais são as mais importantes, de importância intermediária e de menor importancia com relação à capacidade de berço e capacidade de pátio. Analisando-se os SAD existentes no mercado (quadro 1), constata-se que os mesmos não seguem necessariamente a lógica de importância no apoio à decisão apresentada pelos executivos entrevistados. Isto revela uma dessintonia entre os modelos mentais de decisão dos executivos e as estruturas lógicas de decisão disponíveis nos SAD. Consequentemente, há necessidade de aperfeiçoamento destes sistemas, ajustando-os às características de decisão dos executivos. De outra parte, apesar da literatura de PO apontar que o planejamento e análise de capacidade das operações de um terminal de container devam ser realizados utilizando-se a modelagem de Teoria das Filas (SHABAYEK & YEUNG, 2002), constata-se que os executivos não percebem o problema de gestão dos recursos nos terminais portuários sistemicamente e integrado, como a teoria sugere. Por exemplo, a variável número de caminhões é considerada de menor importância para o planejamento do berço e pátio. Considerando que os caminhões são um recurso que agiliza as operações no processo de carga e descarga, e que não é possível dissociar este recurso dos demais, pois parte da variabilidade do processo estocástico existente nas operações de um navio origina-se na dessincronia de gestão dos recursos operacionais, normalmente gerenciados isoladamente. Alguns executivos informalmente entrevistados após a análise dos resultados justificaram que o número de caminhões não é importante devido à elevada disponibilidade deste recurso, próprios ou de terceiros, diferentemente do recurso guindastes. Entretanto, o excesso deste recurso (caminhões) pode ocasionar congestionamentos no pátio e nos berços, afetando a eficiência da operação (PRESTON & KOZAN, 2001; BISH, 2002). Em pesquisas futuras pretende-se desenvolver um protótipo de um SAD para apoiar o processo de decisão dos executivos da área portuária para o planejamento de capacidade. 7. Bibliografia ANDRADE, T. (1996) - DEA: Data Envelopment Analysis. Janeiro, p.1-5. ANTAQ, Agência Nacional de Transportes Aquáticos. ANTHONY, R.N. (1965) - Planning and Control Systems: A Framework for Analysis. Harvard University Graduate School of Business Administration, Cambridge. ARBEX, G. G. (2002) - Automação acelera mudança no cenário das operações portuárias. Gazeta Mercantil. São Paulo: Abril. BISH, E. K. (2002) A multiple-crane-constrained scheduling problem in a container terminal. European Journal of Operational Research. ENEGEP 2003 ABEPRO 7

8 CARIDADE, J. C. (2000) - Logística e serviços virtuais. Trade and transport. (35): 98. CHURCHILL, G. (2001) - A. Basic marketing research. Fort Worth: Dryden Press. Conexão Marítima. COURTNEY, J.F. (2001) - Decision making and knowledge management in inquiring organizations: toward a new decision-making paradigm for DSS. Decision Support Systems n.31, p GORRY, G.A. & MORTON, M.S. (1971) - A framework for management information systems. Sloan Management Review n.13(1),. P HOLLAND, A. (2001) - HYLAND, T. (2001) - Four east coast ports share growth strategies. Transportation & Distribuition, Junho. INMON, W.H. (1992) - Building the Data Warehouse, QED Information Sciences, Wellesley. KEEN, P. & MORTON, M. S. (1978) - Decision Support Systems: An Or-ganizational Perspective. Addison- Wesley Publishing, Read-ing, MA. KIMBALL, R. (1996) - The Data Warehouse Toolkit. John Wiley & Sons, New York, NY. LITWIN, M. S. (1995) How to measure survey reability and validity.thousand Oaks. Vol 7. Logística e services virtuais. (2000) - Trade and Transport, nº 35, abril, p.98. MANTELI, W. (2001) - Portos brasileiros: Muito a fazer, apesar dos avanços. Revista Tecnologística, agosto, p MITROFF, I.I. & LINSTONE, H.A. (1993) - The Unbounded Mind: Breaking the Chains of Traditional Business Thinking. Oxford Univ. Press, New York. OLAP Council (1997) - Definitions, OPPENHEIM, A. N. (1992) Questionnaire design, interviewing and attitude measurement. Pinter Publ., Londres. PEARSON, J. M. & SHIM, J.P. (1995) - An empirical investigation into DSS structures and environments, Decision Support Systems, n.13 p PHONLOR, P. R. & MAÇADA, A. C. G. (2002) - O Uso Estratégico de um Sistema de Informação Web em um Terminal de Containers. Anais XXI ENANPAD. PRESTON, P. & KOZAN. (2001) E. An approach to determine storage locations of containers at seaport terminal. Computers & Operations Research. n. 28 pp SHABAYEK, A. A. & YEUNG, W. W. (2002) - A simulation model for the Kwai Chung container terminals in Hong Kong. European Journal of Operational Research. n SHEN, W. S. & KHOONG, C. M. (2001) - A DSS for empty container distribution planning. Decision Support Systems. SHIM, J. P. et al. (2002) - Past, present and future of decision support technology. Decision Support System, n.33, p SIMON, H.A. (1960) - The New Science of Management Decision. Harper Brothers, New York. SIMSEK, Z. (1999) - Sample surveys via electronic mail: a comprehensive perspective. Revista de Administração de Empresas. Vol.39. n. 1. Jan/Mar, p. WADHWA, L. C. (1990) - Capacity and performance of bulk handling ports. Proceedings of Australian Transport Research Forum. Vol 15, Part 1. WAGNER, H. M. (1986) - Pesquisa Operacional. Prentice-Hall, Rio de Janeiro. WINSTON, L. W. (1994) - Operations Research Applications and Algorithms. California-Belmont: Duxbury Press. ENEGEP 2003 ABEPRO 8

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