Análise do sistema logístico de descarga de cana inteira e picada de uma usina de cana de açúcar

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1 Análse do sstema logístco de descarga de cana ntera e pcada de uma usna de cana de açúcar Abstract Ana Paula Iannon Renaldo Morabto Neto Unversdade Federal de São Carlos e-mal: Logstcs systems are fundamental to mprove the operatonal effcency of sugar cane plants. Ths work presents a case study n the logstc system of unload of whole and bte sugar cane n an mportant plant n Rberão Preto, the Usna São Martnho. The objectve s to analyze the unload process and to propose alternatves mprove ts management. It s shown that the chosen operatonal poltcs can provde reducton of the truck queues n the unload system and, n ths way, provdng ncrease of the amount of cane unloaded by perod of tme and the reducton of the necessary fleet for the transport of cane from the feld to the plant. Due the several uncertanty sources and the operatonal complexty of ths system, the method appled to compare and analyze the alternatves s based on smulaton technques, usng the software ARENA. Key words: transport, sugar cane, trucks, smulaton Resumo: Os sstemas logístcos são fundamentas para melhorar a efcênca operaconal de usnas de cana de açúcar. Este trabalho apresenta um estudo de caso no sstema logístco de descarga de cana ntera e pcada em uma mportante usna da Regão de Rberão Preto, a Usna São Martnho. O objetvo é analsar o processo de descarga e propor alternatvas para melhorar sua gestão. É mostrado que a polítca operaconal escolhda pode proporconar redução das flas de camnhões no sstema de descarga e, desta manera, proporconar aumento da quantdade de cana descarregada por período de tempo e a redução da frota necessára para o transporte de cana do campo até a usna. Devdo às dversas fontes de ncerteza e à complexdade operaconal deste sstema, o método aplcado para comparar e analsar as alternatvas é baseado em técncas de smulação, utlzando o software ARENA. Palavras chaves: transporte, cana de açúcar, camnhões, smulação 1. Introdução O aumento de compettvdade no setor sucroalcoolero tem mpulsonado as usnas de cana-de-açúcar à novar suas ferramentas de gestão e nvestr em pesqusas tecnológcas. Segundo EID (1996), CAIXETA (1998) e YAMADA (1999), uma das prncpas novações está relaconada com o aprmoramento dos seus sstemas logístcos através de novas estratégas gerencas para o transporte da cana. Um problema mportante nestes sstemas é como coordenar os processos de corte, carregamento e transporte de cana de açúcar, do campo até a área ndustral, de manera a suprr adequadamente o

2 processo de moagem na área ndustral. Devdo a dversas fontes de ncerteza no sstema de suprmento, é comum em mutas usnas um descompasso entre a chegada de cana do campo e sua moagem ao longo do da, resultando na formação de grandes flas de espera de veículos transportadores nos pátos de descarga, ou seja, altos níves de estoque de cana e baxos níves de utlzação destes veículos. Idealmente o sstema de descarga deve operar com o fluxo de cana transportada do campo à usna, tal que permta uma almentação unforme das moendas. Se tal stuação não ocorre, pode haver paradas nas moendas, o que é altamente prejudcal para a usna. No entanto, dexar a moenda funconando com uma quantdade de cana descarregada nsufcente para almentá-la, pode mplcar em desperdícos de energa e aumento de custos. Por outro lado, a ocosdade de camnhões no páto também é motvo de grande preocupação, pelo alto custo de nvestmentos, mão-de-obra e combustível, além da falta que estes camnhões fazem no campo, pos se não houver camnhões vazos dsponíves para receber na frente de colheta a cana colhda, cra-se uma ocosdade no campo, envolvendo máqunas e operáros. Este trabalho vem mostrar que melhorar o desempenho do sstema de descarga de cana pcada e ntera pode representar benefícos técncos e econômcos substancas para o setor sucroalcoolero. São poucos os trabalhos smlares na lteratura com foco no sstema de descarga, sto é, o sstema compreenddo entre a balança e as moendas da usna. É conhecda a mportânca deste setor no nteror de São Paulo, partcularmente na regão de São Carlos, Araraquara e Rberão Preto, onde dversas usnas estão localzadas. Devdo à complexdade e dnamsmo do sstema de descarga, a smulação mostrou-se o método mas aproprado para uma análse mas detalhada e cudadosa. Segundo BANKS (1998) e KELTON, SADOWSKI & SADOWSKI (1998), a smulação é um método em que, uma vez construído um modelo váldo do sstema real, pode-se explorá-lo com modfcações de polítcas, procedmentos, operações ou métodos, sem alto custo e sem a ruptura que possa causar estas expermentações no sstema real. Assm a análse dos resultados e de como rão refletr no sstema real podem ser prevstos. Os novos software de smulação tornaram a programação mas fácl de ser executada e alguns deles trazem nterfaces gráfcas muto boas. Este estudo utlzou o software Arena, que é uma ferramenta de smulação de grande acetação no mercado, para a análse de dversos tpos de sstemas. A smulação é uma ferramenta novadora para o setor sucroalcoolero e vem sendo utlzada como apoo para uma melhor compreensão do processo produtvo deste setor. A smulação está sendo utlzada na nvestgação de novas estratégas gerencas e equpamentos, com custo relatvamente baxo. Alguns autores apresentam trabalhos realzados com o método de smulação no setor sucroalcoolero, como: HAHN (1994), LOPES (1995) e YAMADA (1999). 2. Apresentação do estudo de caso A Usna São Martnho, localzada na regão de Rberão Preto, é uma usna que tem tdo uma efetva partcpação nos processos evolutvos do setor agrondustral canavero, com nvestmentos própros em pesqusas e meos de modernzação, alcançando com sto altas taxas de produtvdade, que a colocam entre as maores do mundo. O setor de transporte de cana tem representado papel de destaque no processo de modernzação e nvestmentos em pesqusas desta usna. Os prncpas problemas estão relaconados com economa de combustíves, raconalzação da frota e manutenção de fluxo de cana para almentar as moendas

3 Despacho de camnhões nos pontos de descarga Na Usna São Martnho, a polítca de despacho de camnhões carregados de cana que chegam na balança e se drgem aos pontos de descarga, depende do tpo de camnhão e da stuação das flas e quantdade de cana descarregada nos pontos de descarga. Desta forma, após dentfcar o tpo de cana e de camnhão, o operador responsável pelo despacho determna quas estações de descarga um determnado veículo pode descarregar. A escolha de uma estação passa a depender apenas da fla nestas estações canddatas. Se alguma das possíves estações de descarga possur fla menor que um determnado número, ele despacha esse veículo para a mesma. Caso sso ocorra em mas de uma estação ao mesmo tempo, o operador escolhe a estação com menor fla. Há quatro tpos de camnhões em operação apresentando especfcdades dferentes, podendo ou não competr por um mesmo ponto de descarga. Por exemplo, o camnhão rodotrem, que transporta em méda 65 toneladas de cana pcada, possu pontos específcos de descarga, mas pode mpedr o descarregamento de um outro tpo de camnhão em um ponto adjunto ao seu, que usa o mesmo operador. Além do camnhão rodotrem, a usna possu camnhões do tpo tremnhão, compostos de cavalo e três carretas acopladas, que carregam em méda 45 toneladas de cana pcada por vagem. A polítca de despacho do tremnhão depende da quantdade de camnhões de cana ntera no páto da usna, ou seja, se há cana ntera sufcente para almentar as moendas, sem o descarregamento medato do tremnhão com suas três carretas com cana pcada. Se a cana ntera for sufcente, o tremnhão desacopla duas carretas no estoque ntermedáro do páto e descarrega a carreta restante no ponto de descarga com menor fla. Se o estoque estver completo, o tremnhão espera em fla na estação de despacho. Um tercero tpo de camnhão é o romeu-juleta, no qual é transportada a maor parte da cana ntera e também uma parte de cana pcada. Este representa o maor número de veículos da usna (52%) e carrega em méda 25 toneladas por vagem. A usna também possu, em número reduzdo, camnhões do tpo toco, que carregam cana ntera. Porém, dante da tendênca de redução de cana ntera, o número de camnhões romeu-juleta e toco vem sendo reduzdo. A polítca de despacho para estes camnhões depende do tamanho da fla na frente dos pontos de descarga de cana ntera. Se esta fla for menor que um determnado número, o camnhão descarrega no ponto de menor fla, caso contráro, ele permanece em fla na estação de despacho. Um exemplo de regra de despacho dos camnhões é apresentado abaxo de forma mas estruturada: Regra de despacho de rodotrens : Camnhão com cana pcada? Se sm, então verfque: Camnhão é um rodotrem? Se sm, então verfque: A fla a frente do ponto C10 é menor que r? Sm, então verfque: Há camnhão descarregando no ponto C11? Sm, então: Espere em fla na estação despacho. Senão, então: Descarregar no ponto C10 Senão, então : Espere em fla na estação despacho. A fgura 1 apresenta o sstema de descarga na usna (trajetóra da balança às moendas). Na estação balança são coletadas entre outras nformações o peso do camnhão. Após receberem ordem de despacho, os veículos descarregam nas esteras das moendas de acordo com a especfcdade de cada camnhão. A usna possu três moendas, as moendas A e B moem cana ntera e pcada, possuem respectvamente dos e três pontos de descarga e capacdade de moagem de 450 ton/h, a moenda C moe apenas cana

4 pcada, possu três pontos de descarga e maor capacdade de moagem que as demas (600ton/h). Após a descarga da cana nas esteras das moendas, os veículos retornam ao campo para carregar e ncar o cclo novamente Trajetóra dos veículos da entrada à saída da balança Fla A1 Fla A2 Fla B5 Ponto A1 Ponto A2 Ponto B5 Moenda A Estação Balança Fla de R odotrens Fla de Tremnhões Fla de R ome u e J uleta Fla de Toc o Fla B6 Fla C10 Fla C11 Ponto B6 Ponto B7 Ponto C10 Ponto C11 Moenda B Moenda C Es to que Ponto C12 Sacaros e Fgura 1 - Sstema de descarga de cana no páto A tabela 1 apresenta os tpos de camnhão, o tpo de cana que transportam e seus pontos de descarga nas moendas por ordem de prordade. Tabela 1 Tpo de camnhão e respectvos pontos de descarga nas moendas Tpo camnhão Tpo cana Pontos de Moenda Descarga Rodotrem Pcada C10 C Tremnhão Pcada C11,C12, A2,B5 A, B, C Romeu e Juleta (c.pcada) Pcada A2, B5, C11,C12 A, B, C Romeu e Juleta (c.ntera) Intera A1,B6 A, B Toco Intera A1, B6 A, B 3. Resultados prelmnares Valdação do modelo Após a construção do modelo de smulação, respetando as regras de decsão do sstema de descarga na usna, fo realzada a valdação do mesmo. O prncpal objetvo da valdação é garantr que os pressupostos e smplfcações adotadas do sstema real sejam razoáves e estejam corretamente mplementados. Esta valdação fo realzada de duas formas: 1. Consulta com especalstas: Foram consultadas pessoas que conhecem muto bem o sstema de descarga da Usna São Martnho e podem avalar se os resultados obtdos são consstentes. 2. Smulação dos dados coletados e comparação com o hstórco de algumas meddas de desempenho coletadas no da consderado típco de funconamento do sstema. Esta smulação pôde ser realzada através da letura dos arquvos que armazenam os dados pelo Módulo Read

5 do software Arena. Os resultados desta smulação foram comparados com as meddas que puderam ser obtdas dretamente das tabelas dos dados coletados. São elas: tempo médo de cclo nterno para cada tpo de camnhão, taxa méda de chegadas de veículos por mnuto, quantdade de cana que entra e sa da usna durante o período de um da. Na prátca, sabe-se que há outros aspectos que nfluem na manera de agr dos operadores e tomadores de decsão que se torna dfícl de consderar ao mesmo tempo. Isto ocorre prncpalmente em um sstema contínuo e complexo, como é o sstema de descarga da Usna São Martnho. Este fator alado às smplfcações do modelo contrbuem para dferenças encontradas entre os resultados obtdos na prátca (calculados dretamente dos dados da tabela) e os resultados da smulação do sstema através da letura destes dados e respetando as regras de operação. Esta comparação é realzada na quarta coluna da tabela 2 Tabela 2 - Comparação entre meddas smuladas e meddas computadas pela amostra Tempo de permanênca No sstema (mnutos) Smulação de dados Smulação Estocástca Méda geral 24,3 25,4 4,4 % 22,5-7,4% Rodotrem 14,2 13,9-2,1% 13,3-7,0% Tremnhões 14,5 13,8-5,9% 17,3 19,2% Romeu e Juleta (c.pcada) 27,7 31,4 13,3% 21,9-20,9% Romeu e Juleta (c.ntera) 33,1 31,2-5,7% 32,6-1,5% Toco 23,0 22,4-2,6% 24,6 6,9% Taxa de chegada (vec/mn) Smulação de dados Smulação Estocástca Rodotrem 0,057 0,060 5,2% 0,059 3,5% Tremnhões 0,22 0,22 0,0% 0,24 9,1% Romeu e Juleta (c.pcada) 0,072 0,075 4,2% 0,076 5,5% Romeu e Juleta (c.ntera) 0,33 0,33 0,0% 0,34 3,0% Toco 0,022 0,020-9,1% 0,019-13,6% Quantdade cana (ton) méda no da Smulação de dados Smulação Estocástca Total de cana que entram , ,4 0,02% ,69 4,6% Total de cana descarregada , ,3-0,9% ,22 4,5% Pode se conclur que as dferenças mostradas na quarta coluna da tabela 2 se devem ao fato de que as regras de despacho mpostas no modelo de smulação não são, na prátca, segudas com absoluto rgor. Há outros fatores envolvdos, que não foram consderados e que podem alterar o comportamento do sstema por um período muto curto de tempo. Como estas dferenças são pequenas (em geral menores que 10%), pode-se conclur que as smplfcações são acetáves e, desta manera, admtmos o modelo valdado. Smulação estocástca Após esta valdação do modelo, fo realzada a smulação com as dstrbuções estatístcas. Estas dstrbuções foram determnadas a partr dos dados coletados para tempos de atendmento para cada tpo de camnhão em cada moenda, e tempo de permanênca no campo para cada tpo de camnhão, sendo utlzado o software Best-Ft para a análse estatístca. Nesta análse foram obtdas as meddas descrtvas, hstogramas e realzados os testes de aderênca para determnação da dstrbução estatístca que melhor representa os dados analsados.

6 Esta smulação é não-termnal, pos as operações de descarga são realzadas de forma contínua durante 24 horas, sem um ponto de parada no da. Consderando esta característca, os resultados obtdos foram analsados através de procedmentos estatístcos com a utlzação da ferramenta OutPut Analyser do software Arena. Desta forma, para obtenção das meddas de desempenho, foram determnados o período em que o sstema entra em equlíbro e o tamanho de smulação necessáro para a determnação do ntervalo de confança da meddas analsadas, como sugerem Alguns dos resultados desta smulação estocástca podem ser dretamente comparados com os valores obtdos da amostra e esta comparação é apresentada nas duas últmas colunas da tabela 2. Os resultados apresentados, mostram que a smulação estocástca, por ser analsada durante um período contínuo de tempo (város das), e devdo ao seu caráter aleatóro, traz alguns desvos com relação aos resultados médos de dados de apenas um da de operação. Apesar dsso, os resultados da smulação estocástca são acetáves, pos uma medda mas agregada ( tempo médo de permanênca no sstema para os camnhões em geral) apresenta um desvo de apenas 7,4%. Desta forma, pode-se consderar que os resultados obtdos através desta smulação podem ser utlzados para medrmos o desempenho deste sstema. As prncpas meddas analsadas foram: tempo médo de permanênca no sstema (balança à saída do ponto de descarga), número médo de cada tpo de veículo no sstema, taxa méda de chegadas de cada tpo de veículo, quantdade méda de conjuntos juletas (corresponde as duas carretas desacopláves do tremnhão) em estoque e quantdade méda de cana descarregada por da. Escolha de uma medda de desempenho para avalar o sstema orgnal e comparar futuros cenáros: O fato de haver, para cada cenáro, mutas meddas de desempenho obtdas como resultados da smulação dfculta a comparação entre cenáros e o sstema orgnal. É necessáro encontrar uma medda de desempenho agregada que torne possível apontar qual a alternatva que apresenta o melhor desempenho ou se, nas alternatvas testadas, há uma que possa superar o desempenho do sstema orgnal. As meddas consderadas mportantes pelos tomadores de decsão da Usna São Martnho estão prncpalmente relaconadas com o tempo de espera de cada camnhão no páto da usna. Isto porque, o tempo em que o camnhão permanece no páto da usna, ele podera estar gastando no campo ou na rodova carregando cana. E um aumento da utlzação méda dos camnhões podera mplcar em uma redução da frota, número de motorstas, etc. Mas o custo de espera para cada tpo de camnhão não pode ser apenas relaconado com o tempo de espera, precsamos consderar que cada camnhão tem uma taxa de chegada e transporta uma certa quantdade de cana. Assm, estes camnhões devem ter custos dferencados para uma undade de tempo de espera no páto. Por exemplo, não podemos consderar que o custo de um mnuto de espera de um rodotrem (capacdade em méda de 65 ton) seja o mesmo que o de um romeu e juleta (capacdade em méda de 25 ton). Dante destas consderações, uma medda nteressante para analsar o desempenho do sstema de descarga na usna é aquela que relacona o tempo de espera de cada camnhão com a sua taxa de chegada no sstema e a quantdade de cana transportada por vagem. Desta forma, deve ser medda a quantdade de cana em espera nas flas ao longo do tempo. Ao comparar os cenáros testados, tem-se por objetvo encontrar aquele que apresenta o mínmo valor para esta medda. Assm, o melhor cenáro será aquele em que há a menor quantdade méda de cana em espera nas flas. A quantdade méda de cana em espera nas flas (Q ) para cada tpo de camnhão em um determnado cenáro pode ser então calculada, sendo : Q = W λ q (1)

7 onde, W = tempo médo de espera no sstema para o camnhão (undade de tempo); λ = taxa de chegada do camnhão no sstema (camnhões por undade de tempo); q = quantdade méda de cana transportada pelo camnhão (quant. de cana por camnhão). Em cada cenáro, esta medda é calculada para todos os camnhões, obtendo-se assm, o valor total ( Q = Q ) que servrá como base para a escolha da melhor alternatva. Uma outra medda mportante que deve ser consderada na avalação do desempenho deste sstema é a quantdade de cana descarregada por da, sendo que a usna possu uma certa capacdade de moagem que deve ser respetada. A usna São Martnho tem capacdade máxma de moagem de ton/da. Como pode ser observado nos resultados da tabela 2 qunta coluna, esta capacdade não é atngda, pos a quantdade de cana descarregada no cenáro orgnal é em torno de ton/da. Desta forma, os cenáros que serão analsados podem se aproxmar mas da capacdade máxma de moagem de ton/da ou superá-la. Isto sgnfca que, do ponto de vsta desta medda, estes cenáros apresentam melhor desempenho que o sstema orgnal. Se algum cenáro analsado apresentar capacdade de descarga superor à capacdade máxma de moagem, ndca que a frota de veículos deve ser reduzda de forma que a capacdade lmte seja respetada. Neste caso, este cenáro apresenta desempenho melhor que o orgnal pos pode transportar e descarregar a mesma ou maor quantdade méda de cana por da, com um número menor de camnhões. Pode ser observar que um cenáro próxmo do deal é aquele em que a quantdade de cana descarregada se aproxme da capacdade de moagem na usna, de forma a não aumentar os custos com uma frota maor de veículos. Sendo também necessáro garantr que quantdade méda de cana em espera no páto da usna ao longo do tempo seja mínma, de forma a reduzr os custos relaconados à espera de camnhões para descarregar. A quantdade méda de cana em espera em cada tpo de camnhão e total ao longo do tempo no caso da análse do sstema orgnal é mostrada na tabela 5. Nesta tabela, também é dada a quantdade de cana descarregada em méda por da para este cenáro orgnal. Estes valores serão comparados com os valores obtdos no demas cenáros alternatvos smulados. Tabela 5 Cálculo da quantdade méda de cana em espera Tempo de permanênca no sstema (mnutos) Tempo médo sstema (mn) Taxa de cheg vec/mn Quant. cana p/ vagem(ton) Quant. méda espera (ton.) Rodotrem 13,3 0, ,0 Tremnhões 17,3 0, ,8 Romeu e Juleta (c.ntera) 21,9 0, ,6 Romeu e Juleta (c.pcada) 32,6 0, ,1 Toco 24,6 0, ,0 Total 563,5 Quantdade cana (ton) méda no da ,22

8 3. Conclusões e perspectvas Os resultados obtdos neste trabalho mostram que o modelo de smulação é capaz de representar satsfatoramente o funconamento do sstema de descarga de cana.. O estudo tem como perspectva, utlzar este modelo para analsar cenáros alternatvos nteressantes à melhora do sstema, e compará-los com o cenáro atual. Alguns dos possíves cenáros a serem analsados são descrtos à segur. 1. Cenáro 1 : Todos os tremnhões desacoplam - a alteração mas sgnfcatva neste cenáro é utlzar como regra de despacho o desacoplamento de todos tremnhões, dexando suas carretas (conjunto juletas) em estoque no páto, sem passar pela Estação despacho. 2. Cenáro 2 : Separar os pontos de descarga de cana pcada de acordo com o tpo de camnhão a proposta desta alternatva é dsponblzar o Ponto B5 somente para descarga de undades tratoras (tremnhão sem duas carretas). 3. Cenáro 3 : Aumentar o número de camnhões rodotrens e acrescentar um ponto de descarga para este camnhão e reduzr a frota de tremnhões a proposta desta alternatva é aumentar a quantdade de rodotrens que são camnhões com maor capacdade de transporte de cana por vagem (60 ton). O objetvo deste cenáro é testar se transportar cana por rodotrem, que corresponde à um veículo de maor custo, é mas vantajoso que transportar cana por tremnhão que requer uma frota maor, mas com custo menor que o rodotrem. Uma contrbução deste trabalho é mostrar o potencal da aplcação de técncas de smulação em sstemas logístcos agrondustras, em especal o setor agrondustral canavero. Os estudos realzados para se medr as varáves de desempenho destes sstemas logístcos nas usnas são mportantes pos é possível propor polítcas de gestão que possam trazer melhoras para o sstema, mas que, devdo ao alto custo do rsco envolvdo, não puderam ser testadas. Bblografa BANKS, J., Handbook of Smulaton, John Wley & Sons, Atlanta, CAIXETA FILHO, J. V., Compettvdade do Agrobusness : A questão do transporte em um contexto logístco, ESALQ, Departamento de Economa Rural, 1998, fea.usp.br\fa\pensa\ndex.htm. EID, F., Progresso técnco na agrondústra sucroalcoolera, Revsta Informações Econômcas, SP, v.26, n 5, p , mao de HAHN, M. H.,SISTEC: Smulador de sstema de transporte da cana-de-açúcar, dssertação de mestrado Unversdade Estadual de Campnas, Faculdade de Engenhara Elétrca, KELTON, W. D., SADOWSKI, R.P., SADOWSKI, D. A, Smulaton wth Arena., McGrawHll, LOPES M. B., Smulação de um sstema de carregamento e transporte de cana-de-açúcar, dssertação de mestrado apresentada à ESALQ-USP, Praccaba, YAMADA M. C., Modelagem das cadeas de atvdades produtvas da ndústra sucroalcoolera vsando a aplcação em estudos de smulação, dssertação apresentada na E.E.S.C. USP São Carlos, departamento de engenhara mecânca, 1999.

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