Análise de Investimentos em Infra-Estrutura Ferroviária usando Simulação de Eventos Discretos Estudo de Caso

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1 Análise de Investimentos em Infra-Estrutura Ferroviária usando Simulação de Eventos Discretos Estudo de Caso Marcelo Moretti Fironi (Paragon Tecnologia) Luiz Augusto G. Franzese (Paragon Tecnologia) Nágissa Yuri Hiramatsu (MRS Logística S.A.) Marcelo Neder Machado (MRS Logística S.A.) Resumo O transporte ferroviário é uma das melhores opções para transporte de longas distâncias e grandes volumes de carga. Muitos estudos vem sendo desenvolvidos para determinar a melhor maneira de utilizar a infra-estrutura e recursos disponíveis (linhas férreas, locomotivas, etc.) ou os melhores procedimentos para formar trens ou sequenciar seus horários de partida. Este estudo apresenta uma experiência realizada com uma ferramenta de simulação especialmente desenvolvida para avaliar o impacto de mudanças na infraestrutura de linhas ou terminais de carga/descarga. Alguns aspectos da ferramenta de simulação são apresentados, e em seguida é descrito um experimento realizado em uma malha ferroviária real, a da MRS Logística S.A.. Palavras-chave: Simulação, Ferrovia, Decisão. 1. Introdução Estudos sobre ferrovias são muito importantes nos dias atuais, onde várias companhias tentam reduzir seus custos e governos tentam estimular a economia, conectando áreas produtivas isoladas aos mercados consumidores. Este tipo de estudo tem várias ramificações, muitas delas dentro das áreas tradicionais da pesquisa operacional, e outras mais novas, como a simulação de eventos discretos com o auxílio computacional, que seguiu o grande crescimento da tecnologia de informática nos últimos anos. A simulação, anteriormente realizada de forma manual, agora é impulsionada por robustas ferramentas computacionais. Muitos aspectos do transporte ferroviário tem sido estudado com ferramentas de simulação, como operações em pátios de manobra (Fioroni et. al., 2004), movimento dos trens nas malhas ferroviárias (Franzese et. al., 2003) (Middelkoop and Bouwman, 2001), ou mesmo escalas de trabalho das tripulações dos trens (Guttkuhn et. al., 2003). Apesar de toda esta tecnologia, o grande desafio nestes estudos é a correta representação do comportamento do trem na malha, e as decisões humanas envolvidas na resolução dos conflitos que ocorrem. A modelagem do processo de decisão humano em ferramentas computacionais é sempre uma tarefa desafiadora. A maneira mais comum de abordar o problema é encontrar as regras mais comuns que regem o processo, ou adotar regras ainda mais simples. Por exemplo, em várias simulações de movimento dos trens em malhas ferroviárias, o desenvolvedor escolhe não modelar os conflitos de trens em grande detalhe, aplicando um acréscimo no tempo de movimento para representar estas situações. Isto torna o trabalho de modelagem mais simples, mas ao custo de perda de precisão nos resultados. E alguns estudos não podem ser realizados com modelos que adotam tais simplificações, como estudos de expansão em linhas ou pátios de ultrapassagem. ENEGEP 2005 ABEPRO 3011

2 A ferramenta apresentada aqui foi projetada para atingir um grande nível de detalhe na representação da infra-estrutura. Um estudo de caso de malha ferroviária real, usando a malha da MRS Logística, foi realizado para ilustrar os resultados que podem ser obtidos e o suporte à decisão oferecido pela ferramenta. 2. O Simulador de Ferrovias O sistema de transporte ferroviário demanda um volume expressivo de investimentos em infra-estrutura. Isto se torna um problema, especialmente para os países menos desenvolvidos, porque precisam muito de modais de transporte eficientes, mas têm poucos recursos monetários para investir em ferrovias. Nesta situação, é imperativo que os investimentos sejam feitos sabiamente, e uma ferramenta de suporte à decisão que ajude a escolher onde ou o quê fazer primeiro é muito importante. A ferramenta aqui apresentada pode representar as estruturas mais comuns em uma malha ferroviária voltada para transporte de carga, bem como os tipos de trens mais comuns que fazem uso desse tipo de malha. Algumas das informações de entrada necessárias são: Terminais ferroviários, com a sua quantidade individual de linhas de carga, descarga ou outras atividades; Linhas de conexão entre terminais, e suas características; Tempos de trânsito entre terminais para cada tipo de trem; Número de trens e seu caminho a ser seguido na malha, Chance de ocorrência de manutenção de trem em um terminal ou linha, e tempo de manutenção; Informações gerais sobre o peso do trem e sua carga; Número de locomotives disponíveis em cada frota de diferentes tipos de locomotivas. Alguns dos resultados fornecidos são: Carga total despachada (Tonelada Útil); Número de operações de carga e descarga realizadas; Número de movimentações de trem em cada linha e direção; Tempo dispendido em cada terminal, esperando a passagem de outro trem em sentido contrário (operação de cruzamento); Número de locomotivas usadas de cada frota; Entre várias outras. Estas estatísticas de saída são suficientes para a tomada de decisões para novos investimentos em duplicações de linha, expansão de terminais ou aquisição de locomotivas. O sistema completo trabalha usando uma planilha MS-Excel que serve como interface de entrada de dados para o usuário, onde os dados de cenário são inseridos, e os resultados são visualizados. O modelo foi construído com o pacote de simulação ARENA, da Rockwell Software, e gera diversos relatórios sobre o sistema durante a simulação, que são armazenados em uma base de dados MS-Access. Estes relatórios são posteriormente exportados para a planilha de interface, que faz o restante dos cálculos necessários e apresenta os dados no formato gráfico ou numérico mais conveniente. ENEGEP 2005 ABEPRO 3012

3 3. Nível de Detalhe da Infra-Estrutura O tipo de malha ferroviária suportada pelo modelo é muito comum na América Latina e vários países de grande extensão territorial. Ela é essencialmente constituída por segmentos de linha singela e pátios de cruzamento, que são trechos curtos de linha dupla. Os pátios de cruzamento são usados pelos trens para evitar colisão quando dois trens trafegam em sentidos opostos pela mesma linha. Nestes casos, um trem precisa parar em um pátio de passagem e esperar até que o outro passe por ele. O algoritmo usado pelo modelo para representar a movimentação dos trens é o descrito por Fioroni & Botter (2004), e foi desenvolvido para suportar os seguintes tipos de estruturas: Linhas simples e duplas; Linhas não sinalizadas (seções de linha onde o trem não pode parar por medida de segurança); Linha sinalizada, onde os trens podem parar em seções de bloqueio que são segmentos de uma linha maior onde a parada é permitida caso necessário; Todas as linhas podem ser bidirecionais; Linhas de atividades nos pátios. São linhas onde os trens podem parar por algum tempo, para carga, descarga ou manutenção; Comprimento dos pátios de passagem (trens mais longos que o comprimento do pátio demais não podem usá-lo para fazer operações de cruzamento) Restrição de parada de trens (trens carregados não podem parar em determinados pátios devido ao aclive existente) A Figura 1 a seguir apresenta a representação gráfica dessa estrutura. Figura 1 Exemplo de figura Para modelar uma linha ferroviária sob este nível de detalhe, o algoritmo de movimentação precisa evitar situações complexas de tráfego, como a descrita a seguir. Dois trens que se movem em uma direção, vão de encontro a outros dois trens vindo na direção contrária. A solução para este conflito é apresentada na Figura 2. ENEGEP 2005 ABEPRO 3013

4 Figura 2 Solução do conflito de tráfego 4. Estudo de Caso A MRS Logística é uma das mais importantes concessionárias ferroviárias do Brasil. Sua malha férrea é constituída principalmente por linhas singelas e seu mais importante produto é o transporte de minério de ferro. A malha completa é apresentada na Figura 3. Figura 3 Mapa da malha da MRS Diante do desafio de acompanhar o crescimento do mercado, a empresa necessita de estudos que confirmem a eficácia dos investimentos planejados para os próximos anos. ENEGEP 2005 ABEPRO 3014

5 Toda a rede ferroviária foi representada através de um modelo de simulação, e os diversos tipos de trem (trens de minério, carga geral e expresso) foram representados também, assim como os terminais de carga e descarga existentes. O modelo foi personalizado para representar algumas atividades e situações específicas da empresa, que consiste no sequenciamento de trens de minério vazios, que devem ser direcionados entre os diversos terminais de carga, cada um com suas características individuais. A interface animada da rede está apresentada na Figura 4, e um detalhe da animação está apresentado na Figura 5 (com os trens representados como círculos coloridos). Figura 4 Animação da malha ferroviária 5. Resultados Figura 5 Detalhe da animação Com a finalidade de validar e analisar os resultados do modelo foi decidido realizar as experimentações em duas fases. Na primeira fase foi simulada a situação atual da infraestrutura e volume de transporte, enquanto na segunda objetivo do estudo de caso foram ENEGEP 2005 ABEPRO 3015

6 elaborados e testados diversos cenários combinando possíveis alterações nas variáveis referentes a estrutura da malha e a demanda pelos serviços de transporte. Conforme comentado anteriormente o modelo foi customizado para gerar indicadores similares aos utilizados na gestão dos processos da MRS Logística a fim de balizar as validações e análises. Assim, focando-se no indicador de volume de transporte tonelada útil transportada, foi calculada a necessidade de 10 replicações para enquadrá-lo no intervalo de confiança de 90%. Um exemplo deste resultado é apresentado na Figura 6. Cada replicação representava um período base da companhia de 30 dias, após desconsiderados 5 dias de aquecimento, para que o modelo entrasse em regime normal de trabalho. Figura 6 Parte do relatório de Tonelada Útil Adotando-se os procedimentos descritos acima uma equipe composta de especialistas em simulação e ferroviários realizou uma série de testes, emitindo um parecer favorável quanto a validade dos dados gerados. Paralelamente, baseando-se nas animações do modelo, a mesma equipe realizou testes de comportamento da simulação, validando a dinâmica de movimentação dos trens produzida pelo algoritmo. O grau de confiabilidade dos resultados dos experimentos proveram a empresa de segurança nas análises de suas decisões quanto aos investimentos a serem realizados. 6. Conclusões Os resultados obtidos com os experimentos realizados provaram ser possível simular uma malha ferroviária com alto nível de detalhe. A ferramenta foi capaz de representar diversos aspectos da movimentação/circulação de trens usando seus componentes padrão e ainda considerar aspectos individuais da empresa tais como sequenciamento e direcionamento de trens vazios. Além da utilização do modelo para análise de investimentos na malha através de alterações na infra-estrutura e no volume de transporte, o experimento ainda permite avaliar táticas operacionais diversas. A reconfiguração das rotas dos trens representa uma destas táticas dado que em alguns casos pode ser utilizada como alternativa a investimentos que visam a reduzir o congestionamento de determinados trechos. Como uma das vantagens inerentes a simulação, ENEGEP 2005 ABEPRO 3016

7 muitas destas táticas são possíveis de ser experimentadas sem os riscos de testá-las na operação real da empresa. Com a representatividade dos resultados obtidos no experimento conclui-se que a lógica de movimentação modelada é capaz de simular diversas características de uma malha ferroviária, ainda que seja necessária a incorporação de aspectos particulares de uma dada companhia. O modelo apresenta-se suficientemente eficaz para fornecer um suporte à decisão indispensável a quaisquer planos de investimento em infra-estrutura ferroviária. Agradecimento Os autores agradecem a MRS Logística S.A. por ter permitido a apresentação das imagens da ferramenta e o uso de dados no artigo. Referências FIORONI, M. M. & BOTTER, R. C., An Algorithm for Train Movement Simulation, Proceedings of the ICIL 2005, p , Montevideo, Uruguay, FIORONI, M. M., R. C. BOTTER, F. M. POMPERMAYER, L. A. G. FRANZESE, Estudo Estratégico da Infraestrutura do PátioFerroviário de Tubarão através de Simulação, Anais do XVIII Anpet, Florianópolis, Brasil, November FRANZESE, L. A. G., FIORONI, M. M., R. C. BOTTER, Railroad Simulator on Closed Loop, Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference, New Orleans, U.S.A., Dezembro GUTTKUHN, R., J. WALKER, M. MOROZ, A Discrete Event Simulation for the Crew Assignment Process in North America Freight Railroads, Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference, New Orleans, U.S.A., December MIDDELKOOP & D., M. BOUWMAN, SIMONE: Large Scale Train Network Simulations, Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference, U.S.A., December ENEGEP 2005 ABEPRO 3017