Neste artigo, exploraremos o processo de definição dos pré-candidatos a instalações e os principais desafios dessa etapa. Para isso, analisaremos como a metodologia pode variar conforme a complexidade do problema. Enquanto alguns cenários exigem apenas a escolha de um único local, outros envolvem múltiplas instalações e demandam abordagens mais sofisticadas. Ao longo do texto, discutiremos esse tema em detalhes e apresentaremos um estudo que ilustra sua aplicação na prática.
O problema da localização de instalações tem sido um assunto bastante tratado em pesquisas e estudos da área de transportes nos últimos tempos, pois é de fundamental importância para o planejamento logístico de qualquer empresa (planejamento esse, que discutimos no nosso último artigo).
Esse processo abrange desde desafios mais simples, como a escolha do local para uma única instalação, até situações muito mais complexas. Em cenários mais avançados, é preciso definir a localização de várias instalações, considerando diferentes níveis dentro de uma cadeia produtiva. Para lidar com essa complexidade, é essencial adotar metodologias que garantam eficiência e precisão na tomada de decisão.
No entanto, uma dificuldade enfrentada por esse tipo de problema são os tempos de processamento necessários para sua solução, que crescem exponencialmente com o seu tamanho.
Então, como representar a operação da melhor maneira possível e, ao mesmo tempo, reduzir os altos tempos de execução? Uma solução viável para esse tipo de situação é, antes de tudo, limitar o tamanho do problema. Para isso, uma abordagem eficiente consiste em definir, de forma antecipada, uma quantidade específica de locais candidatos a instalações. Dessa maneira, é possível facilitar tanto a modelagem quanto a tomada de decisão.
Esse tipo de problema foi assunto do artigo publicado no XXIX Congresso Nacional de Pesquisa em Transporte da Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes (ANPET).
Nele, foram avaliados métodos para a definição de pré-candidatos a instalações aplicados a problemas práticos e realistas. A partir de dados reais da Região Sudeste do Brasil, foram gerados grupos de pré-candidatos, analisando e comparando os resultados entre si.
A avaliação dos métodos começou com a criação de clusters, ou seja, agrupamos os pontos de demanda com base em suas localizações. Em seguida, selecionamos os pré-candidatos, priorizando os pontos de maior demanda, tanto no conjunto total quanto em cada cluster. Depois, aplicamos o modelo a cada um desses cenários e comparamos os resultados para identificar a melhor solução..
Dentre os métodos que merecem destaque, aquele que selecionou apenas 40% dos pontos de maior demanda encontrou a melhor solução em 83% dos casos. Para as demais situações, o valor da solução obtida foi de no máximo 0,29% pior que o valor da melhor solução (solução resultante do cenário que considera todos os pontos de demanda).
Caso tenha ficado interessado e quiser aprender um pouco mais sobre o assunto, o convidamos a baixar e ler o artigo completo disponível aqui.
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