Nas últimas décadas, o mundo passou por um crescimento no tamanho das cidades e do número de pessoas que vivem em áreas urbanas. De acordo com o relatório da ONU, 54% da população mundial vivia em áreas urbanas em 2014, e sua projeção indica um crescimento de até 66% até 2050. Esta situação é ainda mais intensa no Brasil. De acordo com os dados do censo brasileiro de 2010, 84% da população já vive em áreas urbanas.

Esta concentração de população nas cidades também implica em um número crescente de veículos em áreas urbanas, o que gera congestionamentos, poluição do ar e ruídos, os quais afetam a segurança, tráfego, qualidade de vida e competitividade econômica negativamente.

Mesmo que o e-commerce, a princípio, possa substituir os deslocamentos individuais para fazer compras pelas pessoas que vivem nas cidades, o transporte de mercadorias distribuídas por este tipo de comércio envolve o deslocamento de veículos mais pesados para atendimento da demanda de forma pulverizada. No Brasil, nos últimos anos, tem havido um grande aumento em termos de volumes e valores. Embora no ano de 2015, a economia brasileira esteve em recessão, houve um crescimento no número de pedidos e, principalmente, de compras em termos de valores, conforme mostrado no relatório eBit/Buscapé ^[1] . Além disso, o relatório assinala que reduziram-se as ofertas com frete grátis e o tempo prometido para entrega cresceu de 8,7 para 9,4 dias no ano passado.

Muitas estratégias e políticas têm sido implementadas para melhorar a mobilidade urbana, mas o foco foi geralmente dirigido ao transporte e mobilidade de passageiros. Transporte de mercadorias em áreas urbanas é, muitas vezes, ausente nas análises, apesar de ser um fator-chave para alcançar a sustentabilidade urbana.

O reconhecimento da necessidade de mais dados para apoiar a tomada de decisão tem gerado algumas inovações em termos de ferramentas de coleta de dados eletrônicos tais como o GPS. Particularmente, na cidade de São Paulo, uma pesquisa sem precedentes foi realizada a fim de compreender a dinâmica do movimento de mercadorias dentro da cidade de São Paulo. Este primeiro levantamento de origem e destino de mercadorias de na cidade é uma importante ferramenta na compreensão da logística de cada sector económico, avaliando os impactos de investimentos na infraestrutura logística e diretrizes para gerenciar o congestionamento e emissões.

Além disso, nas últimas décadas, devido aos avanços tecnológicos, o número de compras on-line tem crescido, tornando-se uma importante fonte de distribuição de mercadorias em áreas urbanas e com um grande potencial de crescimento, decorrente das perspectivas de um aumento no acesso à Internet. De acordo com Schöder, Ding e Campos (2016, p. 2), "porque os produtos on-line são praticamente embalados individualmente e difícil de serem entregues, um aumento mais expressivo nas compras por Internet produzirá mais entregas e um volume crescente transporte de mercadorias em áreas residenciais”.

Para resolver este tipo de problema, uma literatura chamada logística urbana foi desenvolvida para tratar o processo de atividades logísticas nas áreas urbanas. A avaliação de soluções é tão importante quanto a implementação. O espaço urbano é heterogêneo e cada lugar funciona de maneira diferente. Assim, é importante levar em conta as diferenças na forma urbana para compreender melhor os impactos das soluções no contexto local, como uma forma de escolha do melhor conjunto de soluções.

Para este fim, a utilização de sistema de informação geográfica (SIG) é útil, pois permite a interação entre os recursos de dados locais e forma urbana, juntamente com dados de transporte. Além disso, com a entrada de algumas análises de intervenções, esta ferramenta pode permitir a simulação na logística urbana, tornando-se um instrumento importante para o planejamento urbano.

Um mecanismo importante de apoio às atividades econômicas é o comércio. Este tem objetivo remover diferentes tipos de obstáculos no processo de troca de bens. Ao longo de sua história, o comércio tem enfrentado avanços significativos, o que levou a melhorias de eficiência para a sociedade, compreendendo a remoção das barreiras entre produtores e consumidores.

Nas últimas décadas, desenvolvimentos em tecnologia da informação e comunicação (TIC), como a Internet, levaram a uma mudança estrutural no comércio. As empresas viram, na utilização da Internet, as oportunidades para realizar negócios, quebrando algumas barreiras, tais como tempo e custo de entrada. O termo “comércio eletrônico”, denotado aqui como e-commerce, surgiu para se referir a este tipo de transação que ocorrem através da internet.

De acordo com o Banco Mundial ^[2],

'E-commerce é a compra ou venda de mercadorias realizadas através da internet por métodos projetados especificamente com a finalidade de recebimento ou registro de pedidos. Mesmo que bens sejam pedidos por via eletrônica, o pagamento e a entrega final da mercadoria não tem que ser realizado online. Uma transação de comércio eletrônico pode ser entre empresas, famílias, indivíduos, governos e outras organizações públicas ou privadas. Não se incluem nestas transações eletrônicas os podidos via extranet ou intercâmbio eletrônico de dados. O tipo de transação efetuada é definido pelo método de realizar a encomenda. Normalmente são excluídos os pedidos feitos por telefone, fax ou e-mails digitados manualmente".

Desta definição, excluem-se as transações de serviços da análise de e-commerce. Isto enfatiza o fato de que são foco de interesse as transações de bens, aquelas que geram os movimentos físicos de mercadoria na cidade. Portanto, a compra on-line de serviços, tais como viagens, passagens, eventos culturais e eventos desportivos, música digital ou livros e assim por diante, apesar de ser um comércio on-line, não geram um deslocamento de mercadorias e não são considerados na análise.

Outro ponto a ser esclarecido se refere a uma nova tecnologia usada em compras on-line, que permite que um consumidor concluir uma transação comercial utilizando um dispositivo móvel. Na literatura, estes tipos de transações foram separados, referindo-se o comércio de internet tradicional como comércio eletrônico e o comércio através de dispositivos móveis como m-commerce. Como o comércio eletrônico, quanto aos deslocamentos de mercadorias, o m-commerce também gera entregas na cidade de forma semelhante.

Compras on-line produzem grande proximidade entre consumidores e produtores, não de uma forma física, mas através da Internet. Antes, as empresas estavam confinadas a uma área específica, principalmente alcançando a população de entorno delas. O comércio eletrônico amplia o escopo de mercado. As empresas hoje em dia podem se conectar com os consumidores em qualquer lugar, de formas que não eram possíveis anteriormente. Desta forma, o comércio eletrônico vem reduzindo barreiras operacionais e custos.

A OCDE (2013) ^[3] afirma que para os consumidores, o "e-commerce confere benefícios, fornecendo informações sobre bens e serviços, ajudando os consumidores a localizar comércios, facilitando as comparações de preços, oferecendo entrega conveniente e permitindo adquirir facilmente através de um computador ou dispositivo móvel onde quer que estejam". Além disso, acrescenta-se, a qualquer momento que estes queiram, porque por ser compras on-line, as lojas estão abertas 24 horas por dia.

Hesse (2002) ^[4] sugere que "a maioria das inovações pelo comércio eletrônico referem-se ao 'front-end': a forma pela qual bens ou serviços são solicitados pelos clientes e como estes são comercializados de forma eficaz em um ambiente altamente competitivo". No comércio tradicional, um mercado é um lugar físico, o qual o consumidor precisa visitar para concluir a transação, resultando em movimentos dos indivíduos. Segundo Okholm et al. (2013) ^[5], , o comércio eletrônico é caracterizado por sua ubiquidade, ou seja, está disponível praticamente em todos os lugares, em todos os momentos. Isso libera o mercado de ser restrito a um espaço físico e, para os consumidores, a ubiquidade reduz seus custos de transação, já que não é necessário gastar tempo e dinheiro viajando para o local de compra.

No entanto, bens precisam ser entregues de alguma forma. Portanto, em vez de deslocamento individual dos consumidores, as mercadorias são entregues pelo transporte de cargas. A cadeia de fornecimento de comércio eletrônico é um negócio bastante complexo, envolvendo outros grupos de agentes e uma variedade de acordos e modelos de negócios. Uma importante questão que emerge é sobre a compreensão do impacto que esta mudança poderia ter na logística da cidade e no ambiente.

Tipos de e-commerce

O comércio eletrônico é classificado de acordo com os atores que estão envolvidos na transação. Na definição adotada acima os atores são empresas, famílias, indivíduos, governos e outras organizações públicas ou privadas. Assim, as transações de comércio eletrônico são classificadas dependendo do vendedor e do comprador. As operações mais comuns são:

1. B2G – negócios com governo: redes B2G fornecem uma plataforma para as empresas ofertarem oportunidades ao governo. As operações englobam produtos para vários níveis de governo (federais, estaduais e municipais). Geralmente, o governo negocia contratos permanentes para um determinado período e um conjunto de preços (NEMAT, 2011) ^[6].

2. B2B - para as empresas: transação entre duas empresas, tal como entre o fabricante e um atacadista, ou um atacadista e um varejista. O relatório do Banco Mundial afirma que a forma mais comum de B2B e-commerce "é um mercado de e-commerce atacadista, onde os vendedores têm acesso a um mercado muito mais amplo e compradores podem cortar custos em sua cadeia de abastecimento, por serem capaz de comparar os preços de forma transparente".

3. B2C – negócios com o consumidor: acontece quando uma empresa vende diretamente para o consumidor final. Esta operação envolve uma variedade de métodos; poderia ter lugar em diferentes plataformas de Internet e gerar tipos distintos de entrega, dependendo principalmente das características do produto e o prazo necessário para a entrega.

4. C2C – consumidor para consumidor: transações que ocorrem entre dois consumidores. A internet permitiu a criação de mercados on-line, onde qualquer um pode oferecer um produto. Exemplos destas plataformas são Mercado Livre e eBay. "Os sites são apenas intermediários, só existindo conectar os consumidores. Eles não têm que verificar a qualidade dos produtos oferecidos"(NEMAT, 2011). Geralmente, a expedição usa os serviços de terceiros, tais como Correios ou outros operadores logísticos.

GIULIA centra-se sobre os consumidores, em particular sobre consumidores que adquirem bens físicos através da internet de lojas on-line, que são as transações B2C.

Tipos de comércio

O sistema de informação geográfica para avaliação de impactos e suporte à análise de ações de intervenção na área de logística urbana proposta pela GIULIA tem seu escopo definido tendo em conta os seguintes aspectos:

• Transporte de mercadorias dentro da logística urbana envolve alta complexidade e exige, em sua análise, um grande conjunto de informações;

• Atualmente, as poucas informações disponíveis estão espalhadas em diferentes fontes governamentais e não governamentais ligadas às áreas de logística e comércio;

• Há necessidade de usar os melhores dados disponíveis com bancos de dados georreferenciados;

• O propósito do modelo GIULIA é ser tão eficaz quanto possível para representar o comportamento real, mas sujeito às restrições de informações disponíveis.

Assim, o regime visa apoiar o processo de logística urbana em grandes centros, proporcionando a integração e a divulgação de informações relevantes. Destacam-se os seguintes objetivos:

• Fornecer uma base integrada, atualizada e abrangente de informações sobre demanda e transporte de cargas da área urbana, resultado da compilação das informações disponíveis no âmbito municipal e metropolitano considerando:

• Infraestrutura de transporte;

• Restrições políticas e legais;

• Serviços de transporte;

• Fornecer ferramentas para tornar as informações mais acessíveis e facilmente poder definir cenários para diferentes usuários;

• Fornecer ferramentas analíticas, incluindo simulação e análise de dados espaciais, para apoiar estudos e análises de logística urbana, a fim de avaliar os impactos das intervenções de logística urbana em cada cenário;

• Consolidar um banco de dados georreferenciado estruturado, seguro e organizado, com fácil acesso, contendo informações sobre transporte, demanda, socioeconômia e ambiental;

• Ser acessível a diferentes atores interessados na utilização de informações e ferramentas;

• Operar sob a plataforma aberta de software GIS e sempre que possível com dados públicos disponíveis.

Em suma, o sistema permite o uso de mapas digitais para apresentação de dados e para efetuar consultas usando informações georreferenciadas disponíveis, oferecendo uma visão georreferenciada associada a ferramentas de simulação e análise de impactos.

Os objetivos da solução adotada para o GIULIA incluem um conjunto de características:

• Requisitos funcionais identificados relacionadas com o processo de simulação e avaliação da logística urbana;

• Um banco de dados georreferenciados (BDG) com dados relevantes disponíveis compilados e organizados da cidade para apoiar a tomada de decisões;

• Ser um instrumento ágil para contribuir nas atividades de planejamento e gestão da logística urbana.

• Inclui um modelo matemático para simulação e avaliação de impactos de cenários com intervenções de logística urbana.

O BDG contém uma variedade de informações de diferentes fontes. Tem os seguintes grupos de dados:

• Dados públicos : dados do censo demográfico, como informações pessoais (contagem, escolaridade, idade, localização, educação) e informações de famílias (quantidade, localização e renda).

• Dados especiais : dados de estudos disponíveis, pesquisa e/ou pesquisa campo, relacionados a operações logísticas, demanda por e-commerce e serviços utilizados para entregar os produtos dentro da área de estudo;

• Intervenções de referência : informação sobre os tipos de intervenções de logística urbana e suas características que podem ser aplicadas no contexto da logística urbana.

Além disso, considerou-se, sempre que possível, que o modelo de banco de dados está preparado para se aplicar a outras cidades ao redor do mundo.

O BDG inclui dados como:

• Divisões administrativas e geopolíticas, como os limites do município, distritos e bairros;

• Rede de infraestrutura de transporte;

• Áreas de restrição de tráfego;

• Zoneamento e uso do solo;

• Zoneamento da pesquisa origem-destino;

• Polos geradores de tráfego;

• Dados e indicadores demográficos, tendo em conta a população, distribuição etária, faixa de renda, educação, etc. por setores censitários;

• Dados de pesquisas disponíveis.

Os metadados, também são complementares ao BDG, e constituem informações de referência do BDG, como um dicionário que descreve os dados em detalhe, as unidades de medida, fontes e métodos de obtenção. Estes visam caracterizar os dados mantidos no sistema, permitindo sua utilização correta e seu processamento para gerar novas informações. O BDG é suportado por um conjunto de metadados suficientemente extenso para documentar os dados, porém limitado ao atendimento às necessidades do BDG.

O grande desafio é a obtenção de dados específicos relacionados à demanda e serviços de transporte na cidade, considerando a diretriz de compatibilidade para outros locais em países distintos. Assim, o nivelamento da granularidade e a diversificação das informações tiveram que ser considerados para não restringir o modelo desenvolvido, mas garantindo flexibilidade de aplicação a outras cidades e países.

Além disso, este tipo de modelo tem por objetivo avaliar situações e ações operacionais, cujas medidas dependem da sensibilidade do modelo exigindo uma maior granularidade de informação, a qual é limitada à disponibilidade de dados. Assim, o modelo combina o desafio de detalhamento dos dados com a dinâmica dos impactos das ações a serem avaliadas.

Uma vez que há restrições na obtenção de micro dados detalhados de demanda e das operações logísticas, o modelo é baseado em dados agregados. Assim, são adotadas no modelo zonas geográficas como unidades de agregação da demanda e das operações logísticas.

Semelhante a esta agregação geográfica, também os produtos considerados para a demanda de comércio eletrônico são agregados em categorias de produtos sob o ponto de vista da demanda e outra nova agregação para operação de logística com base nas possíveis consolidações de cargas para entrega.

Para os dados demográficos, a população é também agregada em grupos, com base nas faixas de renda familiar.

Além disso, o tempo considerado em operações logísticas num dia é segmentado em períodos, como o pico ou fora de pico.

Os veículos considerados pelo modelo também são agregados em tipos básicos de veículos compatíveis com a disponibilidade de dados operacionais.

Como uma visão geral do modelo, o diagrama apresentado abaixo mostra as três etapas principais para avaliar os impactos de intervenções na operação de logística urbana para a demanda de comércio eletrônico:

• Previsão da Demanda de e-Commerce , com base em dados socioeconômicos e fatores de consumo de diferentes produtos e perfis demográficos;

• Simular a Operação logística produzida para atender à demanda, considerando os padrões operacionais, os quais são afetados pelas intervenções testadas, bem como a infraestrutura logística disponível na cidade;

• Cálculo dos impactos , resultantes da operação logística simulada e parâmetros dos impactos fornecidos.

Visão do Modelo

Esse processo de simulação é detalhado, em termos de transformações das informações e parâmetros utilizados, no diagrama a seguir. As transformações modeladas geram:

• Pedidos : com dados da população, segmentados por classes demográficas e aplicando fatores de consumo por grupos de produtos e categorias, resulta no número de encomendas feitas no comércio eletrônico que são vendidas em determinado intervalo de tempo em cada zona de demanda;

• Fluxo : os pedidos, que estão associados à origem do produto, e às agregações de grupos de produtos diferentes, tendo em conta a possível entrega conjunta de diferentes lojas ou possibilidade de combinações entre produtos e prazos de entrega. Além disso, o fluxo ainda pode ser expresso em unidade de volume e peso, aplicando-se valores médios de peso/volume e considerando taxas de frustração nas entregas, as quais podem exigir múltiplas tentativas de entrega para o mesmo pedido;

• Despachos : os fluxos podem dividir-se em despachos de veículo, considerando o uso de tipos diferentes de veículos, suas capacidades e ociosidade comum na ocupação dos veículos (determinado pelo nível de ocupação do veículo);

• Rota : as rotas são o resultado físico das operações de entregas para realizar os carregamentos para distribuição, que são influenciadas pelas restrições de tráfego da rede de transporte disponível, as velocidades usadas; tempos de paradas (afetados pela disponibilidade de áreas de descarga) e jornadas de trabalho;

• Impactos : calculado a partir dos resultados de rotas e aplicando-se os fatores unitários de impacto.

Simulação dos Impactos do Processo de Distribuição

Para alimentar o modelo, os dados dos parâmetros esperados relativos à previsão de demanda por comércio eletrônico são:

• População/famílias (classificados por faixas renda);

• Categorias de produtos (tamanho, peso, possíveis combinações);

• Fatores comerciais (categorias de produtos/consumidores);

• Fatores de endereços coincidentes (edifícios e condomínios);

• Fatores de entregas para endereços comerciais.

Considerando os aspectos da operação logística, os parâmetros esperados são:

• Fator de consolidação de produtos, considerando os prazos e número de operadores;

• Origens dos produtos;

• Rede de transporte;

• Tipos de veículos (uso por categorias de produtos);

• Capacidade de carga dos veículos (peso e volume);

• Velocidades (por zonas, categorias de veículos e períodos do dia);

• Fatores unitários do custo operacional dos veículos (diário, por distância);

• Restrições de veículos/rede;

• Consumo de energia de veículos, emissões e geração de ruídos;

• Tempos de parada (por classes de veículos, disponibilidade de áreas de descarga, tipo de entrega, categoria de produtos);

• Taxas de frustração nas entregas.

Sobre o destino de demanda, é conhecido que há uma parte da demanda que, embora o consumidor seja um indivíduo, este pode solicitar que sua entrega seja no seu endereço de trabalho, ao invés de sua casa. Deve ser melhor avaliada qual a proporção desta opção de entrega, mas é mais difícil considera-la uma vez que a previsão de demanda é baseada principalmente em dados demográficos relacionado a zona das residências dos consumidores.

O desafio principalmente para implementar o modelo foi obter todos os parâmetros necessários para aplicá-lo em cenários reais. Portanto, identificar as fontes dos melhores dados foi a tarefa primordial.

O modelo foi detalhado para definir todos os submodelos e respectivas formulações matemáticas e algoritmos para calcular os indicadores finais de impactos final, considerando a lógica de simulação e parâmetros definidos.

Em uma visão simplificada, GIULIA estima os impactos considerando submodelos para estimativa de demanda, atribuição das origens das cargas e rotas para atender a demanda, como mostrado abaixo:

Etapas do Modelo

A seguir, estão apresentadas as considerações sobre os elementos abordados no modelo desenvolvido.

Escopo da Demanda

O comércio eletrônico tem variedades de produtos que são tratados de forma muito diferente do ponto de vista da logística, tornando difícil a modelagem para cobrir toda a heterogeneidade operacional. Os aspectos mais relevantes que não são considerados totalmente no modelo são:

• Tipos de comércio: Considera-se o tipo de transação individual para consumidores (B2C) e não se consideram as transações B2B e C2C. O modelo em si também pode ser aplicado a estes outros tipos com pequenos ajustes, considerando que a principal mudança corresponde aos parâmetros utilizados, como as origens das cargas e relativos ao tipo de destino;

• O transporte compartilhado com outras operações comerciais ou outras operações logísticas, como o caso onde empresas com lojas físicas podem compartilhar sua operação de distribuição com vendas convencionais;

• Também é sabido que grande parte da logística do comércio eletrônico é feita com a utilização dos serviços de correio público (Correios), que operam não apenas para comércio eletrônico e é aplicado principalmente para o pequeno comerciante ou entregas em regiões menos densas, onde a operação específica ao e-commerce não parece vantajosa;

• Outra operação distinta é a entrega direta a partir do estoque local de lojas físicas ou lojas no sistema de retirada de mercadoria pelo cliente, sendo este último semelhante para a operação dos pontos de retirada (pick-up points). Entregas de lojas são mais comuns para os setores de fast food e medicamentos.

Zoneamento

O modelo usa e produz dados agregados por zonas. Foi adotado o conjunto de zoneamento da Pesquisa OD de cargas para São Paulo. Assim, as informações de demanda foram agregadas através de superposição com outras fontes de dados para coincidir com estas zonas.

Categoria e Grupo de Produtos

De acordo com o conceito de modelo, a gama de produtos considerados na demanda de transporte resultantes de comércio eletrônico pode ser agregada em categorias de produtos, consistentes com as fontes de informação sobre vendas/consumo nesta forma eletrônica de comércio. No entanto, do ponto de vista da logística, foi definido um agrupamento adicional com categorias de produtos que, em geral, são consolidadas para distribuição física, como grandes grupos de produtos. Por exemplo, as categorias de vestuário e cosméticos são classificadas comercialmente de forma distinta, mas, para a operação logística, estas podem ser transportadas no mesmo tipo de veículo e dentro de mesmas regras operacionais.

Os Consumidores e as Categorias de Consumidor

A partir dos dados demográficos, que são estratificados em classes, os consumidores foram classificados dentro de cada zona em categorias de consumo de forma compatível com as pesquisas e indicadores de consumo disponíveis. Esta agregação considera os rendimentos da família como variável principal socioeconômica.

Períodos de Operação

O dia é dividido em períodos operacionais, permitindo distinguir, por exemplo, os períodos de pico e fora de pico.

A hora do dia pode influenciar tanto os tempos de parada, pela maior dificuldade de estacionamento em horários de pico, como a velocidade média de percurso.

Além disso, as entregas fora do horário de pico podem ser favorecidas pela maior chance de sucesso nas entregas devido à maior probabilidade de encontrar um destinatário capaz para efetuar o recebimento da entrega residencial.

Por outro lado, as entregas à noite sofrem de problemas de segurança, por causa da suspeita do cliente para aceitar uma entrega fora do horário comercial. Além disso, os veículos podem gerar ruídos que são mais notados neste horário e assim podem perturbar os moradores.

Parametrização

O modelo é totalmente parametrizado com uso de banco de dados específico, a fim de permitir a aplicação em outras localidades, bem como a criação de diferentes cenários com variações destes parâmetros, tornando possível considerar a aplicação de diferentes intervenções logísticas e simulação dos resultados gerados.

É importante salientar que a disponibilidade dos dados é fundamental para o modelo. Por isso, o sistema GIULIA procura isolar essa dificuldade por meio de parâmetros utilizados e as suposições feitas na modelagem para minimizar a quantidade de parâmetros necessários. Sempre que possível, o modelo calcula os resultados e indicadores através da modelagem matemática de diferentes aspectos da cadeia de distribuição logística urbana.

Fases da Logística de Distribuição

É sabido que a cadeia de distribuição logística começa a partir da unidade de produção até o destino final de consumo. Essa cadeia pode ter ligações diferentes em sua cadeia com pontos de transbordo, armazenamento, consolidação e pontos de apoio.

A figura a seguir ilustra o esquema de distribuição fracionada de mercadorias de um centro de distribuição diretamente ao consumidor final.

No modelo, as operações de distribuição são segmentadas em três partes:

• Entregas diretas (aos indivíduos, indicados com "I");

• Entrega em pontos intermédios, ou seja, centros de consolidação ou pontos de retirada (indicados com o sufixo "P");

• Entregas locais a partir de centros de consolidação ou armazenamento locais (operação da última milha, indicada com o sufixo "L" no modelo).

Rota Simples de Distribuição

Observa-se que a distribuição é feita através de rotas de veículos de entrega, e cada rota é composta de alguns segmentos. São eles, o caminho considerado no segmento de acesso, a partir do depósito até o primeiro local de entrega (distância da e tempo ta), os segmentos entre as estações de entrega (genérico da distância e tempo dt e tt para entregas individuais eu) e cada parada com duração genérica (tsI).

Considerando a operação de logística, onde existe um nível adicional de armazenamento ou de transbordo intermédio, a distribuição é dividida em duas fases, conforme mostrado na figura abaixo. Este tipo de operação se aplica ao caso de intervenções como a utilização de pontos de retirada de mercadorias, ou a implementação de centros de consolidação ou mesmo no caso de utilização de veículos não-motorizados na última milha de entrega (a partir de pontos de transbordo).

Neste caso, a primeira fase da logística de distribuição, para os locais de armazenamento ou de transbordo é semelhante da operação de distribuição convencional, cujo esquema foi apresentado na figura anterior. No entanto, o que muda é a redução significativa do número de paradas das rotas com maior volume de cargas por parada, gerando rotas mais curtas, que sugerem o uso de veículos com maior capacidade, e, portanto, menos frota, proporcionando economia de escala para o transporte.

Rota de Distribuição em Pontos Intermédios (Centro de Consolidação) Rota de Distribuição em Pontos Intermédios (Pontos de Retirada) Logística da Última Milha

Um estágio importante na logística de distribuição urbana para e-commerce é o segmento final de transporte, tendo em conta a distinção em relação à forma tradicional da logística de distribuição de mercadorias, devido a pulverização dos locais de entrega sem estrutura adequada para descarga, uma vez que os destinos são geralmente endereços residenciais, e os produtos são unidades de volumes pequenos. Esta última etapa de distribuição local é conhecida como a "última milha".

A operação separada para a última milha é possível somente quando existem centros de distribuição, consolidação ou transbordo próximo ao local de destino final. Além disso, em geral, o que muda é, basicamente, o tipo de veículo utilizado para transporte, com vantagens para veículos menores e até não-motorizados, ou mesmo a pé. Portanto, em geral, ações de logística para operar na última milha precisam ser combinadas com a inclusão de pontos intermediárias para transbordo ou armazenamento.

Entrega Frustrada

Outra questão considerada no modelo é a taxa de sucesso de entrega, exigindo tentativas de entrega, usualmente até três tentativas, uma vez que depende da presença de alguém responsável, como regra, para receber as mercadorias. Assim, uma porcentagem de pedidos exige mais de uma operação de entrega, resultando que a quantidade total de operações de entrega exceda ao total de pedidos.

Pedidos para Endereços Residenciais, Comerciais e Coincidentes

Além disso, a entrega da operação logística é afetada pelo tipo de endereço do destinatário. Na maioria dos casos, o comprador de e-commerce opta por receber os produtos no seu endereço residencial, para ser o mais prático. No entanto, há um grupo de pedidos para os quais o comprador prefere receber em um endereço comercial, geralmente seu local de trabalho, a fim de ter mais chances de haver um recebedor das mercadorias ou até mesmo para ter um melhor valor frete. A distinção, do ponto de vista operacional, basicamente, reflete-se no tempo de parada para entrega e variação da distribuição geográfica dos destinos. Em geral, em endereços comerciais existem dificuldade para fazer a entrega, resultando em necessidade de mais tempo de parada.

Além disso, há casos de coincidência de endereço, onde em uma única parada é possível fazer mais de uma entrega. O tempo fixo para encontrar vagas de estacionamento e paragem é compartilhado pelas entregas que podem ser feitas no mesmo edifício ou perto do lugar onde o entregador pode andar a pé.

No caso de criar condições mais favoráveis para descarga de mercadorias, com estacionamentos para esta finalidade com lugares disponíveis, os tempos de parada podem ser reduzidos e esta é uma intervenção cujo impacto pode ser avaliado usando o modelo.

Perfis de Veículo

Os veículos motorizados e não motorizados, como considerado pelo modelo, também são agregados em tipos básicos de veículos compatíveis com a disponibilidade de dados operacionais.

A escolha de transporte não é fácil de ser modelada, porque o operador considera muitos fatores. Sem dúvida, o principal fator na decisão é o custo operacional. Segundo este critério, a escolha deve ser pelo veículo de menor custo, que, em geral, de melhor capacidade para fazer as entregas, dentro da duração da jornada de trabalho habitual, ou seja, veículos maiores são limitados pela jornada e/ou tempo de rota e tornam-se inviáveis, o que remete à adequação da escolha entre capacidade física dos veículos compatível com o tempo para as entregas. Assim, veículos maiores tendem a se tornar ociosos, além de terem maior custo e desempenharem menores velocidades operacionais.

No entanto, veículos extremamente pequenos, como no caso de motocicletas ou bicicletas, têm capacidade de carga muito reduzida, sendo somente adequados para rotas de entregas de pequenos volumes. Em particular, as motocicletas são mais adequadas para as entregas com tempo de serviço reduzido, por exemplo, os serviços de entrega imediata, chamados de "one day delivery", como entregas de fast-food ou medicamentos. As bicicletas, com desempenho reduzido, se aplicam mais para pequenas entregas ou rotas curtas, sendo afetadas pela topografia da cidade e a disponibilidade de rotas seguras para o tráfego.

A escolha do veículo também é afetada por restrições urbanas de circulação de veículos, como ocorre nas grandes cidades.

O modelo considera a distribuição dos veículos em cada fase da operação de distribuição, como o parâmetro exógeno.

Origem das Cargas

Para estudar os deslocamentos dos veículos desde o início da distribuição da rota, é necessário conhecer as possíveis origens. Este é um assunto complexo considerando a diversidade de lojas de comércio eletrônico e, além disso, vários os modos de distribuição utilizados. A cadeia logística de distribuição pode envolver entrega direta do fabricante ao consumidor final ou, mais usual, com uso de pontos de armazenamento, transbordo ou concentrações em posições intermediárias. Assim, é difícil estabelecer qual a origem de frete a ser considerado.

Como o foco de análise do modelo é a logística urbana, então entende-se que a avaliação de prioridade é ser o último estágio da milha do processo de distribuição.

Observa-se que os segmentos de deslocamento inicial até o início da distribuição e o retorno final ao centro de distribuição ou concentração são considerados dentro do modelo. No entanto, este componente só pode ser calculado se houver dados suficientes disponíveis. Sabe-se que considerar estes deslocamentos, mesmo com a imprecisão dos dados disponíveis pode permitir melhor quantificação dos impactos e a possibilidade de simular alguns tipos de intervenções, tais como a melhor utilização dos centros de consolidação.

No caso de São Paulo, uma possibilidade inicial era de usar dados de pesquisa OD de cargas, desde que seja possível extrair fluxos para categorias de produtos que se encaixam os perfis de comércio eletrônico. Entretanto, a pesquisa não foi prevista neste nível de detalhe.

A alternativa adotada foi o uso do cadastro de principais centros de distribuição conhecidos e, através de modelo gravitacional, estimar a probabilidade das zonas de origem pela proximidade da zona de consumo às zonas com estes centros.

No modelo, a origem é considerada como um fator para a zona de origem provavelmente para cada zona-alvo de pedidos de demanda.

Distribuição entre Operadores e Consolidação

Outro aspecto muito importante para a modelagem de distribuição logística urbana é considerar que a demanda é atendida por vários operadores, que podem ser especializados para uma determinada loja online, ou ser um consolidador de carga que distribui produtos de várias lojas.

Assim, a demanda precisa ser compartilhada entre os diferentes operadores ativos, a fim de para representar o nível de eficiência da logística de distribuição, refletindo assim a realidade do mercado. A existência de vários operadores pode gerar a superposição de rotas e aumentar a distância média entre cada parada na rota.

No modelo, considera-se este fato através de um número de parâmetro da quantidade de distribuidores para cada zona e tipo de veículo.

Além disso, esses operadores podem usar o prazo de entrega de produtos para fazer a consolidação de carga, agrupando as entregas para uma mesma região para ter economia de escala. O tempo médio de entrega em dias, é também considerado como um parâmetro para modelagem.

Viagens e Tempos de Parada

Dentre os fatores que determinam a capacidade de distribuição de um veículo em uma rota está a duração da rota, composta pelo tempo gasto em trajeto adicionado aos tempos de parada.

Tempo de viagem pode ser dividido em duas parcelas. O primeiro que, referindo-se ao deslocamento inicial do armazém de origem até a primeira parada no local de entrega e retorno, após a execução da última entrega até o armazém. O outro tipo de deslocamento refere-se aos segmentos entre paradas consecutivas.

No modelo, o tempo de viagem médio é obtido calculando um valor para a distância média entre paradas e adotando uma velocidade média de deslocamento. A distância média estimada através da extensão euclidiana de segmento de linha entre paradas consecutivas, sendo calculada por meio de uma formulação proposta por Daganzo (1984) que obtém um valor estimado como sendo proporcional à raiz quadrada do produto entre o número de paradas e a área geográfica em questão. Este resultado é corrigido no modelo por um fator de ajuste de distância euclidiana para a distância real, considerando a rede rodoviária efetiva.

Para estimar o tempo de deslocamento de acesso inicial e final o retorno, o modelo considera a proporção para cada origem provável, com parcelas de distância e tempo de trajeto em cada zona do melhor caminho entre as prováveis zonas de origem e destino, considerando uma velocidade média por zona. O melhor caminho entre zonas foi incluído na base de dados do sistema, obtido pelo pré-processamento de roteirização resultando numa matriz de caminhos, expresso em segmentos de passagem em cada zona do caminho.

Ainda deve ser adicionado ao tempo total da rota, a duração dos tempos de parada, estimado pelos parâmetros que definem um tempo médio, dependendo do tipo de localização: ponto residencial, comercial ou intermediário.

Rotas de Distribuição

O modelo calcula a quantidade de rotas para cada zona, tipo de veículo e período do dia, com base na capacidade de cada rota, considerando as limitações físicas do peso e volume máximo suportado pelo tipo de veículo e a duração máxima da jornada de operação. Além disso, é considerado um fator de eficiência para se levar em conta o fato de que os operadores, na prática, não operam totalmente de forma eficaz no uso da frota. Do ponto de vista da capacidade física dos veículos, o número de rotas é calculado pelo quociente entre a carga total estimada para entregas na zona, em peso e volume, adotando valores de volume e peso médio por entrega por categoria de produto, e a capacidade total do veículo, tendo em consideração as unidades de peso e volume.

Finalmente, o número de rotas sob o aspecto de tempo é calculado considerando uma duração máxima de jornada diária. A quantidade final de rotas é obtida pelo máximo limitante entre os resultados entre estas estimativas.

Frota Operacional

A frota estimada empregada para o transporte modelado é calculada com base na estimativa da quantidade de rotas para cada tipo de veículo, considerando a possibilidade de reutilização do veículo ao longo do dia, quando existirem rotas curtas em relação a jornada máxima.

Neste caso, considera-se um intervalo de tempo entre rotas consecutivas para ter em conta o tempo de recarga do veículo no depósito.

Uso de Vagas de Estacionamento

Um indicador também considerado pelo modelo é a ocupação de vagas de estacionamento pelos veículos que fazem a entrega das mercadorias. Como as entregas são pulverizadas, concentrando-se em áreas residenciais, o impacto no trânsito também atinge o uso de vagas de estacionamento, como uma interferência no trânsito local.

No modelo, o indicador é calculado pelo tempo versus vagas ocupadas durante os tempos acumulados de parada, considerando que os diferentes tipos de veículos utilizam espaços variados. É utilizado um fator de ocupação por tipo de veículo sobre uma vaga padrão de automóvel.

Custos de Transporte

Embora o custo seja um indicador questionável para este tipo de modelo, devido às restrições de informações detalhadas, estima-se os custos operacionais de transporte, com base na operação de distribuição logística das mercadorias de comércio eletrônico, simulada pelo modelo.

O custo de transporte é simplesmente calculado com base nos parâmetros de custo fixo diário e variável por unidade de distância para cada tipo de veículo.

Os custos, bem como outros indicadores, são calculados separadamente para os grupos de veículos motorizados e não motorizados.

Consumo, Emissão de Poluentes e Ruídos

Outros indicadores estimados estão relacionados com o consumo de combustíveis, as emissões de poluentes e geração de ruído que afetam o ambiente na qual os veículos operam. Esses impactos são estimados pela extensão total e quantidade de horas na operação para cada tipo de veículo e fatores médios padrões de consumo e emissão.

Estimativa de Benefício para os Consumidores

Todo o modelo é focado principalmente em impactos na logística de transporte devido ao atendimento da demanda gerada pela distribuição de mercadorias de comércio eletrônico. Além disso, considerou-se também importante medir, mesmo que de forma simplificada, o benefício direto gerado para os compradores pela compra na modalidade de comércio eletrônico, em comparação com a alternativa convencional de compras em lojas físicas.

O modelo no caso deste indicador é calculado em termos de horas economizadas pelo comprador, considerando o número total de compras de comércio eletrônico, multiplicado pelo tempo médio das viagens por motivo de compras no modo convencional, pelas pessoas em geral.

Em São Paulo, uma fonte disponível para esta estimativa do tempo de viagem desse tipo é a pesquisa OD produzida por Metrô.

Período de Análise

Os cálculos do modelo são feitos considerando todo o escopo de dados de um dia normal de operação, tanto em relação à geração de demanda, como em operações logística e, consequentemente, dos resultados gerados.

Segmentos de Mercado

Geralmente, produtos on-line são embalados individualmente. Entregas de logística dependem muito das características físicas do produto e o tempo de operação. Esses fatos fazem a entrega de mercadorias uma tarefa difícil de desenvolver devido à heterogeneidade das mercadorias transportadas e aos diferentes atores envolvidos.

Portanto, para uma melhor compreensão desta questão é importante considerar cada tipo de produto e suas especificidades de entrega. Para isso, uma classificação em grupos é adotada com base em segmentos de produtos on-line, considerando medidas médias de peso, tamanho e prazo estimado para a entrega. Estas características parecem ser as que principalmente influenciam a operação de entrega. Por exemplo, aparelhos eletrodomésticos, geralmente se referem a produtos grandes e pesados, que são praticamente impossíveis de ser transportadas por motocicletas e bicicletas. As particularidades dos produtos podem restringir algumas intervenções, no exemplo dado, uma intervenção centrada na mudança do modal de transporte de bicicletas na última milha não poderia ser aplicada, de forma generalizada, a produtos eletrodomésticos.

As intervenções de referência consideradas para aplicação em cenários usando o modelo de GIULIA são:

• Pontos de retirada (pick-up), para substituir entregas residenciais;

• Entrega noturna/fora de pico;

• Entrega não-motorizada;

• Entregas sem recebedor;

• Sistemas de entrega conjunta (conectando empresas com mesmos destinos);

• Redefinição das áreas de descarga;

• Centros de consolidação urbana;

• Revisão de políticas urbanas (restrições de tamanho de veículos).

Também é importante considerar que as intervenções, geralmente, não afetam necessariamente todas as transações e podem ser parciais, especialmente quando não decorra de regulamentos e dependente da escolha de operadores ou consumidores, como por exemplo, o uso de pontos de retirada.

Outro aspecto é que muitas das operações podem ser combinadas entre si e podem ter impactos adicionais, por exemplo, centros de consolidação e uso de veículos não-motorizados na última milha.

Abaixo são apresentadas considerações sobre esses tipos de intervenções e suas implicações no modelo:

Pontos de Retirada

Um modo operacional de entrega que é bastante atraente do ponto de vista de facilitação da logística de recebimento e, consequentemente, implicando em redução de custos de transporte, é a implementação dos pontos de retirada dos produtos (pick-up points). Corresponde ao uso de instalações fixas. em locais estratégicos da cidade, onde o comprador pode retirar o produto de acordo com sua conveniência.

A ideia é que, durante o processo de compra, o comprador escolher o lugar mais apropriado para retirar suas mercadorias, podendo ser uma loja física, no caso de comércio misto, ou ser um local em meio a seus caminhos habituais, a fim de minimizar a produção de novas viagens com o único propósito da retirada dos produtos. No entanto, neste modo, podem ser geradas viagens adicionais para retirar o produto.

Do ponto de vista operacional, esta operação assemelha-se à logística de transporte usual até a última milha, mas com a diferença que o transporte é feito pelo comprador como um serviço individual, mas que podem ou não podem gerar novas emissões.

Exemplos já são encontrados lojas físicas, que são da mesma rede de e-commerce, oferecendo este serviço. Outra inovação são os estabelecimentos com armários automatizados que desbloqueiam o compartimento para retirada do produto, a partir do fornecendo de informações de identificação do pedido e senhas fornecidas durante a compra.

O modelo inclui parâmetros para ter em conta este tipo de operação, considerando uma densidade de pontos instalados por zona e a fração da demanda que espera-se optar por esta modalidade de recebimento das mercadorias.

Entrega Noturna/Fora de Pico

Esta ação refere-se à mudança no horário de operação da distribuição, a fim de fazer as entregas fora do horário de pico ou durante a noite. A ideia é evitar horas onde há mais congestionamentos e dificuldades de estacionamento para descarga. Além disso, à noite, há maior probabilidade que receptor de entrega estar em casa, no caso de entrega em domicílio.

Uma desvantagem da entrega de noite é a questão da segurança; tanto o veículo transitando à noite pode ser um alvo fácil para roubo, bem como o risco de roubo enfrentados pelos compradores ao receber uma entrega neste período, no caso de atendimento residencial. Há, também, a inconveniência do horário no qual o comprador pode receber a mercadoria nesse caso.

Recentemente, em São Paulo, houve uma experiência-piloto para o transporte de bens de consumo com entrega noturna, que foi razoavelmente bem sucedida em termos de custo para as transportadoras. No entanto, problemas relativos o ruído na vizinhança e também as questões de segurança e dificuldade em realizar entregas a pequenas empresas, que não têm alguém para receber, são pontos negativos.

Em primeiro lugar, este tipo de intervenção parece ser mais apropriado para entregas em centros de consolidação e pontos de retirada.

Em termos do modelo, tal interferência afeta as velocidades de trajeto do veículo, redução do tempo de estacionamento e a probabilidade da efetivação da entrega.

Entrega Não-Motorizados

Outra intervenção muito interessante é a tendência no uso de veículos não-motorizados para realizar entregas de mercadorias. Esta opção é atraente para ambos os aspectos ambiental e econômico. Além disso, possui grande sinergia com a operação para a última milha, gerada pelo comércio eletrônico, considerando que a maioria das entregas são de baixos volumes e que podem usar veículos de menores capacidades.

É importante considerar as questões locais de cada cidade e facilidade no tráfego para esses tipos de veículos, que tem velocidades menores e estão sujeitos a questões de segurança viária para circulação e, também, são fortemente afetados pela topografia da cidade. Por exemplo, São Paulo possui um relevo acidentado na maior parte da cidade, e a segurança ainda é um fator relevante, mesmo com as recentes implantações de vias exclusivas para tráfego de bicicletas.

Os veículos podem ser bicicletas, triciclos de carga e outras adaptações do veículo, bem como as entregas feitas a pé para curtas distâncias.

Esta intervenção combina muito bem com a implementação dos centros de consolidação urbana, sendo que os veículos não-motorizados se adequam mais a pequenas distâncias, isto é, a porção de entrega da última milha.

O modelo é totalmente parametrizado com relação ao perfil da frota a ser usada em todas as fases de transporte e isto pode ser usado para avaliar este tipo de intervenção.

Entregas sem Recebedor

Implantação de intervenção das entregas sem necessidade da presença do recebedor é interessante para minimizar o tempo de parada nas entregas e evitar a frustração nas entregas.

No entanto, considerando a questão cultural e de segurança em cidades como são Paulo, é uma forma de entrega muito questionável.

Na modelagem, é possível simular o seu impacto, ajustando a taxa de sucesso e tempo de parada para as entregas.

Sistemas de Entrega Conjunta

Uma alternativa promissora para otimizar a distribuição das cargas geradas pelo comércio eletrônico é ouso de sistemas de entrega comuns entre as empresas. Assim, há uma razoável economia de escala sem investimentos adicionais significativos em logística. A unificação de sistemas de informação e até mesmo as vendas é uma tendência observada por operadores locais. Além do ganho em termos de compartilhamento em recursos de vendas, também a unificação das ações e a utilização de veículos comuns trazem grandes benefícios para os operadores.

Sob o ponto de vista da cidade, as operações de logística conjunta proporcionam o melhor uso de veículos, reduzindo a quantidade destes, bem como a distância total das rotas, com consequente redução de interferências no tráfego e os impactos ambientais.

Para o consumidor, pode também reduzir os prazos de entrega e baratear despesas com o frete.

O modelo parametriza o número de operadores, permitindo simular este tipo de intervenção.

Redefinição das Áreas de Descarga

A interferência de carga e descarga nas vagas de estacionamento em áreas urbanas, causadas pela logística de distribuição do comércio eletrônico é bastante relevante, considerando a falta de lugares de estacionamento disponíveis nas regiões mais densas das cidades. A ausência de estacionamento pode gerar o maior movimento de veículos em busca de vagas, ou até mesmo levar para a prática de uso de áreas indevidas e infrações de trânsito.

A intervenção de redefinição de áreas específicas de descarga das mercadorias pode agilizar o serviço de entrega e reduzir os conflitos nas vias urbanas.

Em São Paulo, existem algumas áreas de estacionamento público, destinadas a veículos de carga que são muito úteis, mas em pequenas quantidades.

No modelo, este tipo de intervenção pode ser refletido no tempo médio de parada por zona, que é um dos importantes parâmetros do modelo.

Centros de Consolidação Urbana

Um grande problema da logística de transporte urbano nas grandes cidades é o transtorno causado por veículos maiores, em termos de interferência com outros veículos. Uma solução inteligente é criar pontos de armazenamento ou de transbordo intermediário na cidade, de onde podem ser usados veículos menores, ou mesmo concluir a operação em horários diferentes.

O uso de veículos menores corresponde à implantação de logística com maior eficiência na operação da última milha, podendo serem usados, inclusive, veículos não-motorizados. Assim, centros de consolidação são atendidos com veículos de maior capacidade, com menor custo, e a reposição pode ocorrer em períodos fora de pico ou à noite. Estes centros podem ter uma estrutura mais adequada para descarga de mercadorias, sem afetar a tanto o tráfego.

Esta é uma forma já utilizada, em parte, pelas empresas, uma vez que existe a prática de contratação pelas transportadoras, que transferem as cargas do armazém central para depósitos próprios, dos quais são feitas as entregas finais.

A consolidação refere-se também o agrupamento de cargas de diferentes lojas, proporcionando economia de escala na distribuição. Além disso, com o uso destes centros de consolidação, as empresas podem também agrupar os pedidos dentro do prazo de entrega em cada área de entrega e otimizam suas rotas e uso da frota, com redução dos custos.

O modelo tem parâmetros variáveis sobre a quantidade de tais centros usados e a fração da demanda que adota este tipo de operação logística.

Revisão de Políticas Urbanas

Outro recurso de intervenção na questão de logística urbana diz respeito a políticas públicas urbanas que podem ser revisadas. Estas políticas podem ser variadas, afetando os diferentes aspectos da logística de distribuição urbana.

Como exemplos de revisões está a proibição de veículos de grandes ou médio porte no tráfego urbano, no todo ou restrito a horários específicos, além de limites de tempos de estacionamento, horários de entrega e outras regras que podem induzir a adoção de outras intervenções por parte dos operadores.

Condições de transporte são sempre controversas porque criam conflitos, uma vez que os cidadãos veem os caminhões como vilões do trânsito urbano, entretanto, há uma necessidade permanente de bens que geram estes fluxos. Assim, cabe às regulações estipuladas por estas políticas equalizar estes fatores.

No modelo, é considerada apenas as políticas de limitação no tamanho máximo do veículo, afetando o perfil da frota utilizada.

No modelo, a fim de medir o impacto produzido na logística urbana por uma ou mais intervenções, são calculados valores de indicadores sob diferentes aspectos.

Os indicadores definidos para o sistema são:

• Demanda total (número de pedidos);

• Benefício para o consumidor;

• Número de rotas *;

• Frota diária *:

• Fluxo de veículos * (total de distância percorrida);

• Tempo de operação dos veículos *;

• Custo do transporte de distribuição *;

• Uso de vagas de estacionamento

• Consumo de energia;

• Emissão;

• Ruídos *.

Estes indicadores são agrupados em indicadores chaves:

• Resultado para o Consumidor: agregando indicadores representativos para o consumidor final;

• Resultado para o Operador: agregando indicadores representativos para os operadores logísticos;

• Resultado Ambiental: sintetizando os impactos gerados para o meio ambiente;

• Resultado global, como um indicador geral, gerado pela ponderação dos outros indicadores, como uma nota final de 0 a 5.

Para indicadores de veículos (marcados com "*"), pode calcular-se os seguintes resultados detalhados para:

• Veículos motorizados;

• Veículos não-motorizados;

Além disso, cada indicador pode ser calculado por zonas e como resultado geral de três maneiras diferentes:

• Absoluto por zona;

• Valor relativo (cenário base);

• Fração do cenário base.

Os parâmetros do modelo permitem a criação de cenários incluindo uma ou mais intervenções. Diferentes parâmetros podem afetar vários aspectos da logística.

Para tornar mais fácil para o usuário final do sistema a definição de novos cenários, a interface de banco de dados e sistema foi simplificada. Para cada tipo de intervenção, é necessário definir um conjunto mínimo de parâmetros como fatores a serem aplicados aos dados que definem o cenário de referência.

Além disso, os parâmetros podem ser definidos por macrorregiões específicas ou simplesmente como parâmetros gerais válidos para todas as macro-zonas. O uso de macro-zonas é adotado para facilitar a definição de cenários, sendo que o sistema propaga os parâmetros para todas as zonas dentro de cada macro-zona.

Os parâmetros simplificados definidos para cada tipo de intervenção são relacionados a seguir:

Parâmetros dos Tipos de Intervenções                

Intervenção	Parâmetros
Pontos de retirada	% das entregas Densidade de pontos (ponto em cada x Km2) Intervalo de reabastecimento
Entrega noturna/fora de pico	% das entregas
Entrega não-motorizada	% das entregas
Entregas sem recebedor	% das entregas
Joint delivery systems	Redução de transportadores
Redefinition of load/unload areas	Redução do tempo de parada
Centros de consolidação urbana	% das entregas Número de centros Intervalo de reabastecimento
Revisão de políticas urbanas (restrição de veículo)::	Tipo de veículo máximo

Aumento de Demanda

Para dar mais flexibilidade ao modelo, foi criado um parâmetro de ajuste da demanda, que permite também simular cenários futuros, em termos de população e, consequentemente, demanda. Este fator não se refere especificamente às intervenções aplicadas. Além disso, este pode ser definido por categoria da população.