Espacios. Vol. 35 (Nº 11) Año 2014. Pág. 17
Wellington GONÇALVES 1, Maria Rita Pontes ASSUMPÇÃO 2
Recibido: 18/07/14 • Aprobado: 23/09/14
2 Modelos e técnicas de resolução de problemas de localização
3 Métodos e técnicas de pesquisa
4 Método de Localização por meio do Analytic Hierarchy Process (MAHP)
5 Aplicação do método e discussão dos resultados
RESUMO: |
ABSTRACT: |
O volume total das cargas movimentadas nos portos organizados e Centros de Distribuição (CD) brasileiros somaram 931,045 milhões de toneladas em 2013, obtendo um crescimento de 2,95% em comparação com 2012, sendo superior ao PIB mundial de 2013 (ANTAQ, 2013). Mesmo com esta evolução no volume de cargas mobilizadas, pela ótica dos armadores, os portos, terminais e CD do Brasil, ainda possuem um baixo desempenho em comparação com outros internacionais, afirma Magalhães (2010).
Contudo, muitas adversidades estão presentes na cadeia de distribuição, com variáveis complexas, com isso, surge o desafio de modelar as atividades de transporte, considerando diversos usuários associados com o planejamento do transporte de mercadorias (Tamagawa; Taniguchi; Yamada, 2010), desta forma, uma hierarquização das necessidades e prioridades, passa a ser importante para o sistema logístico, desde que esta abordagem se estenda a localização de CD em zonas secundárias, complementam os autores.
Wang et al. (2012) destacam ser necessário realizar uma análise hierárquica dos fatores que influenciam diretamente a localização de um CD, de maneira que possa ser capaz de abastecer o mercado consumidor a partir da fonte produtora, dentro do nível de serviço exigido pelos consumidores e ao menor custo possível.
Com relação a pimenta do reino, o Brasil ocupa a terceira posição no mercado mundial (MDIC, 2013), sendo o Estado do Espírito Santo o segundo maior produtor brasileiro para exportação (IBGE, 2013), e o nordeste capixaba responsável por 85% da produção, tendo aproximadamente 1410 famílias atuando diretamente neste cultivo, com uma área média plantada de 2 a 3 hectares. Nesse contexto, este artigo apresenta uma proposta de um método de localização para instalação de um CD em zona secundária de pimenta do reino, no extremo norte do Estado do Espírito Santo, por meio do Analytic Hierarchy Process (AHP).
O presente trabalho está organizado em 6 seções. Nesta primeira é apresentada uma contextualização, o objetivo e a composição geral do artigo. A seção 2 faz uma revisão da literatura sobre os modelos e técnicas de resolução de problemas de localização. Os métodos e técnicas de pesquisa são apontados na seção 3. Em seguida, a seção 4 apresenta a formulação da proposta de um método de localização por meio do AHP para instalação de um CD em zona secundária. A aplicação do método proposto e a discussão dos resultados, são realizadas na seção 5, as considerações finais são indicadas na seção 6 e, por fim, as referências utilizadas na pesquisa.
Problemas de localização de instalações são, em geral, complexos, por envolverem muitas variáveis e altos volumes de dados (MAPA; LIMA, 2012). Conforme a composição do problema, se faz necessário compreender tais necessidades de forma associada, por meio de métodos e técnicas (Hamedani; Jabalameli; Amiri, 2013).
Segundo a evolução da literatura, os estudos sobre métodos de localização indicam ser possível alocá-los em seis classes: (1ª) Teorias de Weber, Von Thünen e Lösch, (2ª) Enfoque Matricial, (3ª) Enfoque Contínuo, (4ª) Método Quantitativos, (5ª) Geographic Information Systems (GIS) e, (6ª) Analytic Hierarchy Process (AHP), segundo Hansen; Jaumard; Krau, 1995; Badri, 1999; Lamarliére, 2002; Cheng; Li, 2004; Simonelli et al., 2012; Fujita, 2012; Brimberg et al., 2014.
O AHP também conhecido na literatura por Hierarchical Analysis Method (HAM), foi
selecionado por apresentar características quantitativas e qualitativas do problema, além de poder levar um consenso de preferência aos tomadores de decisão, congregando o conhecimento e as prioridades dos especialistas.
O método AHP foi desenvolvido por Tomas Lorie Saaty no início da década de 70 (SAATY, 1980), por envolver atividades multicritério, é muito utilizado no apoio a tomada de decisão e, em problemas com dimensões, cenários e critérios distintos (TRIANTAPHYLLOU; MANN, 1995; VAIDYA; KUMAR, 2006; Cay; Uyan, 2013).
O AHP também pode ser considerado como uma teoria da mensuração por meio de comparações paritárias, por contar com o julgamento de especialistas e, resultar em escalas prioritárias (SAATY, 2008). Baseia-se no procedimento cartesiano de pensar, buscando tratar a complexidade com a decomposição e divisão do problema em fatores, que podem ainda ser decompostos em subfatores e alternativas até ao nível mais baixo, podendo identificar e levar em consideração as inconsistências pessoais dos tomadores de decisão, enfatiza o autor.
Segundo Ishizaka e Labib (2011) este método baseia-se em três etapas de pensamento analítico:
Figura 1. Estrutura Hierárquica básica do AHP.
Tabela 1. Escala numérica de Saaty.
Escala numérica |
Escala verbal |
Explicação |
1 |
Ambos elementos são de igual importância |
Ambos elementos contribuem com a propriedade de igual forma. |
3 |
Moderada importância de um elemento |
A experiência e a opinião favorecem |
5 |
Forte importância de um elemento |
Um elemento é fortemente favorecido |
7 |
Importância muito forte de um elemento |
Um elemento é muito fortemente favorecido |
9 |
Extrema importância de um elemento |
Um elemento é favorecido pelo menos com uma ordem de magnitude de diferença. |
2, 4, 6, 8 |
Valores intermediários entre as opiniões adjacentes. |
Usados como valores de consenso entre as opiniões. |
Incremento 0.1 |
Valores intermediários na graduação mais fina de 0.1. |
Usados para graduações mais finas das opiniões. |
Fonte: Adaptado de Saaty (1980).
A quantidade de julgamentos necessários para a construção de uma matriz de julgamentos genérica A é dada por meio da Equação 1:
(1)
Onde n e o número de elementos pertencentes a matriz A (Figura 2), sendo seus definidos pelas condições:
Figura 2. Matriz de julgamentos genérica do AHP.
Onde:
Na sequência é realizada a normalização das matrizes de julgamento, os quadros normalizados são obtidos por meio da soma dos elementos de cada coluna das matrizes de julgamento e, posterior divisão de cada elemento destas matrizes pelo somatório dos valores da respectiva coluna. E, em seguida, é realizado o cálculo das médias das linhas dos quadros normalizados.
O cálculo das prioridades globais é a última ação a ser realizada nesta segunda etapa, onde se deseja identificar um vetor de prioridades global, que armazene a prioridade associada a cada alternativa em relação ao foco principal.
(2)
Onde IR é o Índice de Consistência Randômico, obtido para uma matriz reciproca de ordem n, gerada randomicamente com elementos não-negativos. A RC indica a confiabilidade do julgamento dos especialistas, com isso, deverá atender a condição a fim de não causar necessidades de aprimoramento com a operação real e seus julgamentos.
O Índice de Consistência (IC) é dado pela Equação 3:
(3)
Onde é o maior autovalor da matriz de julgamentos.
O IC mede a coerência dos julgamentos, sendo que quanto mais próximo estiver de zero, maior será a consistência global da matriz de comparação.
Contudo, se estas condições fixadas no AHP não forem atendidas, é necessário refazer os julgamentos, ou então descartar a avaliação (SAATY, 1980).
Após a realização de um levantamento da literatura, foram identificados pontos relevantes sobre localização de CD em zonas secundárias, relacionados ao tema da pesquisa, sendo empregados como embasamento teórico do método proposto.
Com relação ao nível de aprofundamento, o trabalho enquadra-se como um estudo de caso (caso prático), por fornecer informações-chave, que poderão servir de base para o estabelecimento das questões de avaliação e dos métodos de investigação (VOSS; TSIKRIKTSIS; FROHLICH, 2002; Miguel et al., 2012).
O presente trabalho possui enfoque combinado, pois utiliza dados de natureza qualitativa para responder ou aperfeiçoar questões de pesquisa, assim como, preocupa-se, com aspectos da realidade, centrando-se na compreensão e explicação da dinâmica das relações sociais baseando-se em dados qualitativos (GIL, 2007; Gerhardt; Silveira, 2009).
Por objetivar gerar conhecimentos para aplicação prática, dirigidos à solução de problemas específicos, além de envolver verdades e interesses locais, quanto à natureza a pesquisa pode ser classificada como aplicada (LAKATOS; MARCONI, 2003; Gerhardt; Silveira, 2009).
Uma entrevista semiestruturada foi empregada para a coleta de dados, utilizando-se de argumentos antecipadamente desenvolvidos, contidos no protocolo de pesquisa, sendo efetivada com representantes dos fornecedores de transporte, da gerência dos CD existentes na região de estudo e, dos governos municipais, por meio de uma pesquisa survey, onde houve o emprego de um questionário estruturado.
Outra fonte de evidência utilizada neste trabalho, foi a observação direta, por meio de visitas aos CD existentes, assim como, as prováveis regiões de instalação, com duração aproximada de duas horas, o que permitiu uma maior amplitude da observação.
Na sequência, foi elaborada a proposta de método de localização para instalação de um CD em zona secundária de pimenta do reino, no extremo do Estado do Espírito Santo, por meio do AHP, tendo por base os dados coletados, considerando as fontes de evidências mencionadas.
O uso do AHP foi operacionalizado por meio do software Expert Choice Demo, que viabilizou a aplicação do método de localização, assim como, auxiliou no processo de análise das matrizes de julgamentos.
Esta concepção surgiu da necessidade de um método que contribuísse na seleção da localização de um CD em zona secundária, fundamentada em uma abordagem sistêmica, considerando as características de acessibilidade, intermodalidade/multimodalidade e, na consequente otimização das obstruções em áreas urbanas.
A partir destas premissas e, considerando a necessidade de envolver os usuários e, suas concepções dentro de um macro ambiente de tomada de decisão, o MAHP foi desenvolvido em cinco etapas (Figura 3).
Figura 3. Etapas do MAHP.
Na primeira etapa do método proposto é realizado um diagnóstico, com o objetivo de criar uma caracterização dos potenciais locais à localização do CD, que foram selecionados por atenderem as conveniências dos usuários, além de proporcionarem condições favoráveis ao escoamento da demanda.
A composição dos padrões de acessibilidade dos potenciais locais de localização, segunda etapa do método proposto, foi mensurada a partir da consideração do volume de produção (V), número de rodovias (federais e estaduais) que permeiam o local potencial (R), a distância (D) e o tempo de percurso (T) entre a sede da localidade e a principal rodovia federal da região (BR-101), que compuseram o Valor Correspondente (Vc).
Em seguida é calculado o Valor Equivalente (Ve) dos potenciais locais de localização do CD, considerando a mobilidade rodoviária, por meio da sinuosidade do traçado rodoviário, o qual está relacionado aos riscos de circulação (sinuosidade), do tempo do trajeto e da velocidade média como registrado por Roso, Woxenius, Lumsden (2009); Rocha et al. (2006) e Campos (2006).
O Volume de produção (V) e a Capacidade do CD existente no polo produtor (CCD.) complementam os parâmetros a serem considerados na média ponderada simples para determinação da acessibilidade dos potenciais locais (Figura 4).
Figura 4. Composição dos padrões de acessibilidade.
Para a assinalação de outros elementos de localização e, das precedências quanto aos potenciais locais, terceira etapa, deverá ser efetuada a indicação de elementos mais significativos, tais como: custo, acessibilidade, segurança, confiabilidade, impactos e, riscos
que necessitarão ser ratificados em entrevista com representantes dos fornecedores de transporte, da gerência dos CD existentes e, do governo municipal, por meio de uma pesquisa survey.
A delimitação da influência relativa dos elementos de localização irá determinar os pesos desses elementos, sendo em seguida, atribuídos pesos relativos para cada elemento, segundo o entendimento de cada usuário (quarta etapa).
A quinta etapa será realizada com o emprego do software Expert Choice Demo, o qual utilizará os dados obtidos na quarta etapa, fatores, subfatores e alternativas segundo seus objetivos específicos, sob a forma de árvore de decisão, realizando a formação e, os cálculos das estruturas hierárquicas. Na sequência, será realizado o escalonamento dos potenciais locais, sendo elaborada uma árvore de decisão para cada usuário e, uma árvore sintetizada para consolidação.
O Estado do Espírito Santo é o segundo maior produtor brasileiro de pimenta do reino, e o nordeste capixaba, composto pelos municípios de Boa Esperança, Conceição da Barra, Jaguaré, Pedro Canário, Pinheiros, Montanha e São Mateus, representa 85% da produção estadual (IBGE, 2013). Por esta representatividade produtiva, além de possuir um clima quente e úmido, propício ao cultivo da pimenta do reino, com temperatura média entre 23ºC e 38ºC, umidade relativa entre 70% e 88% e altitudes de até 500 metros (SECUNDINO, 2007), a microrregião foi escolhida como objeto de estudo.
Todos os municípios da microrregião nordeste (Figura 5) possuem rodovias pavimentadas, e vias secundárias que permitem uma distribuição da produção local, com um total de 33 rodovias estaduais e 3 federais (CNT, 2013).
Figura 5. Produção municipal dos potenciais locais para instalação do CD.
Nos municípios de São Mateus, Jaguaré, Conceição da Barra e Pinheiros existem centros de armazenagens que podem servir de pontos de localização, na Tabela 2 é disposta a safra de relativa a 2013 da região nordeste.
Tabela 2. Safra de pimenta do reino no nordeste do Espírito Santo.
Polo produtor |
Volume de produção (V) em [3] |
Capacidade do CD existente no polo produtor (CCD.) em t* |
São Mateus |
4480 |
2000 |
Jaguaré |
810 |
500 |
Boa Esperança |
195 |
|
Conceição da Barra |
100 |
50 |
Pedro Canário |
88 |
|
Pinheiros |
22 |
10 |
Montanha |
12 |
|
Fonte: IBGE (2013).
Desta forma, a primeira etapa do método proposto é concluída com a caracterização dos potenciais locais para localização do CD.
Neste trabalho, polo produtor é considerado como as unidades espaciais que explicam a origem da carga (volume de produção) a ser mobilizada até o CD, podendo ser concebido pelas entidades produtoras de carga, sejam elas ligadas ao comércio ou à indústria (GUIMARÃES et al., 2014). A partir desta definição, é iniciada a composição dos padrões de acessibilidade (segunda etapa do método proposto).
Os potencias locais de cada área foram considerados sendo a sede de cada municipalidade, ou seja, o centro de atividades econômicas (REZENDE, 2007) e, não seu núcleo geográfico. Com isso, as sedes foram ligadas ao ponto mais próximo à principal rodovia federal (BR-101), sendo computadas as menores extensões obtidas por meio de um GIS (GOOGLE, 2014).
A categorização dos potencias locais foi realizada considerando os itens volume de produção (V), número de rodovias (federais e estaduais) que permeiam o local potencial (R), a distância (D) e o tempo de percurso (T) entre a sede da localidade e a principal rodovia federal da região (BR-101) como apresentado na Tabela 3.
Tabela 3. Categorização dos potenciais locais.
Potenciais locais |
D (Km) |
T (min.) |
R |
São Mateus |
1,2 |
5 |
12 |
Jaguaré |
12,7 |
14 |
5 |
Boa Esperança |
51,4 |
88 |
3 |
Conceição da Barra |
19,2 |
17 |
7 |
Pedro Canário |
0,65 |
3 |
2 |
Pinheiros |
40,9 |
36 |
4 |
Montanha |
64,4 |
114 |
3 |
Fonte: GOOGLE (2014).
A partir da categorização os potenciais locais foram classificados segundo os conceitos Muito Bom (MB), Bom (B), Regular (R), Ruim (Rr) e Muito ruim (MR) e de acordo com os critérios apresentados na Tabela 4.
Tabela 4. Equivalência dos potenciais locais segundo seus valores correspondentes.
Critério |
Valor correspondente (Vc) |
V (t) |
R |
D (Km) |
T (min.) |
MB |
5 |
>1000 |
>10 |
≤5 |
≤5 |
B |
4 |
1000≥ V > 200 |
10 ≥ R > 5 |
10 ≥ D > 5 |
10 ≥ D > 5 |
R |
3 |
200 ≥ V > 100 |
5 ≥ R > 3 |
15 ≥ D > 10 |
15 ≥ D > 10 |
Rr |
2 |
100 ≥ V >50 |
3 ≥ R > 2 |
20 ≥ D > 15 |
20 ≥ D > 15 |
MR |
1 |
50 ≥ V >0 |
≤ 2 |
> 20 |
> 20 |
Entretanto, a Classificação Final relacionada a categorização dos potenciais locais (CFPL) foi obtida por meio do Valor Correspondente (Vc), que é obtido por meio da média ponderada entre os itens de caracterização (V, D, R e T) e seus valores correspondes (Equação 4), sendo em seguida ordenada por ordem crescente, e em caso de empate, o primeiro critério de desempate foi o local que possuir um CD de armazenagem, persistindo o empate o maior volume de produção será considerado (Tabela 5).
Tabela 5. Classificação Final dos potenciais locais segundo os valores correspondentes (CFVC).
Potenciais locais | V |
R |
D |
T |
Vc |
Classificação Final (CFVC) | |
São Mateus |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
1º |
|
Jaguaré |
4 |
3 |
3 |
3 |
3,4 |
2º |
|
Conceição da Barra |
2 |
4 |
2 |
2 |
2,6 |
3º |
|
Pedro Canário |
2 |
1 |
5 |
5 |
2,6 |
4º |
|
Boa Esperança |
3 |
2 |
1 |
1 |
2,1 |
5º |
|
Pinheiros |
1 |
3 |
1 |
1 |
1,6 |
6º |
|
Montanha |
1 |
2 |
1 |
1 |
1,3 |
7º |
Na sequência a mobilidade rodoviária foi dimensionada por meio das condições geográficas (sinuosidade), do tempo de percurso e da velocidade média (MORRIS; DUMBLE; WIGAN, 1979; GUTIÉRREZ; URBANO, 1996; LITMAN, 2008; GOVAN, 2012; RODRIGUE; COMTOIS; SLACK, 2013).
A distância percorrida entre duas localidades é mensurada a partir da análise da sinuosidade do traçado rodoviário (GOVAN, 012), Figura 6, considerando o percurso entre a sede do potencial local (i) e, o principal porto do Estado do Espírito Santo (j), situado em Vitória (capital do Estado), por meio da rodovia federal BR-101.
Figura 6. Acessibilidade geografia entre dos pontos. Adaptado de GOVAN (2012).
Com isso, o tempo e a distância de percurso foram obtidos por meio de um GIS (GOOGLE, 2014), considerando o deslocamento entre a sede do potencial local e, o principal porto de Vitória (capital do Estado), tendo como a via de principal tráfego a BR-101 (Tabela 6).
Tabela 6. Distinção do tempo, distância de percurso
e velocidade média dos potenciais locais.
Potenciais locais |
Si,j (Km) |
Ti,j (h) |
Vm i,j (Km/h) |
São Mateus |
220 |
3,23 |
68 |
Jaguaré |
205 |
3,03 |
68 |
Boa Esperança |
262 |
4 |
66 |
Conceição da Barra |
246 |
3,58 |
69 |
Pedro Canário |
271 |
3,95 |
69 |
Pinheiros |
290 |
4,22 |
69 |
Montanha |
334 |
4,82 |
69 |
Fonte: GOOGLE (2014).
Contudo, os potenciais locais foram classificados com relação a mobilidade rodoviária, considerando a sinuosidade do traçado rodoviário, o qual está relacionado aos riscos de circulação, por meio da sinuosidade, do tempo do trajeto e da velocidade média, segundo com os conceitos Muito Bom (MB), Bom (B), Regular (R), Ruim (Rr) e Muito ruim (MR), Tabela 7.
Tabela 7. Correspondência dos potenciais
locais segundo os valores equivalentes.
Critério |
Valor equivalente (Ve) |
Si,j (Km) |
Ti,j (h) |
Vm i,j (Km/h) |
MB |
5 |
< 200 |
< 3 |
80 < Vmi,j ≤ 90 |
B |
4 |
250 > Si,j ≥ 200 |
3,5 > Ti,j ≥ 3 |
70 < Vmi,j ≤ 80 |
R |
3 |
300 > Si,j ≥ 250 |
4 > Ti,j ≥ 3,5 |
60 < Vmi,j ≤ 70 |
Rr |
2 |
350 > Si,j ≥ 300 |
4,5 > Ti,j ≥ 4 |
50 < Vmi,j ≤ 60 |
MR |
1 |
Si,j ≥ 350 |
Ti,j ≥ 4,5 |
Vmi,j ≤ 50 |
A Classificação Final relacionada a Mobilidade Urbana (CFMB) dos potenciais locais foi obtida por meio do Valor Equivalente (Ve), que é obtido por meio da média ponderada entre os itens de caracterização (Si,j , Ti,j e Vm i,j), Equação 5, sendo na sequência ordenada por ordem crescente, e em caso de empate, o primeiro critério de desempate é o local que possui um CD de armazenagem, persistindo o empate o maior volume de produção deve ser considerado (Tabela 8).
Tabela 8. Categorização Final dos potenciais locais segundo a mobilidade urbana (CFMB).
Potenciais locais | Si,j (Km) | Ti,j (h) | Vm i,j (Km/h) | Ve | CFMB | |
São Mateus |
4 |
4 |
3 |
3,9 |
1º |
|
Jaguaré |
4 |
4 |
3 |
3,9 |
2º |
|
Conceição da Barra |
4 |
3 |
3 |
3,6 |
3º |
|
Pedro Canário |
3 |
3 |
3 |
3,0 |
4º |
|
Pinheiros |
3 |
2 |
3 |
2,7 |
5º |
|
Boa Esperança |
3 |
2 |
3 |
2,7 |
6º |
|
Montanha |
2 |
1 |
3 |
1,9 |
7º |
Em seguida, a acessibilidade dos potenciais locais foi obtida por meio da média ponderada entre o Valor Correspondente (Vc), Valor Equivalente (Ve), Volume de produção (V) e a Capacidade do CD existente no polo produtor (CCD.), Equação 6.
A classificação dos locais potenciais quanto a acessibilidade foi estabelecida considerando os elementos relacionados a capacidade do atual CD existente, e aos riscos provenientes da mobilidade urbana, conforme indicação dos especialistas, sendo constituídos os conceitos Muito Bom (MB), Bom (B), Regular (R), Ruim (Rr) e Muito ruim (MR), Tabela 9.
Tabela 9. Critérios classificatórios da acessibilidade dos potenciais locais (A).
Critério |
Acessibilidade (A) |
MB |
≥ 500 |
B |
500 > A ≥ 200 |
R |
200 > A ≥ 100 |
Rr |
100 > A ≥ 50 |
MR |
50 > A |
A classificação da acessibilidade dos potenciais locais foi estabelecida de acordo com os critérios classificatórios propostos na Tabela 9, contudo, para fins de aplicação, foram considerados os três locais melhores classificados (Tabela 10).
Tabela 10. Classificação quanto a acessibilidade (A).
Potenciais locais |
Vc |
Ve |
V |
CCD |
A |
Classificação |
São Mateus |
5 |
3,9 |
4480 |
2000 |
1101 |
1º |
Jaguaré |
3,4 |
3,9 |
810 |
500 |
256 |
2º |
Conceição da Barra |
2,6 |
3,6 |
100 |
50 |
28 |
3º |
Boa Esperança |
2,1 |
2,7 |
195 |
|
14 |
4º |
Pedro Canário |
2,6 |
3,0 |
88 |
|
7 |
5º |
Pinheiros |
1,6 |
2,7 |
22 |
|
3 |
6º |
Montanha |
1,6 |
1,9 |
12 |
|
2 |
7º |
A partir desta premissa, onde o resultado apontou como potenciais locais para a localização do CD em zona secundária os municípios de São Mateus, Jaguaré e Conceição da Barra, tais localidades foram consideradas como alternativas nas estruturas hierárquicas do AHP (SAATY, 1980), compondo os fatores e subfatores.
A terceira etapa do método proposto foi realizada a partir da indicação dos elementos mais significativos para emprego no AHP, estimativas par a par, ou seja, os fatores custo, acessibilidade, segurança, confiabilidade, impactos e, riscos, sendo os mesmos ratificados com representantes dos fornecedores de transporte, da gerência dos CD existentes e, do governo municipal, usuários, por meio de uma pesquisa survey, onde houve o emprego de um questionário estruturado, o universo amostral composto por 6 gestores de empresas fornecedoras de transporte, 2 gerentes de CD e, 7 secretários de planejamento municipal.
A quarta etapa do método proposto foi obtida a partir da apuração dos resultados do questionário estruturado, sendo determinados os subfatores que irão estabelecer as estruturas hierárquicas (Tabela 11).
Tabela 11. Elementos que compõem da estrutura hierárquica.
Objetivo |
Selecionar a localidade mais adequada para localização de um CD em zona secundária |
Fatores |
Custo, acessibilidade, segurança, confiabilidade, impactos e, riscos |
Subfatores |
Referentes ao custo: estudos de viabilidade, custo de implantação e, de operação Referentes à acessibilidade: acessibilidade à rodovia principal e, ao destino da pimenta do reino Referentes à segurança: segurança contra roubos e furtos no CD e, nos percursos Referentes à confiabilidade: Gestão pautada na confiabilidade para atendimento a demanda Referentes aos impactos: poluição atmosférica e sonora, incompatibilidade do caminhão (cavalo e/ou carroceria) com rodovia (geometria e material rodante), área operacional (carga e descarga) inadequada ou dimensionada equivocadamente ou com um horizonte que não atenda aos padrões de mercado, incompatibilidade futura da atividade econômica com relação ao Plano de Desenvolvimento Urbano (PDU) Referentes aos riscos: avarias no veículo transportador e carga, riscos relativos a ação de intempéries da natureza |
Alternativas |
São Mateus, Jaguaré e Conceição da Barra |
A quinta etapa do método proposto foi realizada com o emprego do software Expert Choice Demo, o qual utilizou os dados obtidos na quarta etapa do método proposto, fatores, subfatores e alternativas segundo seus objetivos específicos, sob a forma de árvore de decisão, realizando a formação e os cálculos das estruturas hierárquicas. Na sequência, foi realizado o escalonamento dos potenciais locais, sendo elaborada uma árvore de decisão para cada usuário e, uma árvore sintetizada para consolidação.
Os valores das médias obtidos da matriz inicial normalizada relacionados aos fatores avaliados da estrutura hierárquica como prioridades pelos 6 gestores das empresas fornecedoras de transporte, apontaram o item segurança com 0,536, sendo o mais importante, tendo a acessibilidade com 0,182 ocupando a segunda posição, custo ficou na terceira posição com 0,145, os impactos ficaram na quarta posição com 0,073, confiabilidade aparece na quinta posição com 0,051, e os riscos com 0,013 na sexta posição, compõem os fatores analisados (Figura 7). A matriz ainda apresentou um IC e RC iguais a 0,00, que segundo Saaty (1980) pode ser considerada como boa a consistência global apresentada.
Figura 7. Estrutura hierárquica dos gestores de empresas fornecedoras de transporte.
A partir da matriz inicial normalizada foram obtidos os valores das médias relacionados aos fatores avaliados da estrutura hierárquica como prioridades pelos 2 gerentes de CD, o item custo com 0,312 foi apontado como sendo o mais importante, tendo a acessibilidade com 0,297 ocupando a segunda posição, a segurança ficou na terceira posição com 0,241, os impactos ficaram na quarta posição com 0,083, confiabilidade aparece na quinta posição com 0,051, e os riscos com 0,016 na sexta posição, compõem os fatores analisados (Figura 8). A matriz ainda apresentou um IC e RC iguais a 0,00, que segundo Saaty (1980) pode ser considerada como boa a consistência global apresentada.
Figura 8. Estrutura hierárquica dos gerentes de CD.
Os valores das médias obtidos da matriz inicial normalizada relacionados aos fatores avaliados da estrutura hierárquica como prioridades pelos 7 secretários de planejamento municipal, indicaram o item custo como sendo o mais importante com 0,437, tendo a segurança com 0,253 ocupando a segunda posição, a acessibilidade ficou na terceira posição com 0,171, os impactos ficaram na quarta posição com 0,092, confiabilidade aparece na quinta posição com 0,041, e os riscos com 0,006 na sexta posição, compõem os fatores analisados (Figura 9).
A matriz ainda apresentou um IC e RC iguais a 0,00, que segundo Saaty (1980) pode ser considerada como boa a consistência global apresentada.
Figura 9. Estrutura hierárquica dos secretários de planejamento municipal.
Os fatores e subfatores avaliados pelos usuários (gestores de empresas fornecedoras de transporte, gerentes de CD e secretários de planejamento municipal) foram sintetizados em uma nova matriz originando uma estrutura hierárquica condensada. Com isso, os valores das médias obtidos da matriz sintetizada indicaram o item segurança como sendo o mais importante com 0,536, tendo a acessibilidade com 0,182 ocupando a segunda posição, os riscos ficaram na terceira posição com 0,145, os impactos ficaram na quarta posição com 0,073, a confiabilidade aparece na quinta posição com 0,051, e o custo com 0,013 na sexta posição, compõem os fatores analisados (Figura 10). A matriz ainda apresentou um IC e RC iguais a 0,00, que segundo Saaty (1980) pode ser considerada como boa a consistência global apresentada.
Figura 10. Estrutura hierárquica sintetizada.
O escalonamento dos potenciais locais decorrente das relações entre as matrizes de preferência dos usuários, por meio do AHP considerando os fatores e subfatores foi São Mateus ocupando a primeira posição, com 41,6% na ordem de preferência, acompanhada em segundo lugar por Jaguaré com 38,8% e, Conceição da Barra na sequência em terceiro lugar com 19,6% (Figura 11).
Figura 11. Localização dos locais segundo o escalonamento obtido.
Os CD em zonas secundárias podem contribuir com uma localização que combine fatores e subfatores que posam traduzir os anseios do mercado, nesse contexto, o método proposto buscou auxiliar a minimização dos desperdícios de translado na cadeia de distribuição agrícola gerados pela localização inadequada.
Os resultados indicaram uma solução favorável as ansiedades e expectativas dos usuários, o que pode tornar a produção local de pimenta do reino mais competitiva, devido ao alinhamento da localização proposta aos objetivos dos potenciais locais.
Analisando as localizações geográficas e, as condições de permeabilidade do transporte de carga dos potenciais locais, o município de São Mateus foi o que possui maior destaque, devido a malha rodoviária mais propícia ao fluxo de trânsito, contando a seu favor o posicionamento logístico, tanto em termos de distribuição, quanto da capacidade de escoamento da produção do agropólo.
Dessa forma, argumenta-se que a abordagem estabelecida conseguiu cumprir o objetivo de apresentar uma proposta de um método de localização para instalação de um CD em zona secundária de pimenta do reino, no extremo norte do Estado do Espírito Santo, por meio do Analytic Hierarchy Process (AHP).
Como limitações da pesquisa, apontam-se os seguintes aspectos: (i) o método proposto tem legitimidade para os especialistas envolvidos no estudo, portanto, a sua utilização em outras situações e abordagens necessitam de adequações; (ii) o método estabelecido leva em consideração as percepções dos especialistas e decisores, portanto, o método tem legitimidade no contexto em que os especialistas e decisores estavam inseridos; (iii) as estruturas hierárquicas elaboradas na aplicação do método e discussão dos resultados foram simulações de cenários atuais e futuros dimensionados conforme a demanda atual, cujos resultados reais ainda não foram acompanhados; e, (iv) as simulações para localização de CD foram feitas apenas para os fatores custo, acessibilidade, segurança, confiabilidade, impactos e, riscos, não contemplando outros fatores e subfatores.
Nesse sentido, sugere-se, para futuras pesquisas, que a proposta de um método de localização por meio do AHP para instalação de um centro de distribuição em zona secundária sugerida por este estudo seja aplicada a um número maior de especialistas e decisores, no sentido de consolidar a proposta como um caminho viável para avaliar a melhor opção para localização de CD.
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1 Universidade Metodista de Piracicaba – UNIMEP, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Brasil, e-mail: wgoncalves@unimep.br
2 Universidade Metodista de Piracicaba – UNIMEP, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Brasil, e-mail: maralves@ unimep.br