Redução de congestionamento em retroáreas portuárias: um estudo de caso sobre os impactos dos bolsões de estacionamento para caminhões usando modelagem baseada em agentes

Abstract

O comércio internacional é fundamental para a economia brasileira, representando 23,5% do PIB em 2024. Nesse cenário, o Porto de Itapoá emerge como um fator-chave, movimentando cerca de 8,75% dos contêineres no Brasil no mesmo período. Com a previsão de dobrar sua capacidade anual de movimentação até 2033, surge uma pressão crescente sobre a infraestrutura da retroárea do porto, exigindo soluções de gerenciamento de congestionamento e melhoraria da fluidez das operações. Esta dissertação tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um modelo de simulação baseada em agentes para avaliar a fluidez do tráfego de caminhões em retroáreas portuárias. Implementado no AnyLogic®, o modelo é aplicado como estudo de caso ao Porto de Itapoá, em Santa Catarina, Brasil, com o intuito de analisar a eficiência operacional da infraestrutura existente e propor uma intervenção física que otimize o fluxo de veículos: um bolsão de estacionamento. A partir da comparação de desempenho de cenários simulados, buscou-se identificar os impactos da implantação do bolsão utilizando indicadores de Tempo Total de Ciclo, Emissão de CO2, Velocidade de Operação na Retroárea, entre outros. Os resultados revelam que a infraestrutura pode ser capaz de reduzir em 49,7% o Tempo Total de Ciclo enquanto evita a emissão de 563,3 tons de CO2 por ano e aumenta a velocidade média dos caminhões de 10km/h para 50km/h para a movimentação prevista no cenário pós-expansão do Terminal. O modelo desenvolvido visa fornecer subsídios para o planejamento estratégico da retroárea portuária, contribuindo para decisões mais eficazes, sustentáveis e alinhadas às demandas crescentes do setor logístico.

Abstract: International trade is fundamental to the Brazilian economy, representing 23,5% of 2024 national Gross Domestic Product. In this scenario, Port Itapoá emerges as a key player, handling about 8,7% of containers in Brazil in the same period. Given the projected doubling of its annual handling capacity, there is increasing pressure on the infrastructure of the port's hinterland, requiring congestion management solutions to improve fluidity of operations. This master dissertation project aims to present the development of an agent-based simulation model to evaluate the fluidity of truck traffic in port hinterlands. The model is applied to the study case of Port Itapoá, located in Santa Catarina, Brazil, with the purpose of analyzing the operational efficiency of the existing infrastructure and proposing an intervention to optimize vehicle flow: a truck parking facility by assessing the Total Cycle Time, CO2 Emission, Operating Speed in the Hinterland, among others. The results reveal that the infrastructure is able to reduce Total Cycle Time by 49.7% while avoiding the emission of 563.3 tons of CO2 per year and increases the average speed of trucks from 10km/h to 50km/h for the post-expansion scenario. The proposed model aims to provide subsidies for the strategic planning of the port hinterand, contributing to more effective, sustainable decisions aligned with the growing demands of the logistics sector.