Desenvolvimento de um modelo computacional heurístico para carregamento de cargas semi-homogêneas em contêineres de 40 pés

Abstract

Esta dissertação desenvolve um modelo computacional heurístico para o Container Loading Problem (CLP), destinado à alocação de cargas semi-homogêneas retangulares em contêineres de 40 pés, considerando restrições operacionais da logística de uma indústria. A pesquisa identifica um cenário de baixa ocupação volumétrica no transporte de peças Body-in-White entre um centro de distribuição na Europa e uma planta no Brasil e busca melhorar a utilização dos contêineres por meio de uma ferramenta computacional acessível aos profissionais de logística. O método compreende revisão bibliográfica, caracterização do problema industrial, coleta e análise de dados, desenvolvimento do modelo heurístico, implementação computacional, testes e validação experimental. O modelo integra as heurísticas construtivas First-Fit Decreasing, utilizada na formação dos empilhamentos tridimensionais, e Best-Fit Decreasing, Bottom-Left e Skyline, aplicadas ao posicionamento bidimensional dos empilhamentos nos contêineres. A implementação utiliza a linguagem Visual Basic for Applications (VBA) no Microsoft Excel e incorpora restrições relacionadas às dimensões e ao peso das cargas, à estabilidade dos empilhamentos e à capacidade de movimentação por empilhadeiras. No caso principal, composto por 88 caixas, o modelo reduziu a relação de 1,80 para 1,47 contêiner por lote, representando uma melhoria de 18,33%, com ocupação volumétrica média de 67,17% e tempo de processamento de aproximadamente 8 segundos. A validação experimental confirmou a viabilidade física dos empilhamentos e dos posicionamentos indicados pelo algoritmo. A aplicação dos resultados ao planejamento de longo prazo indicou potencial de redução de 620 contêineres entre 2026 e 2034, correspondente a aproximadamente R$ 19,78 milhões em custos logísticos. Testes adicionais com 344 e 2.303 caixas apresentaram ocupações de 71% e 79%, respectivamente, inferiores às obtidas por um software comercial especializado, porém demonstraram a capacidade do modelo de gerar soluções iniciais de boa qualidade em curto tempo computacional. Conclui-se que o modelo desenvolvido constitui uma alternativa prática e acessível para apoiar o planejamento logístico, permitindo simular cenários, melhorar a utilização dos recursos de transporte e apoiar a tomada de decisão.

Abstract: This dissertation develops a heuristic computational model for the Container Loading Problem (CLP), intended for the allocation of semi-homogeneous rectangular loads in 40-foot containers, considering the operational constraints of a real industry logistics area. The research identifies a scenario of low volumetric utilization in the transportation of Body-in-White (BiW) parts between a distribution center in Europe and a manufacturing plant in Brazil and seeks to improve container utilization through a computational tool accessible to logistics professionals. The method comprises a literature review, characterization of the industrial problem, data collection and analysis, development of the heuristic model, computational implementation, testing, and experimental validation. The model integrates the constructive heuristics First-Fit Decreasing, used to form three-dimensional stacks, and Best-Fit Decreasing, Bottom-Left, and Skyline, applied to the two-dimensional positioning of the stacks within the containers. The implementation uses the Visual Basic for Applications (VBA) programming language in Microsoft Excel and incorporates constraints related to load dimensions and weight, stack stability, and forklift handling capacity. In the main case, comprising 88 boxes, the model reduced the ratio from 1.80 to 1.47 containers per batch, representing an improvement of 18.33%, with an average volumetric utilization of 67.17% and a processing time of approximately 8 seconds. Experimental validation confirmed the physical feasibility of the stacks and positions indicated by the algorithm. Applying the results to long-term planning indicated the potential to reduce the use of 620 containers between 2026 and 2034, corresponding to approximately BRL 19.78 million in logistics costs. Additional tests involving 344 and 2,303 boxes achieved volumetric utilization rates of 71% and 79%, respectively, which were lower than those obtained by specialized commercial software, but demonstrated the modelâ s ability to generate good-quality initial solutions within a short computational time. It is concluded that the developed model provides a practical and accessible alternative to support logistics planning, enabling scenario simulation, improved utilization of transportation resources, and support for decision-making.