ROTEIRIZAÇÃO DO TRANSPORTE DA MERENDA ESCOLAR DAS ESCOLAS MUNICIPAIS URBANAS DE MANAUS USANDO SIG

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"ROTEIRIZAÇÃO DO TRANSPORTE DA MERENDA ESCOLAR DAS ESCOLAS "
"MUNICIPAIS URBANAS DE MANAUS USANDO SIG "
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"Título: "ROTEIRIZAÇÃO DO TRANSPORTE DA MERENDA ESCOLAR DAS "
" "ESCOLAS MUNICIPAIS URBANAS DE MANAUS USANDO SIG "
"Title: "ROUTING TRANSPORT SCHOOL LUNCH SCHOOLS MUNICIPAL "
" "URBAN MANAUS USING GIS "
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"Resumo: "O PRESENTE TRABALHO TEM COMO OBJETIVO AUXILIAR O "
" "DEPARTAMENTO DE LOGÍSTICA DA SECRETARIA MUNICIPAL DE "
" "EDUCAÇÃO (SEMED), NA MELHORIA DA DISTRIBUIÇÃO DA "
" "MERENDA ESCOLAR, NA CIDADE DE MANAUS - AMAZONAS, "
" "UTILIZANDO OS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (SIG)"
" "COMO FERRAMENTA GERENCIAL, DE MODO A ATENDER AS 406 "
" "ESCOLAS DA ÁREA URBANA. OS CRITÉRIOS UTILIZADOS NAS "
" "SIMULAÇÕES DAS ROTAS FORAM BASEADOS NA MENOR "
" "DISTÂNCIA, EM METROS, NOS SENTIDOS DAS VIAS E "
" "VIADUTOS, COM OBJETIVO DE AUTOMATIZAR O SISTEMA DE "
" "DISTRIBUIÇÃO DA MERENDA ESCOLAR, CALCULAR GRUPOS E "
" "ORDEM DE ENTREGA, BEM COMO MINIMIZAR O PERCURSO "
" "TOTAL, GERAR RELATÓRIOS DE FORMA PRÁTICA, PARA ASSIM "
" "DAR APOIO À TOMADA DE DECISÃO. APÓS A ESTRUTURAÇÃO DA"
" "BASE DE DADOS, UTILIZOU-SE A FERRAMENTA NETWORK "
" "ANALYST PARA REALIZAR AS SIMULAÇÕES DAS ROTAS, "
" "ATRAVEZ DO SOFTWARE ARC GIS DESKTOP 10.1/ARC MAP. "
"Abstract:"THIS WORK IS INTENDED TO ASSIST THE DEPARTMENT OF "
" "LOGISTICS OF SECRETARY OF EDUCATION (SEMED) IN "
" "IMPROVING THE DISTRIBUTION OF SCHOOL MEALS IN THE "
" "CITY OF MANAUS - AMAZONAS, USING GEOGRAPHIC "
" "INFORMATION SYSTEMS (GIS) AS MANAGEMENT TOOL, SO THE "
" "MEET THE URBAN AREA SCHOOLS 406. CRITERIA USED IN "
" "SIMULATIONS OF ROUTES WERE BASED ON SMALLER DISTANCE,"
" "IN METERS, THE WAY OF THE SENSES AND VIADUCTS, "
" "AUTOMATE WITH PURPOSE OF DISTRIBUTION SYSTEM OF "
" "SCHOOL MEALS, AND GROUPS CALCULATE DELIVERY ORDER, "
" "AND MINIMIZE THE TOTAL COURSE, CREATE PRACTICE REPORT"
" "FORM FOR SO GIVE SUPPORT TO DECISION MAKING. AFTER "
" "THE STRUCTURE BASE, USED UP TOOL NETWORK ANALYST TO "
" "CARRY OUT THE SIMULATION OF ROUTES, THROUGH THE "
" "SOFTWARE ARC GIS DESKTOP 10.1/ARC MAP. "
" "
"Palavras-"ROTEIRIZAÇÃO DE VEÍCULOS; MERENDA ESCOLAR; SISTEMAS "
"Chaves: "DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA. "
"Keyword: "VEHICLE ROUTING; SCHOOL MEALS; GEOGRAPHIC INFORMATION"
" "SYSTEMS. "
" "
"Área: "6 - PESQUISA OPERACIONAL "
"Sub-área:"6.4 - Modelagem, Análise e Simulação "
" "

Dados dos Autores

DANIEL DA SILVA MARQUES [email protected]


CHARLES SILVA DE ARAÚJO [email protected]


HIDELBRANDO FERREIRA RODRIGUES [email protected]












1. Introdução


O Brasil tornou-se um país eminentemente urbano a partir da segunda
metade do século passado. Os grandes aglomerados urbanos tornaram a simples
tarefa de ir de um ponto a outro, um grande desafio. Com o objetivo de
reduzir seus custos e tornarem-se competitivas, as empresas diminuíram
estoques e investiram na inteligência organizacional, incluindo aí a
Logística. A movimentação de cargas tornou-se algo complexo devido ao
crescimento populacional, grande fluxo de transportes, restrições de
veículos de grande porte em algumas cidades, dentre outras dificuldades
enfrentadas. Este cenário aplica-se às grandes cidades, dentre elas,
Manaus, capital do estado do Amazonas, atualmente com 1.802.525 (Um milhão,
oitocentos mil e dois, quinhentos e vinte cinco) habitantes, em uma área de
11.400 km2 (Onze mil e quatrocentos), (CENSO, 2010).
Neste artigo, discute-se o planejamento da distribuição de merenda
escolar para as escolas da rede Municipal de Manaus, onde o setor de
Logística realiza entregas diariamente para 206 escolas da zona urbana e 89
escolas da zona rural, incluindo as ribeirinhas e rodoviárias. Os recursos
disponíveis são: 8 caminhões, sendo 2 do tipo frigorífico e 6 do tipo baú.

As rotas empregadas para a distribuição da merenda ocorrem de forma
empírica, cabendo ao motorista à responsabilidade de definir os melhores
percursos. Outro problema enfrentado é a frequência de visitas às escolas.
Esta falta de planejamento ocasiona, além do aumento nos custo de
transporte, a falta de suprimentos e, consequentemente, falta de alimento
para os estudantes. Diante da importância em atender todos os pontos de
entrega, de forma que todas as escolas se mantenham abastecidas, faz-se
necessário que a roteirização dê-se computacionalmente, minimizando as
distâncias percorridas e, consequentemente, os custos associados ao
transporte e, não menos mais importante, atender todas as escolas
municipais na data prevista, em tempo hábil, para que os alunos possam
usufruir deste benefício constitucional.

Este caso se encaixa no clássico problema de roteirização de veículos
(Vehicle Routing Problem – VRP), que tem como objetivo, encontrar um
conjunto de rotas com o menor custo possível (minimizar distância total
percorrida, número de veículos, etc.), de forma que a demanda de todos os
nós seja atendida (BELFIORE, 2006). Para a simulação das rotas, foi
necessária a criação de estruturas vetoriais para melhor visualização do
cenário de Manaus, na qual os arcos (feições lineares) representam, por
exemplo, ruas ou rodovias e os nós (confluências de dois ou mais arcos), ou
o cruzamento de vias, tal conjunto denominado Estrutura de Redes.

Uma ferramenta muito utilizada em VRP são os SIG`s. SIG´s são os
Sistemas de Informação Geográfica (SIG's), que oferecem recursos de
apresentação gráfica do sistema viário e dos pontos de atendimento, e
também proporcionam mais rapidez e flexibilidade, possibilitando a
localização automática de clientes e endereços. Este trabalho utilizou um
SIG para realizar a estruturação da base de dados referente ao cenário de
Manaus, e a ferramenta Network Analyst foi usada na simulação de rotas.

Este artigo descreve a metodologia utilizada para a construção da base
de dados usada para o sistema viário da cidade de Manaus e a simulação das
rotas com a ferramenta Network Analyst, utilizando o Software ArcGIS
Desktop 10.1/Arc MAP, aplicado ao caso de distribuição de merenda escolar
da Secretaria Municipal de Educação – SEMED e possui a seguinte estrutura:
esta introdução, em seguida o referencial teórico sobre Sistemas de
Informação Geográfica (SIG) e Roteirização de veículos. Em seguida é
apresentada a metodologia empregada neste estudo de caso, com os resultados
sequenciais e a conclusão do trabalho, bem como as considerações finais e
referências.



2. Problema de Roteirização de Veículos e SIG´s



De acordo com Gama (2011), o Problema de Roteirização de Veículo ou Vehicle
Routing Problem (VRP), pode ser descrito como o problema do planejamento
ótimo de entregas ou rotas de coleta de um ou vários depósitos, para uma
série de cidades ou clientes, geograficamente dispersos, sujeitos a
restrições adicionais. Farkuh Neto e Lima (2006) consideram que nesse tipo
de problema, existe um conjunto de nós e/ou arcos que devem ser atendidos
por uma frota de veículos, onde o objetivo é definir uma sequência de
locais (a rota) que cada veículo deve seguir a fim de atingir a minimização
do custo de transporte. Brasileiro (2008) define o processo de roteirização
com uma ou mais rotas a serem percorridas por veículos de uma frota,
passando por locais que devem ser visitados. Estes locais podem ser pontos
específicos, caracterizados como nós de uma rede ou segmentos de vias. Os
segmentos de vias são denominados arcos ou ligações, modelados como redes
geométricas (MARTÍNEZ, 2007), conforme pode ser visto na Figura 1.






Figura 1 - Estrutura de Redes



Segundo Silva Melo e Ferreira Filho (2001), muitas empresas de transporte
têm tentado dar maior confiabilidade, mais velocidade e flexibilidade,
assim como praticar a intermodalidade em todos os seus canais de
distribuição, buscando maior eficiência e pontualidade nas tarefas de
entrega e/ou coleta; um melhor aproveitamento da frota e dos motoristas;
menores tempos de ciclo; menores tempos de obtenção e melhor planejamento
das rotas, gerando assim sensíveis reduções de custos operacionais,
melhoria da imagem da empresa no mercado, maior fidelidade de clientes e,
em função disso, uma conquista cada vez maior de fatias de mercado, de modo
a obter excelência nos processos de distribuição física, muitas empresas
têm adquirido os chamados os sistemas de roteirização programação de
veículos (SRPV).

Sistemas de Roteirização e Programação de Veículos na concepção de Silva
(2011), são sistemas computacionais que, através de algoritmos, geralmente,
heurísticos e uma apropriada base de dados, são capazes de obter soluções
para problemas de roteirização e programação de veículos (PRPV) com
resultados relativamente satisfatórios, consumindo tempo e esforço de
processamento relativamente pequeno quando comparados aos gastos nos
tradicionais métodos manuais. Embora os problemas de roteirização de
veículos apresentem variações, segundo Enomoto e Lima (2007), pode-se, de
um modo geral, reduzi-los segundo a origem e destino do trajeto e segundo o
tipo de modelagem (nó ou arco). Quanto à origem e destino, há o problema de
se encontrar um trajeto em uma rede onde o ponto de origem seja diferente
do ponto de destino, em que os pontos de origem e de destino são
coincidentes, ou em que existam múltiplos pontos de origem e de destino.
Cunha (2000) considera os problemas de roteirização de veículos, incluindo
o caso particular do caixeiro viajante, pertencentes à categoria conhecida
como NP-difícil (do inglês "NP-hard"), o que significa que possuem ordem de
complexidade exponencial.

O problema de roteirização de veículos em sua forma mais simples é definido
como um problema de distribuição no qual os veículos devem ser programados
para atender clientes geograficamente dispersos e de demanda conhecida,
partindo de um depósito central (TSUDA, 2007). Dentre os Sistemas de
Roteirização de Veículos, a Geotecnologia apresenta uma ferramenta de
roteirização bem funcional na criação de rotas dinâmicas, o Network
Analyst, que por sua vez, considera diversos critérios de tal maneira que o
cenário real possa ser reproduzido na simulação da melhor forma possível, e
assim gerar resultados rápidos e satisfatórios.

Geoprocessamento denota a disciplina do conhecimento que utiliza técnicas
matemáticas e computacionais para o tratamento da informação geográfica e
que vem influenciando de maneira crescente as áreas de Cartografia, Análise
de Recursos Naturais, Transportes, Comunicações, Energia e Planejamento
Urbano e Regional, Câmara (2001). O SIG, de modo mais amplo, é uma
ferramenta que permite manipular dados georreferenciados e alfanuméricos
para, a partir de análises espaciais, apoiar a tomada de decisão espacial,
como a definição do melhor roteiro de entregas a ser seguido, Farkuh Neto e
Lima (2006). Como será observado na metodologia deste trabalho, o SIG de
acordo com Aronoff (1989), trata-se de um conjunto manual ou computacional
de procedimentos utilizados para armazenar e manipular dados
georreferenciados. Já Smith et al (1987) consideram-no como um banco de
dados indexados espacialmente, sobre o qual opera um conjunto de
procedimentos para responder a consultas sobre entidades espaciais, através
do qual possam ser realizadas simulações para auxiliar na tomada de
decisão.



3. Descrição do Problema Real


A Secretaria Municipal de Educação de Manaus possui uma Subsecretaria de
Infraestrutura e Logística, dentre as quais realiza armazenamento e
distribuição de merenda escolar, com intuito de atender 492 escolas da rede
municipal, sendo 89 escolas da Zona Rural, subdividindo-se em Rodoviária e
Ribeirinha, e 402 escolas da Zona Urbana, que é o foco deste estudo de
caso, onde trabalhamos com as rotas de atendimento para as escolas da
região 4, possuindo 55 escolas. Segundo a (SEMED, 2013) o zoneamento de
território para melhor entendimento e atuação para a Secretaria, é feito
por Divisões Distritais, subdividindo o Território abrangido pelas escolas
em 7 (sete) regiões. Até a região 6 são as escolas da zona urbana, a região
7 engloba as escolas da zona rural (rodoviário e ribeirinha).
Como as rotas são realizadas de forma empírica, então o objetivo
principal é automatizar a geração das rotas, de forma a otimizar o serviço
de entrega de merenda escolar. Para tal isto, foi empregado à solução de
Geoprocessamento, utilizando ferramentas SIG (Sistemas de Informação
Geográfica) para melhor tratar do assunto, onde a representação do cenário
real foi feita por vetorização espacial. As escolas são representadas por
pontos com suas respectivas coordenadas, as ruas são representadas por
linhas, e a união ou intersecção de linhas ou ruas são os vértices, e o
conjunto de todas as ruas são chamados de grafo. Estre grafo foi trabalhado
de forma que pudéssemos representar da melhor forma possível o cenário
real, com suas características peculiares, tais como, ruas de mão dupla,
viadutos, dentre outros. Na próxima seção serão apresentados a metodologia
utilizada.



4. Metodologia Utilizada para o caso de Distribuição de Merenda Escolas em
Manaus/AM



A metodologia utilizada neste trabalho seguiu as seguintes etapas:



Figura 2 - Fluxo do Processo de Trabalho. Fonte: Próprio Autor.


Na Etapa 1 foi feita a Estruturação de Logradouros. De forma manual foi
atribuído a cada seguimento de reta, atributos específicos, tais como, "mão
dupla" representada por (B – Both), e "mão única" representada por (FT –
From To) e (TF – To From), dentro da Tabela de Atributos denominada por
(Oneway). As setas em vermelho na Figura 3 abaixo representam as direções
das vias. Os pontos em preto, representação a intersecção entre cada arco
de vias.





Figura 3- Estrutura de Redes. Fonte: Próprio Autor.


No caso dos viadutos que possuem características de elevação, foram
atribuídos códigos para representar suas mudanças, tais como -1 para ruas
que passam a baixo, 1 para ruas que passam a cima, e 0 (zero) para ruas que
não sofrem mudanças, tal configuração está na Tabela de Atributos
representada por F_ZLEV e T_ZLEV. Conforme Figura 4 a seguir.





Figura 4 - Tabela de Atributos. Fonte: Próprio Autor.


As tabelas de Atributos são os próprios atributos pertencentes a cada
vetor, onde, por exemplo, o nome de uma rua, ou CEP, pode ser representado
por uma categoria dentro das colunas na tabela, onde pode conter diversos
tipos de dados, tais como: Texto, Número, dentre outros tipos de formação
aceitos pela tabela.

Na Etapa 2, realizou-se a Análise de Grupos, utilizando ferramenta SIG para
subdividir a quantidade de escolas representadas por pontos, para melhor
simular os roteiros. A técnica utilizada para esta análise foi (K-nearest
neighbors algorithm), ou seja, algoritmo de vizinho mais próximo. Através
de cálculos computacionais encontra-se o número ótimo de grupos de divisão
dentro de um espaço amostral, por vizinho mais próximo, levando em
consideração as coordenadas geográficas de cada ponto. Conforme Figura 5
abaixo.





Figura 5 - Análise de Grupos. Fonte: Próprio Autor.


De acordo com os cálculos utilizando a técnica de vizinho mais próximo, o
resultado da análise demonstrou que fosse utilizado cinco grupos diferentes
de roteirização. Como podem ser observados na figura 5, alguns grupos
possuem maior quantidade de pontos do que outros, o que pode ser
considerado uma característica da técnica empregada, pois nem sempre um
ponto próximo pode ser considerada próximo mesmo, de tal forma que para se
chegar de um ponto ao outro, existem diversos fatores que influenciam tal
percurso, tais como, retornos e lagos, dentre outras características.

Podemos ter uma breve descrição da técnica segundo Frigui (2004).
Suponhamos um conjunto D de tuplas. Cada elemento de D é uma tupla (x1;
x2;... xn; C), onde C é a classe à qual pertence à tupla (x1;...;x). O
tupla (x1;...; xn) pode ser vista como um ponto num espaço n-dimensional.
Seja Y = (y1...; yn) uma nova tupla, ainda não classi cada. A m de
classi cá-la, calcula-se as distâncias de Y a todas as tuplas de
treinamento e consideram-se as k tuplas de treinamento mais próximas de Y.
Dentre estas k tuplas, veri ca-se qual a classe que aparece com mais
frequência. A tupla Y será classi cada dentro desta classe mais frequente.

Após o processo de análise de agrupamento, deu-se início a Etapa 3, que
consistiu em roteirizar para otimizar o percurso e classificar os pontos de
entrega. Para realizar o processo de simulação, foi utilizada a ferramenta
Network Analyst. Mas para isso foi necessário a configuração de uma base de
dados chamada Dataset, que consiste no armazenamento de todos os pontos de
intersecção e todos os seguimentos de retas dentro de um banco de dados
inerente ao próprio software ArcGIS. Já previamente configurados na Etapa 1
deste trabalho.

De acordo com a Figura 6, pode ser visualizado o grupo 3 da Região 4. Como
critério de roteirização, primeiramente é selecionado o conjunto de pontos
de uma só vez, feito isso, é feito a seleção do ponto de Partida e o ponto
de Parada, que consiste no ponto (Logística da SEMED).









No processo de roteirização, primeiramente é selecionado de uma só vez,
todos os pontos de entrega, após isso, seleciona-se o ponto de saída e o
ponto de retorno, neste caso ambos serão o ponto (Logística da SEMED).

É necessário efetuar a configuração pra que o próprio sistema realize o
processo de reordenamento de pontos para calcular o melhor trajeto.

Após realizado a seleção de pontos de entrega, ponto de saída e com de
retorno, dá-se início à roteirização propriamente dita, que é o processo de
encontrar o menor caminho possível que se possa visitar todos os pontos de
entrega. Feito isso, conforme na Figura 7, é possível ver o resultado após
a simulação para o grupo 3.

Foi criado um vetor de percurso, uma linha em vermelho que indica todo o
trajeto a ser percorrido para atender todos os pontos, partindo da
(Logística da SEMED) e retornando para a (Logística da SEMED). Conforme
configuração realizada de acordo com os critérios empregados na vida real,
o vetor percurso considera as características das vias e os viadutos,
tornando o sistema funcional.





Figura 7 - Grupo 3 após a Simulação. Fonte: Próprio Autor.


Na Figura 8 está disposta a visualização geral de roteirização para todos
os grupos de pontos, como pode ser observado, existe uma diferenciação de
cores para o vetor de percurso, onde pode ser selecionado apenas aquele
grupo que seja necessário ser visualizado.

O ordenamento de pontos a serem visitados, e essa numeração pode ser vista
tanto em cima do ponto como também na tabela de atributos no campo de
ordenamento, que já pode ser impresso em um relatório com o nome das
Escolas e direções considerando o nome das ruas.





Figura 8 - Visualização Geral de Rotas Geradas para todos os grupos. Fonte:
Próprio Autor.


Além disso, dentro da tabela de atributo dos logradouros já possui o campo
com o nome de todas as ruas. Esses nomes são relacionados com as rotas,
através desse relacionamento é possível atribuir ao relatório às direções
de percurso completo considerando o nome e a direção da rua à qual a pessoa
que for conduzir o transporte de entrega deverá seguir, e a distância
percorrida. Na Figura 9 tem-se uma prévia visualização do Relatório das
Rotas, que pode ser gerado facilmente e de forma rápida.



Figura 8 - Relatório das Rotas. Fonte: Próprio Autor.
5. Conclusão

O objetivo deste trabalho foi o de realizar simulações de rotas de pontos
de entrega, para atendimento às Escolas Municipais de Manaus. Restringiu-se
o estudo para a Região 4, que consiste em 55 escolas. Para que isso fosse
possível, foi necessária a configuração da base de Logradouros de Manaus,
para melhor entendimento do cenário real da cidade, onde foi implementado
regras conforme as características inerentes aos sentidos das vias, e
elevação de viadutos. Através da técnica de vizinho mais próximo
implementada dentro do SIG, foi dividido as 55 escolas em 5 grupos de
atuação, cada grupo contendo uma quantidade de pontos características à
área.
Após a análise e preparação de todas as bases de dados, foi possível
utilizar a ferramenta de roteirização Network Analyst, para simular as
rotas de entrega de merenda Escolar. Foi possível calcular a distancia
total de percurso de todas as rotas e a distância entre cada vértice
pertencente aos arcos de vias.

O processo aplicado neste trabalho foi totalmente automatizado, com intuito
de evitar que a distribuição de merenda escolar ocorre-se de forma
empírica. Assim aplicando técnicas matemáticas foi possível obter grupos de
atuação dentro de um espaço amostral de pontos, também foi possível
calcular o ordenamento para identificar com detalhes o percurso a ser
realizado e finalmente gerar relatórios detalhados informando distâncias,
nome de ruas, mapas temáticos de visualização de todo o percurso, e a ordem
de Escolas a serem visitadas.

Assim poder auxiliar o setor de Logística da SEMED a distribuir de forma
efetiva e a merenda escolar, e poder completar o ciclo mensal de entrega
para todas as escolas, com intuito de manter sempre cheio o estoque de
merenda das Escolas, para que não falte alimento para as crianças que
necessitam de tal serviço.



6. Considerações Finais

Apesar da dificuldade na configuração das bases de dados, a consolidação
das ferramentas de simulação se mostrou adequado e funcional,
possibilitando a criação de novos cenários. Então, uma vez feito a
configuração, o processo de atualização se torna mais simples de ser
realizado, e com isso podem-se gerar rotas dinâmicas e a qualquer momento.
Para trabalhos futuros sugere-se efetuar ajustes considerando a carga
que será distribuída em cada ponto, relacionando o estoque e a capacidade
de cada carro. Outra possibilidade é incluir na estrutura de logradouros a
velocidade das vias e realizar novas simulações incorporando essas novas
componentes.




















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Figura 6 - Grupo 3 de Roteirização antes da simulação. Fonte: Próprio Autor