Otimização dos custos de frota urbana com uso de modelo combinado de life cycle cost e simulação de Monte Carlo

Jorge Luiz Riechi, Bernardo Tormos, Marcos Vinicius Jacometo Hillebrand

Resumo


Otimizar o valor do custo médio anual, de uma frota de ônibus, tem se tornado uma preocupação, cada vez maior, na gestão das empresas de transporte em todo mundo. Atualmente, existem várias ferramentas disponíveis para auxiliar as decisões gerenciais e, uma da mais utilizadas, é a análise do custo do ciclo de vida de um ativo, conhecida como “Life Cycle Cost”. Caracterizada por executar uma análise determinística da situação, permite à gestão, avaliar o processo de substituição da frota, porém, mostra-se limitada, por não contemplar certas variações intrínsecas aos veículos e por, desconsiderar variáveis relacionadas às contingências de uso da frota. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um modelo combinado de apoio ao gerenciamento de ativos, baseado na associação entre a ferramenta Life Cycle Cost e o modelo matemático de Simulação de Monte Carlo, mediante a realização de uma análise estocástica, considerando tanto a idade, quanto a quilometragem média anual para substituição ótima de um veículo. O método utilizado foi aplicado em uma frota de transporte urbano brasileira, e os resultados indicam que o uso do modelo estocástico foi mais eficiente que a utilização de modelo único determinístico.

Palavras-chave


Life Cycle Cost. Simulação de Monte-Carlo. Otimização. Substituição de Frota. Análise de Custo.

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Referências


AVILA, C. R., & BECK, A. New method for efficient Monte Carlo–Neumann solution of linear. (Elsevier, Ed.) Probabilistic Engineering Mechanics,n. 40, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/j.probengmech.2015.02.006

COSTA, A. P., NOSSA, V., TEIXEIRA, A. M., & TEIXEIRA, A. (2014). Otimização de custos do transporte público urbano: comprar ou vender um ônibus usado. Gestão, finanças e contabilidade, 2014, p. 73-92.

DARIO, M., SILVA, E. M., NETTO, M. S., & PIRES, S. R. Indicadores de desempenho, práticas e custos da manutenção na gestão de pneus de uma empresa de transportes. Revista Produção Online, v. 14, n. 4, p. 1235 – 1269, 2014. http://dx.doi.org/10.14488/1676-1901.v14i4.1450

DHILLON, B. S. Life Cycle Costing For Engineers. London - U.K.: CRC Press, 2010.

EMBLEMSVAG, J. Activity-based life-cycle costing. Managerial Auditing Journal, v. 16, n. 1, p. 17-27, 2001. http://dx.doi.org/10.1108/02686900110363447

EMBLEMSVAG, J. Life Cycle Costing: using activity-based costinf and monte-carlo to manage future costs and risks. New Jersey - USA: John Wiley, 2003.

FAN, D. W., MACHEMEHL, R., GEMAR, M., & BROWN, L. A Stochastic Dynamic Programming Approach for the Equipment Replacement Optimization under Uncertainty. Journal of transportation systems engineering and information technology, v. 14, n. 3, p. 76-84, 2014. http://dx.doi.org/10.1016/S1570-6672(13)60137-3

FELDENS, A. G., MÜLLER, C. J., FILOMENA, T. P., KLIEMANN Neto, F. J., CASTRO, A. S., & ANZANELLO, M. J. Política para avaliação e substituição de forta por meio da adoção de modelo multicritério. ABCustos - Associação Brasileira de Custos, v. 5, n. 1, p. 1-27, 2010.

FENG, W., & FIGLIOZZI, M. A. Bus fleet type and age replacement optimization: a case study utilizing king conty metro fleet data. Proceedings of the 12th conference on advanced systems for public transport, 2012.

JIN, D., KITE-POWELL, & L., H. Optimal fleet utilization and replacement. Transportation research, E 36, p. 3-20, 2000. http://dx.doi.org/10.1016/s1366-5545(99)00021-6

LAPAŠINSKAITĖ, R., & BOGUSLAUSKAS, V. The maintenance Cost Allocation in Product Life Cycle. Engineering Economics. v. 4, n. 44, p. 17-23, 2005.

LEAL, L. R., & OLIVEIRA, M. J. . Simulação aplicada ao gerenciamento de projetos: uma revisão. Revista Produção Online, v. 11, n. 2, p. 503-525, abr./jun. de 2011. http://dx.doi.org/10.14488/1676-1901.v11i2.737

MISHRA, S., SHARMA, S., KASNABIS, S., & MATHEW, T. V. Preserving an aging transit fleet: an optimal resource allocation perspective based on service liffe and constrained budget. Trasportation reserach Part, 47, p. 11-123, 2013.

PAMPLONA, E. O., & SILVA, W. F. Contribuição da simulação de Monte Carlo na projeção de cenários para gestão de custos na área de laticínios. CONGRESSO INTERNACIONAL DE CUSTOS, Anais... 2005.

RITTER, F., PANDOLFO, A., BARCELLOS, L. J., RITTER, V. R., PANDOLFO, L. M., TAGLIARI, L. D., & BARCOVI, N. E. (). Utilização do método de Monte Carlo para avaliação econômica de policultivos de jundiás. Revista Produção Online, v.14, n. 4, p. 1292-1315, out./dez de 2014. http://dx.doi.org/10.14488/1676-1901.v14i4.1590

SARAIVA JUNIOR, A. F., RODRIGUES, M. V., & COSTA, R. P. Simulação de Monte Carlo aplicada à decisão de mix de produtos. Produto e Produção, v. 11, n. 2, p. 6-54, jun. 2010.

SILVA, J. Definition if maintenance policies in power systems using a sequential Monte Carlo. Journal of Engineering, p. 122-137, 2015.

SILVEIRA, M. C., ANZANELLO, M. J., & ECTCHEVERRY, G. V. Programação de produção via seleção de variáveis e simulação de Monte Carlo. Revista Produção Online, v. 14, n. 2, p. 764-788, abr./jun. 2014. http://dx.doi.org/10.14488/1676-1901.v14i2.1603.

SINGH, D., & TIONG, R. Development of Life Cycle Costing framework for highway bridges in Myamar. International Journal of Project Management, n. 23, p. 37-44, 2005. http://dx.doi.org/10.1016/j.jproman.2004.05.010

ZAMBUJAL, J. O., & DUQUE, J. Operational asset replacement strategy: a real options approach. European Journal of Operational Research, n. 210, p. 318-325, 2011.




DOI: http://dx.doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2627

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