Logística 4.0: tecnologias para logística flexível e ecoeficiente

Resumo

Na futura economia circular, o movimento de matérias-primas, produtos, resíduos para reciclagem e recursos produtivos são requisitos chave na globalização. As operações logísticas representam até 35% dos custos totais, com perspetivas de crescimento. Assim, uma gestão e planeamento ótimo das operações logísticas podem determinar a competitividade da indústria. A logística influencia também a sustentabilidade das cadeias de abastecimento e condiciona o dimensionamento, projeto, utilização e manutenção das infraestruturas das futuras cidades.Sistemas logísticos inteligentes tem sido desenvolvidos de forma a apoiar na concretização dos requisitos de transporte ao mínimo custo. Contudo, no âmbito da Indústria 4.0, uma grande quantidade de informação ficará disponível (perto do tempo real) através da integração de sensores, e tecnologias semelhantes, nos veículos e cargas. Neste contexto, o projeto pretende investigar métodos avaçados de otimização para o planeamento flexível do transporte, cujos modelos incluem incerteza e adaptação dinâmica à informação "just-in-time", e ainda outros aspetos da economia circular (impacto ecológico, reciclagem).O foco desta investigação serão os problemas dinâmicos de roteamento de veículos, uma variante do problema tradicional de roteamento de veículos, onde é possível reajustar rotas ao longo do tempo. Fazendo uso da informação "just-in-time" para reajustar dinamicamente rotas pode resultar em economias significativas nos custos e, ao mesmo tempo, atender melhor aos requisitos dos clientes. Este problema tem diversas aplicações, desde os serviços de emergência até aos de entrega, podendo melhorar significativamente os problemas de roteamento com incerteza. O problema dinâmico de roteamento de veículos é relativamente novo e as recentes revisões na literatura apontam alguns aspetos do problema que devem ser alvo de exploração. Assim, o projeto pretende colmatar as lacunas encontradas, focando 4 linhas de atuação. A primeira é padronizar a pesquisa em termos de taxonomia, aplicações, variantes, abordagens, instâncias e benchmark, sistematizando as abordagens existentes para um planeamento eco-eficiente. A segunda é estudar formas de incorporar a incerteza no problema, nomeadamente através de técnicas de otimização robusta para optimização a priori. A terceira é desenvolver técnicas de solução eficientes para resolver o problema de forma mais tratável, com vista a futura incorporação dos resultados anteriores em ferramentas de apoio a decisão e integração com sensores e outras tecnologias da Indústria 4.0. Este aspecto é crucial para desenvolver os futuros sistemas de transporte para futuras aplicações em casos reais. A última é aplicar os modelos e métodos propostos de forma a validar os benefícios decorrentes da sua aplicação numa empresa retalhista de comercio eletrônico em Portugal. (AU)