Otimização de indicadores da avaliação de ciclo de vida na logística reversa para resíduos de equipamentos elétricos e eletrônicos (REEE)

• Processo: 19/16748-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 21 de outubro de 2019
• Data de Término da vigência: 10 de janeiro de 2020
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Eli Angela Vitor Toso
• Beneficiário: João Gabriel Hernandes
• Supervisor: Raf Jans
• Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: École des Hautes Études Commerciales (HEC Montréal), Canadá
• Vinculado à bolsa: 17/25278-2 - Modelo multiobjetivo para planejamento de logística reversa de resíduos de equipamentos eletroeletrônicos (REEE), BP.IC
• Assunto(s): Logística reversa Resíduos de equipamentos eletroeletrônicos Poluentes Otimização de processos Gestão do ciclo de vida Impactos ambientais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Logística Reversa | Modelos de otimização | Reee | Modelos de localização para logística reversa

Resumo

Operações de logística reversa (LR) para resíduos de equipamentos elétricos e eletrônicos (REEE) permitem a recuperação de valor de produtos pós-consumo, mas podem gerar emissões poluentes. Este trabalho propõe a otimização de uma rede de logística reversa de REEE no Brasil por meio de um modelo multiobjetivo e multiperíodo, integrando decisões de fluxo de materiais, localização de centros de coleta e dimensionamento de frota de veículos. Além de reduzir custos, as operações logísticas devem ser avaliadas em relação a seu impacto ambiental, especificamente via indicadores do método de Avaliação de Ciclo de Vida (ACV): consumo de combustível fóssil, potencial de mudança climática e toxicidade humana. Testes foram realizados com dados do estudo de caso de uma empresa do setor para implementação e validação do modelo, incluindo a sensibilização dos pesos das funções objetivo e de vários parâmetros de interesse, como o nível de impacto ambiental gerado pelos veículos, os custos de transporte e de abertura de instalações e a demanda por coleta de REEE. Os resultados mostram que soluções melhores em termos financeiros podem ser piores em termos ambientais e vice-versa, além de mostrar a importância da escolha entre tipos de veículo. (AU)