Otimização da expedição siderúrgica via gêmeo digital : heurística de alocação de pátio para aumento de throughput

Abstract

A gestão de pátios logísticos siderúrgicos enfrenta desafios de eficiência devido à complexidade combinatória do Problema de Relocação de Blocos (Block Relocation Problem — BRP), onde movimentações improdutivas da ponte rolante atuam como o principal gargalo físico e temporal do sistema. Este Trabalho de Conclusão de Curso apresenta o desenvolvimento e a validação de um Gêmeo Digital (GD) baseado em Simulação a Eventos Discretos (SED) em linguagem Python para otimizar o fluxo de expedição de uma planta siderúrgica real. O modelo contrapõe a prática operacional vigente — uma política reativa baseada na lei do menor esforço do operador, análoga à heurística clássica First-Fit — a uma Heurística de Alocação orientada à minimização da entropia do pátio e ao agrupamento antecipado de chapas por rotas de destino. O simulador incorpora restrições operacionais do negócio, incluindo turnos de trabalho limitados a 18 horas (1080 minutos), restrições geométricas de estabilidade mecânica de empilhamento e restrição de capacidade imposta, na qual um caminhão só pode ser carregado se o pátio contiver, no mínimo, 90% da capacidade nominal de peso do veículo em chapas liberadas para a mesma rota de destino. Os resultados das simulações estocásticas e a validação retroativa por meio de dados históricos demonstraram que a abordagem proativa proposta desobstrui eficientemente a capacidade da ponte rolante, convertendo o tempo antes desperdiçado em remanejos em tempo útil de carregamento. O algoritmo proporcionou aumentos no throughput de toneladas expedidas e na fluidez da frota de transporte, maximizando o faturamento operacional e mitigando riscos de soterramento crônico de estoque sem a necessidade de investimentos em novos ativos físicos (CapEx).