Otimização das rotas logísticas de caminhões de coleta seletiva a partir do uso de internet das coisas : um estudo de caso

Abstract

O gerenciamento de resíduos e a alta concentração populacional são problemas que representam um grande desafio para a humanidade. A coleta seletiva surgiu para auxiliar nessas questões, porém ainda carece de muito investimento e melhorias, como o uso de tecnologia para reduzir custos e otimizar as operações. Nesse contexto de cidades inteligentes e a partir da Agenda 2030, surgiu na Dinamarca um projeto para criar uma solução que mede o nível do lixo em contêineres, que foi adaptada para o contexto brasileiro. O presente trabalho trata sobre a aplicação de um modelo de otimização de rotas logísticas em uma empresa de Brasília-DF a partir do uso de Internet das Coisas. Para isso, foi feita a comparação entre uma rota realizada pela empresa atualmente e a rota a ser realizada a partir do uso de sensores informando qual o preenchimento de cada contêiner. Utilizando a metodologia de mineração de dados CRISPDM, foi possível entender mais sobre o negócio, coletar, preparar, filtrar e realizar a roteirização otimizada utilizando o software Google OR-Tools, seguindo a documentação do Capacitated Vehicle Routing Problem. Foram analisados fatores ambientais e financeiros, havendo a projeção dos ganhos ao longo do tempo. Os resultados mostraram a redução de 8,5% na distância gasta e 17% no tempo gasto por rota, o que traz a economia de mais de 40 mil reais e mais de 1,5 toneladas de dióxido de carbono despejadas na atmosfera por ano para a empresa analisada. Ainda há limitações como o número de dispositivos conectados enviando dados e número de rotas analisadas, porém foram trazidas informações de como continuar o projeto, que pode ser aplicado e personalizado de acordo com o contexto.