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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA COLÉGIO POLITÉCNICO DA UFSM

CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM GEOPROCESSAMENTO

GEOPROCESSAMENTO NA VALIDAÇÃO DA BASE DE DADOS DA EMPRESA SOUZA CRUZ S.A –

TRABALHO EM DESENVOLVIMENTO PELA EMPRESA TOPOGRAPHIA E PLANEJAMENTO

RURAL S/S LTDA

RELATÓRIO DE ESTÁGIO

Alison Wolfart

Santa Maria, RS, Brasil 2015

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GEOPROCESSAMENTO NA VALIDAÇÃO DA BASE DE DADOS DA EMPRESA SOUZA CRUZ S.A – TRABALHO EM DESENVOLVIMENTO PELA EMPRESA TOPOGRAPHIA E

PLANEJAMENTO RURAL S/S LTDA

Alison Wolfart

Relatório de Estágio apresentado ao Curso Superior de Tecnologia em Geoprocessamento do Colégio Politécnico da UFSM, como requisito

parcial para obtenção do grau de Tecnólogo em Geoprocessamento

Orientador: Prof. Dr. Lúcio de Paula Amaral

Santa Maria, RS, Brasil 2015

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Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM

Curso Superior de Tecnologia em Geoprocessamento

Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova o Relatório de Estágio

GEOPROCESSAMENTO NA VALIDAÇÃO DA BASE DE DADOS DA EMPRESA SOUZA CRUZ S.A – TRABALHO EM

DESENVOLVIMENTO PELA EMPRESA TOPOGRAPHIA E PLANEJAMENTO RURAL S/S LTDA

RELATÓRIO DE ESTÁGIO

elaborado por Alison Wolfart

como requisito parcial para obtenção do grau de Tecnólogo em Geoprocessamento

COMISSÃO EXAMINADORA:

Lúcio de Paula Amaral, Dr. (Presidente/Orientador)

Elódio Sebem, Dr. (Professor/UFSM)

Luiz Patric Kayser, Me. (Professor/UFSM)

Santa Maria, 30 de Novembro de 2015.

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Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM

Curso Superior de Tecnologia em Geoprocessamento

GEOPROCESSAMENTO NA VALIDAÇÃO DA BASE DE DADOS DA EMPRESA SOUZA CRUZ S.A – TRABALHO EM DESENVOLVIMENTO PELA EMPRESA TOPOGRAPHIA E

PLANEJAMENTO RURAL S/S LTDA

Relatório de Estágio realizado na Empresa Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda

elaborado por Alison Wolfart

Prof. Dr. Lúcio de Paula Amaral (Presidente/Orientador)

Eng. Agrônomo Alberto Michel Toniolo Lorenzi (Supervisor da empresa)

Alison Wolfart (Estagiário)

Santa Maria, 30 de Novembro de 2015.

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AGRADECIMENTOS

Chegado ao fim de uma longa trajetória e com seu objetivo alcançado, não

posso deixar de agradecer a todos aqueles que me ajudaram de qualquer forma,

sendo de perto ou de longe, mas que tiveram uma significativa importância para o

alcance do sucesso final, o grau de Tecnólogo em Geoprocessamento.

Primeiramente agradeço a Deus, por ter me dado a vida, por ter me iluminado,

me dado força, fé e saúde durante esta longa e dura caminhada.

A minha família, meus pais Marlene Teresinha Wolfart e Sergio Wolfart, ao meu

irmão Henrique Wolfart, agradeço pela educação e ensinamentos que me

concederam, e ainda, obrigado pelo apoio e incentivo mesmo estando distantes

durante a minha graduação.

A Universidade Federal de Santa Maria e ao Colégio Politécnico, que me

proporcionaram a realização de um curso superior gratuito de ótima qualidade,

oferecendo uma estrutura e um ambiente invejável.

A todos os professores do curso de Tecnologia em Geoprocessamento do

Colégio Politécnico da UFSM, em especial aos professores Elódio Sebem e Lúcio de

Paula Amaral, pelas orientações, conselhos, ensinamentos, amizade e dedicação.

Aos meus colegas Aécio Dambrowski dos Santos, Ciro Giusti Galiano e Vinícius

Vizzotto, colegas da maioria dos trabalhos e também pelo companheirismo, apoio e

amizade durante esses anos de convívio em sala de aula.

A empresa Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda., pela oportunidade da

realização do meu estágio, possibilitando a vivencia profissional em uma empresa de

qualidade.

Enfim, agradeço a todos os meus colegas e amigos que fizeram parte desta

longa e importante etapa de minha vida. OBRIGADO!

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RESUMO

Relatório de Estágio Colégio Politécnico da UFSM

Universidade Federal de Santa Maria

GEOPROCESSAMENTO NA VALIDAÇÃO DA BASE DE DADOS DA EMPRESA SOUZA CRUZ S.A – TRABALHO EM DESENVOLVIMENTO PELA EMPRESA

TOPOGRAPHIA E PLANEJAMENTO RURAL S/S LTDA

AUTOR: ALISON WOLFART ORIENTADOR: LÚCIO DE PAULA AMARAL

Santa Maria, 30 de novembro de 2015.

O Estágio Supervisionado, como requisito parcial para a obtenção de grau do curso Superior de Tecnologia em Geoprocessamento do Colégio Politécnico da UFSM, foi desenvolvido na empresa Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda., localizada no município de Santa Maria – RS, totalizando 420 horas. A necessidade de otimizar as atividades de logística das empresas é uma realidade. Dentre estas atividades, o transporte merece uma atenção especial por ser oneroso, complexo e influenciar diretamente no sucesso da empresa. Tendo em vista que o geoprocessamento pode contribuir para solução de problemas logísticos, o objetivo do estágio foi utilizar seus métodos para validar o banco de dados da empresa Souza Cruz S.A., além de pôr em prática os conhecimentos adquiridos durante a realização do curso de Tecnologia em Geoprocessamento e compreender o funcionamento das atividades da empresa Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda. Durante o estágio foram desenvolvidas atividades relacionadas a logística de transportes para a empresa Souza Cruz S.A., onde através de um algoritmo inserido nas aplicações do VBA do Excel e uma função de cálculo criada, foram calculadas as distâncias entre os transportadores e os produtores de fumo vinculados a empresa, e na página WEB do Google Maps definidos os trechos entre o transportador e a unidade de recebimento Souza Cruz S.A. Após efetuar os cálculos para os 30.000 produtores e os aproximadamente 320 transportadores, os resultados foram tabulados e enviados a empresa Souza Cruz. Foram entregues 5016 análises de distância, 1800 apresentaram variação fora dos parâmetros definidos pela empresa, as que tiveram suas fontes de erro detectadas, sendo as principais causas erros de coordenadas. Conclui-se que o geoprocessamento é uma ferramenta essencial e eficaz na aplicação para soluções logísticas de transportes das empresas. A realização do estágio na empresa Topographia foi de suma importância e atendeu as minhas expectativas, onde proporcionou além da experiência e conhecimento das rotinas de uma empresa, complementar o conhecimento prático-teórico adquiridos no decorrer do curso de Tecnologia em Geoprocessamento.

Palavras-chave: Geoprocessamento. Logística. Transportes.

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LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 – Logotipo de Apresentação da Empresa. .................................................. 13

Figura 2 – Microsoft Excel, versão 2013. .................................................................. 21

Figura 3 – Página Web do Google Maps. ................................................................. 23

Figura 4 – Produtores. ............................................................................................... 25

Figura 5 – Transportadores. ...................................................................................... 26

Figura 6 – Unidades de Recebimento. ...................................................................... 27

Figura 7 – Função do cálculo de distância ................................................................ 28

Figura 8 – Resultado da distância após aplicada a função de cálculo. ..................... 29

Figura 9 – Vista parcial da tabela da maior distância por localidade atendida pelo

transportador. ............................................................................................................ 29

Figura 10 – Trajeto Transportador. ............................................................................ 30

Figura 11 – Vista parcial da tabela final por transportador. ....................................... 31

Figura 12 – Mapa de localização dos produtores – identificação de coordenadas

erradas. ..................................................................................................................... 34

Figura 13 – Erro de coordenada dentro do perímetro dos estados. .......................... 35

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LISTA DE QUADROS

Quadro 1 − Tipos de dados aceitos em um banco de dados geográfico................... 17

Quadro 2 - Erros de coordenadas encontrados no bando de dados. ........................ 33

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LISTA DE ANEXOS

Anexo A − Parte Demonstrativa da Tabela Final enviada a Souza Cruz S.A............ 41

Anexo B − Algoritmo fonte da função Km_Distancia............. .................................... 42

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LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

AJAX - Asynchronous JavaScript + XML (eXtensible Markup Language)

API - Application Programming Interface

CIDs - Centrais Integradas de Distribuição

CODs - Centrais Operacionais de Distribuição

CPD - Centro de Pesquisas e Desenvolvimento

GPS - Global Positioning System

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IP - Internet Protocol

KM - Quilômetro/Quilometragem

KML - Keyhole Markup Language

PR - Paraná

QGIS - Quantum GIS

RS - Rio Grande do Sul

SC - Santa Catarina

SIRGAS - Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas

VBA - Visual Basic for Application

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO....................................................................... 12

1.1 Apresentação da Empresa.................................................................. 13

1.2 Objetivos do estágio curricular........................................................... 14

1.2.1 Objetivo Geral........................................................................................ 14

1.2.2 Objetivos Específicos............................................................................. 14

2 REVISÃO DE LITERATURA................................................. 15

2.1 Geoprocessamento e Logística de Transportes................................ 15

2.2 Banco de Dados Espaciais.................................................................. 17

2.3 Transporte e Estradas......................................................................... 18

3 MATERIAIS E MÉTODOS..................................................... 20

3.1 Aplicativos utilizados.......................................................................... 20

3.1.1 Microsoft Excel....................................................................................... 20

3.1.2 Google Maps.......................................................................................... 21

3.2 Base de dados utilizada....................................................................... 23

3.2.1 Base de dados dos Produtores............................................................... 24

3.2.2 Base de dados dos Transportadores...................................................... 25

3.2.3 Base de dados das Unidades de Recebimento Souza Cruz S.A............ 26

3.3 Atividades desenvolvidas................................................................... 28

3.3.1 Cálculo distância (km) entre o produtor e seu transportador.................. 28

3.3.2 Cálculo distância (km) entre o transportador e sua unidade de entrega. 29

4 RESULTADOS...................................................................... 32

4.1 Principais variações identificadas pela Souza Cruz.......................... 32

4.2 Situações Encontradas....................................................................... 33

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS................................................... 36

REFERÊNCIAS..................................................................... 37

ANEXOS................................................................................ 40

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DADOS DE IDENTIFICAÇÃO

ESTÁGIARIO NOME: Alison Wolfart CURSO: Curso Superior de Tecnologia em Geoprocessamento - Colégio Politécnico da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria ENDEREÇO: Rua Claudio Andrioli, 159 BAIRRO: Centro CIDADE: Nova Boa Vista - RS CEP: 99580-000 FONE: (55) 9630-7958

ORIENTADOR

NOME: Lúcio de Paula Amaral LOCAL DE ATUAÇÃO: Departamento de Engenharia Rural - CCR FORMAÇÃO DO ORIENTADOR: Engenheiro Florestal, graduado na FCA-UNESP/Botucatu-SP, Especialista em Geomática - PG-Geomática/UFSM, Mestre em Agronomia - Produção Vegetal, Programa de Pós-graduação em Agronomia na Universidade Estadual do Centro-Oeste - UNICENTRO, Guarapuava-PR, Mestre em Agricultura de Precisão, Programa de Pós-graduação em Agricultura de Precisão, Colégio Politécnico da UFSM, e Doutor em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM, PPGEF.

EMPRESA NOME: Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda ENDEREÇO: Rua Barão do Triunfo, 1718 – Loja BAIRRO: Nossa Senhora de Fátima CIDADE: Santa Maria - RS CEP: 97015-070 FONE (55) 3028-5700

ESTÁGIO ÁREA DE REALIZAÇÃO: Geoprocessamento SUPERVISOR: Engenheiro Agrônomo Alberto Michel Toniolo Lorenzi CARGA HORÁRIA SEMANAL: 30 horas CARGA HORÁRIA: 300 horas DATA DE ÍNICIO E TÉRMINO: 30/07/2015 à 04/12/2015 FORMAÇÃO DO SUPERVISOR: Graduado em Agronomia (1998) pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

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1 INTRODUÇÃO

O período de estágio é o momento onde o acadêmico desenvolve atividades

de aprendizagem profissional, social e cultural, proporcionadas pela participação em

situações reais de vida e trabalho de seu meio de atuação, sendo realizadas junto a

instituições de ensino e/ou pesquisa, empresas de direito público ou privado. Como

parte do processo formativo do estudante, o estágio permite a ele aplicar na prática

os seus conhecimentos teóricos, ameniza o impacto da passagem da vida

universitária para o mercado de trabalho, proporcionando desde já o contato com o

futuro meio profissional. Sua realização faz também com que o estudante adquira uma

atitude de trabalho sistematizado, desenvolvendo a consciência da produtividade, a

observação e a comunicação concisa de ideias e experiências adquiridas,

incentivando e estimulando o senso crítico e a criatividade.

O estágio foi desenvolvido na empresa Topographia e Planejamento Rural S/S

Ltda., localizada no município de Santa Maria – RS, no período de 30 de julho de 2015

até 04 de dezembro de 2015, com uma carga horária de 30 horas semanais,

totalizando assim 420 horas, ultrapassando as 300 horas necessárias ao estágio,

proposto no projeto pedagógico do curso Superior de Tecnologia em

Geoprocessamento.

O presente relatório descreve as atividades realizadas durante o estágio

curricular obrigatório do referido Curso, oferecido pelo Colégio Politécnico da

Universidade Federal de Santa Maria.

Durante o período de realização do estágio desenvolveram-se atividades em

ambiente de escritório, com o intuito de validar a distância de cada localidade dos

produtores que atendem a empresa Souza Cruz S.A.

A necessidade de otimizar as atividades de logística das empresas é uma

realidade. Dentre estas atividades, o transporte merece uma atenção especial por ser

oneroso, complexo e influenciar diretamente no sucesso da empresa. Tendo em vista

que o geoprocessamento pode contribuir para solução de problemas logísticos, este

trabalho utilizou seus métodos para solucionar um típico problema: definir o melhor

caminho entre dois locais.

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1.1 Apresentação da Empresa

A empresa Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda. (Figura 1) foi fundada

em junho de 1999, pelos sócios Alberto Michel Toniolo Lorenzi, João Vilmar da Silva

e Edson Campanhola Bortoluzzi. Atualmente a direção da empresa encontra-se sob

responsabilidade dos sócios-proprietários Alberto Michel Toniolo Lorenzi e Daniel da

Rosa Cabral, ambos Engenheiros Agrônomos formados pela Universidade Federal de

Santa Maria.

Figura 1 – Logotipo de Apresentação da Empresa.

Fonte: Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda.

A empresa está localizada em Santa Maria – RS, na Rua Barão do Triunfo,

1718. Suas principais atividades constituem-se pela prestação de serviços de

levantamentos topográficos urbanos e rural, realização de georreferenciamento de

imóveis rurais, além de atuar em projetos nas áreas agronômicas e ambiental.

14

1.2 Objetivos do estágio curricular

1.2.1 Objetivo Geral

Levando em consideração que o objetivo do estágio curricular é proporcionar

experiência profissional ao aluno, visando “ao aprendizado de competências próprias

da atividade profissional e à contextualização curricular, objetivando o

desenvolvimento do educando para a vida cidadã e para o trabalho” (BRASIL, 2008),

o objetivo principal do estágio foi, compreender o funcionamento das atividades da

empresa Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda, pôr em prática os

conhecimentos adquiridos durante a realização do curso de Tecnologia em

Geoprocessamento, vivenciar a realidade do mercado de trabalho, e ainda,

desenvolver e adquirir habilidades para o crescimento profissional e pessoal na área

de formação.

1.2.2 Objetivos Específicos

Os objetivos específicos foram:

Desenvolvimento de um projeto envolvendo o uso do geoprocessamento

voltado a logística de transportes para a empresa Souza Cruz S.A.;

Calcular a distância entre os produtores e seu transportador, classificar os

produtores pela localidade que pertencem, verificar o produtor mais distante de

cada localidade;

Calcular a distância entre o Transportador e a sua Unidade de Entrega;

Validar a base de dados de logística da empresa Souza Cruz, comparando a

base de dados fornecida e a gerada por este trabalho.

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2 REVISÃO DE LITERATURA

Neste capítulo será feito uma breve revisão teórica sobre assuntos

relacionados as principais atividades realizadas durante o período de estágio, estes

serão subdivididos em tópicos, para um melhor entendimento.

2.1 Geoprocessamento e Logística de Transportes

O geoprocessamento é o conjunto de técnicas computacionais relacionadas

com a coleta, armazenamento e tratamento de informações espaciais ou

georreferenciadas, para serem utilizadas em sistemas específicos a cada aplicação

que, de alguma forma, utilizam-se do espaço físico geográfico (NOVAES E SUSLICK,

2003).

Pode-se dizer, de forma genérica, “Se o onde é importante para seu negócio,

então Geoprocessamento é sua ferramenta de trabalho”. Sempre que o onde aparece,

dentre as questões e problemas que precisam ser resolvidos por um sistema

informatizado, haverá uma oportunidade para considerar a adoção de um SIG

(CAMARA E DAVIS, 2001).

Silva e Zaidan (2004) relatam que a partir das técnicas de Geoprocessamento

foi possível, em uma escala antes nunca imaginada, investigar sistematicamente as

propriedades e relações posicionais dos eventos e entidades, onde dados são

transformados em informações que servem de apoio à resolução de problemas.

Segundo Medeiros (2015), a utilização do Geoprocessamento na logística das

empresas tem por objetivo reduzir custos e inserir agilidade na entrega dos produtos,

tendo sempre o produto certo, na quantidade certa, no local especificado, na hora

determinada, nas condições adequadas para o cliente e pelo preço combinado.

Sendo, dessa forma, a agilidade, a pontualidade e responsabilidade o diferencial da

empresa.

Com o ambiente competitivo do mundo globalizado, as empresas necessitam

de mais agilidade, melhores desempenhos e busca constante de redução de custos,

ou seja, o processo logístico é essencial para a economia e para as empresas situadas

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neste ambiente e tem o objetivo de oferecer serviços eficientes e eficazes (SOUSA

NETO, 2008). Bowersox et al. (2006) ressaltam que o custo de desempenho do

processo logístico é uma despesa relevante em quase todos os empreendimentos.

Assim sendo, o desafio do gerenciamento logístico provoca uma maior

necessidade de investimento em tecnologias que ofereçam um suporte confiável à

gestão. Além de tudo, a utilização constante da variável espacial (localização) nas

análises de logística, faz vislumbrar o imenso potencial que a área possui para

aplicações de geoprocessamento. Portanto, pode-se ter a utilização deste em todas

as fases do Gerenciamento Logístico: Planejamento, Implementação e Gestão dos

Processos de Armazenagem e Transporte (FREITAS, 2012).

Silva (2003) acrescenta que a logística de transporte rodoviário no Brasil

apresenta como uma de suas maiores vantagens à flexibilidade, pois é possível ter

acesso a diferentes pontos, sem a necessidade de uma infraestrutura tão complexa

quanto a dos outros modais, além de transportar diferentes tipos de cargas em tempos

de entrega planejados antecipadamente.

Transportadores de médio a grande porte, no Brasil, já estão começando a se

preocupar com planejamento de rotas por meio de softwares específicos na área.

Esse planejamento agrega muitos benefícios para a própria transportadora, visto que,

consegue-se assim, especificar a rota de entregas diminuindo gastos com

manutenção e combustível na frota, do qual é ponto fundamental no setor financeiro

(DELPONTE E STROPARO, 2014).

Para Caixeta Filho e Martins (2001) a logística, na qual o transporte é

normalmente seu principal componente, é vista como a última fronteira para a redução

de custos na empresa.

Neste contexto a logística orienta que nos dias atuais, para se visualizar a

diferença entre uma empresa vencedora e uma perdedora deve-se vincular a

administração da logística aplicada pelos seus administradores. Esta diferença irá

refletir não só na redução de seus custos, como também na satisfação de seus

clientes (ROSA, 2007).

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2.2 Banco de Dados Espaciais

Segundo Silva (2002), o termo “banco de dados” significa um conjunto de dados

organizados de modo a atender uma determinada finalidade ou a um conjunto de

finalidades integradas. Já o termo “banco de dados espaciais” é utilizado quando os

dados a serem armazenados possuem características espaciais, ou seja, possuem

propriedades que descrevem sua localização no espaço e sua forma de

representação (Quadro 1).

Vetoriais

As linhas e limites entre áreas são definidos por uma série de

pontos e suas conexões, possuindo facilidades como: mudanças

do sistema de projeções de forma rápida, estocagem dos dados

em camadas (layers) distintas e reduzido tamanho no

armazenamento dos arquivos. Melhor tratamento topológico.

Raster

(Matriciais)

Os limites ou outra informação relevante são definidos como

pixels (menor área para qual a radiação eletromagnética é

coletada individualmente, no caso do Sensoriamento Remoto), ou

seja, uma grade regular de tamanho específico. A qualidade

desse tipo de arquivo está diretamente relacionada à quantidade

de pontos por polegada que por sua vez está diretamente

relacionada à resolução aplicada no scanner, ou nos processos

de geração de imagens. Sendo assim, arquivos do tipo raster

podem ter como desvantagem o tamanho de estocagem em um

bando de dados.

Vídeos/Fotos

As geotecnologias podem associar filmagens digitais dentro da

estrutura de banco de dados geográficos por meio de indexações.

Desta forma, por exemplo, pode-se realizar um vídeo-registro das

condições das rodovias e associar o início de um determinado

trecho da rodovia filmada com um vetor do banco de dados.

Alfanuméricos

Diversos tipos de dados, em especial os tabulares, são

comumente referidos na estrutura de bando de dados geográfico

por meio de associações com vetores ou dados matriciais. Por

exemplo: pode-se ter diversos dados inerentes a algum trecho

ferroviário (bitola, operadora, tipo de carga transportada, etc.) e

associá-los ao trecho correspondente do vetor. Tipo utilizado

neste trabalho.

Quadro 1 − Tipos de dados aceitos em um banco de dados geográfico.

Fonte: Silva, 2002.

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Conforme Santos (1997), um banco de dados espacial contém diferentes tipos

de dados, qualitativos e quantitativos, que apresentam interações não lineares de

diversas ordens e com diferentes prioridades regionais, modelando de forma interativa

o ambiente em que se trabalha.

Os bancos de dados espaciais, mantem um grande volume de dados

organizados em função de um projeto bem definido, e, além disso, permitem

atualizações, inclusões e exclusões, sem se quer perder a sua consistência

(CÂMARA, 2001).

Todo local, físico ou virtual onde estão armazenados dados, pode em certo

sentido, ser chamado de banco de dados. Por exemplo, uma enciclopédia pode ser

considerada um banco de dados. Mas na área de Geoprocessamento é mais

importante o conceito especial de banco ou base de dados relacional. Ou seja, um

banco onde dados são armazenados na forma de tabelas relacionáveis entre si

através campos chaves (MEDEIROS, 2015).

O mesmo autor relata ainda, que as mais diversas facetas de atividades, desde

locadoras de DVD até grandes indústrias metalúrgicas usam-se deste tipo de base

para ter um maior controle sobre fatores como cadastro de clientes e sua condição

em relação à empresa (Inadimplência, por exemplo).

2.3 Transporte e Estradas

Desde os primórdios da terra quando o homem aprendeu a caçar surgiu o

transporte e suas dificuldades inerentes. Aprimorar o transporte, tornando-o eficiente,

é um desafio da atualidade. Pode-se citar a invenção da roda como um fato

determinante para a melhoria dos transportes, pois foi a partir desse fato que as

inovações foram cada vez maiores, até chegarmos nos dias de hoje onde temos vários

modais, por exemplo: hidroviário, aéreo, dutoviário, ferroviário e rodoviário

(DELPONTE E STROPARO, 2014).

Com relação ao surgimento do transporte temos (CULTURA MIX, 2008):

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“O homem das cavernas arrastava as coisas que queria transportar, com o tempo ele descobriu a roda, só que no começo era quadrada, depois que foi gastando e virou redonda, a partir desta descoberta é que começou uma nova era e ficou mais fácil para o transporte. Os carros de boi puxando carroças foram os primeiros transportes, depois é que foi evoluindo até chegar ao automóvel, que hoje é o maior responsável pelo transporte humano no mundo. Com o avanço tecnológico foi surgindo vários meios de transporte o fluvial, aéreo e terrestre com suas máquinas cada vez mais modernas e rápidas. Viagens entre um estado e outro que duravam dias agora dura poucas horas, com a descoberta do avião”.

Apesar de todas as vantagens dos outros modais o domínio do modal

rodoviário é tão grande que abrange mais da metade de todo nosso sistema de

transporte (HIJJAR e LOBO, 2011):

“O transporte rodoviário é o principal meio para o deslocamento de cargas dentro do Brasil. Embora o Governo Federal venha aumentando os investimentos nos outros modais, o rodoviário ainda é o responsável por quase 63% do TKU (toneladas por quilômetro útil) movimentado no País, tendo transportado, em 2008, mais de 770 bilhões de TKU, volume 14% superior ao registrado em 2006”.

Desde a criação do transporte verifica-se um enorme avanço. O que antes era

feito por meio de tração animal, atualmente utiliza-se motores com propulsão de vários

modos.

A evolução não apenas nos meios de transporte, mas também em relação ao

planejamento das rotas, identificação dos melhores caminhos e controle dos custos

dá-se, atualmente, com a utilização de ferramentas sofisticadas que permitem a

otimização dos resultados (DELPONTE E STROPARO, 2014).

Nas áreas de estradas e transportes em geral, estas ferramentas estão sendo

aplicadas no gerenciamento desde a década de 1990. Barddal (1994) utilizou um SIG

na elaboração de projetos de estradas, em que foram reformulados os traçados

existentes com o intuito de melhorar o transporte de madeira, considerando variáveis

técnicas e econômicas. Motta (1996) demonstrou a viabilidade desses sistemas e da

distância virtual na determinação da rota ótima de transporte florestal rodoviário.

Para Hillier e Lieberman (1988) o problema geral de transporte diz respeito à

distribuição de qualquer mercadoria de qualquer grupo de centros de oferta chamados

de fontes, para qualquer grupo de centros de recebimentos chamados de destinos, de

tal modo que se minimize os custos totais de distribuição.

O transporte é uma área chave de decisão dentro da logística de uma empresa

e absorve, em média, a porcentagem mais elevada de custos que as demais

atividades logísticas (BALLOU, 2001).

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3 MATERIAIS E MÉTODOS

A metodologia do trabalho será apresentada em três partes, a primeira terá

uma breve descrição dos aplicativos utilizados para o desenvolvimento das atividades,

na segunda será descrita a base de dados utilizada no trabalho e por fim, será relatado

como se procedeu as atividades durante o período de estágio na empresa

Topographia e Planejamento Rural S/S Ltda.

3.1 Aplicativos utilizados

3.1.1 Microsoft Excel

Excel ou Microsoft Excel é um software de criação de planilhas eletrônicas,

criado pela Microsoft em 1987. O Excel faz parte do "Office", um pacote de produtos

da Microsoft que combinam vários tipos de software para criar documentos, folhas de

cálculo e apresentações e para gerir correio eletrônico (REDAÇÃO, 2015).

Ela cita ainda que, muitas empresas hoje sobrevivem com base em uso destas

planilhas. Seus recursos incluem uma interface intuitiva e capacitadas ferramentas de

cálculo e de construção de gráficos que, juntamente com marketing agressivo,

tornaram o Excel um dos mais populares aplicativos de computador até hoje.

No Excel, temos a possibilidade de o expandir para a programação, onde é

possível utilizar macros, juntamente com o Visual Basic for Application (VBA), para

receber respostas mais detalhadas, as quais nem sempre aparecem sem a utilização

da linguagem de programação.

O VBA é uma linguagem de programação, a qual têm entre suas ferramentas,

elementos específicos para os programas do pacote Office. No caso do Excel,

automatiza e simplifica as planilhas de cálculos, oferecendo ao usuário maior

facilidade de navegação entre planilhas, estando elas na mesma pasta ou não. O

funcionamento do VBA é igual qualquer outra linguagem de programação, ou seja, os

comandos são definidos pelo usuário e, caso estejam corretos uma função será

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executada a partir daquela linha de comunicação entre usuário e programa (BORGES,

2015).

Figura 2 – Microsoft Excel, versão 2013.

Fonte: Microsoft Excel, adaptado pelo autor.

3.1.2 Google Maps

O Google Maps é o mapa online do Google disponível na web, e para as

plataformas móveis Android e iOS, totalmente em português. É uma ferramenta

excelente para encontrar qualquer lugar na superfície terrestre, obter instruções de

rotas, de como ir de um lugar para o outro, e “caminhar” ao redor das cidades mais

importantes como se você estivesse lá, quase ao vivo. Com o Google Maps, o usuário

tem o mundo inteiro ao seu alcance. É possível arrastar o mapa para se deslocar de

um país para outro e usar o mouse para aumentar o zoom até que veja, literalmente,

a rua. Há a possibilidade de usar o Street View, dentro do Google Maps, para se mover

ao longo das ruas de muitas cidades do mundo, graças às milhões de fotos tiradas

pelo Google e utilizadas para criar mapas panorâmicos (TECHTUDO, 2015).

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A interface do Google Maps torna fácil e rápida a navegação pelo mundo. Nele

você encontra os melhores pontos da cidade e recebe informações sobre como

chegar até eles, além de (GOOGLE MAPS):

Mapas abrangentes e precisos em 220 países e territórios;

Navegação GPS orientada por voz para carro, bicicleta e caminhada;

Rotas de transporte público e mapas para mais de 15.000 cidades e vilarejos;

Condições de trânsito ao vivo, relatórios de incidentes e redirecionamento

automático para encontrar o melhor trajeto;

Informações detalhadas sobre mais de 100 milhões de lugares; e

Street View e imagens internas de restaurantes, museus, etc.

Com uma conta Google, já é possível destacar as suas próprias rotas, pontos

e áreas, gerar comentários e compartilhar os respectivos links de acesso ao mapa

criado. Também é possível gerar um arquivo KML para integração com o Google

Earth.

Desde julho de 2015, o Google Maps sincroniza as pesquisas realizadas no

computador para smartphones Android. O usuário deve realizar a pesquisa e

selecionar a opção 'Enviar para o dispositivo'. Ao abrir o aplicativo no celular (com a

conta Google logada), a rota estará disponível (GOOGLE MAPS, 2015).

Além de tudo isso, o Google Maps oferece a opção de integrar os diferentes

tipos de mapas a qualquer site particular e até com a ferramenta Excel, através de

uma Interface de Programação de Aplicativos, ou, em inglês, Application Programming

Interface (API), desenvolvida na linguagem JavaScript chamada Google Maps API.

Através deste API JavaScript criada pela Google é possível embutir esses

mapas em páginas Web particulares. Esta API, que oferece uma integração com

AJAX (Asynchronous JavaScript + XML), é toda documentada, possui diversos

exemplos e está disponível em http://code.google.com/apis/maps/documentation (BASTOS

E JAQUES, 2010).

23

Figura 3 – Página Web do Google Maps.

Fonte: Google Maps, adaptado pelo autor.

3.2 Base de dados utilizada

Para o desenvolvimento do projeto, foram utilizadas informações da base de

dados da empresa Souza Cruz S.A., produtora de cigarros e líder no mercado nacional

e que pertence ao Grupo British American Tobacco. Estes dados foram

disponibilizados para a empresa Topographia, após o serviço ter sido contratado pela

mesma. Esta base de dados foi comparada, pela empresa, com a base de dados

construída neste trabalho. A empresa Souza Cruz apontou os locais com maior

divergência nos dados, e foi verificada as possíveis causas destas variações.

A Souza Cruz está presente em todo o território nacional. Com sua matriz

localizada no Rio de Janeiro, a companhia tem duas fábricas (Cachoeirinha – RS e

Uberlândia – MG), três usinas de processamento de fumo (Santa Cruz do Sul – RS,

Blumenau – SC e Rio Negro – PR), além do Centro de Pesquisas e Desenvolvimento

(CPD) e do Departamento Gráfico, ambos situados na Unidade Cachoeirinha.

A Souza Cruz tem seis Centrais Integradas de Distribuição (CIDs), com sedes

em Curitiba (PR), Belo Horizonte (MG), Porto Alegre (RS), Recife (PE), Rio de Janeiro

24

(RJ) e São Paulo (SP). Possui ainda mais 32 Centrais Operacionais de Distribuição

(CODs) distribuídas pelo país.

Quanto aos produtores de fumo, são ao todo 30 mil produtores rurais

integrados, que recebem assistência técnica da companhia. Além do processamento

de fumo para a fabricação própria de cigarros, destinada ao mercado nacional, o

sistema de produção integrada da Souza Cruz produz mais de 108,6 mil toneladas de

fumo para exportação, atendendo a mais de 40 países nos cinco continentes (SOUZA

CRUZ, 2015).

A Souza Cruz, disponibilizou da sua base de dados três tabelas, uma contendo

informações sobre seus produtores, outra contendo informações dos seus

transportadores e uma tabela contendo especificamente a localização geográfica de

suas unidades de recebimento. Toda a base de dados da empresa está referenciada

ao Datum SIRGAS 2000.

3.2.1 Base de dados dos Produtores

A base de dados dos produtores, disponibilizada pela Souza Cruz apresentava

informações relevantes para o desenvolvimento do trabalho. A base continha

informações de aproximadamente 30.000 produtores de fumo distribuídos pelos três

estados do sul do Brasil, que atendem a empresa. Essa base apresentava 21 colunas

com informações para cada produtor, mas para o trabalho foram consideradas

somente as mais importantes e necessárias, como, código e nome do produtor, seu

estado, município e localidade, sua posição geográfica (Latitude, Longitude e Altitude)

e também informações do transportador que o atendia. Na figura 4 (abaixo), é

mostrada a distribuição de todos os produtores de fumo que atendem a empresa

Souza Cruz, bem como um exemplo de informações utilizadas de um produtor. Para

visualizar esta base de dados foi utilizado o software de SIG Quantum GIS versão

2.10.1, com referência espacial o Datum SIRGAS 2000, gerando somente uma figura

de visualização para uma melhor compreensão dos dados utilizados.

25

Figura 4 – Produtores.

Fonte: Adaptado da base de dados fornecida pela Souza Cruz.

3.2.2 Base de dados dos Transportadores

A base de dados dos Transportadores, cedidas pela empresa Souza Cruz para

a execução do projeto, continha a informação de cerca de 320 transportadores

vinculados a própria empresa. Esta base de dados apresentava 11 colunas, com as

informações de cada transportador, bem como procedido na base dos produtores,

foram extraídas somente as informações necessárias e úteis para a execução dos

cálculos de distância. Na Figura 5 (abaixo) é mostrada a distribuição de todos os

transportadores que atendem a empresa Souza Cruz, bem como um exemplo de

informações utilizadas de um transportador para realizar o trabalho, que são, o código

26

e nome do transportador, o estado, município e localidade que se encontra, sua

localização geográfica (Latitude, Longitude) e também a unidade Souza Cruz que o

transportador entrega.

Figura 5 – Transportadores.

Fonte: Adaptado da base de dados fornecida pela Souza Cruz.

3.2.3 Base de dados das Unidades de Recebimento Souza Cruz S.A.

Da base de dados das Unidades de Recebimento disponibilizada pela Souza

Cruz, foram extraídas somente a informação de sua localização geográfica (Latitude

27

e Longitude). Na região sul do Brasil, a empresa possui 4 (quatro) unidades de

recebimento localizadas nos municípios de, Santa Cruz do Sul – RS, Sombrio – SC,

Blumenau – SC e Rio Negro – PR. A Figura 6 (abaixo), mostra a localização das

unidades de recebimento Souza Cruz na região sul do Brasil e também um exemplo

das informações utilizadas das mesmas.

Figura 6 – Unidades de Recebimento.

Fonte: Adaptado da base de dados fornecida pela Souza Cruz.

28

3.3 Atividades desenvolvidas

Levando em consideração os objetivos propostos, as atividades do estágio

dedicaram-se em desenvolver uma maneira de calcular a distância (km) entre os

produtores de fumo e seu transportador, bem como a distância percorrida pelo

transportador até a sua Unidade de Entrega Souza Cruz. A seguir será descrito a

metodologia empregada para realizar os cálculos de distâncias.

3.3.1 Cálculo da distância (km) entre o produtor e seu transportador

Para determinar a distância (km) entre dois locais (Transportador - Produtor),

primeiramente foi implementado na tabela de Excel dos Produtores, nas aplicações

do Visual Basic, um Algoritmo (disponibilizado na internet) (Anexo B) que busca na

base WEB do Google Maps, a distância real por estradas, e assim, calcula a distância

entre os dois locais de interesse inseridos, porém essa função tem uma limitação de

2.500 consultas diárias por endereço IP (Internet Protocol).

Para efetuar o cálculo foi determinada uma função através do Algoritmo

inserido, denominada “Km_Distancia(Latitude, Longitude1; Latitude, Longitude2)”.

Essa função era inserida na célula da coluna “Cálculo” para cada produtor, onde

buscava-se as coordenadas do transportador 1 e do produtor2 contidas na tabela

(Figura 7), e assim, a função retornava a distância entre eles (Figura 8).

Figura 7 – Função do cálculo de distância

Fonte: Topographia, adaptado pelo autor.

29

Figura 8 – Resultado da distância após aplicada a função de cálculo.

Fonte: Topographia, adaptado pelo autor.

Esse procedimento foi realizado para todos os produtores contidos na tabela

base de produtores da empresa Souza Cruz, assim, totalizando aproximadamente

30.000 cálculos.

Após o cálculo das distâncias, os dados foram separados por transportador,

assim gerando uma planilha para cada. Nesta planilha colocou-se os dados do

transportador, as localidades atendidas por ele, os dados do produtor mais distante

destas localidades e as respectivas distâncias (Figura 9).

Figura 9 – Vista parcial da tabela da maior distância por localidade atendida pelo transportador.

Fonte: Topographia, adaptado pelo autor.

3.3.2 Cálculo da distância (km) entre o transportador e sua unidade de entrega

Para determinar a distância entre o transportador e a sua unidade de entrega

Souza Cruz, não foi utilizado o mesmo Algoritmo, e sim utilizado da própria página

WEB do Google Maps. Para isso buscava-se na tabela base transportadores as

coordenadas (Latitude e Longitude) do transportador e as coordenadas da unidade

que ele efetuava a entrega e estas eram inseridas na função “Rotas” do Google Maps.

30

Após inseridas as coordenadas de ambos, o Google Maps retornava os

caminhos possíveis que ligam os locais e também determinava a melhor rota entre

eles. Para determinar a melhor rota, o Google Maps considera as condições físicas

da via, sendo determinante a via com maior trecho asfaltado. Para verificar se o trecho

era mesmo o melhor caminho, utilizávamos a função Street View no google maps para

verificar as condições do trecho, podendo assim visualizar a via, a nível do chão/solo

e confirmar se é ou não o melhor caminho possível.

Após gerada a rota, era salva uma imagem dela (captura de tela), para que a

empresa tivesse conhecimento visual e também pudesse tomar outras decisões se

necessário. Nesta imagem podem ser conferidas informações como, quilometragem

total do trecho, tempo necessário e vias a serem transitadas. A imagem era

denominada levando em consideração o código do transportador, seu nome,

localidade e local de entrega (Figura 10).

Figura 10 – Trajeto Transportador.

Legenda: “106534_Mariza_Novo_Machado_Santa_Cruz_Do_Sul.jpg”

Fonte: Topographia, adaptado pelo autor.

Após definir a quilometragem, a mesma era incluída na tabela de dados do

transportador gerada no item anterior (3.3.1). Nessa tabela, também se gerou uma

31

nova coluna com a quilometragem total, com a soma da distância do transportador até

a unidade de recebimento Souza Cruz e a distância da localidade (Figura 11).

Figura 11 – Vista parcial da tabela final por transportador.

Fonte: Topographia, adaptado pelo autor.

Em certos casos, o transportador fazia entrega para mais de uma unidade de

recebimento, com isso eram geradas uma tabela para cada local de entrega com seus

respectivos dados, em sua planilha.

32

4 RESULTADOS

Levando em consideração os objetivos especificados para a realização do

estágio, buscou-se definir a maior distância por localidade atendida pelo transportador

vinculado a empresa Souza Cruz, até os produtores de fumo, bem como até as

unidades de recebimento.

O estudo teve como resultado principal o cálculo dos valores de quilometragem

para 5.016 localidades diferentes atendidas pelo respectivo transportador vinculado a

Souza Cruz. Estes resultados foram tabulados em uma única planilha de Excel, que

continha as informações solicitadas pela contratante (Anexo A), a qual foi enviada a

empresa em meio digital como um produto final, tanto do trabalho quanto do estágio

realizado.

As atividades se estenderam de julho a agosto de 2015 para efetuar os cálculos

das distâncias e tabulação dos resultados. No mês de setembro/2015 foram

analisadas as variações encontradas pela empresa Souza Cruz, entre os resultados

gerados pelo nosso trabalho e os dados que a mesma possuía em seu banco, o que

configurou uma espécie de validação da base de dados que a empresa possuía.

4.1 Principais variações identificadas pela Souza Cruz

Após o recebimento dos resultados encontrados, a Souza Cruz cruzou-os com

os dados de distância de cada localidade que a mesma possuía em seu banco.

Posteriormente, retornou a empresa Topographia uma tabela de Excel contendo 1800

linhas com as principais variações identificadas, com limite de confiança superior de

+14% e limite inferior de -14%.

Todas a variações foram conferidas uma por uma e, pode-se notar que essas

altas variações (tanto positiva quanto negativa), eram influenciadas, por erro de

coordenada não identificada no momento do cálculo que resultou em uma distância

muito maior, pela escolha do trecho por parte do transportador para fazer a entrega

até unidade de recebimento, também pelo algoritmo considerar a melhor rota e não

identificar alguns trechos no momento do cálculo.

33

Durante o procedimento de verificação das situações de cada variação, eram

analisadas outras possibilidades ou mantido o que estava, e para a Souza Cruz ficar

a parte disso, foi criada uma coluna “observação” na tabela de variações, explicando

a decisão tomada para cada situação.

4.2 Situações Encontradas

Uma das principais situações encontradas foi a existência de erros de

coordenadas no banco de dados da empresa Souza Cruz S.A. Esses erros eram

notados durante a execução do cálculo de algumas distâncias, quando o resultado

retornado era uma mensagem de erro ou um valor exorbitante de quilometragem entre

transportador e produtor. Observou-se então que existiam nas células de coordenadas

da tabela, situações como as descritas no Quadro 2.

SITUAÇÃO NO BANCO DE DADOS

Falta de números Latitude - GD Longitude - GD

-25,80497 -5,01786

Latitude e Longitude

trocadas Latitude - GD Longitude - GD

-51,23272 -25,15

Valor para Latitude e

Longitude serem os

mesmos

Latitude - GD Longitude - GD

-26,41594 -26,41594

Quadro 2 - Erros de coordenadas encontrados no bando de dados.

Fonte: Elaborado pelo autor.

Para identificar alguns erros existentes no banco, os dados de coordenadas

dos produtores foram espacializados sobre os polígonos vetoriais do Rio Grande do

Sul, Santa Catarina e Paraná (disponibilizados pelo IBGE – Malha Digital 2013) no

software QGIS versão 2.10.1.

Com a espacialização dos dados, pode-se notar vários erros de localização de

produtores, onde estes aparecem totalmente fora do perímetro dos estados da região

34

sul do Brasil, ou ainda se localizavam dentro da Laguna dos Patos no estado do RS

(Todos esses produtores foram desconsiderados no momento do cálculo de

distâncias). Assim, pode-se mostrar através de uma imagem (oriunda de uma captura

de tela) para a empresa Souza Cruz, erros contidos no seu bando de dados (Figura

12).

Figura 12 – Mapa de localização dos produtores – identificação de coordenadas erradas.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

35

A figura 13 demonstra erros de coordenadas encontradas dentro do perímetro

dos estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina e Paraná. Nela pode-se notar a

coordenada do produtor contida no banco de dados estar posicionada no meio de uma

área de floresta.

Figura 13 – Erro de coordenada dentro do perímetro dos estados.

Fonte: Autor.

36

5 CONCLUSÃO

A realização do estágio curricular supervisionado na empresa Topographia e

Planejamento Rural S/S Ltda., sem dúvidas atendeu as minhas expectativas, pois

proporcionou além da experiência e conhecimento das rotinas de uma empresa,

complementar o conhecimento prático-teórico adquiridos no decorrer do curso de

Tecnologia em Geoprocessamento, vivenciar diretamente as realidades do mercado

de trabalho, e ainda, desenvolver habilidades para o crescimento profissional e

pessoal na área de formação.

A abrangência da área de trabalho do Tecnólogo em Geoprocessamento é

ampla e seu mercado cada vez mais apresenta tecnologias inovadoras. A grade

curricular do curso se apresenta bastante diversificada e suas disciplinas acabam se

completando, e assim possibilitam aos acadêmicos a escolher um caminho específico.

O curso forneceu todo o conhecimento necessário para a realização das atividades,

fazendo com que as dificuldades e problemas encontrados durante a execução das

mesmas fossem sanadas com tranquilidade.

A redução dos custos logísticos permite aumento nos lucros das empresas e

coloca o país no caminho do crescimento econômico. Por isso, cada vez mais, as

empresas investem em soluções logísticas mais eficientes e em profissionais capazes

de tomar decisões que proporcionem redução de custos de transporte.

Foram entregues 5016 análises de distância (A maior distância por localidade),

1800 apresentaram variação fora dos parâmetros definidos pela empresa, as que

tiveram suas fontes de erro detectadas, sendo as principais causas erros de

coordenadas contidas na base de dados da empresa Souza Cruz S.A. Conclui-se que

o geoprocessamento é uma ferramenta essencial e eficaz na aplicação para soluções

logísticas de transportes das empresas.

37

REFERÊNCIAS

BALLOU, R. H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: Planejamento, Organização e Logística Empresarial. São Paulo: Bookman, 2001. BARDDAL, S. M. A utilização do SIG na Kablin. In: Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 1., Curitiba, 1994. Anais... Curitiba, 1994. p. 83-92. BASTOS E JAQUES. ANTARES: Um sistema Web de consulta de rotas de ônibus como serviço público. Revista Brasileira de Computação Aplicada. Passo Fundo, v.2, n. 1, p. 41-56, março 2010. BORGES, L. Luz Planilhas. Introdução ao VBA no Excel. Disponível em: <http://blog.luz.vc/excel/introducao-ao-vba-no-excel/>. Acesso em 07 de outubro de 2015. BOWERSOX, M. et al. Gestão Logística de Cadeias de Suprimentos. Porto Alegre: Bookman, 2006. BRASIL. Art. 1º, § 2º, da Lei Nº 11.788 – Lei do Estágio. Brasília, 2001. CAIXETA FILHO, J. V.; MARTINS, R. S. Gestão Logística do Transporte de Cargas. São Paulo: Atlas, 2001. CÂMARA, G. DAVIS, C. MONTEIRO, A. M. V. Introdução à ciência da geoinformação. Instituto de Pesquisas Espaciais – INPE, São Jose dos Campos, SP. 2001. 345 p. CULTURAMIX. A Importância do Transporte. 2008. Disponível em: <http://www.culturamix.com/transporte/a-importancia-do-transporte>. Acesso em 03 de novembro de 2015. DELPONTE, A. A.; STROPARO, T. R. SIG e os impactos nos custos logísticos: uma análise com a utilização da ferramenta Spring. Anais..., SESA/G/UNICENTRO, Guarapuava. Setembro de 2014.

38

FREITAS, M. B. G. A Aplicação das Geotecnologias como Ferramenta de Apoio a Logística Agrícola. (Monografia de Especialização em Geomática). UFSM. 2012. GOOGLE MAPS. In: WIKIPÉDIA, a enciclopédia livre. Flórida: Wikimedia Foundation, 2015. Disponível em: <https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title= Google_Maps&oldid=43895685>. Acesso em: 16 novembro 2015. HIJJAR, M. F.; LOBO, A. Cenário da infraestrutura rodoviária no Brasil. 2011. Disponível em <http://www.ilos.com.br/web/index.php?option=com_content&task= view&id=1807&Itemid=74>. Acesso em 02 de novembro de 2015. HILLIER, F. S.; LIEBERMAN J. G. Introdução à Pesquisa Operacional. Ed. Campus. Rio de Janeiro, 1988. IBGE. Malhas Digitais dos Municípios 2013. Disponível em: <http://downloads.ibge.gov.br/downloads_geociencias.htm>. Acesso em 06 de outubro de 2015. MEDEIROS, A. Aplicação SIG para Análise Logística. SIG na Logística das Empresas. Disponível em: <http://andersonmedeiros.com/sig-analise-logistica/>. Acesso em 19 de outubro de 2015. MEDEIROS, A. O Geoprocessamento e Suas Tecnologias: Parte 2. Banco de Dados Geográficos. Disponível em: < http://andersonmedeiros.com/geotecnologias-parte2/#comment-93488>. Acesso em 03 de novembro de 2015. MOTTA, L. P. Utilização de Sistemas de Informações Geográficas e da Distância Virtual na Otimização do Transporte Florestal Rodoviário. 1996. Disponível em: <http//www.agrobrasil.com.br/agroartigos/artigo4/index2.html>. Acesso em: 04 novembro 2015. NOVAES, K. A.; SUSLICK, S. B. Sistema especialista de classificação de reservas de petróleo, utilizando geotecnologias. Anais XI SBSR, Belo Horizonte, INPE. P. 987-994. Abril de 2003. ROSA, A. C. GESTÃO DO TRASNPORTE NA LOGÍSTICA DE DISTRIBUIÇÃO: uma análise da minimização do custo operacional. Universidade de Taubaté, São Paulo. 2007.

39

REDAÇÃO. Aprender Excel. O que é Excel?. Disponível em: <http://www.aprenderexcel.com.br/2013/artigos/o-que-e-excel>. Acesso em: 06 de outubro de 2015. SANTOS, R. F.; CARVALHAIS, H. B.; PIRES, F. Planejamento Ambiental e Sistemas de Informações Geográficas. Caderno de Informações Georreferenciadas – CIG, Campinas, 1997. 22 p. SILVA, J. X. da; ZAIDAN, R. T. Geoprocessamento e Análise Ambiental: Aplicações. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2004. SILVA, R. Banco de Dados Geográficos: Uma Análise das Arquiteturas Dual (SPRING) e Integrada (ORACLE SPATIAL). Dissertação de Mestrado da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo – USP. São Paulo, 2002. SOUSA NETO, J. A. de. Desenvolvimento de uma Aplicação SIG para Análise Logística. (Monografia). João Pessoa: CEFET-PB, 2008. SOUZA CRUZ. Quem somos: A empresa. Disponível em: <http://www.souzacruz.com.br/group/sites/SOU_7UVF24.nsf/vwPagesWebLive/DO7V4L37?opendocument>. Acesso em 15 de outubro de 2015. TECHTUDO. O que é Google Maps?. Disponível em: <http://www.techtudo.com.br/tudo-sobre/google-maps.html>. Acesso em: 06 de outubro de 2015.

40

ANEXOS

41

Anexo A – Parte Demonstrativa da Tabela Final enviada a Souza Cruz S.A.

COD_TRNSDO TRANSPORTADOR LOCALIDADE MUNICIPIO UF UNIDADE DE ENTREGA MAIOR DIST LOCALIDADE KM TRANSP/UND. ENTREGA KM TOTAL COD_PRODOR PRODUTOR COD_LOCALD CEP GT AREA

107778 LUIZ ALTO DA LEGUA CANDELARIA RS SANTA CRUZ 1.247 66.8 68.047 6981194 IDANE 107778 LUIZ BAIXO PASSA SETE PASSA SETE RS SANTA CRUZ 23.987 66.8 90.787 6044484 JOEL 231819 96902000 101 150

107778 LUIZ CAMPO PASSA SETE RS SANTA CRUZ 41.791 66.8 108.591 6943926 EDERSON 107778 LUIZ CERRO DA FIGUEIRA PASSA SETE RS SANTA CRUZ 35.199 66.8 101.999 6826091 NEI 231746 96902000 101 133

107778 LUIZ GRANJA DO SILENCIO PASSA SETE RS SANTA CRUZ 30.259 66.8 97.059 6044395 ELIDO 231789 96902000 101 150

107778 LUIZ LINHA SAO JOAO IBARAMA RS SANTA CRUZ 44.27 66.8 111.07 2150409 JOVINO 214833 96925000 101 133

107778 LUIZ LINHA TAQUARI PASSA SETE RS SANTA CRUZ 18.558 66.8 85.358 6222420 EDEMAR 231797 96902000 101 150

107778 LUIZ PASSA SETE PASSA SETE RS SANTA CRUZ 29.01 66.8 95.81 6826067 PAULO 107778 LUIZ PICADA KARNOPP CANDELARIA RS SANTA CRUZ 16.914 66.8 83.714 6887929 LAURI 107778 LUIZ PITINGAL PASSA SETE RS SANTA CRUZ 26.038 66.8 92.838 2026856 PEDRO 231835 96902000 101 150

107778 LUIZ RONCADOR CANDELARIA RS SANTA CRUZ 19.272 66.8 86.072 6222315 NERI 107778 LUIZ SERRA VELHA PASSA SETE RS SANTA CRUZ 44.561 66.8 111.361 6935931 MARCIO 107778 LUIZ TAIPINHA PASSA SETE RS SANTA CRUZ 31.796 66.8 98.596 6073573 ALDONI 232815 96902000 101 150

107778 LUIZ TRAVESSA KARNOPP PASSA SETE RS SANTA CRUZ 27.641 66.8 94.441 6685943 MAGVA 231827 96902000 101 157

107778 LUIZ VILA UNIAO CANDELARIA RS SANTA CRUZ 14.235 66.8 81.035 6888003 SCHEILA 200565 96930000 101 150

107786 TRANSPORTES LTDA BOA VISTA PALMEIRA PR BLUMENAU 47.009 391 438.009 203629 JORGE 4421 84130000 502 609

107786 TRANSPORTES LTDA VILEIROS PALMEIRA PR BLUMENAU 52.187 391 443.187 7006854 MARIANGELIS 4391 84130000 502 602

107727 RONI ARROIO DO PADRE PELOTAS RS SANTA CRUZ 18.315 265 283.315 2104164 ELVO 201294 96001970 102 10

107727 RONI ARROIO GRANDE PELOTAS RS SANTA CRUZ 9.172 265 274.172 6887740 ARI 201308 96001970 102 4

107727 RONI CERRITO PELOTAS RS SANTA CRUZ 10.51 265 275.51 6967035 FLAVIO 203629 96001970 102 4

107727 RONI SANTA SILVANA PELOTAS RS SANTA CRUZ 10.142 265 275.142 2144964 VALDIRIO 201340 96001970 102 3

107727 RONI TAQUARAL SAO LOURENCO DO SUL RS SANTA CRUZ 4.039 265 269.039 6217419 VALERIO 210510 96170000 102 4

107727 RONI TRIUNFO PELOTAS RS SANTA CRUZ 13.242 265 278.242 2159619 JERSON 203262 96001970 102 11

108758 DANIEL AGUAS CHAPECO AGUAS DE CHAPECO SC SANTA CRUZ 3.124 438 441.124 1126652 IDALINO 108758 DANIEL AGUAS FRIAS AGUAS FRIAS SC SANTA CRUZ 64.675 438 502.675 1232738 ALBINO 102580 89843000 704 786

108758 DANIEL ALTO TARUMANZINHO AGUAS FRIAS SC SANTA CRUZ 76.198 438 514.198 4399528 GILBERTO 152927 89843000 704 786

108758 DANIEL ESQUINA MARIFLOR SAO JOSE DO CEDRO SC SANTA CRUZ 232.467 438 670.467 7003194 GILSON 17027 89930000 704 933

108758 DANIEL JACUTINGA SAUDADES SC SANTA CRUZ 94.454 438 532.454 7002547 ANTONIO 12335 89868000 704 786

108758 DANIEL JOSEFINA AGUAS FRIAS SC SANTA CRUZ 141.327 438 579.327 6915981 GILSON 152900 89843000 704 786

108758 DANIEL LINHA 3 BARRAS AGUAS DE CHAPECO SC SANTA CRUZ 19.258 438 457.258 5212979 VILMAR 119199 89883000 704 786

108758 DANIEL LINHA AGUINHAS FRIAS AGUAS DE CHAPECO SC SANTA CRUZ 71.526 438 509.526 7002558 CLEDIR 124141 89883000 704 786

108758 DANIEL LINHA AURORA SAO JOSE DO CEDRO SC SANTA CRUZ 162.02 438 600.02 6855423 NILSON 121592 89930000 704 945

108758 DANIEL LINHA CALIFORNIA PRINCESA SC SANTA CRUZ 170.555 438 608.555 6850618 ALEXANDRE 108758 DANIEL LINHA CARAVAGIO GUARUJA DO SUL SC SANTA CRUZ 165.381 438 603.381 4413377 ONOFRE 11487 89940000 704 945

108758 DANIEL LINHA CRUZEIRO PRINCESA SC SANTA CRUZ 168.612 438 606.612 4392060 NEIMAR 21407 89935000 704 933

108758 DANIEL LINHA GAUCHA DIONISIO CERQUEIRA SC SANTA CRUZ 165.928 438 603.928 232548 JOSE 11460 89950000 704 945

108758 DANIEL LINHA GRAMADO AGUAS DE CHAPECO SC SANTA CRUZ 12.105 438 450.105 4001605 OTAVIO 112232 89883000 704 786

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Anexo B – Algoritmo fonte da função “Km_Distancia”.

Fonte: http://excelmax.blogspot.com.br/2013/06/funcao-que-calcula-locais-no-excel-2013.html

Function Km_Distancia(Origin As String, Destination As String) As Double

'Requer referência ao: 'Microsoft XML, v6.0'

Dim Solicitacao As XMLHTTP60

Dim Doc As DOMDocument60

Dim Distancia_Pontos As IXMLDOMNode

Let Km_Distancia = 0

'Checa e limpa as entradas

On Error GoTo Sair

Let Origin = Replace(Origin, " ", "%20")

Let Destination = Replace(Destination, " ", "%20")

' Le os dados XML da API do Google Maps.

Set Solicitacao = New XMLHTTP60

Solicitacao.Open "GET",

"http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/xml?origin=" _

& Origin & "&destination=" & Destination & "&sensor=false", False

Solicitacao.send

' Tornando o XML legível por usar o XPath

Set Doc = New DOMDocument60

Doc.LoadXML Solicitacao.responseText

' Obtendo o valor da distância entre os nós.

Set Distancia_Pontos = Doc.SelectSingleNode("//leg/distance/value")

If Not Distancia_Pontos Is Nothing Then Km_Distancia = Distancia_Pontos.Text

/ 1000

Sair:

' Tidy up

Set Distancia_Pontos = Nothing

Set Doc = Nothing

Set Solicitacao = Nothing

End Function