MODELO DE ESTRUTURAÇÃO DE PROBLEMAS APLICADO À

DISTRIBUIÇÃO URBANA NA REGIÃO CENTRAL DE CAMPINAS

Jaisa Monique Silva de Souza

Maria Lucia Galves

Alberto Graça Lopes Peixoto Neto

Marcius de Lucca Braga Universidade Estadual de Campinas

Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo – UNICAMP

RESUMO O conceito de Logística Urbana enfatiza uma visão sistêmica das questões relacionadas com a circulação de

carga na área urbana. Dessa forma, tendo em vista a expansão da distribuição de cargas em grandes centros

urbanos e a necessidade de apoiar o decisor em níveis de planejamento e operação da rede logística, o

objetivo deste artigo é o de estruturar um problema de distribuição urbana na região central de Campinas

(SP) por meio da metodologia de Auxílio Multicritério à Decisão. Verificou-se que o modelo utilizado gerou,

como principal resultado, a criação de alternativas capazes de atender aos objetivos do decisor e dos demais

atores envolvidos no processo de decisão.

ABSTRACT

The concept of Urban Logistics emphasizes a systemic view of the issues related with the movement of load

in the urban area. Therefore, in view of the expansion of the load distribution in large urban centers and the

need to support the decision maker in levels of planning and operation of the logistics network, the aim of

this paper is to structure a problem in urban distribution in the central region of Campinas (SP) using the

methodology of Multicriteria Decision Aid. It was found that the model generated used as the primary

outcome, the creation of alternatives capable of meeting the objectives of the decision maker and other

stakeholders involved in the decision process.

1. INTRODUÇÃO

O transporte de cargas em grandes centros urbanos, conforme Dutra (2004) causa inúmeros

transtornos à população, como congestionamento, poluição, ruído, vibração e acidentes. De

acordo com Dablanc (2007), várias iniciativas surgiram para melhorar essa situação,

principalmente em relação ao nível de qualidade do serviço e aos impactos ambientais. No

entanto, as mudanças ainda são muito lentas e nem todas as partes interessadas estão

dispostas a contribuir de forma rápida com essa questão. De fato, Ibanez e Zunder (2004)

complementam que as prefeituras não dão a atenção necessária às empresas de transporte

que entregam cargas nos centros urbanos, provocando descontentamento.

Partindo dessa realidade, definiu-se como objeto de estudo a região central de Campinas, a

qual é considerada a mais industrializada e urbanizada capital regional do interior do

Estado de São Paulo (Prefeitura Municipal de Campinas, 2010). Sua localização

estratégica permite ligação com os grandes centros consumidores e gera uma elevada

movimentação financeira, com a presença de filiais de multinacionais e excelência de mão-

de-obra. O transporte é altamente dependente dos automóveis e a cidade conta com linhas

de ônibus urbano gerenciadas pela EMDEC, assim como linhas metropolitanas e

intermunicipais gerenciadas pela EMTU – SP.

Segundo Lima Jr. (2010), a Região Metropolitana de Campinas tem uma das melhores,

talvez a melhor, infraestrutura logística da América Latina. Representa parcela

significativa do PIB nacional e hospeda os principais operadores logísticos.

Diante do contexto em estudo, este trabalho tem como objetivo apresentar melhorias na

cadeia de suprimentos para entrega urbana da região central de Campinas, através da

aplicação da metodologia de auxílio multicritério à decisão com enfoque na estruturação de

problemas.

2. LOGÍSICA URBANA

Conforme estudo desenvolvido pelo Instituto de Logística e Supply Chain – ILOS (2012),

um dos grandes desafios atuais se refere à distribuição urbana de cargas. As grandes

cidades brasileiras apresentam, em sua maior parte, um crescimento desordenado, falta de

planejamento, poucos investimentos nos equipamentos urbanos, falta de infraestrutura e

crescente taxa de adensamento populacional.

Entre meados da década de 1970 e meados da década de 1990, existia pouca atenção aos

problemas crescentes originados pelo transporte de mercadorias em áreas urbanas. Essa

situação mudou recentemente, existindo um interesse crescente pela logística urbana e, em

particular, nas áreas centrais (BESTUFS, 2007).

Ao tratar desse assunto, Dutra (2004) apresenta o conceito de city logistics, que surge

como resposta à grande necessidade de organização das entidades (atores) que trabalham

com a movimentação de mercadorias dentro do espaço urbano. Ainda informa que essa

exigência é motivo de preocupação com a efetividade e eficiência das operações e

movimentações que envolvem o transporte de cargas, aparecendo como uma necessária

“intervenção otimizadora” de atividades e procedimentos que visam ao bem estar global do

ambiente urbano.

Todos os movimentos de distribuição urbana de mercadorias são o resultado de decisões

logísticas, ou seja, dos processos necessários para organizar a circulação de mercadorias de

forma eficiente dentro do sistema de produção de bens (DABLANC, 2007). A eficiência

com que as operações logísticas são realizadas no nível urbano pode aumentar a

competitividade econômica de uma cidade (OLIVEIRA, 2012).

Ao tratar desse assunto, Correia, Oliveira e Mateus (2010) consideram que a logística

urbana pode ser vista como fenômeno complexo em virtude da presença de multi-atores,

como os clientes, embarcadores e recebedores que possuem necessidades de transportes

específicas em relação à origem e destino das cargas.

Taniguchi et al (2001) informam que o transporte urbano realizado nas cidades possui

quatro atores principais: os embarcadores, que envolvem os fabricantes, atacadistas e

varejistas; as transportadoras de cargas e empresas de armazenagem; os residentes e os

respectivos administradores nos diferentes níveis (nacional, estadual e municipal).

Para Macucci e Danielis (2008), os administradores municipais propiciam e executam

políticas direcionadas ao transporte urbano de cargas divididas em regulamentação e custos

de distribuição. Os autores abordam com maior ênfase em seu estudo a tentativa de

melhorar a distribuição urbana de cargas propondo a inserção de uma infraestrutura física

dedicada à consolidação de cargas e destacam ainda a importância de avaliar os efeitos

(privado e social) gerados para a população local.

3. ASPECTOS METODOLÓGICOS

O auxílio multicritério à decisão é uma metodologia que leva em conta diversos critérios e

visa a ajudar indivíduos ou grupos de indivíduos a explorar decisões importantes

(BELTON E STEWART, 2002). Os critérios podem ser conflitantes, pelo fato de

envolverem pontos de vista divergentes dos envolvidos em busca de decisões

fundamentadas.

O auxílio multicritério à decisão pode ser dividido em três etapas: estruturação do

problema, avaliação e recomendações. Na primeira etapa, busca-se compreender uma

situação de decisão, identificando-se os atores e suas principais preocupações, ações e

incertezas (BELTON E STEWART, 2002). Com base em Galves (2005), as atividades

que compõem a estruturação são ilustradas na figura 1.

A segunda etapa consiste na avaliação das alternativas, por meio de métodos de agregação

multicritério que consideram as preferências dos atores. A terceira etapa é constituída de

recomendações quanto à alternativa mais adequada.

Figura 1: Etapas do Auxílio Multicritério à Decisão.

Fonte: Galves (2005)

O estudo desenvolvido enfatiza a etapa de estruturação, levando em consideração a

necessidade de melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos para entrega urbana na

região central de Campinas.

A estruturação é um processo no qual se caracteriza o contexto de decisão e se identificam

os objetivos fundamentais, que expressam os valores dos atores (KEENEY, 1992). Para

auxiliar a identificação dos objetivos fundamentais, utilizou-se o método do mapa

cognitivo (EDEN, 1988). Um mapa cognitivo é uma representação gráfica, construída a

partir do discurso que um ator faz sobre sua maneira de conceber um problema de decisão.

Os nós do mapa são conceitos (por exemplo, ideias, argumentos e preocupações) ligados

por flechas. O mapa cognitivo foi desenvolvido com aplicação do software Decision

Explorer.

4. APLICAÇÃO

A estruturação do problema foi desenvolvida por um grupo de 3 pesquisadores em

Transportes, com auxílio de um facilitador. As atividades desenvolvidas são descritas a

seguir.

Estruturação

1. Identificar a Situação de Decisão

2. Caracterizar o Contexto Decisório

3. Especificar Objetivos e Atributos

4. Definir Alternativas

5. Estimar os Níveis dos Atributos por

Alternativa

Avaliação

Recomendação

4.1. Caracterização do Contexto Decisório

A caracterização do contexto decisório compreendeu a definição do nível de decisão

(estratégico ou de projeto) e dos limites (temporal e geográfico) do problema, bem como a

identificação dos atores e do decisor.

Com relação ao nível de decisão, trata-se de um projeto com limite temporal de curto prazo

(1 ano). Para o limite geográfico, adotou-se a região central de Campinas representada na

figura 2, que abrange as principais vias com um elevado fluxo de mercadorias e serviços:

Avenida Francisco Glicério, Avenida Senador Saraiva, Avenida Benjamin Constant,

Avenida Orosimbo Maia, Avenida Anchieta e Avenida Dr. Moraes Sales.

Figura 2: Região Central de Campinas.

Os seguintes atores foram identificados: Fabricante, Transportador, Destinatário, Pedestres

e Motoristas de veículos da região. O decisor é o Operador Logístico.

4.2. Construção do Mapa Cognitivo

Nesta etapa, o primeiro passo foi definir um rótulo que descrevesse o problema. Desse

modo, o rótulo foi definido como “melhorar a cadeia de suprimentos para entrega urbana”.

Em seguida, definiram-se os elementos primários de avaliação (EPAs) com base no

procedimento sugerido por Keeney (1992), que consiste em perguntar a um ator quais

seriam os aspectos importantes relacionados ao problema na perspectiva de outro ator.

Esse procedimento foi aplicado pelo facilitador em reuniões com o grupo de especialistas,

que identificaram os EPAs na perspectiva de cada ator, conforme apresentado na tabela 1.

Tabela 1: Elementos Primários de Avaliação

Ator EPAs

Fabricante Custos de Estoque; Vendas; Lucro,

Avarias; Imagem Corporativa; Impactos

Ambientais; Competitividade; Preço-

Venda; Satisfação dos Clientes.

Operador Logístico Custo operacional; Nível de Serviço;

Vendas; Frota; Impactos Ambientais;

Logística Reversa.

Transportador Distribuição; Congestionamento;

Estacionamento; Impactos Ambientais;

Segurança da Mercadoria; Sistema de

Informação.

Destinatário Pontualidade nas entregas; Acessibilidade

das Pessoas, Sustentabilidade do Negócio.

Pedestres Poluição; Ruído; Segurança dos usuários.

Motoristas da Região Congestionamento; Poluição; Ruído;

Segurança dos usuários; Estacionamento.

A partir do levantamento dos EPAs, o próximo passo foi orientá-los à ação para que

fossem transformados em conceitos, representados pelo pólo positivo e o oposto. Sendo

assim, para cada pólo positivo, identificou-se o seu pólo oposto. Como exemplo, na figura

3, o conceito relacionado ao EPA “Logística Reversa” é assim definido: Implementar a

logística reversa... Não implementar.

Figura 3: Construção de um conceito a partir de um EPA.

Elem. Prim. Aval.

Perguntar sobre

pólo oposto

Implementar a

Logística Reversa

Logística

Reversa

Orientar à Ação

Implementar a Logística Reversa

...

Não implementar a Logística Reversa

A tabela 2 apresenta os conceitos definidos a partir dos EPAs.

Tabela 2: Conceitos a partir dos EPAs

EPAs Conceitos

1. Vendas Aumentar as vendas... Reduzir

2. Lucro Aumentar o lucro... Reduzir

3. Avarias Reduzir o número de avarias... Manter

4. Imagem corporativa Melhorar a imagem corporativa... Manter

5. Competitividade Aumentar a competitividade... Manter

6. Preço-Venda Reduzir o preço de venda... Aumentar

7. Satisfação Clientes Aumentar a satisfação dos clientes... Manter

8. Custo operacional Reduzir o custo operacional... Manter

9. Nível de Serviço Aumentar o nível de serviço... Manter

10. Frota Aumentar a frota... Manter

11. Logística Reversa Implementar a logística reversa... Não Implementar

12. Congestionamentos Reduzir congestionamentos... Não evitar

13. Segurança da mercadoria Ter segurança da mercadoria... Não ter

14. Sistema de Informação Implementar sistemas de informação... Não aderir

15. Pontualidade nas entregas Ter pontualidade nas entregas... Não ter

16. Acessibilidade das pessoas Manter acessibilidade das pessoas... Não manter

17. Poluição do Ar Diminuir a poluição do ar... Manter

18. Ruído Reduzir o ruído... Manter

19. Segurança dos usuários Ter segurança dos usuários... Não ter

20. Estacionamento Ter estacionamento... Não ter

21. Custos de Estoques Diminuir os custos de estoque... Manter

22. Impactos Ambientais Reduzir impactos ambientais... Não reduzir

A partir de um conceito expresso por um ator, o facilitador pode ajudá-lo a construir o

mapa cognitivo perguntando-lhe quais são os meios necessários para atingi-lo, ou então,

quais são os fins aos quais ele se destina (ENSSLIN, et al., 2001). A figura 4 mostra um

exemplo da construção do mapa, no qual os conceitos são relacionados por uma ligação de

influência. O mapa cognitivo completo é apresentado na figura 5.

Figura 4: Exemplo de construção do mapa cognitivo.

Meios

Fins Melhorar a imagem corporativa... Manter

Implementar a Logística Reversa... Não implementar

Figura 5: Mapa cognitivo para o problema em estudo.

4.3. Análise do Mapa Cognitivo

Para a análise do mapa, é necessário identificar, primeiramente, as linhas de argumentação.

Em seguida, definem-se os ramos. Por fim, aponta-se para cada ramo o conceito que é

considerado essencial e controlável; esse conceito é o objetivo fundamental do ramo

analisado. Um conceito essencial representa um aspecto de fundamental importância para

os atores e um conceito controlável refere-se a um aspecto influenciado apenas pelas ações

compatíveis com o contexto decisório.

Ensslin et al. (2001) salientam que uma linha de argumentação é formada por uma cadeia

de conceitos que começa em um conceito do qual só saem flechas e termina em um

conceito no qual só chegam flechas. Um ramo, por sua vez, é representado por uma ou

mais linhas de argumentação que demonstrem preocupações similares sobre o contexto

decisório. Na tabela 3, pode-se visualizar as linhas de argumentação, os ramos que

compõem o mapa cognitivo e os conceitos essenciais e controláveis.

Tabela 3: Ramos do Mapa Cognitivo

Ramos Linhas de Argumentação que compõem o

Ramo

Conceito (Essencial e

Controlável)

Mobilidade A8 Segurança (C21)

Custo

Operacional

A4, A5, A1 e A3 Transporte (C12)

Armazenagem (C24)

Nível de

Serviço

A6, A2, A9, A12 e A14 Pontualidade (C17) e

Avarias (C4)

Impactos

Ambientais

A10, A11 e A13 Poluição do ar (C19) e ruído

(C20)

4.4. Hierarquia dos Objetivos Fundamentais

A partir da análise do mapa, definiram-se quatro objetivos fundamentais: Nível de Serviço,

Custo Operacional, Impactos Ambientais e Segurança. Os três primeiros objetivos foram

subdivididos, conforme mostrado na figura 6.

Figura 6: Hierarquia de Objetivos Fundamentais.

4.5. Definição de Atributos

Segundo Galves (2013), a definição de atributos é uma atividade muito importante da

estruturação, pois torna mais claro o significado do objetivo a ele associado, melhora a

comunicação entre os atores do processo de decisão, contribui na geração de alternativas,

auxilia a construção de um modelo de avaliação e permite a avaliação das alternativas. É

importante ressaltar que um atributo é composto de um nome e uma escala de medida e sua

definição sempre implica julgamento de valor (KEENEY, 1992).

Nesse estudo, definiram-se sete atributos, apresentados na tabela 4. Para cada atributo,

estimou-se o melhor nível viável e o pior nível aceitável, com base na experiência do grupo

de especialistas. No caso do atributo índice de qualidade do ar, adotou-se o índice da

CETESB (2013).

Melhorar a Cadeia de

Suprimentos para Entrega Urbana

Aumentar o Nível de Serviço

Avarias Pontualidade

Reduzir o Custo

Operacional

Transporte Armazenagem

Reduzir os Impactos

Ambientais

Poluição do Ar

Ruído

Melhorar a Segurança

Tabela 4: Definição dos Atributos

Fonte: ¹CETESB - Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental. ² Norma ABNT

n. º 10.151 (2012).

4.6. Elaboração de Alternativas

Alternativa 1: Reduzir a frequência de entrega dos pedidos de venda dos clientes.

Esta alternativa pressupõe que os pedidos dos clientes deverão ser entregues com menor

frequência, ou seja, haverá a consolidação de um maior número de pedidos/quantidades

dos clientes.

Alternativa 2: Planejamento operacional do CD conforme a roteirizarão de distribuição.

Nesta alternativa, elimina-se parte do processo na transportadora, descrito anteriormente,

quanto ao manuseio nos terminais (não há picking). Neste novo processo é possível

eliminar as seguintes tarefas: recepção, descarga e conferência das mercadorias; triagem e

classificação das mercadorias recebidas, por “praça” de destino, permanecendo apenas as

tarefas de movimentação interna: Transporte interno até os boxes reservados para cada

Objetivo

Fundamental

Atributo Descrição Melhor

Viável

Neutro Pior

Aceitável

Reduzir

avarias

1. Avarias

(AV - %)

Relação entre a

quantidade de volumes

danificados e a

quantidade de

volumes expedidos

0,1

0,5

0,8

Atender a

pontualidade

2.

Pontualidade

(PT - %)

Relação das

entregas feitas

dentro da agenda e

o total de pedidos feitos

99

96

92

Reduzir o

custo de transportes

3. Custo de

transportes (CT -

R$/ kg)

Relação do custo do

frete e o peso transportado

0,35

0,50

0,65

Reduzir o

custo de

armazenagem

4. Custo de

armazenagem

(CA -

R$/m3)

Relação dos custos

de armazenagem e

movimentação com

o volume expedido

0,90

1,05

1,25

Diminuir a

poluição do ar

¹

5. Índice de

Qualidade do

Ar (IQA)

Índice utilizado

pela CETESB

Boa

Regular

Inadequada

Diminuir o

ruído ²

6. Nível de

Ruído (NR -

decibéis)

Nível de ruído

50

55 70

Melhorar a

segurança

7. Redução

de acidentes

(RA - %)

Redução de

acidentes em

relação à situação atual

Redução

de 50%

Redução

de 25%

Situação

Atual

“praça”; Transporte interno dos boxes até a plataforma de embarque (outra conferência) e

Carregamento dos veículos por destino.

Alternativa 3: Novo modelo de rede de transporte com a substituição do modelo LTL (Less

Than Truck Load) para o embarque direto com milk run.

O modelo substituído é caracterizado por uma operação de transportes estruturado da

seguinte forme: o volume de carga a ser transportado é pequeno, pontos de entregas

descentralizados e freqüentes, composto por rotas dentro e fora de grandes centros, no qual

é suportado por hubs intermediários para atuarem como consolidadores com outros

embarques LTL de carga para transferência e distribuição nos destinos.

Uma rota de milk run definida como alternativa 3 é aquela na qual um caminhão realiza

entregas de um único fornecedor para múltiplos destinos, ou vai de múltiplos fornecedores

para um único destino (a segunda alternativa é muito utilizada pela indústria

automobilística).

4.7. Níveis dos Atributos por Alternativa

Para cada alternativa, estima-se um nível por atributo. Esses níveis são dispostos em uma

matriz de desempenho, mostrada na tabela 5.

Tabela 5: Matriz de Desempenho

Alternativas

1. AV

(%)

2. PT

(%)

3. CT

(R$/ kg)

4. CA

(R$/m3)

5. IQA (Índ.

CETESB)

6. NR

(decibéis)

7. RA

(%)

Situação

Atual

0,6 96 0,65 1,25 Inadequada 70 Sit. Atual

1 0,5 97 0,4 1 Regular 55 Redução

de 15%

2 0,4 97 0,65 1,05 Inadequada 70 Redução de 25%

3 0,2 99 0,35 0,9 Boa 50 Redução

de 30%

O desempenho das alternativas também pode ser analisado por meio de uma matriz de

impactos (tabela 6). O símbolo 0 expressa o nível neutro, o sinal (+) indica que o atributo

está em um nível melhor que o neutro e o sinal (-) indica um nível entre o neutro e o pior

aceitável. Na situação atual, por exemplo, o nível do atributo 2 coincide com o nível neutro

e os níveis dos demais atributos estão entre o neutro e o pior aceitável.

Considera-se que a representação elaborada nessa matriz proporciona aos atores uma

melhor visualização dos impactos de cada alternativa em questão.

Atributos

Tabela 6: Matriz de Impactos

Alternativas

1. AV

(%)

2. PT

(%)

3. CT

(R$/ kg)

4. CA

(R$/m3)

5. IQA (Índ.

CETESB)

6. NR

(decibéis)

7. RA

(%)

Situação

Atual

- 0 - - - - -

1 0 + + + 0 0 -

2 + + - 0 - - 0

3 + + + + + + +

5. ANÁLISE DE RESULTADOS

Considerando a análise das alternativas em relação aos atributos, observa-se que a

alternativa 3 é a mais adequada, por ter apresentado maior quantidade de atributos com

impacto positivo. A situação atual apresentou um desempenho pior que todas as

alternativas propostas, onde o zero representou o nível neutro e o sinal negativo indicou o

nível pior aceitável, demonstrando que qualquer uma das três alternativas melhoraria a

cadeia de distribuição atual.

Por outro lado, a alternativa 3 envolve riscos, pois requer uma período maior de

implementação, bem como requer o desenvolvimento de um forte e efetivo processo

colaborativo entre os atores da cadeia de suprimentos, além de um robusto TMS

(Transportation Management System); porém, é a partir dessa alternativa que se torna

possível conseguir um melhor resultado, como apresentado.

6. CONCLUSÃO

A metodologia de auxílio multicritério à decisão proporcionou a estruturação de um

problema em distribuição urbana tendo em vista os interesses relevantes e diversos dos

atores (Operador Logístico, Fabricante, Transportador, Destinatário, Pedestres e Motoristas

de veículos da região) considerados no contexto da região central de Campinas.

As alternativas propostas atendem aos objetivos fundamentais de cada ator em

graus diferentes. Para que o decisor, representado pelo Operador Logístico, possa tomar

uma decisão melhor fundamentada, recomenda-se que seja feita a avaliação das

alternativas por meio de um método de agregação multicritério.

O processo decisório decorre de várias interações entre as preferências dos

indivíduos. Dessa forma, cabe ressaltar a importância de se desenvolver relações de

colaboração entre os atores da cadeia de suprimentos urbana no intuito de buscar melhorias

de serviços, eficiências e custos associados com o transporte e entrega.

Atributos

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

BESTUFS PTV AG. (2007) Guia de boas práticas no transporte urbano de mercadorias. Rijswijk, Holanda.

Belton, V., Stewart, T. J. (2002). Multiple criteria decision analysis: an integrated approach, Kluwer

Academic Publishers, Norwell.

Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental CETESB. Disponível em: <

http://sistemasinter.cetesb.sp.gov.br/Ar/ar_indice_padroes.asp>. Acesso em 12 de abril de 2013.

Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental CETESB (2012) Norma ABNT n.º 10.151.

Correia, V. A.; Oliveira, L. K.; Mateus, R. B. (2010). Perspectivas para a melhoria urbana de mercadorias.

XXIV Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes (ANPET). Salvador, BA.

Dablanc, L. (2007) Goods transport in large European cities: Difficult to organize, difficult to modernize.

Transportation Research A, 41, 280–285. Dutra, N. G. S. (2004) O enfoque de “City Logistics” na Distribuição de Encomendas. Tese de Doutorado,

PPGEP - UFSC, Florianópolis.

Eden, C. (1988) Cognitive mapping. European Journal of Operational Research, 36 (1), 1-13.

Ensslin, L., Montibeller Neto, G., Noronha, S. M.(2001). Apoio à decisão: metodologias para estruturação de

problemas e avaliação multicritério de alternativas, Insular, Florianópolis.

Galves, M.L. (2005) Structuring decision situations: a brief overview. Advances in Multicriteria Decision

Aid, Brest, França.

Galves, M. L. (2012) Notas da aula: Avaliação Multicritério em Transportes. Campinas, SP.

Instituto de Logística e Supply Chain - ILOS. (2012) Distribuição Urbana: Os Efeitos das Restrições de

Circulação para os Transportadores de Carga.

Keeney, R.L., (1992) Value-focused thinking: a path to creative decisionmaking, Harvard University Press, Cambridge. Lima Júnior, O. F. (2010) Desafio da Logística na Região Metropolitana de Campinas.

Laboratório de Aprendizagem em Logística e Transportes – FEC/Unicamp. Logística – FEC,

Unicamp. Campinas [s.d]. Disponível em: <

http://www.lalt.fec.unicamp.br/files/cargo_news/Edicao_118.pdf>. Acesso em 05 de maio de 2013.

Montibeller, G.N. (2000) Mapas Cognitivos Difusos para o Apoio à Decisão: Tese de Doutorado em

Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil.

Macucci, E; Danielis, R. (2008) The potential Demand for a urban freight consolidation centre,

transportation, 35, 269-284.

Oliveira, L. K. (2012) Discutindo as boas práticas de logística urbana para a realidade brasileira: um

estudo prospectivo. XXVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes (ANPET).

Joinville, SC. Prefeitura Municipal de Campinas (2010) Campinas - Indicadores de Excelência.

Taniguchi, E., Hata, K. (2004) An evaluation methodology for urban freight policy measures with effects of

ecommercee. In: Proceedings 10th World Conference on Transport Research, Istanbul, Turkey

Zunder, T. H.; Ibáñez, J. N. (2004) Urban freight logistics in the European Union. European Transport

Trasporti Europei, 28, 77–84.

Jaisa Monique Silva de Souza (jaisa.monique@gmail.com)

Maria Lucia Galves (mlgalves@fec.unicamp.br)

Alberto Graça Lopes Peixoto Neto (apeixoto22@gmail.com)

Marcius de Lucca Braga (marcius.braga@dhl.com)

Universidade Estadual de Campinas

FEC- Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo

Rua Albert Einstein, 951, Caixa Postal 6021 - Cidade Universitária Zeferino Vaz

13083-852, Barão Geraldo - Campinas - SP - Brasil