UNIVERSIDADE DE SO PAULO ESCOLA POLITCNICA

FERNANDO JOS DE MOURA MARCELLINO

Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo Baseado

em Agentes Holnicos

So Paulo

2013

FERNANDO JOS DE MOURA MARCELLINO

Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo Baseado

em Agentes Holnicos

Tese apresentada Escola Politcnica da Universidade de So Paulo para obteno do ttulo de Doutor em Cincias.

So Paulo

2013

FERNANDO JOS DE MOURA MARCELLINO

Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo Baseado

em Agentes Holnicos

Tese apresentada Escola Politcnica da Universidade de So Paulo para obteno do ttulo de Doutor em Cincias.

Programa: Engenharia Eltrica rea de Concentrao: Sistemas Digitais

Orientador:

Prof. Dr. Jaime Simo Sichman

So Paulo

2013

FICHA CATALOGRFICA

Este exemplar foi revisado e alterado em relao a verso original, sob responsabilidade nica do autor com a anuncia de seu orientador.

So Paulo, 18 de julho de 2013

Fernando Jos de Moura Marcellino

Jaime Simo Sichman

Marcellino, Fernando Jose de Moura Planejamento integrado da cadeia de suprimentos da inds-

tria do petrleo baseado em agentes holnicos / F.J.M. Marcellino. -- verso corr. -- So Paulo, 2013.

270 p.

Tese (Doutorado) - Escola Politcnica da Universidade de So Paulo. Departamento de Engenharia de Computao e Sis-temas Digitais.

1. Programao por restries 2. Cadeia de suprimentos 3. Petrleo 4. Planejamento integrado 5. Holons I. Universidade de So Paulo. Escola Politcnica. Departamento de Engenharia de Computao e Sistemas Digitais II. t.

Agradecimentos

minha famlia pela pacincia e incentivo em todos os momentos. Em especial minha lha

Camilla pela ajuda na reviso do texto.

Ao meu orientador pelo apoio e pacincia ao longo de todo o trabalho.

PETROBRAS pelo patrocnio e por todo o suporte oferecido, que tornaram este trabalho

possvel.

toda minha equipe de pesquisa operacional da rea de TIC da PETROBRAS em So Paulo

pelas discusses e crticas. Em especial, aos analistas Tiago Montagner e Daniel Ferber pela

contribuio na implementao do prottipo utilizado nos experimentos.

Ao engenheiro de processamento Marcel Joly da rea de reno da PETROBRAS e a toda a

equipe do sistema SIPP pelo subsdio de informaes relativas programao de produo das

renarias.

analista de sistemas Wanda Teixeira e equipe da rea de planejamento de logstica da

PETROBRAS pelo fornecimento do histrico de informaes do sistema PLANAB para o caso

de estudo utilizado neste trabalho.

Ao engenheiro de petrleo Ricardo Accioly da rea de explorao e produo da PETROBRAS

pelas conversas e recomendaes relacionadas a reservatrios e extrao de petrleo, que fazem

parte deste trabalho.

A Thomas Leaute, um dos criadores do FRODO, pelas sugestes e suporte para os ajustes e

modies necessrios para o uso da verso 2.10.4 do FRODO neste trabalho.

A todos que, de alguma forma, contriburam para que este trabalho fosse realizado.

Resumo

A rea do petrleo uma das que mais podem se beneciar da melhoria de ecincia dagesto da cadeia de suprimentos. Entretanto, o comportamento dinmico de tais cadeias muitocomplexo para ser modelado de forma analtica. Por outro lado, estas cadeias mostram vriascaractersticas intrnsecas em comum com sistemas multiagentes, que oferecem a exibilidadenecessria para modelar as complexidades e a dinmica das cadeias de suprimentos reais sema necessidade de premissas muito simplicadoras. Como o problema de gerenciamento da ca-deia de suprimentos apresenta uma estrutura recursiva, torna-se ainda mais conveniente usarum modelo baseado em agentes holnicos, que mostram uma estrutura do tipo fractal. Almdisso, o tipo de relacionamento entre as entidades da cadeia e a necessidade de uma otimiza-o global sugerem modelar suas interaes na forma de restries. Por esta razo, esta teseprope ummodelo distribudo de otimizao atravs da denio de um novo problema denomi-nado Problema de Satisfao de Restries Holnico com Otimizao (HCOP), que baseadonos conceitos do Problema de Satisfao de Restries Distribudo com Otimizao (DCOP)e agentes holnicos. Alm disso foi desenvolvido um meta-algoritmo baseado no algoritmoDTREE para solucionar este tipo de problema, onde vrios algoritmos disponveis de otimiza-o centralizados podem ser embutidos e integrados de tal forma a obter a congurao maisadequada para cada caso. Assim, uma tpica cadeia de suprimentos da indstria do petrleo foimodelada como um HCOP, e foi desenvolvido um prottipo que implementa o meta-algoritmoproposto em um ambiente que integra sistemas de otimizao de produo e logstica, que sorepresentativos em relao a situaes reais. Finalmente foram realizados experimentos sobreum estudo de caso da empresa PETROBRAS, que permitiram a vericao da viabilidade destemodelo e a comprovao de suas vantagens em relao s abordagens convencionais.

Abstract

The oil area is one of those that may most benet from the improved efciency of supplychain management. However, the dynamic behavior of such chains is too complex to be mode-led analytically. Moreover, these chains show several intrinsic characteristics in common withmultiagent systems, which offer the required exibility to model the complexities and dynamicsof real supply chains without rather simplifying assumptions. As the problem of managing thesupply chain has a recursive structure, it becomes more convenient to use a model based on ho-lonic agents, which show a fractal-type structure. Furthermore, the type of relationship betweenentities in the chain and the need for global optimization suggest to model their interactions inthe form of constraints. For this reason, this thesis proposes an optimization distributed modelby dening a new problem called Holonic Constraint Optimization Problem (HCOP), whichis based on concepts from Distributed Constraint Satisfaction Optimization Problem (DCOP)and holonic agents. In addition we developed a meta-algorithm based on DTREE algorithm forsolving this type of problem, where several algorithms available for centralized optimizationalgorithms can be embedded and integrated so as to obtain the most suitable conguration foreach case. Thus, a typical supply chain of the petroleum industry was modeled as a HCOP, andwe developed a prototype that implements the meta-algorithm in an environment that integra-tes the optimization systems for production and logistics, which are representative in relationto actual situations. Finally experiments were performed on a case study of the company PE-TROBRAS, which allowed the verication of the feasibility of this model and the proof of theiradvantages over conventional approaches.

Sumrio

Lista de Figuras

Lista de Tabelas

Lista de Acrnimos

1 Introduo p. 15

1.1 Motivao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 15

1.2 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 17

1.3 Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 18

1.4 Contribuies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 19

1.5 Organizao do Texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 20

I Planejamento da Cadeia de Suprimentos 22

2 Cadeias de Suprimentos p. 23

2.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 23

2.2 Denies Bsicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 24

2.2.1 Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos . . . . . . . . . . . . . . . p. 24

2.2.2 Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos . . . . . . . . . . p. 26

2.2.3 Logstica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 27

2.2.4 Gesto e Polticas de Estoque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 27

2.2.5 Previso de Demanda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 28

2.2.6 Gesto da Produo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 28

2.2.7 Mtricas de Desempenho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 28

2.3 Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo . . . . . . . . . . . . . . . . p. 30

2.3.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 30

2.3.2 Extrao de Petrleo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 33

2.3.3 Reno de Petrleo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 36

2.3.4 Gesto de Estoques de Petrleo e seus Derivados . . . . . . . . . . . p. 37

2.3.5 Distribuio de Derivados de Petrleo . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 40

2.4 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 42

3 Modelos do Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos p. 43

3.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 43

3.2 Abordagens de Simulao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 44

3.3 Abordagens Analticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 45

3.4 Desaos para o Planejamento Integrado com Otimizao . . . . . . . . . . . p. 49

3.4.1 Modelagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 50

3.4.2 Multi-Escala (Espao e Tempo) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 51

3.4.3 Esforo Computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 55

3.5 Problema de Otimizao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 56

3.5.1 Programao Linear (LP) e Programao Linear Inteira Mista (MILP) p. 58

3.5.2 Programao No-linear (NLP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 59

3.5.3 Programao de Restries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 61

3.6 Estratgia de Soluo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 63

3.6.1 Mtodos Hierrquicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 64

3.6.2 Mtodos Iterativos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 65

3.6.3 Mtodos Full-space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 65

3.7 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 67

II Abordagem Distribuda 69

4 Agentes Holnicos p. 70

4.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 70

4.2 Agentes em Cadeias de Suprimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 71

4.3 Paradigma Holnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 73

4.3.1 Holons e Agentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 75

4.3.2 Modelos de Agentes Holnicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 75

4.3.3 Organizao Holnica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 78

4.4 Trabalhos Relacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 79

4.4.1 Sistema Holnico de Manufatura (HMS) . . . . . . . . . . . . . . . p. 79

4.4.2 TELETRUCK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 80

4.4.3 Sistema de Transporte Automtico Global (GATS) . . . . . . . . . . p. 82

4.4.4 Sistemas Multiagentes Holnicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 83

4.5 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 84

5 Problema de Satisfao de Restries Distribudas com Otimizao (DCOP) p. 86

5.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 86

5.2 Formalizao do Problema de Satisfao de Restries Distribudo com Oti-

mizao (DCOP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 87

5.3 Generalizao do DCOP para Problemas Locais Complexos . . . . . . . . . p. 88

5.4 Algoritmos para DCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 90

5.5 Protocolo de Mensagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 96

5.6 Ferramentas para DCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 99

5.7 Representao XML de Instncias de DCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 100

5.8 Trabalhos Relacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 100

5.9 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 104

III Contribuies 105

6 Problema de Satisfao de Restries Holnico com Otimizao (HCOP) p. 106

6.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 106

6.2 Descrio do HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 107

6.3 Formalizao do HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 110

6.4 Relao entre DCOP e HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 115

6.4.1 Decomposio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 117

6.4.2 Compilao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 117

6.5 Meta-Algoritmos para a Soluo do HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 119

6.5.1 Adaptao de um Algoritmo DCOP para o HCOMA . . . . . . . . . p. 121

6.5.2 HCOMA Baseado no ADOPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 128

6.5.3 HCOMA Baseado no DPOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 129

6.6 Representao XML de Instncias de HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 135

6.7 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 138

7 Modelagem do Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos da Inds-

tria do Petrleo como um HCOP p. 140

7.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 140

7.2 Denio do Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 141

7.3 Modelo de Referncia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 142

7.3.1 Modelo Multi-Perodo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 142

7.3.2 Variveis do Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 144

7.3.3 Modelo Holnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 150

7.3.4 Modelo de Organizao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 155

7.3.5 Submodelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 156

7.3.6 Funo de Emergncia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 165

7.3.7 Mtricas de Desempenho e Funo Objetivo . . . . . . . . . . . . . p. 168

7.4 Modelo Formal do Planejamento Integrado . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 171

7.5 Representao XML de Instncias de HCOPs Complexos . . . . . . . . . . p. 175

7.6 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 176

8 Experimentos p. 181

8.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 181

8.2 Ferramenta FRODO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 181

8.3 Fase I: HCOP Genrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 183

8.3.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 183

8.3.2 Descrio dos Experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 183

8.3.3 Anlise dos Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 187

8.3.4 Resumo dos Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 190

8.4 Fase II: Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimento do Petrleo como

HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 191

8.4.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 191

8.4.2 Descrio do Caso de Estudo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 191

8.4.3 Formalizao da Instncia do Caso de Estudo . . . . . . . . . . . . . p. 193

8.4.4 Caso Padro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 199

8.4.5 Apresentao Resumida do Processo de Soluo do Caso Padro . . p. 200

8.4.6 Anlise do Caso Padro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 206

8.4.7 Anlise de Cenrios com Contingncia . . . . . . . . . . . . . . . . p. 209

8.5 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 216

9 Concluses p. 219

Referncias p. 223

Anexo A -- Prova do Algoritmo ADOPT p. 236

Anexo B -- Prova do Algoritmo DPOP p. 240

Anexo C -- Representao de Instncias de Problemas de Restries com XML p. 241

Anexo D -- Soluo Completa do Caso Padro no Caso de Estudo do Captulo 8 p. 246

Lista de Figuras

1 Esquema Resumido da Tese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 19

2 Processos de uma Tpica Cadeia de Suprimentos . . . . . . . . . . . . . . . . p. 25

3 Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo . . . . . . . . . . . . . . . . p. 31

4 Curva de Produo Terica de um Campo de Petrleo . . . . . . . . . . . . . p. 34

5 Fluxograma de uma Renaria Genrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 38

6 Ligao entre Tancagem de Petrleo e Unidade de Destilao em uma Renaria p. 40

7 Diagrama de Distribuio por Oleodutos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 41

8 Viso Hierrquica da Otimizao da Cadeia (baseada em (Shapiro, 2006)) . . p. 50

9 Classes de Problemas de Otimizao (baseada em (Papadimitriou e Steiglitz,

1998)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 58

10 (a) Hierrquico (b) Iterativo (c) Full-space (baseada em (Maravelias e Sung,

2009)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 64

11 (a) Federao (b) Grupo Moderado (c) Fuso . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 77

12 Organizao Holnica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 79

13 Exemplo de um Problema com 4 Agentes, cada um com 4 Variveis . . . . . p. 89

14 Fluxo de Mensagens de um Algoritmo Genrico p/ DCOP . . . . . . . . . . p. 99

15 Restries do HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 108

16 Diagrama Bsico do HCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 109

17 Exemplo de Modelagem Holnica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 110

18 (a) Decomposio (b) Compilao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 116

19 Transformao de HCOP para DCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 120

20 Relao entre HCOMA e o Algoritmo de DCOP Base . . . . . . . . . . . . . p. 128

21 Ilustrao do HCOMA ADOPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 129

22 Ilustrao do HCOMA DPOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 135

23 Ilustrao do Escopo do Problema Tratado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 143

24 Modelo Holnico do Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 151

25 Exemplo de Agregao Temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 152

26 Ilustrao de uma Agregao Genrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 153

27 Ilustrao da Organizao Holnica da Cadeia de Suprimentos da Indstria

do Petrleo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 157

28 Modelo Organizacional do Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 157

29 Conjunto Completo das Restries do HCOP Complexo . . . . . . . . . . . p. 176

30 Diagrama do Processo Holnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 180

31 Fluxo do Processo de Soluo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 184

32 Grco do Tempo pelo Nmero de Holons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 187

33 Grco do Tempo pelo Tamanho do Domnio . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 188

34 Grco do Tempo pelo Nmero de Variveis Locais . . . . . . . . . . . . . . p. 188

35 Grco do Tempo pelo Nmero de Camadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 189

36 Viso Geral do Escopo e Topologia do Caso de Estudo . . . . . . . . . . . . p. 195

37 Grco de Tempo de Processamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 207

38 Grco da Funo Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 208

39 Grcos da Soluo Vetorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 210

40 Submodelo Simplicado Linear de uma Renaria . . . . . . . . . . . . . . . p. 214

41 Submodelo Simplicado Realista de uma Renaria . . . . . . . . . . . . . . p. 214

42 Gargalo na Distribuio de Petrleo entre a Renaria2 e a Renaria3 . . . . . p. 215

43 Exemplo de um Arquivo XCSP do FRODO p/ DCOP . . . . . . . . . . . . . p. 242

44 Representao da Instncia da Fig. 36 em XCSP . . . . . . . . . . . . . . . p. 245

Lista de Tabelas

1 Resumo das Unidades de uma Renaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 37

2 Algoritmos para DCOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 91

3 Parmetros de Entrada do Submodelo Logstico . . . . . . . . . . . . . . . . p. 161

4 Variveis de Deciso do Submodelo Logstico . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 162

5 Comparao entre a Fase I e a Fase II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 190

6 Tabela de Petrleos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 192

7 Tabela de Plataformas de Petrleos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 192

8 Preos de Venda dos Derivados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 192

9 Relao de Contratos para Derivados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 193

10 Relao de Contratos para Petrleos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 194

11 Limitaes e Preos de Venda e Compra do SpotMarket para Derivados . . . p. 194

12 Limitaes e Preos de Venda e Compra do SpotMarket para Petrleos . . . . p. 194

13 Soluo de Venda e Compra do SpotMarket . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 203

Lista de Acrnimos

ADOPT Asynchronous Distributed Optimization

API American Petroleum Institute

CSOP Constraint Satisfaction Optimization Problem

CSP Constraint Satisfaction Problem

DCOP Distributed Constraint Optimization Problem

DisCSP Distributed Constraint Satisfaction Problem

DPOP Distributed Pseudotree Optimization Procedure

DTREE Distributed Tree-Optimization

FRODO FRamework for Open/Distributed constraint Optimization

HCOMA Holonic Constraint Optimization Meta-Algorithm

HCOP Holonic Constraint Optimization Problem

HMS Holonic Manufacturing System

JaCoP Java Constraint Programming solver

LP Linear Programming

MILP Mixed Integer Linear Programming

MINLP Mixed Integer Nonlinear Programming

NLP Nonlinear Programming

XCSP XML Representation of Constraint Networks

XML Extensible Markup Language

15

1 Introduo

1.1 Motivao

Cadeias de suprimentos so redes de entidades autnomas de negcio que coletivamente

intermedeiam, produzem, e distribuem produtos. A gesto da cadeia de suprimentos pode ser

denida como a congurao, coordenao e melhoria contnua de um conjunto sequencial-

mente organizado de operaes. Seu objetivo prover o melhor nvel de servio ao cliente ao

mais baixo custo possvel (CHIMA; HILLS, 2007). O gerenciamento da cadeia de suprimentos

exige coordenao tanto com clientes quanto com fornecedores. A dinmica do mercado torna

isto difcil: so necessrias respostas rpidas a suas alteraes, que ao mesmo tempo minimizem

tanto o tempo de espera do cliente como os estoques (FOX; CHIONGLO; BARBUCEANU, 1993).

Desta forma, no suciente que as cadeias de suprimentos sejam apenas adequadamente pla-

nejadas: elas tambm devem ser gerenciadas de forma exvel e robusta, pois suas operaes

freqentemente so postas em risco por muitos fatores externos de inuncia, tais como mudan-

as de taxas do mercado nanceiro, atrasos nas entregas dos fornecedores, e falhas de produo

e transporte. Por este motivo, tem sido defendido que a cadeia de suprimentos seja gerenciada

como um sistema integrado e coordenado (FORRESTER, 1958).

Curiosamente, o principal desao da indstria de petrleo e gs no a disponibilidade

de suas reservas, mas sim a colocao destas reservas em produo e a entrega dos produ-

tos nais aos consumidores com o mnimo custo possvel. O produto exatamente o mesmo

para todas as empresas competidoras: derivados de petrleo com diferenciao muito pequena.

Conseqentemente, muitas destas empresas no podem se diferenciar umas das outras atravs

de novos produtos, mas somente atravs de uma operao mais eciente que a de seus com-

petidores, o que resulta de um bom gerenciamento da cadeia de suprimentos (CHIMA; HILLS,

2007). Entretanto, a cadeia de suprimentos da indstria de petrleo apresenta vrios problemas

desaadores. A partir da matria-prima, que o petrleo, so produzidos uma ampla gama

de produtos, que vo do asfalto e leo combustvel, at o querosene de aviao e a nafta pe-

troqumica, passando pela gasolina e o diesel. O grande nmero de diferentes produtos nais

16

demandados pelos consumidores exige um planejamento prudente e exvel, alm de uma coor-

denao cuidadosa do processo de produo. As etapas dentro da cadeia de suprimentos devem

satisfazer restries tecnolgicas complexas e diversas. Finalmente, as grandes empresas de pe-

trleo atuam de forma complexa e possuem relacionamentos produtorconsumidor entre suas

prprias unidades, que podem atravessar as fronteiras nacionais. Isto requer que as operaes

de planejamento logstico e de produo das diferentes unidades de produo sejam adequada-

mente sincronizadas e intimamente acopladas.

Por outro lado, sabe-se que o comportamento dinmico de uma complexa cadeia de supri-

mentos difcil de ser modelado de forma analtica. Recentemente, observa-se na literatura o

uso da tcnica de sistemas multagentes para modelar tais cadeias. Basicamente, consistem de

uma coleo de entidades autnomas que coexistem em um mesmo ambiente e que eventual-

mente podem se coordenar para realizar tarefas conjuntas (YUAN; LIANG; ZHANG, 2003). Assim,

cadeias de suprimentos e sistemas multiagentes mostram numerosas caractersticas intrnsecas

em comum. Indo mais alm, como o problema de gerenciamento da cadeia de suprimentos

apresenta uma estrutura recursiva onde seus diversos componentes podem ser desmembrados

em subcomponentes integrados, torna-se conveniente que o sistema de agentes que modela tal

problema tenha uma estrutura recursiva semelhante. Para isso, a abordagem de agentes holni-

cos se mostra bastante adequada, e este ser o paradigma especco de agentes a ser utilizado

neste trabalho.

Em princpio, o termo gesto da cadeia de suprimentos (SHAPIRO, 2006) pode ser conside-

rado equivalente ao planejamento integrado da cadeia de suprimentos adotado neste trabalho.

Entretanto, o primeiro enfatiza mais as reas de logstica e distribuio, enquanto o ltimo fo-

caliza tambm o processo de produo. O desao maior que est envolvido com a cadeia de

suprimentos de uma indstria de transformao, como a do petrleo, a tomada de deciso

integrada e coordenada atravs de vrias reas funcionais de uma grande empresa, atravs de

entidades distribudas geogracamente, e atravs de vrios nveis de deciso (estratgico, t-

tico e operacional). A tomada de deciso envolvendo tanto reas funcionais, quanto entidades

separadas geogracamente basicamente lida com a integrao espacial no que diz respeito a

coordenar atividades de vrios subsistemas de uma empresa. J a deciso que engloba vrios

nveis hierrquicos lida com a integrao temporal naquilo que envolve decises coordenadas

atravs de diferentes escalas de tempo. O tratamento destes problemas de integrao espacial e

temporal fundamental para otimizar a tomada de deciso ao longo de toda a cadeia.

17

1.2 Objetivos

O objetivo desta tese propor um modelo distribudo de otimizao, baseado em satisfao

de restries e utilizando um sistema multiagentes holnico, que sirva para solucinar uma classe

de problemas como a mencionada na Seo 6.3. Tal modelo, genrico, ser aplicado para

solucionar o problema de planejamento integrado da cadeia de suprimentos da indstria do

petrleo, utilizando os submodelos de otimizao j disponveis e com a maximinao do lucro

e o atendimento aos clientes.

At o momento no existem solues disponveis para enfrentar os grandes desaos desta

classe de problemas em termos de modelagem, escalabilidade, algoritmos e computao. As-

sim, esta tese representa um novo passo nesta direo.

A aplicao do modelo desenvolvido ao domnio do petrleo dever ser capaz de cumprir

as seguintes metas:

1. Analisar o impacto de mudanas imprevisveis do ambiente, tais como problemas ope-

racionais como indisponibilidades de recursos, tanto na extrao de petrleo quanto na

produo de seus derivados, ou de transporte, sobre o desempenho da cadeia;

2. Analisar o impacto do escalonamento no nvel operacional sobre o desempenho da cadeia;

3. Comparar o uso de um submodelo no-linear no nvel operacional com um modelo geral

linear;

4. Permite atravs do seu uso a comparao dos seus resultados com aqueles obtidos a partir

da otimizao centralizada simplicada, nos moldes do que utilizado da forma conven-

cional pela indstria do petrleo, utilizando cnarios representativos.

A aplicao do modelo permitir tratar o planejamento integrado desta cadeia de suprimentos da

indstria do petrleo, que abrange desde a extrao do petrleo a partir dos poos produtores,

at o transporte dos derivados de petrleo para os terminais de distribuio, de onde sero

entregues aos clientes, que, neste trabalho, so as companhias distribuidoras. Este processo

engloba os principais componentes da cadeia de suprimentos, i.e., extrao do petrleo, seu

reno para a produo de derivados, armazenagem tanto do petrleo quanto dos seus derivados,

e as atividades de transporte de ambos atravs dos meios (ou modais, como so chamados na

rea de logstica) mais importantes neste tipo de cadeia, ou seja, oleodutos e navios. Entretanto,

no so consideradas as atividades anteriores entrada de um poo de petrleo em produo,

como aquelas de explorao e perfurao, nem aquelas posteriores entrega de derivados nos

18

terminais, como as de distribuio para os postos de venda no varejo. O modelo proposto

no estocstico, mas sim determnistico. Entretanto, sua natureza distribuda permitir uma

reao rpida por parte de uma possvel ferramenta baseada neste modelo, de modo a tratar as

mundanas imprevistas.

1.3 Metodologia

As atividades principais deste trabalho podem ser divididas em cinco etapas, que so des-

critas a seguir:

A primeira etapa consistiu, essencialmente, em uma reviso bibliogrca sobre o estado

da arte das pesquisas sobre modelagem de cadeia de suprimentos de maneira geral, e da

indstria do petrleo em particular, mais especicamente considerando otimizao inte-

grada, e principalmente dentro do paradigma de agentes. Foram pesquisados aspectos

do problema propriamente dito, trabalhos pr-existentes visando sua modelagem, arqui-

teturas e algoritmos disponveis para implementao dos modelos. Portanto, o resul-

tado esperado desta primeira etapa era o conhecimento mais profundo do problema, com

a identicao de seus principais aspectos, a avaliao das alternativas existentes para

model-lo e para implementar um prottipo;

Na segunda etapa, as diferentes abordagens para a modelagem do problema, que foram

pesquisadas na etapa anterior, foram comparadas de forma qualitativa em busca da me-

lhor alternativa. Foram apresentadas as vantagens da modelagem baseada em agentes,

particularmente dentro do paradigma holnico, levando em conta as caractersticas do

problema de planejamento integrado da cadeia de suprimentos da indstria do petrleo;

Na terceira etapa, o modelo distribudo baseado em agentes holnicos foi formalmente

descrito, resultando no problema denominado HCOP (Problema de Satisfao de Restri-

es Holnico com Otimizao);

Na quarta etapa, foi desenvolvido o meta-algoritmo denominado HCOMA (Meta-Algoritmo

para o Problema de Satisfao de Restries Holnico com Otimizao), que possibilitou

a obteno de uma soluo para o HCOP de forma computacional;

Finalmente, na quinta etapa, um caso de estudo da empresa PETROBRAS foi modelado

utilizando o formalismo do HCOP e implementado atravs do HCOMA. Assim, foram

realizados experimentos utilizando esta implementao, e seus resultados foram analisa-

19

Figura 1: Esquema Resumido da Tese

dos e comparados usando os diferentes cenrios pertencentes a este caso de estudo, de

modo a permitir a avaliao da eccia e da ecincia do modelo proposto.

A sequncia destas atividades encontra-se representada na Fig. 1, que apresenta um esquema

resumido das ideias e contribuies deste trabalho.

1.4 Contribuies

A principal contribuio deste trabalho foi a denio do Problema de Satisfao de Res-

tries Holnico com Otimizao (HCOP), baseado tanto no Problema de Satisfao de Restri-

es Distribudo com Otimizao (DCOP) como no modelo de agentes holnicos. Alm da sua

formulao, especicou-se uma arquitetura distribuda para a soluo de um HCOP utilizando

otimizadores locais, e o desenvolvimento de um meta-algoritmo, denominado HCOMA, para

possibilitar o processamento de solues para este problema utilizando a arquitetura proposta.

Para ilustrar o interesse no modelo, uma contribuio secundria foi a sua aplicao em um

caso de estudo da empresa PETROBRAS, utilizando submodelos de otimizao de produo e

logstico, j disponveis em empresas de petrleo. Isto ocorreu tanto no nvel formal como na

sua efetiva implementao, que possibilitou a realizao de experimentos como uma prova de

20

conceito. Seus resultados justicaram o interesse nesta aplicao do modelo.

1.5 Organizao do Texto

Este trabalho foi dividido em 3 partes: Planejamento da Cadeia de Suprimentos, Aborda-

gem Distribuda e Contribuies. A parte I constituda de 2 captulos, onde o Captulo 2

apresenta uma reviso bibliogrca de temas relativos a cadeias de suprimentos em geral e a

cadeias de suprimentos da indstria do petrleo em particular. Assim, so introduzidos os con-

ceitos associados gerncia de cadeia de suprimentos e suas peculiaridades para a cadeia do

petrleo. O Captulo 3 faz um resumo das tentativas de abordagem para modelar o problema de

planejamento integrado da cadeia de suprimentos do ponto de vista centralizado. Alm disso,

ele apresenta um resumo do estado da arte dos modelos de planejamento recentes, suas vanta-

gens e limitaes, e os desaos para futuros modelos.

A parte II possui 2 captulos. No Captulo 4 so analisados os modelos de agentes, e

suas vantagens em relao abordagem centralizada. Particularmente o paradigma de agentes

holnicos introduzido, alm de mostrar a convenincia da escolha deste tipo de organizao

especca para o problema em foco. O Captulo 5 dene o problema de satisfao de restries

distribudas com otimizao (DCOP), discutindo sua importncia para se alcanar uma otimiza-

o global em problemas complexos. Alm disso, so apresentados os algoritmos disponveis

para sua soluo.

A parte III, que apresenta as principais contribuies do trabalho, consiste de 4 captulos. O

Captulo 6 dene o Problema de Satisfao de Restries Holnico com Otimizao (HCOP),

indicando como este foi formulado atravs de uma composio das idias de DCOP e agentes

holnicos. O problema descrito informalmente e, ento, convenientemente formalizado. Em

seguida apresentado o meta-algoritmo desenvolvido, denominado HCOMA, cujo objetivo a

soluo do HCOP atravs da possibilidade de integrar de forma distribuda outros algoritmos

de otimizao existentes, mesmo que de natureza centralizada. A modelagem do problema de

Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos da Indstria de Petrleo como um Problema

de Satisfao de Restries Holnico com Otimizao (HCOP) detalhada no Captulo 7, uti-

lizando o formalismo apresentado no Captulo 6. O Captulo 8 descreve ento os experimentos

realizados, que foram divididos em duas fases. A primeira fase compara o meta-algoritmo com

um algoritmo centralizado, utilizando um HCOP genrico. J a segunda fase modela um caso

de estudo da empresa PETROBRAS relativo ao planejamento integrado como um HCOP com-

plexo, que foi implementado atravs do HCOMA. Em seguida os resultados destes experimen-

21

tos so apresentados e analisados, a m de avaliar o modelo proposto. Finalmente, o Captulo 9

apresenta as concluses do trabalho, bem como uma perspectiva sobre possveis extenses em

trabalhos futuros.

O texto contm ainda 4 anexos. Nos Anexos A e B apresentam-se respectivamente as

provas de corretude e completude dos algoritmos ADOPT e DPOP, utilizados como base do

HCOMA. Uma representao tpica em XML de uma instncia de HCOP ilustrada no Anexo

C. Finalmente, o Anexo D descreve a soluo completa obtida pelo HCOMA para o caso padro

apresentado no Captulo 8.

22

Parte I

Planejamento da Cadeia de Suprimentos

23

2 Cadeias de Suprimentos

2.1 Introduo

De acordo com Muckstadt e seus colegas (MUCKSTADT et al., 2001) existem muitas de-

nies e interpretaes para o termo cadeia de suprimentos. Estes autores deniram uma

cadeia de suprimentos como o conjunto de empresas atuando para projetar, engendrar, comer-

cializar, manufaturar e distribuir produtos e servios para consumidores nais. Por outro lado,

Simchi-levi e seus colegas (SIMCHI-LEVI; KAMINSKY; SIMCHI-LEVI, 2000) deniram este termo

como um conjunto de abordagens utilizadas para integrar fornecedores, fabricantes, depsitos

e lojas ecientemente, de forma que mercadorias sejam produzidas e distribudas nas quanti-

dades certas, para os locais certos, e no tempo certo, a m de minimizar custos globais, e ao

mesmo tempo satisfazer requisitos de qualidade de servio. Poirier e Reiter (POIRIER; REITER,

1996) perceberam que o conceito de cadeia de suprimentos melhora a posio competitiva de

empresas que colaboram, porque ele leva criao de sinergias entre estas empresas. Em par-

ticular, tais sinergias so devido ao fato que uma cadeia de suprimentos um sistema, e como

conseqncia, este sistema superior soma das empresas constituintes. Desta forma, po-

demos denir cadeia de suprimentos como um processo integrado onde um certo nmero de

entidades de negcio (i.e., fornecedores, produtores, distribuidores e revendedores) trabalham

em conjunto em um esforo para: (1) adquirir matrias-primas, (2) converter estas matrias-

primas em produtos nais especcos, e (3) entregar estes produtos nais aos revendedores.

Esta cadeia tradicionalmente caracterizada por um uxo de materiais para frente e um uxo

de informaes para trs (BEAMON, 1998). Diferentes entidades em uma cadeia de suprimentos

operam sujeitas a diferentes conjuntos de restries e objetivos. Entretanto, estas entidades so

altamente interdependentes quando se deseja melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos

em termos de objetivos tais como entrega no prazo, garantia de qualidade e minimizao do

custo. Como resultado, o desempenho de qualquer entidade em uma cadeia de suprimentos

depende do desempenho das outras, e a disposio e habilidade delas para coordenar ativida-

des dentro da cadeia de suprimentos. Uma economia global e o aumento nas expectativas dos

24

clientes com relao a custo e servio tem inuenciado os produtores a se empenharem na me-

lhoria dos processos dentro de suas cadeias de suprimentos, o que frequentemente se denomina

reengenharia da cadeia de suprimentos (SWAMINATHAN, 1996). Durante anos, pesquisadores

e tecnlogos tem investigado os vrios processos da cadeia de suprimentos principalmente de

forma individual. Recentemente, entretanto, tem havido uma ateno crescente com relao ao

desempenho, projeto e anlise da cadeia de suprimentos como um todo.

2.2 Definies Bsicas

2.2.1 Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos

Em seu mais alto nvel uma cadeia de suprimentos constituda de dois processos bsicos

integrados: (1) o Planejamento de Produo e o Controle de Estoque, e (2) o Processo de Dis-

tribuio e Logstica (BEAMON, 1998). O Planejamento de Produo e o Processo de Controle

de Estoque incluem os subprocessos de produo e armazenagem, e suas interfaces. Mais es-

pecicamente, o planejamento de produo descreve o gerenciamento completo do processo de

produo, incluindo aquisio e escalonamento de matria-prima, escalonamento do processo

de produo, e controle da manipulao de material. O controle de estoque descreve o gerenci-

amento das Polticas de Estoque e procedimentos para estoque de matrias-primas, de produtos

intermedirios e de produtos nais. O Processo de Distribuio e Logstica determina como os

produtos so retirados e transportados do depsito para os revendedores. Estes produtos podem

ser transportados para os revendedores diretamente ou podem primeiro ser transferidos para

instalaes de distribuio, que, por sua vez, transportam os produtos para os revendedores.

Este processo inclui o gerenciamento da retirada do estoque, transporte e a entrega do produto

nal. A Logstica a parte mais crtica da cadeia de suprimentos, pois de nada adianta produzir

ou disponibilizar a mercadoria ou servio que o cliente deseja, sem entregar este produto ou

servio na quantidade e no prazo desejados pelo cliente. Assim, no possvel a melhoria da

cadeia de suprimentos sem a adaptao da rede de logstica. Estes processos interagem uns com

os outros para produzir uma cadeia de suprimentos integrada. O projeto e gerenciamento destes

processos determinam a extenso na qual a cadeia de suprimentos funciona como uma unidade

para satisfazer os objetivos de desempenho exigidos (BEAMON, 1998). A Fig. 2 representa estes

processos (elipses) juntamente com os atores (retngulos) em uma tpica cadeia de suprimentos

de 4 nveis.

A cadeia de suprimentos de uma empresa composta por instalaes geogracamente dis-

persas, onde as matrias-primas, produtos intermedirios ou produtos acabados so adquiridos,

25

Figura 2: Processos de uma Tpica Cadeia de Suprimentos

transformados, armazenados ou vendidos, e ligaes de transporte que conectam instalaes ao

longo das quais os produtos uem.

Este uxo de produtos pode ser no sentido downstream de fornecedores para as fbricas,

delas para os centros de distribuio e, nalmente, destes para os mercados. Em geral, uma

rede de fornecimento de corrente pode ser constituda por um nmero arbitrrio de nveis. Por

outro lado, o uxo de produtos pode ir no sentido upstream quando produtos intermedirios so

devolvidos s fbricas para reciclagem ou produtos reusveis so retornados dos mercados para

os centros de distribuio para reciclagem.

A meta da empresa agregar valor aos seus produtos medida que passam atravs de sua

cadeia de suprimentos e transport-los para mercados geogracamente dispersos nas quantida-

des corretas, com as especicaes corretas, no momento certo, e com um custo competitivo.

Podemos distinguir entre plantas, que so instalaes de fabricao de produtos onde trans-

formaes fsicas ocorrem e centros de distribuio, que so instalaes onde os produtos so

recebidos, classicados, guardados em estoque, colhidos de volta e despachados, mas no -

sicamente transformados. O foco principal e requerido no estudo de cadeias de suprimentos

apresenta, em sua grande maioria, uma viso global do sistema, buscando avaliar as conjunes

e interferncias entre os processos envolvidos. O sistema a ser estudado envolve uma rede de

atividades, cada uma com sua funcionalidade especca, ecincia e desempenho.

Outras diculdades tambm podem surgir quando diferentes empresas ou departamentos

de uma mesma empresa tomam decises tecnolgicas independentes ao longo da cadeia de

suprimentos. Desta forma, seus sistemas de informao no so nem coordenados, nem com-

patveis e, consequentemente, as informaes no so prontamente compartilhadas para trs

e para frente ao longo da cadeia de suprimentos. medida que as empresas passam por um

26

processo contnuo e acelerado de consolidao, a necessidade de um sistema de informaes

exvel, extensvel, escalvel e adaptvel se torna cada vez maior. Como resultado, ferramentas

de suporte a deciso que permitam a anlise de vrias alternativas podem ser teis para a quan-

ticao imparcial de ganhos e para ajudar a organizao a tomar a deciso certa (FEIGIN et al.,

1996).

As funes de gerenciamento das cadeias de suprimentos em geral operam em 3 nveis:

estratgico, ttico e operacional (FOX; CHIONGLO; BARBUCEANU, 1993). Cada nvel se caracte-

riza pelo perodo de tempo no qual as decises so tomadas e pela granularidade das decises

durante aquele perodo.

2.2.2 Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos

A gesto da cadeia de suprimentos refere-se ao planejamento integrado. Primeiramente ele

est relacionado com integrao funcional, tal como compra, fabricao, transporte e ativi-

dades de armazenagem. Por outro lado, ele se refere integrao espacial destas atividades

atravs de mercados e instalaes dispersas geogracamente. Finalmente, ele se refere inte-

grao intertemporal destas atividades sobre horizontes de planejamento estratgicos, tticos

e operacionais. Integrao intertemporal, que tambm chamada planejamento hierrquico,

requer consistncia e coerncia entre decises da cadeia de suprimentos sobrepostas em varios

niveis de planejamento. De forma aproximada, planejamento estratgico envolve as decises de

aquisio de recursos sobre horizontes de planejamento longos, planejamento ttico envolve as

decises de alocao de recursos ao longo de horizonte de planejamento mdios, e planejamento

operacional envolve decises afetando a execuo do curto prazo dos negcios da companhia

(SHAPIRO, 2006).

O Planejamento Integrado ou Agregado o processo pelo qual a empresa determina os

nveis de capacidade de produo, subcontratao e estoque, sobre um horizonte de tempo

especco. Seu objetivo atender demanda de modo a maximizar os lucros da empresa.

Assim, ele pode ser denido da seguinte maneira: dada uma previso de demanda para cada

perodo ao longo do horizonte de planejamento, determinar os nveis de produo, estoque e

capacidade para cada perodo, maximizando o lucro da empresa ao longo de todo o horizonte

de planejamento (CHOPRA; MEINDL, 2001). Para criar um plano agregado so necessrias as

seguintes informaes:

Previso de Demanda

Custos de Produo

27

Capacidades de Produo,

Tempos de Produo

Custos de Manuteno de Estoques

Custos de Atrasos

Restries Operacionais e Organizacionais

A qualidade de um planejamento integrado exerce um impacto signicativo sobre a lucrativi-

dade da empresa. Assim, um planejamento deciente pode resultar em perda de vendas e perda

de lucros, caso o estoque e a capacidade disponveis forem insucientes para atender de-

manda. Alm disso, um planejamento deciente pode resultar tambm em um nvel de estoque

excessivo, elevando os custos.

2.2.3 Logstica

Pela denio do Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP, 2000), "Lo-

gstica a parte do gerenciamento da cadeia de suprimentos que planeja, implementa e controla

o uxo e armazenamento eciente e econmico de matrias-primas, materiais semi-acabados e

produtos acabados, bem como as informaes a eles relativas, desde o ponto de origem at o

ponto de consumo, com o propsito de atender s exigncias dos clientes.

A rea de logstica est preocupada em gerenciar o transporte, armazenagem e estocagem de

materiais e produtos. Planejamento de transporte um campo vasto por si mesmo que envolve

decises complexas sobre os modos de transporte, transportadores, agendamento de veculos

e roteamento, e muitas outras atividades que servem para movimentar os produtos atravs da

cadeia de suprimentos da empresa. Modelos de otimizao e sistemas de modelagem tm sido

aplicados com sucesso na soluo destes problemas de deciso, e certas linhas de pesquisa apli-

cada continuam a procurar mtodos mais rpidos e mais poderosos (CHOPRA; MEINDL, 2001).

2.2.4 Gesto e Polticas de Estoque

Se por um lado baixos nveis de estoque podem levar a perdas de economias de escala

e a altos custos por falta de produto, por outro lado o excesso de estoques representa custos

operacionais e de oportunidade do capital empatado. Encontrar o ponto timo no em geral

uma tarefa simples. Este o objetivo do processo de gesto de estoques em uma cadeia de

suprimentos. Para lidar com as incertezas associadas tanto previso de demanda de produtos

28

nais, quanto ao plano de produo e fornecimento destes produtos e da matria-prima, torna-

se necessrio utilizar estoques de segurana. Se por um lado o excesso de produtos resulta em

custos extras de manuteno de estoques, por outro lado a falta de estoques de segurana leva a

perdas de venda, com consequente prejuzo e alm de deteriorao do nvel de servio ao cliente

(GARCIA et al., 2006). Assim, um ponto chave dentro da logstica de uma organizao a no

utilizao de regras simplistas e generalistas para calcular os estoques de segurana, que devem

ser estimados para cada situao especca atravs de modelos analticos ou de simulao.

2.2.5 Previso de Demanda

A previso de demanda refere-se a mtodos quantitativos para a previso de demanda fu-

tura pelos produtos vendidos pela empresa, sendo, obviamente, essenciais para a construo de

um modelo de gesto da cadeia de suprimentos. Tcnicas de previso de demanda so princi-

palmente mtodos estatsticos, e so aplicados para projetar padres futuros de vendas a partir

de dados histricos sobre vendas passadas e, possivelmente, outros dados sobre a empresa, a

economia global, etc. A anlise de sries temporais uma grande classe de mtodos para o de-

senvolvimento de previses simplesmente a partir de bases de dados histricos. Na construo

de um modelo de srie de tempo, se tenta encontrar padres nestes dados histricos, tais como

os efeitos sazonais ou tendncias (SHAPIRO, 2006).

2.2.6 Gesto da Produo

O planejamento de produo varia signicativamente entre as indstrias. Assim, no nvel

operacional, os modelos de otimizao e sistemas de modelagem para escalonamento de pro-

duo devem ser personalizados para as peculiaridades do ambiente de produo. Nos nveis

do planejamento ttico e estratgico, onde detalhes de tempo so menos importantes, as vrias

classes de problemas de planejamento de produo muitas vezes podem ser modeladas com

preciso por modelos de uso geral e sistemas de modelagem que lidam com decises de pla-

nejamento multi-perodo. Ainda assim, a coordenao inter-temporal dos planos de produo

estratgico, ttico e operacional muito importante, pois permite ligar coerentemente modelos

operacionais detalhados com modelos tticos agregados (SHAPIRO, 2006).

2.2.7 Mtricas de Desempenho

Um componente importante no projeto e anlise de cadeias de suprimentos a determi-

nao de medidas de desempenho apropriadas. Medidas de desempenho so utilizadas para

29

determinar a ecincia e/ou efetividade de um sistema existente ou comparar sistemas alterna-

tivos concorrentes. A literatura disponvel sobre o assunto classica as medidas de desempenho

como qualitativas ou quantitativas. As medidas de desempenho qualitativas so aquelas para

as quais no existe nenhuma medida numrica direta, embora alguns aspectos delas possam ser

quanticados. So apontadas medidas de desempenho deste tipo, como por exemplo, satisfao

de clientes, uxo da informao, desempenho dos fornecedores e gerenciamento de risco, mas

sendo qualitativas, se tornam mais difceis de serem incorporadas em modelos quantitativos.

Um indicador nico normalmente inadequado, em funo de sua diculdade em abranger

todos os aspectos importantes que devem ser mensurados (BEAMON, 1999). Beamon se reportou

a trabalhos de outros pesquisadores para armar que os sistemas de avaliao de desempenho

de cadeias de suprimentos predominantemente tm utilizado duas medidas de desempenho:

1. Custo

2. Combinao de custo e atendimento aos clientes

As medidas de desempenho quantitativas so aquelas que podem ser diretamente descritas atra-

vs de valores numricos. Estas medidas podem ser divididas em duas categorias:

1. Medidas baseadas diretamente em custos ou lucro, como p. ex.:

Custo total: total dos custos, que envolve, p. ex., os seguintes componentes:

(a) Custos de distribuio: total dos custos de distribuio, incluindo transporte e ma-

nuseio.

(b) Custos de produo: total dos custos de produo, incluindo processamento, manu-

teno e custos relacionados ao retrabalho.

(c) Custos de estoque: total de custos em estoques, que incluem custos de produtos e

de estocagem.

Faturamento: valor monetrio das vendas ou o volume total vendido;

Lucro: valor da receita menos os custos;

2. Medidas baseadas no atendimento aos clientes, como p. ex.:

ndice de pontualidade das entregas: frao dos pedidos dos clientes atendidos no prazo;

Atraso nas entregas: intervalo de tempo entre a data prometida para a entrega de um

produto e a data real de entrega deste produto;

30

Tempo de resposta para o cliente: intervalo de tempo exigido desde o momento em

que um pedido feito por um cliente at o momento em que a entrega correspondente

realizada;

Tempo de fabricao: intervalo de tempo exigido desde o momento em que comea a

fabricao de um produto at o momento em que este produto est completamente pronto.

2.3 Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo

2.3.1 Introduo

Segundo Eichmann (EICHMAN, 2000), a gesto da cadeia de suprimentos do petrleo tem

sido um dos mais difceis desaos encontrados por pesquisadores desta rea no mundo. Esta

cadeia de suprimentos ilustrada na Fig. 3, cobrindo desde o estgio da extrao de petr-

leo at o de distribuio de produtos derivados incluindo uma complexa rede logstica e vrios

processos de transformao que ocorrem nas renarias. As atividades que constituem a cadeia

de suprimentos do petrleo so divididas em trs grandes segmentos: upstream, midstream e

downstream. O segmento upstream inclui a explorao e a extrao de petrleo. A explora-

o inclui atividades ssmicas, geofsicas e geolgicas, enquanto a extrao inclui perfurao,

completao, ligao de linhas e a efetiva entrada em produo dos poos. O midstream um

segmento intermedirio e consiste na atividade de transporte do local de extrao at as re-

narias, e na atividade de reno. O transporte do petrleo envolve o bombeamento atravs de

oleodutos e a carga e descarga de navios. O reno, por sua vez, a fase de manufatura da cadeia

e sua sada so os produtos nais que so a entrada para a comercializao, onde produtos de-

rivados do petrleo como a gasolina e o leo diesel so vendidos para as empresas de revenda.

Finalmente, as tarefas de logstica necessrias para levar os produtos renados da renaria para

os pontos de consumo esto no segmento downstream. Para que estes produtos cheguem a seu

destino, representado pelas empresas, que so os clientes da cadeia, eles devem ser transpor-

tados atravs de diferentes modais de transporte, como oleodutos, ferrovias ou rodovias, e em

geral passam antes por terminais de distribuio.

Cada estgio da cadeia pode ser uma empresa independente ou uma unidade de uma em-

presa integrada, e se comporta como cliente e produtor ao mesmo tempo, dependendo do sentido

considerado ao longo da cadeia. Assim, a fase de reno pode ser vista como cliente do estgio

de extrao de petrleo, e ao mesmo tempo como produtor em relao ao processo de distribui-

o. As companhias distribuidoras se localizam em um dos extremos da cadeia e representam

o cliente nal de uma empresa de petrleo que possua o segmento de reno. Para estas compa-

31

Figura 3: Cadeia de Suprimentos da Indstria do Petrleo

nhias, por outro lado, o cliente nal o posto de gasolina, para o qual, por sua vez, o cliente

aquele que abastece seu veculo com combustvel.

Devido natureza dinmica do negcio do petrleo, as empresas petrolferas esto cada vez

mais interessadas em melhorar o planejamento de suas operaes. Aplicativos de planejamento

so de particular interesse devido sua natureza inerentemente incerta, altos incentivos econ-

micos e importncia estratgica. Como j foi dito, o planejamento pode ser classicado nos

seguintes nveis: estratgico (longo prazo), ttico (mdio prazo), e operacional (curto prazo).

O planejamento de longo prazo cobre o horizonte de tempo de um a vrios anos, o de mdio

prazo de alguns meses a um ano, e o de curto prazo cobre de uma semana a trs meses (GROS-

SMAN; HEEVER; HARJUNKOSKI, 2001). Decises so tomadas em diferentes estgios da cadeia

de suprimentos e em diferentes nveis da hierarquia de planejamento. Estas decises diferem

principalmente com relao ao escopo do negcio, horizonte de tempo e detalhe do processo

(agregao de dados) (LASSCHUIT; THIJSSEN, 2004).

Na indstria do petrleo o planejamento estratgico determina a estrutura da cadeia de su-

primentos (e.g., localizao da renaria, expanso da sua capacidade, etc). O planejamento

ttico afeta decises tais como a atribuio de metas de produo s renarias e o transporte

das renarias aos centros de distribuio. Uma deciso ttica poderia ser a escolha de que tipo

de petrleo comprar em cada perodo de tempo, que produtos derivados comercializar e em

32

que quantidades sero produzidos, comprados, armazenados, transferidos e vendidos. Por ou-

tro lado, o planejamento operacional determina a atribuio de tarefas s diferentes unidades

de produo de cada renaria e aos modais de transporte de petrleo e produtos, considerando

restries de recursos e de tempo. Neste nvel so escolhidos os modos de operao, os nveis

de estoque, as quantidades produzidas em cada unidade para atender as demandas do mercado

e a forma do escalonamento do transporte de produtos. Alm disso, o escalonamento diz res-

peito s informaes detalhadas sobre decises tais como sequenciamento e alocao de tarefas

a recursos de forma a atender as metas estabelecidas pelo planejamento. O escalonamento con-

sidera perodos de tempo tais como dias ou semanas (MAGALHAES et al., 1998). A combinao

destas variveis de deciso que dar subsdios sucientes para um bom acompanhamento e

gesto da cadeia do petrleo. Assim, uma ferramenta de planejamento capaz de integrar os

dados adequadamente e fornecer solues para estas variveis se torna um grande trunfo para a

gesto da cadeia de suprimentos do petrleo.

O petrleo uma mercadoria (commodity) com caractersticas extremamente dependentes

da conjuntura global. O preo do barril do petrleo varia e oscila de acordo com o comporta-

mento dos fatores scio-econmicos do mundo, o que faz com que pequenas turbulncias no

mercado possam causar enormes danos ao longo dessa cadeia. Portanto, importante um bom

planejamento logstico, que mantenha a dinmica e a rapidez no tempo de resposta, de forma

a minimizar os efeitos nocivos cadeia. Alm disso, existem diferentes tipos de petrleo, com

diferentes qualidades, variando de petrleos mais leves e caros como o rabe Leve, at os pe-

sados como o venezuelano ou o Marlim produzido na Bacia de Campos, Brasil. A cada tipo de

petrleo est associado um diferente perl de produo, com diferentes propores de produ-

tos renados. Assim, um petrleo leve responsvel pelo reno de uma maior quantidade de

produtos nobres (denominados claros), como gasolina e nafta, enquanto um petrleo pesado

gera uma maior proporo de produtos de maior densidade (escuros) e mais baratos, como

leo combustvel e asfalto. A sincronia do planejamento e da produo pressupe que o sistema

esteja inserido em uma condio ambiental conhecida e previsvel. medida que fatores ex-

genos interferem nesse sistema, o sincronismo existente pode sofrer perturbaes que muitas

vezes o abalam e o desestruturam. Nestes casos, todas as estimativas e previses, incluindo

projetos de investimentos, nveis de oferta e demanda, podem sofrer graves impactos. Dessa

maneira, pode-se concluir que a cadeia de suprimentos do petrleo extremamente sensvel s

condies do mercado em geral. Nos ltimos anos, a indstria do petrleo tem vericado que as

empresas tm reduzido ou eliminado signicativamente as margens operacionais no sentido de

reduzir nveis de estoque e ociosidades, tornando o sistema ainda mais suscetvel e vulnervel s

oscilaes da oferta e da demanda. Alm disso, normas e regulamentos de preservao do meio

33

ambiente se intensicaram e tornaram-se uma causa dramtica para o aumento de restries

operacionais, agravando ainda mais a produtividade das operaes.

Nas prximas sees, o escopo da cadeia de suprimentos do petrleo descrito, bem como

um breve resumo de seus subsistemas.

2.3.2 Extrao de Petrleo

Todos os campos de petrleo representam uma estrutura geolgica limitada e conseqen-

temente, possuem um limite superior em relao quantidade de hidrocarbonetos que podem

conter. O tamanho do reservatrio, que pode ser denido por mtodos geolgicos e geofsicos,

d uma estimativa do volume potencial de leo no campo, antes que a perfurao tenha incio.

medida que os dados de perfurao e produo cam disponveis, a estimativa da reserva

tende para uma acurcia cada vez maior (DAKE, 2004). O volume total de leo em um campo

normalmente denominado oil initially in place (OIIP) ou oil originally in place (OOIP), ou

algumas vezes apenas oil in place (OIP). Isto equivalente quantidade total de petrleo exis-

tente nos poros das rochas de um ou mais reservatrios que compem um campo (ROBELIUS,

2007). relativamente direto calcular o OIIP se a extenso em rea e a espessura do reserva-

trio so conhecidas, juntamente com a porosidade mdia e os nveis de saturao (ROBELIUS,

2007). Na prtica, as estimativas do OIIP cam mais complicadas porque tanto a porosidade

quanto a saturao variam por todo o reservatrio. Campos de petrleo convencionais capturam

somente uma pequena quantidade de todo o petrleo contido nas rochas-fonte do sistema petro-

lfero, ou seja, a quantidade total de petrleo que pode ser extrada de um dado reservatrio

bem menor que seu OIP, sendo esta quantidade recupervel do OIIP classicada como a reserva

do campo (vide Eq. 2.1). O fator de recuperao FR um valor dinmico, representando a

percentagem estimada do OIIP total que pode ser recuperado. O FR depende de numerosos pa-

rmetros, tais como propriedades de rochas e uidos, tecnologia de produo, localizao dos

poos, e seqencia de perfurao e de entrada em produo dos poos.

TotalReservaPetroleo = FR OIP (2.1)

A percentagem recupervel do OIIP pode variar de menos de 10% at mais de 80%, depen-

dendo das propriedades individuais do reservatrio e dos mtodos de recuperao, mas a mdia

global baixa e em torno de 20% (MILLER, 1995). Uma vez que um reservatrio localizado,

o processo de extrao de petrleo pode comear. Este processo de extrao normalmente de-

nominado produo, embora se possa concluir que extrao um termo mais adequado, pois o

34

Figura 4: Curva de Produo Terica de um Campo de Petrleo

petrleo simplesmente removido do reservatrio. A produo de um campo de petrleo tende

a passar por diversos estgios, que podem ser descritos por uma curva de produo idealizada.

Uma verso desta curva est representada na Fig. 4 , que ilustra uma curva de produo terica

descrevendo os vrios estgios de maturidade dentro do ciclo de vida de um campo de petrleo

(ROBELIUS, 2007). Aps a descoberta do poo, um poo piloto perfurado para determinar o

potencial de desenvolvimento do reservatrio. O desenvolvimento adicional prossegue e a pri-

meira produo de petrleo marca o incio da fase de crescimento da produo do campo. Mais

tarde o campo entra na fase de plat, onde a capacidade mxima de produo alcanada antes

de nalmente chegar ao incio de seu declnio, que termina com seu abandono, quando o limite

econmico atingido. Para muitos campos, especialmente os menores, a fase plat pode ser

muito curta e se assemelhar mais a um pico acentuado, enquanto campos maiores podem per-

manecer vrias dcadas no nvel de produo do plat. O tempo de vida de um campo e a forma

da curva de produo esto em geral relacionados com o tipo de petrleo que produzido.

Fluxos de uidos em meios porosos podem ser simulados com grande nvel de complexi-

dade ou simplicidade, dependendo em grande parte dos detalhes do modelo de uxo. Estes tipos

de processos de uxo geralmente levam a comportamentos complicados, e os modelos matem-

ticos devem incluir anlise estatstica, fractal e/ou procedimentos estocsticos (RAMIREZ et al.,

2008). Muitos modelos de simulao de reservatrios so dependentes de vrios modelos num-

ricos. Um exemplo o simulador de petrleo ECLIPSE da empresa Schlumberger Information

Solutions (ECLIPSE, 2007), que utiliza uma abordagem de diferenas nitas em trs dimenses

para solucionar equaes de balano energtico e de massa em sistemas de uido multifase com

at quatro componentes em um reservatrio com geometria complexa. Tradicionalmente os m-

todos de diferenas nitas dominam, mas elementos nitos e modelos numricos tambm so

35

usados. Recentemente at tcnicas computacionais mais avanadas, tais como redes neurais e

lgica nebulosa (ZELLOU; OUENES, 2007) ou multigrids algbricos (STUBEN et al., 2007), foram

utilizados para modelar uxos de reservatrios. A combinao de modelos de uxo de reserva-

trios com planos de perfurao e desenvolvimento, juntamente com modelos econmicos de

investimento para o campo, podem resultar em descries acuradas da produo real e de como

ela mudar ao longo do tempo. Entretanto, a predio precisa dos uxos de uido normalmente

exige dados detalhados e conhecimento de muitas propriedades importantes do reservatrio,

alm de parmetros, tais como permeabilidade, presso e similares. Em casos prticos, muitos

dos dados necessrios para esta modelagem acurada raramente esto disponveis para pessoas

externas empresa petrolfera, j que estas empresas no os liberam. Conseqentemente, mode-

los simplicados tm de ser desenvolvidos por vrios pesquisadores e engenheiros para mitigar

esta decincia. Alguns exemplos de modelos simplicados para previso de produo so a

anlise da taxa de depleo, que o esgotamento provocado pela extrao contnua do petrleo

do reservatrio, e a utilizao de curvas de declnio, que so aplicveis a campos individuais.

A anlise da curva de declnio tem uma longa histria e tem sido usada por mais de 50 anos

pela indstria do petrleo. De forma similar, a depleo fortemente ligada s relaes fun-

damentais do uxo de reservatrios e, por este motivo, a anlise da taxa de depleo uma

abordagem convel. A taxa de declnio se refere ao decrscimo da extrao de petrleo ao

longo do tempo. Em muitos casos a taxa de declnio calculada em termos anuais, revelando

a mudana no volume produzido de um ano para outro. A Eq. 2.2 mostra uma denio geral

para a taxa de declnio.

TaxaDeclinio =producaot producaot1

producaot1(2.2)

O declnio de produo pode ser causado por vrias razes, mas principalmente acidentes e

depleo. Esta ltima a mais comum, conseqncia das prprias foras da natureza. A deple-

o das reservas acarreta o declnio da presso do reservatrio, reduzindo a vazo do uxo de

produo. Em campos onde a estratgia de produo manter a presso do reservatrio, atravs

da injeo de gua ou gs, os volumes extrados de petrleo e gua permanecero relativamente

constantes por toda a vida do campo, de acordo com a equao de balano de massa (SATTER;

IQBAL; BUCHWALTER, 2008). Entretanto, a produo de petrleo ir anal decair, e a produo

de gua aumentar medida que mais e mais gua injetada comear a se difundir dentro dos

poos de produo. Eventualmente o reservatrio se esgota, j que seus poos passam a pro-

duzir muita gua e ele deixa de ser economicamente vivel, apesar do fato de que a presso do

reservatrio ainda possa ser alta. Em (ARPS, 1945) foram criados os fundamentos da anlise

36

de curva de declnio, propondo curvas matemticas simples, i.e. exponencial, harmnica ou

hiperblica, como uma ferramenta para gerar uma previso razovel para a produo de um

campo de petrleo uma vez que ele atinja o incio de seu declnio. Sua abordagem original foi

mais tarde aperfeioada, e ainda usada como uma referncia padro na indstria para anlise

e interpretao de dados de produo devido a sua simplicidade. Uma curva de declnio expo-

nencial ajustada fase de declnio dos campos fornece uma taxa de declnio anual de 15.3%.

Analisando as curvas de declnio associadas a vrios dos mais importantes campos de petrleo

em produo ao redor do mundo, que so mostradas em (HOOK, 2009), possvel constatar

que as taxas de declnio no se afastam muito deste valor, o que representa um declnio mensal

aproximado de 1 %.

2.3.3 Refino de Petrleo

O principal objetivo de uma renaria transformar leo bruto em produtos de maior valor

agregado, alm de maximizar o lucro. A renaria produz fraes leves (propeno, gs lique-

feito de petrleo, gasolina e nafta), mdias (querosene de aviao e leo diesel) ou pesadas

(parana, lubricantes, leo leve, gs, coque e leo combustvel) de acordo com a extenso e

complexidade das suas cadeias de carbono. Os produtos renados tm muitas aplicaes, tais

como combustvel automotivo, combustvel de aviao, solventes, lubricantes, asfaltos, coque

e matria-prima para a indstria petroqumica. O perl de produo depende da mistura de leo

processada pela renaria. O American Petroleum Institute classica o petrleo bruto de acordo

com sua densidade, que vai de leve (menos densa) pesada (mais denso), atravs de um ndice

conhecido como API. Quanto mais baixa a densidade do leo, maior o ndice API e maior o

valor comercial do leo e os produtos dele derivados.

Os processos de separao (destilao de petrleo bruto e destilao a vcuo) so concebi-

dos, para separar o leo nas suas fraes bsicas, cujo rendimento depende do leo processado,

ou para processar uma frao previamente gerada para produzir um determinado grupo de com-

ponentes. Dependendo das metas de produo, diferentes processos de converses e tratamen-

tos so aplicados para as fraes do petrleo. Processos de converso, tais como craqueamento,

craqueamento cataltico, reformao cataltica e hidrocraqueamento, transformam uma frao

em uma outra, ou alteram a estrutura molecular de uma frao (por exemplo, produtos pesa-

dos podem ser transformados em produtos leves ou mdios, que tm maior valor comercial).

Os processos de tratamento (hidrodessulfurizao e hidrotratamento) proporcionam um melhor

corte de produtos semi-acabados, reduzindo contaminantes, como nitrogenio, enxofre e metais,

ou removendo-os de sua estrutura. A Tab. 1 descreve a matria-prima e os produtos derivados

37

Unidade de processo Entrada Produto

Destilao Atmosfrica petrleo gas comb., glp, nafta leve e pesada, resduo,

qav /querosene, gasleo leve e pesado

Destilao a Vcuo resduo atmosfrico gasleo, matria-prima p/ lubricante, resduo

Coque gasleo, destilado de coque gasolina, matria-prima petroqumica

Fluid Catalytic Cracker gasleo, leo reciclado, destilado de coque, gas combustvel, propano, butano, nafta,

(FCC) oleo comb. resdual, cru reduzido gasleo leve, gasleo pesado, leo decantado

Reforma Cataltica nafta, coque, nafta hidrocraqueada mistura de gasolina, gas combustvel H2,

C3 e C4, aromtico

Hidrocraqueamento gasleo, leo reciclado/ leo craqueado, produtos leves e de alta qualidade (nafta,

destilado de coque, resduo gas combustvel, destilados de C3 e C4)

Hidrodesulfurizao resduo de alto teor de enxofre/ gasleo oelonas desulfurados

Hidrotratamento faixa de produtos desde nafta at matria-prima p/ craqueamento,

cru reduzido de hidrocarbonos craqueados destilados, lubricante

Tabela 1: Resumo das Unidades de uma Renaria

dos processos descritos por unidades (KHOR; ELKAMEL, 2008). Uma unidade denida como

um elemento de processamento contnuo que transforma correntes de entrada em vrias corren-

tes de sada, cada uma associada a um produto. As propriedades fsicas / qumicas, tais como o

teor de enxofre e a viscosidade, e os rendimentos de tais produtos esto relacionados tanto com

o uxo de entrada e com suas propriedades quanto como com as variveis operacionais (MORO;

PINTO, 1998). As unidades de processamento esto sujeitas a condies especiais (variveis de

operao), como temperaturas, altas presses, e a adio de insumos que participam das reaes

fsicas e qumicas necessrias para obter os uxos de sada.

Alm das unidades de processo, as renarias possuem tambm tanques para armazenar e

misturar produtos nais e correntes intermedirias, de modo a especicar um produto nal com

diferentes graus de qualidade, que devem satisfazer demandas do mercado. A topologia da re-

naria denida por um conjunto de unidades de processamento, tanques de armazenamento e de

mistura, e dutos interligando todos os componentes. A Fig. 5 ilustra um uxograma detalhado

de uma renaria em que so representadas as unidades de processo, correntes e tanques.

2.3.4 Gesto de Estoques de Petrleo e seus Derivados

Tipicamente uma renaria de petrleo recebe seu petrleo bruto atravs de um oleoduto,

que, em geral, est ligado a um terminal porturio onde os navios petroleiros descarregam. A

programao de descarga destes petroleiros geralmente denida no nvel ttico e no pode ser

alterada facilmente. Assim, para um determinado horizonte de programao, o nmero, tipo

e tempos de incio e m das parcelas de petrleo so conhecidos a priori. No oleoduto, tipos

38

Figura 5: Fluxograma de uma Renaria Genrica

39

de petrleo adjacentes compartilham uma interface comum, que tem de ser manipulada corre-

tamente. Se estes lotes adjacentes de petrleo (conhecidos como parcelas) tm propriedades

signicativamente diferentes, torna-se necessrio levar em conta a mistura que sempre ocorre

dentro do oleoduto, causando degradao de parte do petrleo de maior qualidade. Por isso,

necessrio enviar esse leo misto para o armazenamento, juntamente com o petrleo de qua-

lidade inferior ou para um designado para receber tais misturas. Esta operao denominada

separao de interface, e o volume desta interface denido com base na experincia anterior.

Na renaria, o petrleo bruto armazenado em tanques cilndricos com uma capacidade total da

ordem de dezenas de milhares de metros cbicos, que geralmente suciente para alguns dias

de operao de uma renaria. Estes tanques exigem um volume mnimo de produto de cerca de

20% da capacidade total, de modo a evitar um dano no equipamento. O petrleo deve ser arma-

zenado nestes tanques durante um intervalo de tempo especco at que possa ser processado

nas unidades de destilao. Existe um intervalo mnimo de tempo para permitir a separao da

salmoura que forma uma emulso com o leo. Assim, no possvel alimentar as unidades de

destilao diretamente a partir do oleoduto, mesmo se um tanque intermedirio utilizado (vide

Fig. 6).

possvel transferir petrleo entre tanques, embora estas operaes sejam raramente reali-

zadas, uma vez que so longas e geralmente mais simples misturar tipos de petrleo a partir de

dois ou mais tanques durante a alimentao das unidades de destilao. Se a qualidade do leo

em um determinado tanque e as condies de operao da unidade de destilao no so com-

patveis, necessrio processar este leo simultaneamente com o petrleo de um outro tanque.

Normalmente estas propriedades so conhecidas a priori pelo renador e podem ser correla-

cionadas com a origem do petrleo. imperativo que estas unidades sejam continuamente

alimentadas com petrleo, porque uma parada uma operao muito onerosa e indesejvel.

Questes quantitativas relativas gesto de estoques so tratadas em uma grande parte da

literatura da rea conhecida como Teoria de Estoque Estocstica. Por exemplo, o levantamento

feito em (PORTEUS, 1990) lista 122 referncias sobre investigaes desta rea. Baseado em tra-

balhos fundamentais tais como o clssico modelo EOQ (economic order quantity), o modelo

de Newsvendor, e as polticas de pedidos timas, bem como as polticas de estoque bsicas

(vide Seo 2.2.4), a pesquisa em teoria de estoque tem avanado no sentido de estender estes

resultados analticos para as condies experimentadas na operao do dia-a-dia e no projeto

de cadeias de suprimento do petrleo. Os trabalhos de DeCroix e Arreola-Risa (DECROIX;

ARREOLA-RISA, 1998), Zipkin (ZIPKIN, 1986) e Graves e Willems (GRAVES; WILLEMS, 2000)

fornecem exemplos destas extenses, onde a considerao da produo incorporada nos pro-

blemas de gerenciamento de estoques. Uma limitao sria de todos estes estudos, entretanto,

40

Figura 6: Ligao entre Tancagem de Petrleo e Unidade de Destilao em uma Renaria

que os efeitos do planejamento da produo sobre os estoques no so considerados.

2.3.5 Distribuio de Derivados de Petrleo

Operaes de transferncia e distribuio de produtos derivados de petrleo podem ser rea-

lizadas por via rodoviria, ferroviria, navio e oleoduto. Neste trabalho foram considerados os

dois ltimos, que so os mais utilizados na cadeia do petrleo. Assim, geralmente o transporte

de petrleo bruto dos terminais porturios para as renarias feito atravs dos oleodutos, que

o modo mais convel e econmico para grandes quantidades de produtos lquidos e gasosos.

Ele distingue-se dos modos restantes de transporte, uma vez que pode funcionar continuamente

(SASIKUMAR, 1997), e particularmente importante quando grandes quantidades de produtos

tm de ser bombeadas por grandes distncias. Oleodutos foram inicialmente utilizados pelas

empresas petrolferas para transporte de petrleo a partir de terminais, onde navios tanque des-

carregam e abastecem renarias de petrleo, e tm sido utilizados pela indstria do petrleo

durante os ltimos 40 anos tanto para o transporte de petrleo quanto de seus derivados. Para

os grandes mercados consumidores, onde a demanda por petrleo e seus derivados elevada,

as empresas petrolferas esto dispostas a expandir a utilizao do oleoduto levando em conta

seu baixo custo de operao. Assim, os oleodutos devem ligar renarias a centros de distribui-

o locais, de onde os produtos so enviados aos mercados consumidores. Como no caso do

fornecimento de petrleo, oleodutos devem ser operados de maneira eciente, de forma que a

empresa possa melhorar a sua margem operacional (JONES; PADDOCK, 1982). Devido mag-

nitude e complexidade de um sistema petrolfero, um projeto logstico completo com razovel

nvel de detalhe torna-se invivel. Muitos autores propem um modelo unicado para a produ-

o e distribuio de mercadorias, tais como em (VAKHARIA; ERENGUC; SIMPSON, 1999) e (DAS;

41

Figura 7: Diagrama de Distribuio por Oleodutos

SARIN, 1994) no contexto de plantas situadas em local nico, e em (WILKINSON; SHA; PANTELI-

DES, 1994) para plantas distribudas em vrios locais. Os produtos que so gerados na renaria

devem ser armazenados em tanques dedicados. Segundo Sasikumar (1997), as decises que so

tipicamente envolvidas na renaria so a escolha do produto a ser enviado para o oleoduto, a sua

quantidade e a distribuio entre os diversos terminais. No oleoduto, cada segmento transfere

produtos para os terminais, ou ento para o prximo segmento. Alm disso, a transferncia de

produto deve satisfazer as restries de volume constante e vazo mxima no oleoduto. Existem

tambm seqncias de produtos proibidas no oleoduto. A operao de polidutos, i.e., oleodutos

que transportam diferentes produtos, apresenta uma caracterstica nica que a contaminao

de produtos. Embora os oleodutos proporcionem um modo seguro e convel de transporte,

a contaminao de produtos inevitvel (SASIKUMAR, 1997). Ela ocorre na interface de dois

produtos miscveis. Em (JONES; PADDOCK, 1982) mencionado que esta interface deve ser re-

cebida em um tanque segregado para reprocessamento na renaria. A principal conseqncia

dessa contaminao o aumento dos custos operacionais. Os custos relacionados so to eleva-

dos que em (TECHO; HOLBROOK, 1974) dito que o complexo de oleodutos estudado tem como

objetivo a minimizao dos custos de interface que esto relacionados com a vazo do produto.

Um diagrama representando uma rede de oleodutos de distribuio com uma nica renaria e

vrios terminais de distribuio mostrada na Fig. 7.

42

2.4 Concluso

Na primeira parte deste captulo foram apresentados as denies bsicas relativas a uma

cadeia de suprimentos genrica. Assim foi introduzido o problema do planejamento integrado

de forma ainda geral, que focalizado neste trabalho. Alm disso, foram mostradas as mtricas

de desempenho disponveis, bem como as possveis variveis de deciso do problema. Veremos

mais adiante que a mtrica a ser utilizada ser lucro como tipo quantitativo, e satisfao do

cliente como qualitativo. Quanto s variveis de deciso, sero utilizadas todos as categorias

mostradas.

Na segunda parte, forneceram-se informaes especcas sobre as cadeias de suprimentos

da indstria do petrleo. Foi, ento, descrito o escopo do problema do planejamento integrado

considerado, que abrange desde a extrao do petrleo a partir dos poos produtores, at o

transporte dos derivados de petrleo para os terminais de distribuio, de onde sero entregues

aos clientes, que, neste trabalho, so as companhias distribuidoras. Este processo engloba os

principais componentes da cadeia de suprimentos, i.e., extrao do petrleo, seu reno para a

produo de derivados, armazenagem tanto do petrleo quanto dos seus derivados, e as ativida-

des de transporte de ambos atravs dos modais mais importantes, ou seja, oleodutos e navios.

Desta forma, este trabalho englobar tanto o segmento upstream quanto o downstream, no

considerando, no entanto, as atividades anteriores entrada de um poo de petrleo em produ-

o, como as de explorao e perfurao, nem aquelas posteriores entrega de derivados nos

terminais, como as de distribuio para os postos de venda no varejo.

No prximo captulo ser apresentada uma reviso da literatura relativa aos modelos e s

estratgias de soluo associados ao referido problema.

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3 Modelos do Planejamento Integrado

da Cadeia de Suprimentos

3.1 Introduo

Geralmente modelos para projeto e anlise da cadeia de suprimentos podem ser divididos

em quatro categorias com relao abordagem da modelagem. Estas categorias so: (1) mode-

los analticos determinsticos, nas quais as variveis so conhecidas e especicadas, (2) modelos

analticos estocsticos, onde se supe que pelo menos uma das variveis siga uma distribuio

probabilstica particular, (3) modelos econmicos e (4) modelos de simulao (BEAMON, 1998).

A abordagem analtica se apoia em formalizaes matemticas, enquanto a modelagem da

cadeia de suprimentos atravs da simulao foi originalmente baseada emDinmica de Sistemas

(FORRESTER, 1958).

Nos modelos econmicos, a cadeia de suprimentos interpretada atravs de teorias micro-

econmicas. Microeconomia trata da construo e interpretao de modelos que descrevem em

termos matemticos como as empresas operam, se expandem, se fundem, e contratam de acordo

com prncipios econmicos. Estes modelos tambm descrevem porque e como consumidores

procuram produtos de uma empresa, e como empresas dentro de um segmento indstrial com-

petem entre si. Modelos econmicos so altamente relevantes para os modelos de otimizao,

mas a maior diferena entre ambos so suas intenes ao invs de seus usos da matemtica.

Modelos de otimizao so empricos, i.e., processam dados numricos que descrevem um pro-

blema especco da cadeia de suprimentos a m de identicar estrtegias timas para aquele

problema. Ao contrrio, modelos econmicos visam prover um critrio qualitativo com rela-

o economia da empresa e competio entre as diversas empresas em um mesmo ramo da

indstria (BEAMON, 1998).

Este captulo apresenta informaes gerais sobre o planejamento integrado da cadeia de

suprimentos da indstria do petrleo. O objetivo no uma reviso extensa, mas um resumo

do estado da arte dos modelos de planejamento propostos, que permita conhecer suas vanta-

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gens e limitaes. Inicialmente sero mostradas as abordagens de simulao, e em seguida as

analticas.

3.2 Abordagens de Simulao

A simulao como um veculo para a compreenso de aspectos da tomada de deciso or-

ganizacional ganhou considervel ateno e momentum em anos recentes (FEIGIN et al., 1996)

(KUMAR; OW; PRIETULA, 1993) (MALONE, 1987). Uma ajuda substancial aos administrado-

res pode ser obtida dos sistemas de apoio deciso onde tcnicas de planejamento e geren-

ciamento, oriundas dos campos de Pesquisa Operacional e Inteligncia Articial, podem ser

acopladas com modelos de simulao e ferramentas estatsticas de anlise de dados. Ferramen-

tas de simulao bem projetadas podem ser o ponto intermedirio onde tomadores de deciso

comparam sua prpria experincia com polticas de gerenciamento geradas por ferramentas de

otimizao e as validam (GRAUDINA; GRUNDSPENKIS, 2005). Para tais problemas foi denida

uma arquitetura que consiste de trs mdulos diferentes, mas estritamente conectados:

1. um modelo de simulao,

2. um conjunto de modelos para anlise de dados histricos e predio de eventos futuros, e

3. um sistema de planejamento para otimizar operaes e alocao de recursos (RIZZOLI;

GAMBARDELLA; BONTEMPI, 1997).

As abordagens de simulao se baseiam e