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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO – UFRJ ESCOLA POLITÉCNICA
GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL
OTIMIZAÇÃO DE UM SISTEMA DE TRANSPORTES DE MEDICAMENTOS
VIA UAV (DRONE) ENTRE HOSPITAIS DO RIO DE JANEIRO
Lucas Romualdo Monteiro
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO
DOCENTE DO CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DA ESCOLA
POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A
OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO CIVIL.
Orientadores: Respício A. Espirito Santo Jr
Glaydston Ribeiro
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
SETEMBRO de 2016
OTIMIZAÇÃO DE UM SISTEMA DE TRANSPORTES DE
MEDICAMENTOS VIA UAV (DRONE) ENTRE HOSPITAIS DO RIO DE
JANEIRO
Lucas Romualdo Monteiro
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA CIVIL DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE
JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE
ENGENHEIRO CIVIL.
Examinado por:
__________________________________
Respício A. Espirito Santo Jr (Orientador)
__________________________________
Glaydston Ribeiro (Orientador)
__________________________________
Prof. Sandra Oda, D.Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
SETEMBRO de 2016
Monteiro, Lucas Romualdo
OTIMIZAÇÃO DE UM SISTEMA DE TRANSPORTES DE
MEDICAMENTOS VIA UAV (DRONE) ENTRE HOSPITAIS DO RIO DE
JANEIRO, RJ, BRASIL./ Lucas Romualdo Monteiro – Rio de Janeiro:
UFRJ/ Escola Politécnica, 2016.
X, 176 p.: il.; 29,7 cm.
Orientadores: Respício A. Espirito Santo Jr / Glaydston Ribeiro
Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/ Curso de
Engenharia Civil, 2016.
Referências Bibliográficas: p. 102-107
1.Drones 2.UAV 3.Transporte de medicamentos 4.Sistema de
Transporte Alternativo 5.Otimização
I. Espirito Santo Jr, Respício A. II. Ribeiro Glaydston. III.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola Politécnica, Curso de
Engenharia Civil, III. Otimização de um Sistema de Transportes de
Medicamentos via UAV (Drone) entre Hospitais do Rio De Janeiro, RJ,
Brasil.
“O futuro sempre está começando agora.”
Mark Strandades
i
À minha torcida mais fiel, meus pais, Mary e Antônio,
meus irmãos, Isabela e Antônio Filho e ao meu amor, Danielle.
ii
Agradecimentos
A gratidão foi um dos combustíveis essenciais para a confecção deste projeto.
Gratidão para tudo e todos que me ajudaram a seguir em frente, a ir mais a fundo nos
assuntos almejados, a não me conformar com o pouco. Diz-se que, ao encontrarmos
coisas suficientes às quais sermos gratos é que nos tornamos, de fato, vivos. Posso
dizer, com isso, que estou inteiramente vivo.
Sou grato à minha mãe que não somente me gerou, sendo essa geração física
e mental, mas que me suportou, levantou, ensinou os valores necessários para me
transformar em uma pessoa ética e determinada, com os valores corretos e um coração
grandioso. Obrigado mãe, muito obrigado mesmo.
Agradeço, ainda nessa esfera familiar, à minha avó. Paciência senhora Duda, a
vida é difícil mas dá para seguir em frente e ser feliz. Te amo e sou grato pela sua
criação e suporte.
Agradeço ao meu pai e aos meus irmãos que, mesmo distantes, me enviaram
energias e palavras de apoio, sempre me motivando a ser melhor e a seguir em frente
da maneira correta. Meio irmãos e pai distante são meras constatações levianas. Vocês
são irmãos completos e um pai atuante. Aqui fica o resultado de tamanho amor e carinho.
Agradeço à minha força personificada, minha guerreira sem armadura, meu
amor: Danielle Broda. Sem seu auxílio, direto e indireto, esse trabalho não seria possível
e você sabe disso. Agradeço aos finais de semana perdidos em minha companhia, sem
você do meu lado teria saído pela rua a te procurar e nada seria feito.
Agradeço aos meus amigos. Dúvidas, desabafos e conversas jogadas fora foram
necessárias para eu manter a minha saúde mental nessa etapa cheia de compromissos
e expectativas. Levarei vocês para a vida toda.
Por fim, sou eternamente grato aos meus orientadores Respicio A. Espirito Santo
Jr. e Glaydston Ribeiro, dois profissionais altamente qualificados que me mostraram
mundos inteiramente novos. Continuem com o excelente trabalho. Espero continuar
sendo vosso discípulo.
iii
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/
UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de
Engenheiro Civil.
OTIMIZAÇÃO DE UM SISTEMA DE TRANSPORTES DE MEDICAMENTOS VIA UAV (DRONE) ENTRE HOSPITAIS DO RIO
DE JANEIRO
Lucas Romualdo Monteiro
Setembro/2016
Orientadores: Respício A. Espirito Santo Jr / Glaydston Ribeiro
Curso: Engenharia Civil
A evolução tecnológica não é linear. Levando em conta a projeção de Moore e
as análises de Kurzweil (um dos mais respeitados futuristas do mundo), em 18 ou 20
anos a tecnologia será centenas de milhares de vezes mais avançadas do que é hoje. Um
sistema de transportes via UAV (mais conhecidos como “drone”) que há alguns anos era
impensável, hoje já é realidade e possui potencial de evolução imensurável. Neste
contexto, o estudo e a utilização desta tecnologia se torna essencial para uma sociedade
moderna e otimizada. Este trabalho afere a relevância deste novo sistema de transporte
e suas potenciais áreas de atuação na dinâmica de transporte global, tornando o tráfego
de mercadorias e informações mais eficientes. Por fim, propõe-se um sistema baseado
na utilização desta tecnologia para transportes de medicamentos e seus resultados na
aplicação do sistema entre hospitais do Rio de Janeiro.
Palavras-chave: Drones, UAV, Transporte de medicamentos, Sistema de
Transporte Alternativo, Otimização.
iv
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial
fulfillment of the requirements for the degree of Civil Engineer.
OPTIMIZATION OF A TRANSPORTATION SYSTEM OF MEDICAL DRUGS THROUGH UAV (DRONE) BETWEEN RIO DE
JANEIRO HOSPITALS
Lucas Romualdo Monteiro
Setembro/2016
Advisor: Respício A. Espirito Santo Jr / Glaydston Ribeiro
Course: Civil Engineering
The technological evolution isn’t linear. Considering the Moore projection and
the Kurzweil analysis (one of the worlds most respected futuristic), in 20 years’
technology will be notably more advanced than today. A transport system through
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), also known as drone, which was unthinkable years
ago, now is real and has an unmeasurable potential of evolution. On this context, studies
and the many uses of this kind of technology becomes essential for a modern and
optimized society. This work demonstrates the relevancy of this new transport system
and its employment areas on the global dynamics of transports of goods and others,
transforming the circulation of data and materials forever. Finally, an analysis is made
regarding an UAV transport system for deliveries of medicines to some of the hospitals
from the Rio de Janeiro county, with its routes and time analysis.
Keywords: Drones, UAV, Alternative transport system, Medication transportation,
Optimization.
v
Sumário
1. INTRODUÇÃO .......................................................................................... 1
1.1. Apresentação e Justificativa .................................................................. 1
1.2. Objetivos ................................................................................................ 2
1.3. Estrutura do Trabalho ............................................................................ 2
2. CONCEITOS E PREMISSAS ................................................................... 4
2.1. Conceituando Logística1 ........................................................................ 4
2.2. Conceituando Canal de Distribuição Física2 ......................................... 7
2.3. Conceituando Roteirização3 ................................................................ 10
2.4. Conceituando Otimização5 .................................................................. 11
2.5. Breve Panorama Evolutivo de Drones ................................................ 12
2.6. Utilização de Drones no setor de transportes ..................................... 15
3. CARACTERÍSTICAS DOS DRONES ..................................................... 16
3.1. Conceituando Drones (UAV) ............................................................... 16
3.2. Tipos de Drones existentes e suas características ............................. 17
3.3. Estágio Tecnológico ............................................................................ 21
4. REGULAMENTAÇÃO ATUAL ................................................................ 23
4.1. Regulamentação Brasileira ................................................................. 25
4.2. Regulamentação Internacional ............................................................ 32
4.2.1. Américas6 ......................................................................................... 34
4.2.1.1. Estados Unidos da América .......................................................... 35
4.2.1.2. Chile7 ............................................................................................. 37
4.2.2. Europa8 ............................................................................................ 38
4.2.2.1. Polônia ........................................................................................... 40
4.2.3. Austrália9 .......................................................................................... 41
4.2.4. África do Sul10 .................................................................................. 43
5. CASOS DE APLICAÇÃO DE DRONES11 ............................................... 45
5.1. Infraestrutura ....................................................................................... 46
5.1.1. Monitoramento de Ativos ................................................................. 46
5.1.2. Manutenção ..................................................................................... 48
5.1.3. Outros usos no setor de Construção e Infraestrutura ...................... 48
5.2. Media e Entretenimento ...................................................................... 48
5.3. Seguros ............................................................................................... 49
5.4. Telecomunicações ............................................................................... 50
vi
5.5. Agricultura ........................................................................................... 51
5.6. Segurança ........................................................................................... 53
5.7. Mineração ............................................................................................ 54
5.8. Logística de Transportes ..................................................................... 55
5.8.1. Entrega de First and Lats-Mile12 ...................................................... 56
5.8.2. Entrega em Zona Rural13 ................................................................. 58
5.8.3. Intralogística14 .................................................................................. 59
6. Estudo de Caso – Entrega de Medicamentos via Drones nos hospitais do Município do Rio de Janeiro - RJ .................................................................................. 60
6.1. Modelo matemático – software TransCAD ............................................. 60
6.1.1. Teoria de Grafos .............................................................................. 60
6.1.2. PRV – Problema de Roteirização de veículos ................................. 61
6.1.2.1. Roteirização Pura de veículos ....................................................... 62
6.1.2.2. Programação de veículos e tripulações ......................................... 62
6.1.2.3. Roteirização e Programação de Veículos ..................................... 62
6.2. Obtenção dos Dados e Utilização do Software TransCAD ..................... 63
6.3. Seleção do Depósito ............................................................................... 64
6.4. Seleção do Medicamento ........................................................................ 64
6.4.1. Medicamento Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS) ....................... 67
6.5. Seleção dos Hospitais de entrega .......................................................... 69
6.6. Seleção dos UAVs .................................................................................. 72
6.7. Cenários Simulados ................................................................................ 75
6.7.1. Cenário 1: Comparação dos Drones ............................................... 76
6.7.1.1. Modelagem 1: DHL Parcelkopter 3.0 full-time. .............................. 77
6.7.1.2. Modelagem 2: DHL Parcelkopter 3.0 half-time. ............................. 79
6.7.1.3. Modelagem 3: Matrice 600 full-time. .............................................. 80
6.7.1.4. Modelagem 4: Matrice 600 half-time. ............................................ 82
6.7.1.5. Modelagem 5: HE-190E full-time. .................................................. 84
6.7.1.6. Modelagem 6: HE-190E half-time. ................................................. 85
6.7.1.7. Análise dos Resultados ................................................................. 86
6.7.2. Cenário 2: Influência da Capacidade de Carga na Roteirização. .... 90
6.7.2.1. Análise dos Resultados ................................................................. 92
7. Conclusões E Recomendações .............................................................. 94
7.1. Conclusões ............................................................................................. 94
7.2. Recomendações Futuras ........................................................................ 97
Referências ....................................................................................................... 99
vii
Anexos ................................................................................................................ 1
Anexo 1 – Relação dos Hospitais do Modelo de Entrega ................................... 1
Anexo 2 – Rotas percorridas pelos drones. ........................................................ 1
Anexo 3 – Mapas das rotas percorridas pelos drones. ....................................... 1
viii
LISTA DE FIGURAS
Figura 2-1: Ilustração do funcionamento do uso de balões não tripulados pela Áustria,
1849 _____________________________________________________________________ 12 Figura 3-1 Tipologias de drones, em escala logarítmica (fonte: Contreras et al., 2011)18 Figura 3-2: Classificação dos UAVs pela agência de aviação civil da Nova Zelândia
(www.caa.govt.nz) ___________________________________________________________ 19 Figura 4-1: Distâncias mínimas de segurança, segundo a ANAC ________________ 26 Figura 5-1:Representação de uma imagem obtida via Modelagem Digital do Terreno 47 Figura 5-2: Preferências do consumidor para utilização de delivery com drones ____ 57 Figura 5-3: Relação das ocasiões em que o consuidor aceita fretes mais elevados,
Snow 2015. ________________________________________________________________ 58 Figura 6.1-1: Exemplificaç4ao de um Grafo Valorado, Salvador 2014. ____________ 61 Figura 6.4-1: Taxa de mortalidade por infarto agudo do miocárdio e doença
cerebrovascular acima dos 40 anos de idade, MRJ, 2000 a 2012 ______________________ 67 Figura 6.5-1: Mapa da divisão do município do Rio de Janeiro por áreas de
planejamento em saúde, 2013 _________________________________________________ 69 Figura 6.5-2: Distribuição da população nas Áreas de Planejamento, IBGE, 2013. __ 70 Figura 6.5-3: Mapa da distribuição das unidades de Atenção Primária, MRJ 2013 ___ 71 Figura 6.6-1: • Dimensões de transporte (dimensões em cm) DHL Parcelkopter 3.0 e
Matrice600 74
ix
LISTA DE TABELAS
Tabela 2-1: Estimativas de valores de mercado de drones nas diferentes indústrias _ 15 Tabela 3-1: Classificação dos Tipos de drones, Longhitano 2010. _______________ 19 Tabela 4-1: Regulamentação relativa ao uso de Drones por países, PwC 2016 - Clarity
from Above ________________________________________________________________ 24 Tabela 4-2: Classificação das Aeronaves Não Tripuladas quanto ao seu peso, ICA
100/40-2015 _______________________________________________________________ 25 Tabela 4-3: Requisitos das aeronaves não tripuladas quanto a classificação,
ICA100/40-2015 ____________________________________________________________ 27 Tabela 4-4: Regulamentação em estudo - ANAC ____________________________ 32 Tabela 4-5: Classificação dos drones segundo a SAACA, África do Sul ___________ 43 Tabela 6.3-1: Localização dos Depósitos __________________________________ 64 Tabela 6.4-1: Distribuição das doenças na CSF Luís albuquerque Mendes ________ 66 Tabela 6.4-2: Descrição do medicamento selecionado para serviço de delivery _____ 69 Tabela 6.5-1: Garantia da assistência farmacêutica, incluindo produção e distribuição
de medicamentos filoterápicos _________________________________________________ 72 Tabela 6.6-1: DRONES: Variáveis a serem utilizadas (Unmanned Cargo System) __ 73 Tabela 6.6-2: Características dos drones selecionados _______________________ 75 Tabela 6.7-1: Unidades de medicamentos a serem entregues, por AP ____________ 76 Tabela 6.7-2: Janela de horário dos hospitais selecionados ____________________ 76 Tabela 6.7-3: Dados do drone DHL Parcelkopter 3.0 _________________________ 77 Tabela 6.7-4: Cenário gerado a partir da modelagem 1 _______________________ 78 Tabela 6.7-5: Resumo da Modelagem 1 ___________________________________ 78 Tabela 6.7-6: Dados do drone DHL Parcelkopter 3.0 _________________________ 79 Tabela 6.7-7: Cenário gerado a partir da modelagem 2 _______________________ 79 Tabela 6.7-8: Resumo da Modelagem 2 ___________________________________ 80 Tabela 6.7-9: Dados do drone Matrice 600 _________________________________ 80 Tabela 6.7-10: Cenário gerado a partir da modelagem 3 ______________________ 81 Tabela 6.7-11:: Resumo da Modelagem 3 __________________________________ 82 Tabela 6.7-12: Dados do drone Matrice 600, modelo 2 ________________________ 82 Tabela 6.7-13: Cenário gerado a partir da modelagem 4 ______________________ 82 Tabela 6.7-14: Resumo da Modelagem 4 __________________________________ 83 Tabela 6.7-15: Dados do drone HE-190E, modelo 1 __________________________ 84 Tabela 6.7-16: Cenário gerado a partir da modelagem 5 ______________________ 84 Tabela 6.7-17: Resumo da Modelagem 5 __________________________________ 85 Tabela 6.7-18: Dados do drone HE-190E, modelo 2 __________________________ 85 Tabela 6.7-19: Cenário gerado a partir da modelagem 6 ______________________ 85 Tabela 6.7-20: Resumo da Modelagem 6 __________________________________ 86
x
Tabela 6.7-21: Modelo de rota otimizada com recarregamento __________________ 88 Tabela 6.7-22: Resumo do cenário com recarregamento dos drones _____________ 90 Tabela 6.7-23: Modelagem 1: drones com capacidade de 100 unidades __________ 91 Tabela 6.7-24:Modelagem 2: drones com capacidade de 80 unidades ____________ 91 Tabela 6.7-25:Modelagem 3: drones com capacidade de 70 unidades ____________ 91 Tabela 6.7-26:Modelagem 4: drones com capacidade de 60 unidades ____________ 92 Tabela 6.7-27:Modelagem 5: drones com capacidade de 50 unidades ____________ 92 Tabela 6.7-28: Tabela comparativa dos cenários com variação de capacidade _____ 93
xi
LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 6.7-1: Número de drones x tempo total de entrega _____________________ 86 Gráfico 6.7-2: : Unidades Transportadas x tempo total de entrega _______________ 87 Gráfico 6.7-3: Taxa de Ocupação x Tempo de entrega total ____________________ 87 Gráfico 6.7-4: Relação entre capacidade e número demandado de drones, com linha
de tendência _______________________________________________________________ 93 Gráfico 6.7-5: Relação da capacidade x tempo total demandado para a entrega ____ 94
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. Apresentação e Justificativa Em pleno século XXI, tudo pode se esperar em relação aos avanços de várias
tecnologias que vão sendo desenvolvidas com grande rapidez. Essa evolução
tecnológica, embora extremamente eficaz se comparada com a de outros tempos, ainda
tem muito o que avançar. Ainda enfrentamos diversas dificuldades em distintas áreas e
a cada dia surgem novas soluções possíveis. Uma dessas dificuldades diz respeito ao
mundo dos transportes urbanos e à sua falta de acessibilidade, devido, geralmente, à
infraestrutura ineficiente das cidades e zonas rurais.
É nesse cenário de avanços tecnológicos atrelados às complexidades dos
transportes em meio urbano que o presente trabalho visa realizar um estudo sobre os
possíveis benefícios ao se utilizar microdrones para solucionar problemas de delivery
nas cidades.
Apesar de se aplicar drones para fins audiovisuais com uma certa normalidade,
o mesmo não pode ser dito de seu uso para fins logísticos. Uma das aplicações nesse
meio é a realização de entregas via aérea, para serviços denominados de last-mile
delivery em operações logísticas. Ainda existe pouca atenção voltada para os desafios
operacionais associados ao avanço dessa tecnologia e seus possíveis pontos de
atenção.
Dessa forma, para maior elucidação da aplicabilidade e vantagem de um drone
frente aos sistemas comumente utilizados, optou-se por elaborar e solucionar um caso,
por hora hipotético, mas com dados próximos do real, de um problema frequentemente
enfrentado nos hospitais brasileiros: a falta de medicamentos e problemas de espaço
em seus estoques.
Assim, o foco principal do presente trabalho é o de estudar um serviço de
delivery de medicamentos entre hospitais da cidade do Rio de Janeiro utilizando drones,
e solucionar um sistema de roteirização das rotas prováveis quando da aplicação deste
serviço.
2
1.2. Objetivos A presente pesquisa tem como objetivo inicial apresentar e caracterizar de
forma exploratória, o universo que permeia a utilização de drones no mundo atual,
analisando a regulamentação, a tecnologia e as aplicações presentes e futuras dessa
nova tecnologia, na aviação civil, em especial no transporte de cargas de pequeno
porte.
Este objetivo inicial conduzirá à subsídios para o objetivo principal da pesquisa:
estudar a aplicação de um serviço de entrega via VANT (veículo aéreo não-tripulado,
terminologia empregado no Brasil), mediante simulação com um sistema de
informação geográficas (SIG), a saber, o TransCAD.
Por fim, serão levantados, de forma simplificada, os parâmetros referentes à
aplicação desta nova tecnologia no serviço de delivery, dando enfoque na relação da
capacidade e autonomia dos drones versus o ganho de eficiência da operação como
um todo, de forma a estimular o desenvolvimento desta modalidade no território nacional.
1.3. Estrutura do Trabalho O projeto está estruturado seguindo um fluxo lógico de apresentação,
demonstrando, no capítulo 2, alguns conceitos importantes que embasam todo o
trabalho, como os de logística, otimização de rotas e, de forma breve, o que é um drone.
O capítulo 3 apresenta, de forma mais objetiva, as características usuais de um
drone, com seus diversos formatos e tecnologias, bem como a sua condição de
tecnologia disruptiva.
No capítulo 4 realiza-se uma análise do atual estágio da regulamentação
relativas aos drones, tanto nacional como internacional, sendo esta última separada em
países e continentes cuja importância para o setor de aviação civil com drones não pôde
ser ignorada, como é o caso do continente Europeu e de países como Austrália, Estados
Unidos da América e África do Sul.
O Capítulo 5 apresenta alguns exemplos de aplicações e indústrias nas quais a
utilização de drones em suas operações pode acarretar em um salto de eficiência,
dando ênfase, porém, no uso destes equipamentos no setor logístico, ao final do
capítulo.
3
Por fim, o capítulo 6 apresenta o caso de estudo de roteirização e otimização
das rotas de entrega de medicamentos em hospitais da rede municipal da Cidade do
Rio de Janeiro, com a seleção de 3 diferentes modelos de drones e a verificação da
influência da capacidade nos demais parâmetros inerentes à operação de delivery.
Conclui-se o trabalho com a sugestão de estudos e trabalhos futuros, bem como
realizando resumo do que fora apresentado até então.
4
2. CONCEITOS E PREMISSAS
2.1. Conceituando Logística1 A palavra Logística tem como uma de suas origens etimológicas o verbo francês
Loger, cujo significado é o de alojar. A definição do Council of Supply Chain
Management Professionals Norte-americano (apud NOVAES, 2015) é a que se segue:
“Logística é o processo de planejar, implementar e controlar de maneira eficiente o fluxo e a armazenagem de produtos, bem
como os serviços e informações associados, cobrindo desde o ponto de origem até o ponto
de consumo, com o objetivo de atender aos requisitos do consumidor. ”
A visão explicitada, embora muito completa, pode ser considerada muito
generalista para se definir algo tão complexo como a logística moderna. Atualmente,
sabe-se que, de modo a termos todo um processo logístico eficiente, deve-se considerar
os diversos valores atrelados à mercadoria ou bem que deve ser transportado.
Um determinado produto, ao sair da fábrica/loja, já possui um valor intrínseco a
ele agregado, mas esse valor deve ser considerado incompleto para o consumidor final.
Para que este consumidor possa usufruir do produto em toda sua plenitude, é
necessário que a mercadoria seja colocada no lugar desejado. O sistema logístico deve,
portanto, agregar um valor de lugar ao produto.
Esse valor de lugar depende do transporte do produto, da fábrica ao depósito,
deste à loja, e desta ao consumidor final. Por essa razão, as atividades logísticas nas
empresas foram, por muito tempo, confundidas com transporte e armazenagem. No
entanto, o conceito básico de transporte é simplesmente deslocar matérias-primas e
produtos acabados entre pontos geoGráficos distintos. Com a evolução do sistema
produtivo e comércio, esse elemento, embora importante, passou a não satisfazer
isoladamente às necessidades das empresas e dos consumidores.
Baseado nesse conceito de evolução do que é a logística no sistema atual de
consumo, cabe citar outro elemento de importância da cadeia produtiva: o valor do
tempo. Isso porque o valor monetário dos produtos passou a crescer consideravelmente,
gerando custos financeiros elevados e obrigando ao cumprimento de prazos muito mais
rígidos. Para exemplificar, temos o caso típico de um produto com extrema restrição de
valor de tempo: o jornal diário, onde o valor de sua leitura fica restrita a uma janela de
tempo muito curta, uma vez que passado o dia, a notícia perde quase que inteiramente
5
o seu valor, tendo a logística de distribuição, neste caso, um forte valor de tempo
agregado ao produto.
Admitindo que o produto seja deslocado corretamente desde a origem até o
destino dentro dos prazos preestabelecidos, ainda assim não estariam completas as
funções logísticas. A logística moderna deve incorporar também um valor de qualidade
ao processo, sem o qual o resultado final na cadeia de suprimento passa a ser
prejudicado. Como exemplo do impacto dessa variável na cadeia pode-se citar, para
maior exemplificação, o transporte de iogurte em um veículo mal ventilado, o que
acarretaria em uma deterioração da mercadoria até a mesma ser entregue ao
consumidor final (ou loja). Teríamos, nesse caso, um valor de tempo e local corretos,
porém sem qualidade.
Além destes, hoje em dia muitas empresas de ponta estão introduzindo um
elemento adicional às suas atividades logísticas: o valor da informação. A FedEx, por
exemplo, permite que o cliente rastreie uma determinada encomenda pela internet, a
qualquer momento. Isso se traduz em vantagens para o consumidor, seja para melhor
gestão de estoques (sabendo exatamente o dia o qual a mercadoria será entregue),
seja para melhor acompanhamento do trajeto e confiabilidade.
Nesse último aspecto, podemos citar o que fora dito por Bowersox e Closs 2001,
p. 20):
“Um dos principais motivos pelos quais executivos utilizam informação para a
obtenção de controle efetivo das operações logísticas é seu desejo de substituir a
imprecisão das projeções por uma resposta mais rápida às necessidades do cliente. (…)
Sistemas logísticos bem elaborados, baseados no tempo, não tem excessos de
estoque para compensar erros operacionais, pois o estoque de segurança é mantido em
um nível mínimo. “
Todos esses elementos do processo logístico devem ter como foco um objetivo
fundamental: Satisfazer as necessidades e preferências dos consumidores finais. No
entanto, cada elemento da cadeia logística é também cliente de seus fornecedores.
Assim, é preciso conhecer as necessidades de cada um dos componentes do processo,
buscando sua satisfação plena.
Por fim, operando num mercado eminentemente competitivo, não basta apenas
adotar soluções tecnicamente corretas, é necessário também buscar soluções
6
eficientes, otimizadas em termos de custo e que sejam eficazes em relação aos
objetivos pretendidos.
Com tudo o que fora exposto até então, a Logística moderna deve incorporar:
• Prazos previamente acertados e cumpridos integralmente, ao
longo de toda a cadeia de suprimento;
• Integração efetiva e sistêmica entre todos os setores da empresa
bem como com seus fornecedores;
• Busca da otimização global, envolvendo a racionalização dos
processos e a redução de custos em toda a cadeia de suprimento;
• Satisfação plena do cliente, mantendo o nível de serviço
preestabelecido e adequado.
Segundo Bowersox e Closs (2001), a logística dentro das organizações é uma
das responsáveis pelo processo de criação de valor para o cliente e, quando
considerada como competência-chave, pode servir como base para a obtenção de
vantagens estratégicas.
Segundo Ballou (1993), a escolha do cliente é influenciada pela qualidade dos
serviços logísticos oferecidos, o que pode ser um grande diferencial, tal como a
concessão de descontos no preço ou para a realização de propaganda.
Ainda segundo Ballou (1993), muitos empresários ainda associam a logística ao
mero transporte físico de mercadoria. Essa visão limitante acaba por impedir a
visualização desta disciplina como um diferencial competitivo, que pode tornar o produto
mais acessível ao cliente, pela disponibilidade alcançada e por fim aumentar seu volume
de vendas entre os concorrentes de um mesmo segmento.
_______________________
1 Todas as referências desta seção serão da obra referendada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto:
NOVAES Antonio Galvão, 2015. Logística e gerenciamento da Cadeia de Distribuição – Editora Elsevier Ltda, 4ª edição, 2015.
7
2.2. Conceituando Canal de Distribuição Física2 O processo de abastecer o consumidor final com os produtos já acabados,
chamado de Outbond Logistics (ou Logística de Distribuição Física), é uma parte
importante da cadeia Logística.
A logística de distribuição inicia-se na armazenagem, recebendo e estocando os
produtos acabados provenientes da fábrica. Os destinando posteriormente ao
transporte e consequentemente à entrega do pedido ao cliente.
O objetivo geral da distribuição física é o de levar os produtos certos, para os
lugares certos, no momento certo, com o nível de serviço desejado e pelo menor custo
possível.
A distribuição física de produtos é realizada com a participação de alguns
componentes, listados a seguir:
• Instalações fixas;
• Estoque de produtos;
• Veículos;
• Informações;
• Custos;
• Pessoal.
Segundo Novaes (2015):
“Os especialistas em Logística denominam de distribuição física de produtos, ou
resumidamente distribuição física, os processos operacionais e de controle que
permitem transferir os produtos desde o ponto de fabricação, até o ponto em que a
mercadoria é finalmente entregue ao consumidor. ”
Cabe notar ainda que, no momento que se decide por realizar um roteiro de
distribuição física de determinada mercadoria, deve ser determinado o tipo de transporte
mais adequado para a situação, levando em conta aspectos como o valor do transporte,
o volume de carga, a velocidade de entrega, entre outros.
Outro fator importante na distribuição física de cargas é relativo a natureza do
produto a ser transportado. Esse produto pode ser classificado como carga geral; carga
de grãos, líquida ou sólida; carga semiespecializa; carga especial; e a carga perigosa.
McGinnis (apud BALLOU, 1993) considera que existem variáveis na hora de
escolher o tipo de transporte que se deve utilizar. Deve-se levar em conta fatores como
preço do frete, a confiabilidade de que a carga seja transportada com segurança, o
8
tempo que poderá ser gasto no trânsito, os possíveis danos na carga e no transporte
que podem ocorrer durante o translado, entre outras variáveis.
Muito embora possa ocorrer, na prática, um número razoável de situações
diversas na distribuição física de produtos, pode-se resumi-las em duas conFigurações
básicas:
• Distribuição “um para um”: Onde o veículo é totalmente carregado em
um depósito na origem do trajeto e transporta a carga integralmente para
um outro ponto de destino único.
• Distribuição “um para muitos”, ou Compartilhada: O veículo é
carregado na origem com mercadorias destinadas a diversos pontos de
destino, executando um roteiro de entregas predeterminado.
O sistema a ser utilizado no presente trabalho se assemelha ao de distribuição
compartilhada, sendo esta a exemplificada nesta seção. Esse sistema possui 15 fatores
importantes, quando encarado sob o ponto de vista logístico:
• Divisão da região a ser atendida em zonas ou distritos de entrega,
sendo cada distrito alocado normalmente a um veículo;
• Distância entre o ponto de origem (ou centro de distribuição) e o distrito
de entrega;
• Velocidades;
• Tempo de parada em cada cliente;
• Tempo de ciclo necessário para completar um roteiro e voltar ao
depósito;
• Frequência das visitas aos clientes;
• Quantidade de mercadoria a ser entregue em cada loja ou cliente do
roteiro;
• Densidade da carga;
• Dimensões e morfologia das unidades transportadas;
• Valor unitário;
• Acondicionamento;
• Grau de fragilidade;
• Grau de periculosidade;
• Compatibilidade entre produtos de natureza diversa;
• Custo global.
9
Monteiro et al. (Apud Modesto, André) afirmam que a distribuição física, no caso
hospitalar (materiais e medicamentos), é um fator de importância crítica, pois a
interrupção no fluxo de suprimento pode refletir não só em perdas econômicas, mas
também de vidas humanas. Irregularidade do abastecimento e a falta de materiais são
problemas frequentes em serviços de saúde e são expressos através de impactos
negativos sobre o desempenho da organização.
_______________________ 2 Todas as referências desta seção serão da obra referendada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto:
NOVAES Antonio Galvão, 2015. Logística e gerenciamento da Cadeia de Distribuição – Editora Elsevier Ltda, 4ª edição, 2015.
10
2.3. Conceituando Roteirização3 O estudo da roteirização de veículos surge a partir de problemas frequentemente
encontrados na distribuição física que atrapalham o planejamento logístico quando o
enfoque é operacional. Para a realização da roteirização é necessário conhecer as
características do veículo, frota, as demandas de entrega e as localizações dos clientes.
Existem três fatores que podem identificar uma situação problemática na
roteirização de veículos, sendo elas: as decisões, os objetivos e as restrições. Esses
três fatores ajudam a moldar uma solução para o problema na roteirização de veículos
de uma empresa.
As decisões, de uma forma geral, se referem à necessidade de alocação de um
grupo de clientes que devem ser visitados, aos respectivos veículos disponíveis,
envolvendo também a programação e o sequenciamento de toda a operação (ou
entregas/visitas). Já como objetivos principais, o processo de roteirização visa propiciar
um serviço de qualidade ao mesmo tempo que deve manter os custos operacionais e
de capital tão baixo quanto possível. Além disso, deve-se obedecer a algumas restrições,
merecendo destaque as que seguem:
• Necessidade de se completar toda a rota com os recursos disponíveis,
mas cumprindo totalmente os compromissos assumidos com os clientes;
• Limite de tempo da jornada de trabalho dos operadores;
• Limites de tempo de entrega dos clientes (manhã, tarde, noite);
• Restrições de tráfego (velocidades máximas, tamanho máximo dos
veículos, etc.).
A forma mais comum de problemas de roteirização é a chamada roteirização
com restrições. Existem diversos tipos de métodos para contornar essas restrições,
muitos deles envolvendo softwares e sistemas complexos de cálculos. É possível
destacar, no entanto, o método de Clarke e Wright sendo este um método relativamente
simples, eficaz e com ampla utilização no mercado, podendo ser encontrado dentro da
lógica de diversos programas voltados para fins logísticos de geração de rotas.
_______________________ 3 Todas as referências desta seção serão da obra referendada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto:
NOVAES Antonio Galvão, 2015. Logística e gerenciamento da Cadeia de Distribuição – Editora Elsevier Ltda, 4ª edição, 2015.
11
No método de Clarke e Wright, à medida que o roteiro vai sendo construído,
busca-se sempre reduzir ao máximo a distância percorrida, o número de veículos
necessários para realizar o serviço tende também a ser minimizado, reduzindo assim
os investimentos e custos de operação.
2.4. Conceituando Otimização5 Otimizar é melhorar o que já existe, projetar o novo com mais eficiência e menor
custo, tendo como objetivo determinar a melhor conFiguração de projeto sem ter que
testar todas as possibilidades envolvidas.
Problemas de otimização são caracterizados por situações em que se deseja
maximizar ou minimizar uma função numérica de várias variáveis, num contexto em que
podem existir restrições. Tanto as funções acima mencionadas como as restrições
dependem dos valores assumidos pelas variáveis de projeto ao longo do procedimento
de otimização.
Os problemas de otimização são baseados em três pontos principais: a
modelagem do problema, a função objetivo que se deseja maximizar ou minimizar e o
espaço de soluções associado. Pode-se imaginar um problema de otimização como
uma caixa preta com n botões, onde cada botão é um parâmetro do problema, e uma
saída que é o valor da função objetivo, indicando se um determinado conjunto de
parâmetros é bom ou não para resolver este problema.
A otimização tem como vantagens diminuir o tempo dedicado ao projeto,
possibilitar o tratamento simultâneo de uma grande quantidade de variáveis e restrições
de difícil visualização gráfica e/ou tabular, possibilitar a obtenção de algo melhor,
obtenção de soluções não tradicionais, menor custo, etc.
Como limitações, tem-se o aumento do tempo computacional que, quando se
aumenta o número de variáveis de projeto, podem surgir funções descontínuas que
apresentem lenta convergência.
_______________________ 4 Todas as referências desta seção serão da obra referendada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto:
NOVAES Antonio Galvão, 2015. Logística e gerenciamento da Cadeia de Distribuição – Editora Elsevier Ltda, 4ª edição, 2015.
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2.5. Breve Panorama Evolutivo de Drones Embora saber a história evolutiva dessa tecnologia não seja o objetivo deste
trabalho, acredito ser importante para a conceituação histórica do mesmo,
demonstrando o processo evolutivo que culminou na então proliferação da ideia atual
de voos não tripulados e seus benefícios inerentes.
Cabe ressaltar que em sua história evolutiva, os drones atravessaram ciclos de
intenso entusiasmo seguido de indiferença; Sucesso e falha; urgência a negligência.
Acredita-se que esses ciclos, atualmente, tenham acabado e os drones chegaram para
se estabelecer de vez, tanto na aviação civil como na aviação militar.
A seguir têm-se, em tópicos breves, os diferentes momentos de evolução desta
tecnologia, com informações obtidas do site TIME TOAST (History of Drones, 2016):
• [Áustria, 1849] - O conceito de voo não tripulado não é recente. Um dos
exemplos mais remotos de aplicação deste tipo de objeto data do ano de 1849,
durante uma guerra entre Itália e Áustria. Os austríacos enviaram balões não
tripulados, dotados de explosivos, à cidade de Veneza. Embora alguns balões
tenham atingido o alvo previamente estipulado, muitos foram carregados pelo vento
para localidades não previstas, causando danos indesejados, inclusive aos próprios
Austríacos.
O sistema utilizado nessa empreitada se tratava de um arranjo
eletromagnético, o que não era simples para a época se assemelhando, portanto, à
característica da tecnologia baseada em drones atual, isto e: de um notável avanço
tecnológico para o seu tempo (disruptiva).
Figura 2-1: Ilustração do funcionamento do uso de balões não tripulados pela Áustria,
1849.
13
• [Kettering Bug, Primeira Guerra Mundial, 1918] – Apelidado de
The Bug (o inseto, em tradução literal), é considerado como um precursor dos
mísseis atuais, sendo projetado com o auxílio dos irmãos Wright. O sistema
consistia em um voo pré-programado, guiado por um pequeno giroscópio. Ao
atingir um determinado número de rotações do motor (calculado previamente
por técnicos especializados, que imputavam variáveis como vento, distância,
altitude), o mesmo era desligado, as asas desacopladas e o torpedo lançado ao
alvo com 82 quilos de explosivos.
Encomendado para o uso em combate na Primeira Grande Guerra, o
Kettering Bug nunca foi utilizado em combate, devido ao seu desenvolvimento
tardio.
• [De Havilland Queen Bee, 1935] – Nomeado de De Havilland`s
DH82B Queen Be, acredita-se que essa aeronave seja a origem da palavra
“Drone”. Controlado via rádio, essa aeronave foi concebida para funcionar como
ferramenta de proteção contra aeronaves inimigas.
• [Radioplane OQ-3, 1940] – Controlada via rádio e não tripulada,
essa aeronave merece destaque por ser considerada o primeiro drone a ser
produzido em escala nos Estados Unidos, se tornando a aeronave de combate
mais produzida para a Segunda Guerra Mundial (com um total de 4.200
aeronaves produzidas).
• [Kaman HTK-1 – 1957] – Primeiro helicóptero projetado para ser
controlado de forma remota, via modificação de um modelo previamente
existente. Este pode ser considerado um marco na história dos drones atuais,
uma vez que, além de não ser tripulado, possui pouso e decolagem vertical, o
que caracteriza a condição atual de drones que iremos utilizar no presente
trabalho. Este helicóptero não tripulado foi muito utilizado para resgates em
áreas de difícil acesso.
• [Gyrodyne QH-50, 1959] – Helicóptero construído pela empresa
homônima, para fins de uso em guerra como defesa antissubmarino. Era um
helicóptero não-tripulado de menores dimensões, para ser utilizado em navios
de guerra antigos, cujo heliporto era pequeno. Foi equipado, nos anos 70, com
sensores e armamento para testes na guerra do Vietnam.
• [Boeing YQM-94A Compass Cope B, 1974] - Esta aeronave foi
construída após um período de esquecimento, motivado por alto custo e
insucesso recorrente dos programas militares de desenvolvimento de UAV.
Esta aeronave, desenvolvida pela Boeing, fora concebida para voar em
modo de reconhecimento por até 24 horas. Além disso, podia decolar de
14
rodovias (não sendo mais necessário uma acoplagem a outra aeronave ou o
uso de sistemas auxiliares de decolagem).
• [General Atomics Aeronautical Systems Predator, 1994] –
Aeronave de combate, com tempo de voo total de 14 horas. É o drone mais
utilizado em guerras até os dias atuais. Dispõe de um avançado sistema de
operações em solo, bem como uma conexão via satélite para controle.
Também é utilizado no mundo civil, para vigilância, estudos científicos
de clima, dentro outros.
Podee-se dividir atualmente, segundo FUCCI, os drones existentes em três
grandes grupos, cada um com os seus objetivos e finalidades específicas:
1. Drones de treinamento;
2. Drones não letais, utilizados para reconhecimento de território,
inteligência e vigilância (do inglês, ISR, Intelligence, Surveiance and
reconnaissance);
3. Drones de combate (letais).
Com os avanços tecnológicos mais recentes, além da redução dos custos de
determinadas tecnologias, cabe notar a presença um grande número de drones de
menor tamanho para uso civil, para fins de mapeamento, vigilância, fotos aéreas,
agricultura, delivery, etc.
Estes pequenos drones estão em constante evolução, sendo os principais
responsáveis pelo desenvolvimento destas máquinas, Startups especializadas e
algumas poucas grandes empresas de delivery, uma vez que a tecnologia ainda
apresenta muitas barreiras governamentais em todo o mundo, como será visto no
capítulo 4 – “Regulamentação atual”.
Segundo recente estudo realizado pela PricewaterhouseCoopers (PWC, 2016)
sobre as aplicações comerciais utilizando drones, o mercado global de serviços usando
esta tecnologia está avaliado em US$127 bilhões.
Ainda segundo a PwC (2016), a utilização de drones nos processos logísticos
de negócios atuais permite a criação de novos modelos de operações. Cada indústria
tem as suas particularidades, o que acarreta em diferentes tipos de drones demandados,
com variações do payload, velocidade, tamanho, dentre outros.
O valor de US$127 bilhões diz respeito ao valor de mercado dos serviços e
trabalhos manuais atuais que possuem o maior risco de serem substituídos pelo uso de
15
soluções via drones, segundo previsões da PwC. A indústria com o maior valor de
mercado para o uso desta nova tecnologia baseada em drones é a de infraestrutura. A
seguir temos a Tabela 2-1, extraída do relatório com os valores por indústria:
Tabela 2-1: Estimativas de valores de mercado de drones nas diferentes indústrias
Predicted value of drone powered solutions in key industries - global view ($ bn)
Infrastructure 45,2 Agriculture 32,4 Transport 13,0 Security 10,0 Media & Entertainment 8,8 Insurance 6,8 Telecommunication 6,3 Mining 4,4
Total 126,9
2.6. Utilização de Drones no setor de transportes A recente evolução tecnológica em drones propiciou um grande avanço na sua
utilização no setor de transportes, segundo estudo realizado pela PwC em 2016.
Embora, inicialmente, o setor subestimasse a utilidade e viabilidade desta tecnologia,
hoje podemos ver drones sendo usados em diferentes áreas no setor de transportes,
desde entrega de pacotes de e-commerce, transporte de medicamentos até gestão de
frotas, dentre outros.
Ainda segundo a PwC (2016), a indústria de transporte e logística irá utilizar
drones como parte integral de seus processos. Isso se deve a maior velocidade,
acessibilidade e redução de custos, se compararmos essa tecnologia com as utilizadas
atualmente, as quais necessitam mão-de-obra humana. Com isso, a redução total
estimada nesse setor, como podemos ver na tabela presente no estudo, é de US$13
bilhões.
16
3. CARACTERÍSTICAS DOS DRONES
3.1. Conceituando Drones (UAV) De acordo com o relatório do DoD (Departamento de Defesa dos EUA),
denominado de Unmanned Aerial Vehicle Roadmap 2005 – 2030, UAVs são:
“Veículos aéreos que não carregam operador humano, utilizam forças aerodinâmicas para se elevar, podem voar autonomamente
ou serem pilotados remotamente, podendo ser descartáveis ou recuperáveis e podem transportar cargas bélicas ou não bélicas. Excluem-se dessa definição veículos balísticos e semi-balísticos
como mísseis de cruzeiro, e projeteis. “ (DoD, 2003)
Já segundo o Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA), em
definição presente no documento oficial intitulado de ICA100-40/2015, uma aeronave é:
“Qualquer aparelho que possa sustentar-se na atmosfera a partir de reações do ar que não sejam as reações do ar contra a
superfície da terra. Aquelas que se pretenda operar sem piloto a bordo são chamadas de aeronaves não tripuladas e, dentre as
não tripuladas, aquelas que são pilotadas por meio de uma Estação de Pilotagem Remota (RPS) são Aeronaves
Remotamente Pilotadas (RPA). “
A proliferação do número de projetos e a evolução tecnológica aliada a
diferentes objetivos finais no uso de drones trouxeram uma enorme variedade nos
equipamentos e em suas capacidades. Com isso, segundo Contreras et al. (2011), é
justamente essa grande variedade de drones que dificulta a elaboração de
regulamentações mais uniformes, uma vez que a taxonomia é relativizada de acordo
com a instituição, país é agência reguladora que trata do assunto.
As variações já se iniciam no tipo de plataforma, segundo Longhitano (2010) pois,
além de veículos aéreos em forma de pipas, dirigíveis, helicópteros e aviões, há ainda
outros equipamentos com formas que não se enquadram em nenhum modelo, como é
o caso dos drones de pequeno porte mais comuns atualmente (muitas vezes
denominados de Micro UAVs), sendo os tamanhos dessas aeronaves altamente
variáveis, podendo partir de centímetros, até muitos metros, assemelhando-se a aviões
tripulados.
Segundo o ICA100-40, as Aeronaves Remotamente Pilotadas podem se
adequar a qualquer classificação de aeronave existente, como balões livres, cativos ou
dirigíveis (mais leves que o ar) e aeroplanos, de asas rotativas, ornitópteros e
planadores (mais pesados que o ar). Este tipo de aeronave pode ser controlado
17
remotamente por um operador humano (Remotely Piloted Vehicle- RPV) ou ser
totalmente autônomo.
A premissa básica estabelecida pelo DECEA (ICA100-40) é que uma Aeronave
Remotamente Pilotada é uma aeronave e, com base nisso, para voar no espaço aéreo
sob responsabilidade do Brasil deverá seguir as normas estabelecidas pelas
autoridades competentes da aviação nacional, como será visto no capítulo 4.
Atualmente, o termo mais correto para essa categoria, porém ainda com pouco
uso na esfera científica, é o de Unmanned Aerial System (Sistema Aéreo Não-tripulado),
ou UAS. Este termo se deve ao fato desse complexo sistema aeroespacial incluir não
apenas uma aeronave, mas todo um sistema de controle em solo e mecanismos
avançados de comunicação e suporte.
Além da própria forma, segundo Longhitano (2010), as tecnologias empregadas
em sistemas de aeronaves remotamente pilotadas variam muito. As aeronaves podem
ter estruturas reforçadas, formas de aproveitamento de energia solar, além de sensores
diversos, sistema de comunicação remota, Sense-and-Avoid Technology (“Sentir e
Evitar” - tecnologia responsável pela segurança da aeronave, realizando alterações em
tempo real do trajeto de forma a evitar algum perigo iminente, como a passagem de
uma ave a frente da rota), geração autônoma de rotas, dentre outros.
Cabe ressaltar a diferença de um UAV para um míssil, pois ambos são objetos
que podem voar de forma totalmente autônoma, sendo o UAV projetado para voltar ao
seu local de destino e ser reutilizado em outras operações, possuindo uma inteligência
superior; já um míssil é projetado para uma única missão, a qual, no fim, deve ser
destruído. Além disso, os UAVs podem operar fora do limite de visão dos seres humanos,
o que os diferencia dos aviões de aeromodelismo.
3.2. Tipos de Drones existentes e suas características De acordo com Contreras et al. (2011), o fato de não existir uma tripulação dentro
de um UAV permite aos projetistas a criação de diversas estruturas e conFigurações,
bem como a utilização de diversos tipos de materiais, sendo esta flexibilização relativa
às diversas aplicações possíveis.
Segundo Fucci (2016), podemos categorizar drones de acordo com as suas
características e atividades fim possíveis. Essa categorização, no entanto, não pode ser
considerada fácil, uma vez que podemos ter equipamentos que se enquadrem em mais
de uma categoria.
18
Segundo Weibel e Hansman (Apud Contreras et al. 2011), o termo UAV pode
ser aplicado a uma gama extensa de conFigurações e tamanhos, como observado na
Figura 3-1 abaixo, onde os autores apresentam, numa escala logarítmica de massa,
diferentes tipologias de UAVs, distribuídos nas classes micro, mini, tático, altitude média
e alta altitude (ou UCAV – Unmanned Combat Air Vehicle):
Figura 3-1 Tipologias de drones, em escala logarítmica (fonte: Contreras et al., 2011)
Além da classificação segundo a massa dos diferentes modelos de UAVs
existentes, têm-se uma série de outras classificações sugeridas, variando de acordo
com o país, como será visto no capítulo 4.
Como exemplo de diversidade de classificação de UAVs atualmente aceita, a
qual deve ser comparada a demonstrada na Figura 3-1, relativa ao peso das aeronaves,
é a concebida pela Civil Aviation Authorithy of New Zeland, autoridade de aviação civil
da Nova Zelandia, a qual leva em conta o nível de energia cinética em relação ao
MCTOW (Maximum Certified Take-Off Weight), sendo as aeronaves distribuidas em 3
diferentes classes, a saber:
Class 1 UAV – Energia máxima de 10.000 Joules;
Class 2 UAV – Energia entre 10.000 Joules e 1.000.000 Joules;
Class 3 UAV – Energia acima de 10.000.000 Joules.
19
A Figura 3-2 apresenta a classificação dos UAVs, disponibilizada pela agência
reguladora da Nova Zelândia:
Figura 3-2: Classificação dos UAVs pela agência de aviação civil da Nova Zelândia
(www.caa.govt.nz)
Além destas, a UVS international, uma das classificações mais utilizadas
conforme verificado em Longhitano (2010), combina as variáveis peso, alcance, altura
de voo e autonomia em horas. A Tabela 3-1 abaixo apresenta as especificações desta
classificação que divide os drones em Micro, Mini (MAVs), Curto Alcance (Close Range),
Médio Alcance (Medium Range), Alta Altitude e Longa Autonomia (High Altitude Long
Endurance – HALE).
Tabela 3-1: Classificação dos Tipos de drones, Longhitano 2010.
Classificação dos tipos de Drones Categoria Massa (kg) Alcance (km) Altitude (m) Autonomia (horas)
Micro < 5 < 10 250 1 Mini * < 25/30/150 < 10 150/250/300 < 2
Close Range 25 a 150 10 a 30 3000 2 a 4 Medium Rage 50 a 250 30 a 70 3000 3 a 6
HALE > 250 > 70 > 3000 > 6 *Varia de acordo com o escopo dos países
Conforme observado por Contreras et al. (2011), a maioria das classificações
converge para um ponto em comum: a massa. Isto se deve à tradicional forma de
classificação de aeronaves tripuladas, cujos requisitos principais são o peso e o número
20
de passageiros a ser transportado. Como no UAV não existe passageiro, resta apenas
a massa como parâmetro a ser adotado.
Podemos ainda categorizar os drones conforme a sua forma de voar, podendo
o mesmo possuir hélices ou asas. Essa modelagem influencia, principalmente, no tempo
de permanência em voo.
Para os equipamentos classificados para usos profissionais, segundo Fucci
(2016), devemos levar em conta as múltiplas aplicações para múltiplos mercados.
Mercados específicos exigem soluções tecnológicas específicas. A tecnologia não para
de avançar e a cada dia surgem novos equipamentos, cada vez mais seguros e
eficientes.
Os UAVs podem ser divididos, segundo a PwC (2016), em três categorias
baseadas em seu mecanismo de voo:
• Drones de Asa-Fixa: São mais similares a aviões, por serem
dotados de asas, as quais o tornam capazes de realizar voos com
velocidades elevadas, com maiores tempos de duração. São capazes de
carregar maiores payloads, por longas distâncias usando pouca energia.
Necessitam de pistas de pouso e decolagem e devem estar em constante
movimento, tornando-os inadequados para operações em locais pequenos e
em operações de inspeção/vigilância.
• Multirotores: Capazes de pairar em uma posição fixa e de voar
em qualquer direção, sendo, com isso, capazes de realizar manobras de
forma mais rápida e com maior eficiência se comparado ao UAV de asa-fixa.
Possuem ainda a vantagem de poderem decolar verticalmente, não sendo
necessária a utilização de uma rampa ou pista de decolagem. Possuem uma
velocidade e tempo de voo inferior, se comparados aos demais tipos
existentes. Em 2016, segundo estudo realizado pela PwC, dominavam cerca
de 77% do mercado de drones.
• Modelos Híbridos: Possui característica de ambos os modelos
previamente listados, sendo capaz de pairar no ar em certos momentos e,
em outros, de atingir velocidades mais elevadas ao utilizar asas. Pode atingir
longas distâncias e é capaz de decolar e aterrissar verticalmente. Atualmente,
o número de aeronaves desse tipo é pequeno, porém grandes companhias,
como a Amazon, estão estudando este tipo de veículo, uma vez que para
entregas é o modelo mais indicado.
21
Além destes, segundo Cavoukian (2012), pode-se separar os diferentes tipos de
UAVs existentes em 3 categorias, descritas a seguir:
• Micro & Mini UAVs: Recaem nessa classificação as aeronaves de
menor tamanho, sendo aplicadas principalmente em atividades
comerciais. Possuem peso máximo de 30 quilos e voam em baixas
altitudes (até 300m), sendo confeccionados para operações em meio
urbano e dentro de edificações, geralmente carregando câmeras e outros
objetos leves. Como exemplo desta classe, pode-se citar as aeronaves
que serão utilizadas no presente estudo, melhor demonstrados no
capítulo 6.
• Tactical UAVs: São concebidos, em geral, para suporte a operações
militares, pesando desde 150 kg até 1500 kg, além de voar entre 3.000
m e 8.000 m de altitude. Esse tipo de UAV possui, geralmente, grande
autonomia. Como principal exemplo de aeronave nesta classe, tem-se o
MQ-1 predator, capaz de voar 40 horas ininterruptas.
• Strategic UAVs: Entram nessa classificação, segundo o autor,
aeronaves capazes de voar em grandes altitudes e com maior autonomia
de voo. São UAVs com peso até 12.000Kg e altitude operacional de até
20.000m. Como principal exemplo de aeronave nesta classe, temos o
Global Hawk, de uso militar. Em usos não militares, temos como exemplo
o Helios UAV, cuja energia se dá através de painéis solares.
Como evidenciado nesta seção, existem inúmeros tipos de UAVs, o que torna a
classificação deste tipo de aeronave uma tarefa extremamente difícil. Atualmente existe
uma série de classificações distintas, cada uma seguindo uma certa lógica, o que
acarreta em diferentes regulamentações, não sendo possível a confecção de uma
tipologia única no que tange a essa tecnologia.
3.3. Estágio Tecnológico Uma tecnologia disruptiva se caracteriza, segundo Cândido (2011) por um
produto ou serviço que cria um novo mercado e desestabiliza os concorrentes que antes
o dominavam. É geralmente algo mais simples, mais barato do que o que já existe, ou
algo capaz de atender um público que antes não tinha acesso ao mercado. Em geral
começa servindo um público modesto, até que abocanha todo o segmento. Nesse
conceito, podemos inserir os drones, segundo Fucci (2016), como uma tecnologia
disruptiva, uma vez que várias funcionalidades que somente podiam ser realizadas via
aeronaves tripuladas, estão sendo substituídas pelos drones.
22
O motivo por essa nova tecnologia ser considerada disruptiva, segundo Fucci
(2016), se deve a:
• Hoje existe um enorme ganho de produtividade, conFigurando um
salto desse indicador se comparado com a evolução recente dos métodos
tradicionais;
• Ganho de qualidade nos serviços prestados;
• Significativa redução de custos em comparação com os métodos
usuais.
Além disso, segundo o DECEA através do ICA100-40/2015, pode-se listar como
principais vantagens da aplicação de drones atualmente os seguintes itens:
• Não oferecer perigo à tripulação, já que não está a bordo;
• Furtividade, pois, dependendo da altura do voo e do nível de ruído
apresentado por um UAV, é possível tornar o voo muito menos
perceptível que o de uma aeronave tripulada;
• Longa autonomia, em alguns casos, também chamada de persistência;
• Baixo custo operacional, se comparado ao emprego de aeronaves
tripuladas, associando a longa autonomia, o menor consumo e o valor do
sistema.
Devemos, também, considerar a maturidade versus aderência do mercado de
drones. Segundo Fucci, (2016), toda tecnologia nova passa por três estágios evolutivos:
• Primeiro estágio: Paga-se o preço do pioneirismo, com uma
tecnologia incialmente ainda imatura e altos custo de aquisição, além de um alto
grau de complexidade para a sua adoção;
• Segundo estágio: A tecnologia nova passa a atingir um grau de
maturidade. Os custos se reduzem devido à produção em larga escala. Nesse
estágio ocorre a massificação da tecnologia, iniciando o processo de adoção
dessa tecnologia pelo mercado;
• Terceiro estágio: A inovação atinge um alto grau de
amadurecimento, passando a ser amplamente utilizada, se torna “lugar comum”.
Considerando os conceitos prévios, brevemente explicados, Fucci (2016) relata
que a humanidade está atualmente no segundo estágio de amadurecimento da
tecnologia com drones, onde a tecnologia começa a ser alavancada.
23
4. REGULAMENTAÇÃO ATUAL Atualmente, muitas organizações estão considerando o uso de Drones em suas
operações, contudo enfrentam problemas quanto à indefinição das regras que irão
nortear o setor, isto porque ainda não há regras claras estabelecendo quando e como
as empresas podem utilizar esta tecnologia, nem a forma de se garantir a segurança e
eficiência da operação com drones.
Segundo Contreras et al. (2011), uma das lacunas atualmente presentes no
universo de UAV é a questão de não haver consenso mundial sobre quais
características devem ser levadas em consideração para a classificação destas
aeronaves para que possam ser reguladas e terem uma operação segura em regime
internacional.
Segundo estudo realizado pela consultoria PwC (2016), com o estabelecimento
de uma regulamentação específica quanto ao uso de Drones, a popularidade desta
tecnologia irá atingir um novo patamar de uso, aumentando a segurança e interesse de
empresas de diversos setores que veem nestas aeronaves possibilidades de melhora
nos processos inerentes aos seus respectivos negócios.
Ainda no sentido de popularizar esta tecnologia, segundo estudo da PwC (2016),
empresas do ramo de seguros serão responsáveis por fornecer proteção aos
operadores de drones e empresas que decidam utilizá-los nos seus processos,
aumentando a segurança desses operadores quanto a danos e perdas, tornando a
tecnologia mais atrativa.
Contando com variados tipos (asas fixas, asas rotativas, dirigíveis, ornitópteros
etc.), tamanhos, performances e aplicações, a regulamentação para o emprego de uma
Aeronave Não Tripulada tem se mostrado complexa, sendo um desafio em todo o
mundo por diversas questões, principalmente as relacionadas ao fato de não haver
piloto a bordo.
Ainda no quesito de dificuldade na confecção de uma regulamentação eficaz
para operações comerciais com Drones, Contreras et al. (2011) cita a falta de
capacidade Sense and Avoid como um dos fatores que faz com que os UAVs
necessitem de espaço aéreo segregado para as suas operações, de forma a garantir a
segurança tanto de outras aeronaves como de edificações e pessoas em solo. O
desenvolvimento de um sistema de prevenção de colisões constitui elemento crítico
para aceitação dos UAVs em espaço aéreo compartilhado.
24
Além deste, segundo Contreras et al. (2011), um flight termination system
também é visto como um procedimento de emergência necessário para a operação e
confiabilidade da tecnologia, uma vez que age na redução da energia de um impacto da
aeronave no solo, por comportamento inesperado dos sistemas ou devido à perda de
comunicação, mediante a ativação de um sistema redundante de falha mecânica.
A Tabela 4-1 (extraída do estudo Clarity from Above, realizado pela PwC, 2016)
apresenta, de forma geral, em que patamar estamos em diversos países do mundo, em
distintos continente, em termos de regulamentação relativa ao uso de drones. Pela
análise, nota-se que muitos países ainda necessitam desenvolver uma regulamentação
específica de forma a garantir um ambiente legal mais atrativo ao mercado em geral.
Tabela 4-1: Regulamentação relativa ao uso de Drones por países, PwC 2016 - Clarity
from Above
Regulamentação relativa ao uso de Drones por países
País
Possibilidade
de realizar vôos
comerciais
Requerimento
de licença para voar
Possibilidade
de operar BVLOS
Requerimento
de licença para vôos
BVLOS
Requerimento
de seguro para vôos comercias
Requerimento de
treinamento prévio para
obtenção de licença para
pilotar
Polônia ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Reino Unido ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ China ✓ ✓ ✓ x ✓ ✓ Canadá ✓ ✓ ✓ x ✓ x Alemanha ✓ ✓ x x ✓ ✓ França ✓ ✓ ✓ x x ✓ África do Sul ✓ ✓ ✓ x x ✓ Indonésia ✓ ✓ x x ✓ ✓ Austrália ✓ ✓ x x ✓ ✓ Brasil ✓ ✓ ✓ x x x México ✓ ✓ x x x ✓ USA ✓ ✓ x x x x Japão ✓ x x x x x Rússia x x x x x ✓ Argentina x x x x x x
25
4.1. Regulamentação Brasileira Os órgãos reguladores brasileiros do setor são: ANAC, que tem por objetivo
regular a Aviação Civil no Brasil; DECEA, responsável pela gestão e por regular o uso
do espaço aéreo brasileiro; e a ANATEL, que regula o uso da rádio frequência no Brasil.
No Brasil, as Aeronaves Não Tripuladas ainda são amplamente conhecidas
como drones (do inglês Zangão, termo muito utilizado pelos órgãos de imprensa) ou
Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT), nomenclatura oriunda do termo Unmanned
Aerial Vehicle (UAV).
Caso o drone não seja usado para recreação, ele é um classificado como um
VANT e, se for controlado remotamente durante o voo, passa a ser denominado de
Aeronave Remotamente Pilotada (RPA, adotada do inglês), sigla essa adotada pelo
DECEA na nova regulamentação específica.
No Brasil, o que existe em vigência efetiva atualmente é a Portaria DAC
No207/STE de 07 de abril de 1999, que regulamenta o aeromodelismo. Foi dessa
Portaria que se extraiu as chamadas “boas práticas” para voos com drones, como:
• Não voar em cima ou próximos à pessoas ou multidões;
• Não voar em áreas densamente povoadas;
• Não voar acima de 400 pés da superfície terrestre (cerca de 120 metros
de altitude);
• Não voar nas proximidades de aeroportos (incluindo zonas de
aproximação e decolagem de aeródromos).
O DECEA já apresentou a edição da ICA100-40/2015 que entrou em vigor a
partir da data de sua publicação, em novembro de 2015, podendo, ainda assim, sofrer
alterações futuras. A nova norma categoriza os RPAS pelo seu peso:
Tabela 4-2: Classificação das Aeronaves Não Tripuladas quanto ao seu peso, ICA
100/40-2015
Classificação das Aeronaves Não Tripuladas quanto ao seu peso
Categoria 1 PMD ≤ 2 Kg Categoria 2 25 Kg ≥ PMD > 2 Kg Categoria 3 PMD > 25 Kg
Segundo a ICA100-40/2015, confeccionada pelo DECEA, a principal premissa
básica é que uma Aeronave Remotamente Pilotada é uma aeronave e, para voar no
26
espaço aéreo sob responsabilidade do Brasil, deverá seguir as normas estabelecidas
pelas autoridades competentes da aviação nacional.
Segundo estabelecido pela ICA100-40/2015, uma Aeronave Remotamente
Pilotada somente poderá acessar o Espaço Aéreo Brasileiro após a emissão de uma
Autorização Especial, dada pelo DECEA.
O voo de uma RPA, segundo regra estabelecida pelo DECEA, deverá manter-
se afastado da trajetória de outra aeronave, tripulada ou não, evitando passar à frente,
por baixo ou por cima. Não terá, portanto, prioridade no direito de passagem sobre uma
aeronave tripulada. Para a avaliação referente à solicitação do espaço aéreo a ser
utilizado, dever ser levado em consideração que a operação do RPAS não terá
prioridade sobre aerovias, procedimentos por instrumentos, circuitos de tráfego,
corredores visuais e espaços aéreos condicionados já publicados.
Será permitida a operação a partir de aeródromos compartilhados com
aeronaves tripuladas, se autorizada pelo administrador do respectivo aeródromo e
órgão ATS (Air Traffic Services) local, ficando sujeito à paralisação das operações
tripuladas no solo e no circuito de tráfego, conforme casos específicos.
Além disso, a ANAC estabelece uma altura mínima em áreas urbanas e
aglomerados rurais com um máximo de 60m acima do solo (200 pés de altura) e os
afastamentos mínimos de 30m, evidenciados na Figura 4-1:
Figura 4-1: Distâncias mínimas de segurança, segundo a ANAC
Não serão permitidas, segundo análise prévia da ANAC, operações de negócios
ou recreativas perto de pessoas que não derem anuência, com exceção de operações
de segurança pública e/ou defesa civil, porém, o regulamento viabilizará a operação de
RPAS, caso as atividades ocorram perto de pessoas não envolvidas, com a obrigação
de requerer a anuência expressa destas.
27
Além disso, segundo estabelecido pelo DECEA, cada piloto remoto somente
poderá pilotar uma RPA por vez a partir de uma estação de controle, sendo responsável
por todas as fases do voo, não devendo haver simultaneidade temporal de pilotagem,
mesmo que em estações distintas. O piloto remoto em comando será responsável por
conduzir o voo da RPA de maneira segura, quer seja em condições normais, ou em
situações de emergência.
Quanto à carga transportada, fica proibido o transporte de cargas perigosas
(como explosivos, armas, agentes químicos ou biológicos, laser etc.), a menos que
devidamente autorizado por autoridade competente.
Além disso, o ICA100-40/2015 define a não necessidade de habilitação e
registro para voos abaixo de 400 metros de altitude, devendo porém, o piloto ser maior
de idade (acima de 18 anos). Todas as aeronaves devem ser cadastradas,
independentemente da sua categoria, possuindo cada categoria parâmetros propostos
de aceitabilidade, descritos na Tabela 2-1:
Tabela 4-3: Requisitos das aeronaves não tripuladas quanto a classificação,
ICA100/40-2015
Requisitos das aeronaves não tripuladas quanto a classificação Parâmetro Cat. 1 Cat. 2 Cat. 3
Altura máxima permitida 100ft (30m) 400ft (120m) · Espaço aéreo segregado Distância de visada do operador 300m 500m
Afastamento mínimo – Segurança 2NM (5 Km) 5NM (9 Km) Afastamento mínimo – Edificações 30 m 30m · Necessária
solicitação ao DECES com no mínimo 30 dias de antecedência
Velocidade Máxima 30kt (55 Km/h) 60kt (108 Km/h) Tipo de operação Visual Visual
Período de operação Diurno Diurno
Afastamento mínimo – Edificações 30 m 30m · Emissão de
NOTAM Velocidade Máxima 30kt (55 Km/h) 60kt (108 Km/h) Tipo de operação Visual Visual Período de operação Diurno Diurno
Neste mesmo documento do DECEA não ocorre a diferenciação entre
equipamentos exclusivamente recreativos, de aeromodelismo ou fins profissionais,
porém diferencia os usos deste equipamento entre:
• Recreativos, a qual engloba os equipamentos inseridos na categoria 1
e cujas normas seguem diretamente o que está contido na Portaria DAC
207/STE, não sendo necessária a autorização prévia de vôo. Exige,
porém, a homologação do equipamento pela ANATEL.
28
• Não Recreativos, a qual engloba equipamentos inseridos na categoria
2 e requer autorização da ANAC, da ANATEL e do DECEA, com
emissão do “aviso aos aero navegantes” - NOTAM.
Ainda relativo à possível regulamentação do DECEA, é obrigatória a contratação
de seguros que cubram possíveis danos a terceiros, para todas as categorias.
Um outro ponto de atenção ao uso de aeronaves não tripuladas, segundo o
DECEA (ICAO100-40/2015), é o uso do espectro eletromagnético para a pilotagem da
aeronave. Ainda há muita discussão em torno da definição da faixa de frequência a ser
empregada, bem como sobre como fazê-la robusta e confiável, a fim de evitar falhas do
enlace para a pilotagem e sobre as medidas de proteção contra possíveis interferências,
intencionais ou não. Como esse fator está diretamente relacionado à manobrabilidade
da aeronave e às reações para condução de um voo em segurança, deverá ser
certificada como parte do Sistema.
Todo o sistema deverá ser considerado. O RPAS consiste na RPA (aeronave),
na RPS (estação de pilotagem remota), no enlace de pilotagem (também chamado de
link de Comando e Controle ou Link de C2) e nos componentes associados como
sistemas de lançamento e recolhimento, equipamentos de comunicação com órgãos
ATS e de vigilância, equipamentos de navegação, de gerenciamento do voo, piloto
automático, sistemas de emergência e de terminação de voo, dentre outros possíveis.
Pelo motivo de se operar remotamente (a distância), os enlaces de comunicação
são parte essencial da operação de um RPAS, sendo estes compostos por:
• Enlace de Pilotagem: também conhecido como Link de Comando e
Controle ou Link de C2, garante a pilotagem segura de um RPAS, bem
como os meios para que o piloto remoto gerencie o voo (dados de
telemetria);
• Enlace da Carga Útil (payload): relacionado diretamente com a missão
ou objetivo da operação de um RPAS, excetuando-se a condução do
voo;
• Comunicação com o órgão ATS: fundamental para o gerenciamento do
fluxo e a segurança do espaço aéreo; e
• Outros enlaces, que podem envolver diferentes funcionalidades do RPAS,
como por exemplo, a capacidade de detectar e evitar.
29
A certificação das frequências utilizadas nos enlaces de pilotagem, de Carga útil
e os demais enlaces necessários, são de responsabilidade do Explorador/Operador do
RPAS e deverá estar de acordo com as regulamentações da ANATEL.
Além disso, segundo o ICA100-40/2015, O piloto remoto deverá manter
comunicação bilateral com o órgão ATS, conforme requerido pelas regras em vigor e da
mesma forma como requerido para as aeronaves tripuladas.
Para que sejam conduzidas operações BVLOS (do inglês, Beyond Visual Line of
Sight) fora de espaços aéreos segregados, é necessário que a informação de
equipamentos para detectar e evitar outros tráfegos e outros perigos, como condições
meteorológicas desfavoráveis, terreno e obstáculos, estejam disponíveis para o Piloto
Remoto, de modo a prover as devidas separações como se a bordo estivesse. As
operações BVLOS no Brasil serão realizadas em Espaço Aéreo Condicionado, sendo a
área restrita, segregada das demais aeronaves não envolvidas, devido a restrições
tecnológicas de segurança disponíveis (DECEA – ICA100/40-2015).
Ainda de acordo com as regras de voo, segundo o DECEA, a condução do voo
de uma RPA deverá ser realizada de tal maneira que siga as regras de voo visual (VFR)
ou as regras de voo por instrumentos (IFR), cumprindo critérios e condições estipulados
na ICA 100-12 “Regras do Ar”.
Com a finalidade de proporcionar um acesso ordenado e seguro dos VANTs ao
Espaço Aéreo Brasileiro, levando-se em conta a ausência de publicações da OACI a
respeito, as solicitações para voos de RPA serão analisados caso a caso, em função
das particularidades do pedido e levando-se em conta todos os aspectos concernentes
à segurança dos usuários do Sistema de Controle do Espaço Aéreio - SISCEAB, entre
eles (DECEA – ICA100/40-2015):
• Operação de qualquer tipo de RPA não deverá aumentar o risco para
pessoas e propriedade (no ar ou no solo);
• A garantia de manter, pelo menos, o mesmo padrão de segurança
exigido para as aeronaves tripuladas;
• A proibição de voo sobre cidades, povoados, lugares habitados ou sobre
grupo de pessoas ao ar livre;
• Os RPAs deverão se adequar às regras e sistemas existentes, e não
receberão nenhum tratamento especial por parte dos Órgãos de Controle
de Tráfego Aéreo
30
• O voo somente poderá ocorrer em espaço aéreo segregado, definido por
NOTAM, ficando proibida a operação em espaço aéreo compartilhado
com aeronaves tripuladas
• Quando for utilizado aeródromo compartilhado para operação do VANT,
as operações devem ser paralisadas a partir do início do taxeamento ou
procedimento equivalente até o abandono do circuito de tráfego, na sua
saída, e da entrada no circuito de tráfego até o estacionamento total, na
sua chegada.
Ainda no que tange à acessibilidade para os voos de RPAs, no espaço aéreo
brasileiro, deverão ser encaminhadas aos órgãos regionais do DECEA, responsáveis
pelo espaço aéreo onde irão ocorrer os voos, com uma antecedência mínima de quinze
dias. Tais solicitações deverão conter o maior número possível de informações de
interesse do controle do espaço aéreo, como (DECEA – ICA100/40-2015):
• Características físicas da aeronave (medidas, peso, asa fixa/rotativa, nº
de motores, etc.) e da ERP;
• Características operacionais da aeronave (velocidade, autonomia, modo
de decolagem/lançamento e de pouso/recuperação etc.);
• Capacidade de comunicação com os Órgãos de Controle de Tráfego
Aéreo, se aplicável;
• Características da operação (localização dos voos, rotas, altura/altitude,
data/horário e duração);
• Localização da ERP;
• Informações sobre carga útil, se aplicável;
• Procedimentos a serem adotados no caso de perda de link;
• Capacidade de navegação e de detectar e evitar da ARP;
• Número de telefone ou e-mail para contato;
• Quaisquer outras informações e observações julgadas necessárias.
Para a emissão de documentação específica de Registro de RPAS ou
equivalente, quando aplicável, deverão ser seguidas as orientações estabelecidas pela
Agência Nacional de Aviação Civil.
O artigo 8º, XXXI, da Lei nº 11.182, de 27 de setembro de 2005, dispõe que a
competência para administrar o Registro Aeronáutico Brasileiro (RAB), com as funções
de efetuar o registro de aeronaves, bem como de emitir Certificados de Matrícula (C.M.)
31
e de aero navegabilidade (C.A.) de aeronaves civis sujeitas à legislação brasileira
cabem à Agencia Nacional de Aviação Civil (ANAC) como Autoridade de Aviação Civil.
No Brasil, a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) é o Órgão responsável
por certificar os operadores, abrangendo as responsabilidades sobre o voo, o
cumprimento das regras de tráfego aéreo, voo em baixas altitudes, operações de pouso
e decolagem, voo sobre áreas povoadas, dentre outras.
O operador de RPAS é também responsável pelo gerenciamento do seu pessoal
(incluindo programa de treinamento, composição da equipe, procedimentos de
transferência de pilotagem, controle de fadiga etc.), pela manutenção (programa de
manutenção, registros, aero navegabilidade continuada, modificações e reparos etc.)
pela documentação (manuais, certificados, licenças, registros, log book, informações
etc.), pelos contratos prestados pelos provedores de serviços (por exemplo, prestadores
de serviços de comunicação) e pela proteção e salvaguarda da operação (segurança
da Estação de Pilotagem Remota, preservação dos dados etc.).
Regras atuais (até entrada em vigor do novo regulamento) – Atualmente, o
código brasileiro de aeronáutica (Lei nº. 7.565/86) determina que para operar qualquer
aeronave, esta deve ser autorizada previamente. No âmbito da ANAC, a Instrução
Suplementar (IS nº 21001) de 2012 prevê a emissão de autorização para uso de VANT
(RPA) somente para pesquisa e desenvolvimento e treinamento de pilotos. Essas
autorizações da ANAC não excluem a necessidade de anuência de outros agentes
públicos como DECEA e ANATEL. Para o uso de aeromodelos, vigora hoje a Portaria
DAC n° 207/STE/1999, na qual os equipamentos devem respeitar a restrição de não
operar nas zonas de aproximação e decolagem de aeródromos e nunca ultrapassar
altura superior a 400 pés (aproximadamente 120 metros) mantendo-se o equipamento
sempre ao alcance da visão do piloto.
Um resumo do que está para ser desenvolvido, segundo a ANAC, se encontra
na Tabela 4-4.
Por hora, ainda não está permitida a atuação de drones autônomos (sem a
participação humana durante todo o processo), conforme estabelece o seguinte
parágrafo, extraído do artigo 8º da Convenção sobre Aviação Civil Internacional,
assinada em Chicago em 7 de dezembro de 1944 e alterada pela Assembleia da OACI
(Doc. 7300), referida como “Convenção de Chicago”, estipulando que:
“Nenhuma aeronave, capaz de voar sem piloto, deve voar sem piloto sobre o território
32
de um Estado Signatário sem autorização especial emitida por esse Estado e de acordo
com os termos de tal autorização. Cada Estado Signatário compromete-se a
assegurar que o voo dessa aeronave sem piloto em regiões abertas às aeronaves civis
deva ser tão controlado de modo a evitar perigo para as aeronaves civis”.
Tabela 4-4: Regulamentação em estudo - ANAC
Regulamentação em estudo - ANAC RPA Classe 1 RPA Classe 2 RPA Classe 3 Aeromodelo Será requerido
cadastro? Não Não Sim Não
Será requerido registro? Sim Sim Não Não
Será requerido aprovação de projeto?
Não Sim Simplificado Não
Será requerido processo de certificação?
Sim Não Não Não
Será requerida idade mínima de 18 anos?
Sim Sim Sim Não
Será requerido certificado médico?
Sim Sim Não Não
Serão requeridas licença e habilitação?
Sim Sim Apenas acima de 400 pés (120 m)
Não, mas limitado a 400 pés (120 m)
Será requerido registro dos voos?
Sim Sim Não Não
4.2. Regulamentação Internacional As regras relativas a tecnologia baseada em drones vêm mudando
drasticamente nos anos mais recentes, passando de uma área considerada apenas
como um hobby para se tornar parte integrante das regras de aviação comercial regular,
aponta o estudo publicado pela PwC (2016).
O primeiro país a implementar uma regulamentação que abarca toda a
necessidade para se operar comercialmente UAVs foi a Polônia, em 2013. Isto se deu
graças ao esforço conjunto de autoridades da aviação civil local, junto a especialistas
em Drones e empresas de seguros, os quais lançaram uma regulamentação que
permite voos VLOS (do inglês, Visual Line of Sight – Na linha de visão, em tradução
livre) e BVLOS (do inglês, Beyoind Visual Line of Sight – Além da linha de visão, em
tradução livre).
33
Em um nível mais macro, a ICAO (International Civil Aviation Organization),
agência especializada no setor de transporte aéreo, proveniente dos Estados Unidos, e
referência para muitas agências nacionais ao redor do mundo, está preparando uma
norma para melhor regulamentar o uso de UAVs em operações comerciais, preparando
padrões e recomendações a serem seguidas. Dos 191 países membros da organização,
63 já apresentam algum tipo de regulamentação para essa tecnologia, tendo ainda 9
países com estudos relativos aos drones e 5 cujo uso fora proibido temporariamente
(PwC, 2016).
Em sua grande maioria, as regulamentações e normas existentes relativas ao
uso de drones distinguem o seu uso comercial do seu uso recreativo. Além disso, leva-
se em conta, em casos de regulamentação mais avançada, o peso do equipamento a
ser empregado, a área de voo permitida, a hora do dia cuja operação é liberada e a
altitude máxima e mínima permitida de voo.
Em geral, as áreas proibidas de voo são semelhantes em diversos países, sendo
necessária permissão prévia para voar perto de aeroportos, áreas militares, áreas
públicas de certa importância (como escritórios do governo) e regiões densamente
populosas.
Os voos comerciais, em muitos países, devem ser realizados por pilotos
certificados, com restrições mais severas para operações realizadas em áreas
populosas, podendo estas permissões serem obtidas por análise caso a caso (como
ocorre nos Estados Unidos) ou por tipo de operação, de forma mais genérica.
Além disso, alguns países, como é o caso da Rússia, requerem a apresentação
de um plano prévio de voo, com detalhes sobre a rota, segurança e planos de pouso de
emergência em caso de alguma falha, além da especificação técnica do Drone a ser
utilizado.
Em relação à certificação de pilotos, as regulamentações existentes distinguem,
assim como nas aplicações de drones, entre operadores recreativos e comerciais. Para
usos recreativos, geralmente, não é necessária uma certificação específica. Isso não
ocorre para usos comerciais, onde, em alguns países, se faz necessária a obtenção de
um certificado mediante treinamentos e aplicações de provas teóricas e práticas, além
de exames médicos e até mesmo um número mínimo de horas de voo.
Segue uma breve descrição do atual estágio de regulamentação, com ênfase
nos continentes Europeu e Americano, considerando as regulamentações gerais dos
países constituintes, com uma apresentação mais específica de países de alguma
34
importância, por diversos motivos no que tange à regulamentação e uso de drones,
como Austrália e África do Sul, valendo a exposição da atual etapa que se encontra
sobre as normativas relativas a tecnologia de UAVs.
4.2.1. Américas6 De forma geral, segundo regulamentações provenientes de países como Chile,
Argentina, Canadá e Estados Unidos, temos os seguintes pontos em comum sobre as
normativas referentes ao uso de UAVs:
• Altitude máxima permitida de voo de 400 pés de altura;
• Somente autorizado voos VLOS, com exceções em alguns países
mediante avaliação específica caso a caso;
• Drones estão em último na cadeia de preferência de uso do espaço aéreo,
devendo suspender as operações na presença de outra aeronave;
• Drones são proibidos no entorno de aeródromos sem permissão
expressa do órgão responsável;
• Deve-se evitar voos em cima de propriedades privadas, devendo ter
permissão prévia do órgão responsável do país;
• Não é permitido voos acima de locais com alta densidade populacional;
• Voos somente são permitidos mediante contratação de algum tipo de
seguro para as operações.
Devido à importância geopolítica e levando em conta a apresentação prévia da
regulamentação brasileira sobre o setor de voos com Drones, temos os Estados Unidos
como um país de extrema importância, valendo a apresentação mais específica da
normativa atual presente no país:
_______________________
6 Esta seção, por compilar diferentes dados de forma a verificar a semelhança entre eles, teve como fontes as regulamentações vigentes em 26/09/2016 sobre drones, das agências reguladoras do Chile, Argentina, Brasil e Estados Unidos, referenciados na bibliografia desta monografia.
35
4.2.1.1. Estados Unidos da América Em junho de 2016 foi lançado um sumário (Part 107) com a prévia da
regulamentação que será estabelecida pela FAA (Federal Aviation Administration),
órgão responsável pela aviação civil dos Estados Unidos.
O regulamento está projetado para minimizar os riscos de colisões e acidentes
com outras aeronaves, além das propriedades e pessoas que estão na superfície.
Dessa forma, o regulamento exige que os pilotos mantenham o drone dentro da linha
de visão (VLOS), as operações são permitidas somente durante o dia. Durante o
anoitecer, as operações somente são permitidas se o drone tiver luzes anti-colisão. As
novas regras também abordam restrições de altura e velocidade e outros limites
operacionais, como a proibição de voos sobre as pessoas desprotegidas no chão que
não estejam participando diretamente na operação do drone.
A FAA no sumário (Part 107) oferece um processo de flexibilização para algumas
restrições previstas no regulamento, na hipótese do piloto do drone conseguir provar
que o voo proposto será realizado com segurança.
Ainda segundo a nova regulamentação (Part 107), para se pilotar um drone o
piloto deve ter a partir de 16 anos e obter um certificado de piloto remoto acompanhado
da classificação do Drone, ou estar diretamente supervisionado por alguém com tal
certificado. Para se qualificar como piloto remoto e adquirir o certificado, o indivíduo
deverá passar por um teste de conhecimentos aeronáuticos.
Os operadores são responsáveis por se certificarem, antes do voo, se o drone a
ser operado é seguro. O piloto remoto terá que executar uma verificação visual e
operacional para garantir que as propriedades dos sistemas pertinentes de segurança
do drone estão funcionando, o que inclui a verificação dos links de comunicação entre
a estação de controle e a aeronave.
A normativa permite o transporte de cargas desde que a mesma esteja em
segurança e não contenha material de alta periculosidade, além de não interferir na
manobrabilidade do Drone. Além destes, a normativa proíbe o transporte via drones nas
cidades do Hawaii e Distritos de Columbia.
Fica estabelecido, segundo documento da FAA (Part 107), que a velocidade de
voo em terra não poderá exceder a máxima de 100 mph (160 km/h), bem como não
será permitido voos a uma altitude superior a 400 pés acima do solo. Além disso,
36
somente fica permitido voos com aeronaves de até 25 kg, já incluídos neste peso o
payload a ser transportado.
37
4.2.1.2. Chile7 Cabe, no presente trabalho, a menção ao Chile por ser este o primeiro país a
regulamentar o setor de RPAS na América Latina, tanto para uso público quanto para
uso privado. A regulamentação foi finalizada em Abril de 2015.
O órgão público responsável pela empreitada é o DGAC (Direção Geral da
Aeronáutica Civil) que, por meio da norma denominada de DAN 151, regula o uso de
drones com fins públicos principalmente de empresas e meios de comunicação,
proibindo o uso de aeronaves de mais de 6 quilos e tornando obrigatório o uso de um
paraquedas para evitar acidentes.
Os drones, segundo relatado na normativa, não poderão voar a uma altura maior
de 130 metros, nem a mais de 500 metros de distância do operador e não poderão ser
utilizados de noite, sendo proibidos de sobrevoar eventos de massa e devem fazê-lo ao
menos a dois quilômetros de um aeroporto. Além disso, deverão ser registrados ante a
DGAC e seus operadores precisarão obter uma licença de voo.
A DGAC determinou que estas aeronaves poderão ser colocadas em
funcionamento nas casas de seus donos, mas não a uma altura superior a 130 metros
(exceção no caso de uso em zonas rurais). Seu voo foi proibido em espaços públicos
nas cidades.
Além disso, diferentemente das normas vigentes, a regulamentação estabelece
que as hélices empregadas pelos UAVs deverão ser de materiais flexíveis, que com o
impacto entre esta e algum outro objeto, sejam capazes de se fragmentar sem causar
maiores danos. Para o caso de multirotores, estes deverão dispor de um sistema de
proteção a terceiros.
Somente é permitido voos do tipo VLOS, em que a aeronave não saia da linha
de visão do operador, sendo estabelecido um limite de 500 metros do mesmo e a 130
metros de altura. Além disso, não se permite transportar nenhum objeto com a finalidade
de descarga em algum outro ponto que não o do local de presença do operador. O
tempo de voo não poderá exceder 80% da autonomia estabelecida pelo fabricante da
aeronave, devendo este tempo ser previamente autorizado pelas entidades
responsáveis locais, sendo a sua duração máxima de 60 minutos.
_______________________ 7 Todas as referências desta seção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: DAN 151, 2015. - Dirección General De Aeronautica Civil, Res. Nº 08/0/1/112/0119, Ed 1, 02 abr 2015.
38
4.2.2. Europa8 O continente europeu é atualmente o que possui maiores divergências entre as
normas dos seus países constituintes. Em outubro de 2015 a EASA publicou uma
opinião técnica formal relativa as operações com drones, estabelecendo os
fundamentos para as normativas futuras dos países constituintes, com a finalidade de
se garantir a integração do espaço aéreo europeu com drones, bem como estabelecer
regras de segurança mínimas a serem respeitadas.
A publicação inclui propostas concretas para uma regulamentação relativa a
operações de baixo risco com drones, independentemente do seu peso, estabelecendo
3 categorias de operações, sendo elas: Open, Specific e Certified (Aberta, Específica e
Certificada, em português).
Segundo o relatório denominado de Concept of Operations for drones
(Concepções de Operações com drones), confeccionado pela EASA mediante consulta
pública de interessados em drones, e que deve ser usado como referência pelos países
componentes da União Europeia, as operações classificadas como Open não devem
requerer uma autorização prévia da autoridade de aviação civil local, devendo somente
seguir as normas de segurança estabelecidas.
Já para as operações classificadas como Specfic e Certified, serão necessárias
autorizações prévias, sendo o último tipo de operação a de maior risco associado, sendo
requerido considerações especiais de controle e tecnologia mais avançadas (como as
funções denominadas de detect and avoid).
Na categoria Open, se encontram as operações consideradas de baixíssimo
risco, sendo requisitada para ações motivadas principalmente por empresas de
pequeno a médio porte, que visam o ganho de experiência. Para que a operação seja
enquadrada nessa categoria, o voo do RPA deve ser realizado seguindo os preceitos
listados a seguir:
• Voos VLOS com um distanciamento horizontal máximo de 500m do
piloto;
• Altitude máxima de 150m acima do nível do mar;
• Fora de zonas restritas, como aeródromos, zonas militares, etc.;
• Drones de baixa energia;
• Voos acima de multidões são proibidos, porém é permitido o voo acima
de áreas habitadas.
39
A partir do momento em que a operação começar a envolver um maior risco a
pessoas e propriedades privadas abaixo da sua rota, além de compartilhar o espaço
aéreo com outras aeronaves, a operação deve ser inserida na categoria Specific.
Nesta categoria, o operador deve realizar uma avaliação dos riscos inerentes a
operação desejada, identificando medidas mitigadoras que irão ser reavaliadas pela
Autoridade de Aviação Civil Nacional (de cada país), sendo emitido, para início do
trabalho com o RPA, uma Operations Authorisation (Autorização de Operação), pelo
órgão nacional responsável do país.
Além da emissão do documento de autorização de operação, na categoria
Specific, deverá ser requerido pelo órgão de aviação civil nacional um manual com os
detalhes da operação, como procedimentos, competência da equipe de trabalho e
características dos equipamentos utilizados. A última categoria, denominada de
Certified, é a que representa um risco operacional elevado, devendo ser acompanhada
de forma mais rígida, seguindo as normas de segurança da aviação civil do país. Essa
categoria foi criada para se incluir certificados a aeronaves de maiores dimensões, como
os caças militares, de grandes dimensões.
Segundo a EASA, a proteção de demais interesses públicos, como a privacidade
pessoal, deverá ser regulamentada em nível nacional, isto é, cada país terá autonomia
para regulamentar esse aspecto da operação. Além disso, com o avanço da tecnologia
relacionada a Drones, essas normas deverão ser atualizadas constantemente, cabendo
a cada país a atualização dos padrões a serem adotados.
Os conceitos estabelecidos pela EASA visam, principalmente, uma melhor
integração e aceitação dos drones no atual sistema de aviação civil de forma segura,
além de fomentar a competitividade e inovação da indústria de UAVs no continente
Europeu.
Além do que fora acima listado, a EASA recomenda áreas de pesquisa relativas
a operações com drones que devem ser priorizadas e realizadas em cooperação entre
os diversos países Europeus, como: Tecnologia Detect & Avoid; Acesso a aeroportos e
espaço aéreo compartilhado; Tecnologia de controle e comando de Drones; Segurança
e Autonomia de voo.
_______________________ 8 Utiliza-se, no referido item, a mesma fonte bibliográfica, a saber:
Juul, Maria. EASA Briefing: Civil drones in the European Union - EPRS | European Parliamentary Research Service, Members' Research Service, PE 571.305, 2015.
40
4.2.2.1. Polônia A importância da Polônia no setor normativo de uso de drones em operações
comerciais se deve principalmente ao fato de o país ser o primeiro do mundo a
apresentar uma regulamentação sobre o assunto, sendo esta publicada primeiramente
em setembro de 2011. Até o presente momento, 2,5 mil certificados de operação foram
emitidos pela CAA (Autoridade de Aviação Civil, em Polonês), órgão responsável pela
regulamentação do setor aéreo na Polônia (PWC, 2016).
Os detalhes das regras mais atuais de operação de UAVs na Polônia estão
descritos em três regulamentações distintas do Ministério de Transportes, Construção
e Economia Marítima, sendo eles:
• Regulamentação de Março de 2013, que determina o código de conduta
de voos comerciais, estabelecendo os requerimentos necessários para o
voo;
• Regulamentação de Junho de 2013, que determina as regras de
licenciamento no que tange os operadores de UAVs;
• Regulamentação de Abril de 2013, que determina as regras de
aeronaves especiais, não sujeitas a supervisão da EAS (European
Aviation Safety Agency)
Atualmente, as leis polonesas impõem poucas restrições quanto ao uso
comercial de Drones, permitindo inclusive o voo em praticamente qualquer zona de
tráfego aéreo, contanto que o mesmo esteja no raio de visão do operador. A
regulamentação vigente estabelece, no entanto, um raio mínimo de distância de
aeródromos de 5 quilômetros. Caso a operação do UAV necessite passar por dentro
desta área, será necessária uma autorização prévia do aeródromo. Além disso, voos
BVLOS são permitidos, porém em áreas isoladas ou com autorização prévia das
autoridades competentes.
Para o operador, é necessária certificação declarando que o mesmo é capaz de
operar de forma segura o UAV, além de possuir um certificado médico e ser obrigatória
a contratação de um seguro para a operação.
41
4.2.3. Austrália9 A regulamentação Australiana no que tange Veículos Aéreos Remotamente
Pilotados (VANTs), definida pela Civil Aviation Safety Authority, por meio da
regulamentação denominada de part 101, que entrou em vigor em 29 de setembro de
2016, apresenta distinções quanto ao uso comercial e recreacional, de acordo com o
que é feito nos demais países aqui listados.
No caso de voos recreativos e para voos em território particular, as leis são
menos restritivas, possibilitando o voo de drones sem a necessidade de certificação
especial de pilotagem, ficando estabelecido apenas as regras referentes ao voo seguro
da aeronave.
Para drones de uso comercial, com peso máximo de decolagem inferior a 2
quilogramas (que recaiam na categoria de Very Small Drones, drones muito pequenos,
do inglês), não será mais necessária a certificação de pilotagem, sendo exigido apenas
um aviso prévio à CASA de, no mínimo, 5 dias úteis de antecedência do início das
operações comerciais com a aeronave.
Para a autorização da operação com agentes menores que 2 kg, sem certificado
de pilotagem, o operador deverá garantir que as regras sejam atendidas
• Segurança quanto à possíveis riscos a outras aeronaves, pessoas ou
propriedades;
• Voos apenas diurnos e na categoria VLOS;
• Voos abaixo de 120m de altura do operador;
• Voos com distanciamento de, no mínimo, 30m de outras pessoas;
• Distanciamento de voo de 5,5 km de aeródromos;
• Operação distante de áreas populosas, inclusive em praias, parques e arenas
esportivas, e;
• Cada operador pode operar apenas 1 aeronave por vez.
Para RPAs com peso máximo de decolagem superior a 2 quilogramas, será
necessária a certificação prévia do piloto. Essa certificação é denominada Remotely
piloted Aircraft License (RePL) e é válida por 12 meses após a emissão.
A certificação, segundo a CASA, apresenta algumas vantagens, possibilitando:
• A obtenção de seguros para as operações com RPAs, garantindo uma maior
segurança ao operador quanto a incidentes na operação;
42
• Utilização de RPAs com pesos de decolagem de até 25Kg;
• Permissão de voo com distância de, no mínimo, 15m de terceiros (menor que os
30m exigidos para operações sem certificação);
• Possibilidade de operações noturnas;
• Possibilidade de operações, mediante solicitação e avaliação da CASA, de voos
BVLOS (fora do raio de visão do piloto);
• Possibilidade de operações com transporte de substâncias químicas (sendo
necessária, no entanto, autorização dos demais órgãos responsáveis);
• Possibilidade de voos autônomos, mediante avaliação especifica da CASA caso-
a-caso.
_______________________ 9 Todas as referências desta seção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto:
CIVIL AVIATION SAFETY AUTHORITY, 2016. Flying Drones Australia – Australian Government 2016.
43
4.2.4. África do Sul10 A regulamentação relativa à operação de RPAs se encontra em vigência desde
julho de 2015, sendo esta confeccionada pela South African Civil Aviation Authority
(SACAA), órgão responsável por regular as atividades de aviação civil da África do Sul.
A regulamentação distingue as aeronaves em três categorias: RPAs, Model
Aircraft e “Toy Aircraft” (aeronave de brinquedo, do Inglês), ocorrendo muita confusão
quanto a essas categorias, uma vez que uma mesma aeronave pode pertencer a mais
de uma categoria, dependendo da forma de utilização da mesma.
Model Aircrafts englobam a classe de aviões aeromodelo (com asas fixas) e
helicópteros remotamente controlados, não sendo permitido o seu uso comercial; Já
Toy Aircrafts são definidos como produtos que recaem na definição de aeronave, porém
são confeccionados para uso por crianças, apresentando peso menor ou igual a 200g;
RPAs são, portanto, aeronaves pilotadas em uma estação remota que não pertençam
às classificações anteriores.
Além disso, os RPAs são divididos segundo a energia cinética liberada versus o
peso do mesmo em operação, sendo utilizados para tal classificação os pesos e
velocidades máximas nos cálculos da energia cinética, gerando a Tabela 4-5
classificatória a seguir:
Tabela 4-5: Classificação dos drones segundo a SAACA, África do Sul
Classificação RPAS Classe line-of-sight Energia (kJ) Peso (tf) MTOM (kg)
Classe 1A R-VLOS/VLOS E < 15 h < 400 m < 1,5
Classe 1B R-VLOS/VLOS/E-VLOS E < 15 h < 400 m < 7
Classe 1C VLOS/EVLOS E < 34 h < 400 m < 20
Classe 2A VLOS/EVLOS E < 34 h < 400 m < 20
Classe 3A BVLOS E < 34 h < 400 m < 150
Classe 3B VLOS/EVLOS qualquer h < 400 m < 150
Classe 4A BVLOS qualquer h < 400 m < 150
Classe 4B qualquer qualquer qualquer m > 150
Classe 5 pendente definição pendente definição
pendente definição
pendente definição
Notas: h - altura acima da superfície E - energia de impacto Todas as operações são limitadas pelo raio de visão
44
Fica estabelecido, segundo a regulamentação vigente, que RPAs podem operar
nas classes 1A até 2B. As classes 3, 4 e 5 ainda não se encontram em uso.
No que tange ao uso de RPAs de forma recreativa, não são necessários os
documentos de pilotagem, requeridos para uso comercial, podendo inclusive operar a
noite, desde que com a devida iluminação e segurança quanto a terceiros.
Segundo a regulamentação vigente, as operações comercias envolvendo RPAs
devem obedecer às seguintes regras:
• Não é permitido o voo acima de 400 pés do chão (cerca de 120m);
• Não é permitido o voo a uma distância maior que 500m do piloto,
em voos VLOS;
• Não é permitido voos a uma distância menor que 10Km de
aeródromos;
• Não é permitido voos a uma distância menor que 50m de pessoas,
edificações e rodovias (exceções especiais podem ser obtidas mediante
autorização prévia da SACAA);
• Não é permitido voos com Drones com peso acima de 20Kg, para
uso comercial (limite de 7Kg para uso recreativo);
• É requerido um plano de manutenção da aeronave.
Além destas restrições, para o piloto do RPAs, a regulamentação vigente exige
uma série de documentos para a operação legal, como:
• Licença de Pilotagem de Remota;
• Certificado de proficiência em Inglês;
• Registro do RPAs a ser operado, junto a SACAA;
• Para voos noturnos o RPAs deve ser previamente aprovado pela
SACAA, incluindo na aeronave luzes de navegação.
_______________________ 10 Todas as referências desta seção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto:
SAACA – South African Civil Aviation Authority, Part 101 - Remotely Piloted Aircraft Systems, 2015. Disponível em: http://www.caa.co.za/Pages/RPAS/Legislation.aspx
45
5. CASOS DE APLICAÇÃO DE DRONES11 Segundo relatório Clarity from Above, realizado pela consultoria
PriceWaterhouseCooper (PwC) em Maio de 2016, as aplicações possíveis levam em
conta não somente o emprego do equipamento em si (drone), mas também a alta
capacidade de armazenamento e captação de grandes quantidades de dados.
A tecnologia baseada em drones é melhor empregada em setores que possuem
como principais necessidades a mobilidade e um elevado nível de análise de dados,
principalmente quando estes dados estão dispersos em uma grande área.
Atualmente temos apenas 10% do uso total de drones em aplicações não
militares. Deste percentual, apenas 8% do uso esta presente no setor agropecuário,
restando apenas 2% para o resto das funcionalidades. O principal enfoque desta seção
será na utilização de drones em casos não militares.
Atualmente, existem diversas aplicações possíveis para os drones, e esse
número somente cresce conforme se avança na tecnologia inerente aos UAVs bem
como no desenvolvimento de softwares voltados para uso integrado com estas
aeronaves. Dentre as aplicações recentes, pode-se citar drones voltados: Para apoio
policial; para combate à pragas (no Brasil, temos o combate ao mosquito da Dengue);
voltados ao last-mile delivery; utilizados como suporte visual para “salva-vidas”; para
captação de imagens aéreas; agricultura; topografia; mineração; etc.
As aplicações para uso de drones podem ser classificadas segundo sua
complexidade, relata Fucci (2016). O que define essas complexidades são os requisitos
técnicos de cada mercado de atuação. Os mercados que exigem as soluções técnicas
de menor complexidade são os voltados, principalmente, ao setor de filmagem, podendo
citar: emissoras de TV; indústria cinematográfica; agências de propaganda etc. Já os
mercados de mais alta exigência são os baseados, principalmente, em soluções de
engenharia, como: agronomia; engenharia civil, agrimensura, topografia; mapeamentos
etc.
_______________________ 11 Os dados desta seção são referentes a estudo realizado pela
PWC: Clarity from Above - PwC global report on the commercial applications of drone technology, 2016 – Disponível em www.dronepoweredsolutions.com
46
Segundo Fucci (2016), para os mercados de alta complexidade, o
desenvolvimento de Softwares altamente especializados é essencial para a
popularização da tecnologia com drones. Desses softwares podemos citar como
principais produtos fim, e cujo auxílio nas práticas de engenharia fora considerado
disruptivo, os seguintes produtos: Mapeamento aéreo com produção de ortomosaicos;
Modelos digitais de superfície; Cálculos de volume; Modelagem 3D; Softwares de auxílio
ao gerenciamento.
Segue a descrição das aplicações e impactos nos principais setores que podem
se beneficiar de um sistema UAS.
5.1. Infraestrutura As principais industrias deste setor a se beneficiar do uso de drones em seus
processos são as pertencentes ao setor energético, rodoviário, ferroviário e de Óleo &
Gás. Nestes ramos, as companhias tendem a operar redes complexas de diferentes
ativos, em sua grande parte espalhados em grandes áreas. As principais formas de
aplicação nesses ramos são em trabalhos de monitoramento de imóveis, manutenção
e inventário. O mercado é estimado em 47 bilhões de dólares.
5.1.1. Monitoramento de Ativos Uma das principais dificuldades no ramo da Construção Civil é o monitoramento
e obtenção de dados em tempo real, como a evolução de uma fase construtiva, as
características do terreno, sua qualidade, dentre outros. A utilização de UAS
possibilitaria a obtenção dos dados necessários, em tempo real, com mais precisão do
que a atual e com custos mais baixos, em cada fase do processo construtivo.
Segundo o estudo da PwC (2016), durante a fase preliminar da construção, ao
propiciar uma análise mais apurada dos dados, o uso de Drones possibilitará uma maior
qualidade e agilidade na confecção de projetos e planejamento da construção, uma vez
que, com os softwares disponíveis atualmente no mercado, aliado a capacidade de
captura de imagens e vídeos de alta-resolução, torna possível a confecção de
modelagem 3D, disponibilizando dados sobre o estado inicial de um terreno, voltado
para investidores e donos que desejem saber o estado do mesmo antes de iniciar a
construção/investimento.
As imagens capturadas por drones podem, ainda, gerar as chamadas
“Modelagens Digitais do Terreno”, Figura 5-1 (do Inglês Digital Terrain Models, DTM),
cujos usos são inúmeros e possibilitam um alto impacto, diminuindo complexidades de
47
projetos e entendimento de problemas. A definição é a que se segue, segundo Weibel
& Heller:
“Um DTM pode ser entendido como uma representação digital de uma parte da
superfície terrestre (…). De uma forma mais genérica, um DTM pode ser utilizado como
um modelo digital de qualquer superfície (sendo esta representação geológica,
geográfica ou até mesmo de temperatura do ar ou densidade populacional).”
Figura 5-1:Representação de uma imagem obtida via Modelagem Digital do Terreno
Na fase construtiva, a principal alavancagem no uso de drones se dá no campo
de obtenção de dados e progresso da construção de forma rápida e precisa. Pode-se
verificar o que foi planejado com fotos em tempo real, além de identificar discrepâncias
tão pequenas de até 1cm e, se necessário, servir como forma de monitoramento de
subcontratados, provendo uma documentação confiável para resolução de possíveis
disputas judiciais.
Como auxílio à construção, os UAVs podem ser utilizados em trabalhos onde
precisão importa, como no posicionamento de lajes de aço em concreto, ou ao se medir
profundidades e distâncias, prevenindo custos e erros perigosos.
No final do processo construtivo, os UAVs podem ser utilizados para uma
avaliação final, com estudos de impacto ambiental, verificação da estrutura e como
forma de auxílio a futuros trabalhos de manutenção, através do armazenamento de
dados importantes. Além disso, pode-se utilizar as informações e imagens obtidas em
campanhas de publicidade.
48
5.1.2. Manutenção Atualmente, grande parte do trabalho de manutenção é feita manualmente,
baseado em visitas técnicas de profissionais, aliado a necessidade de se utilizar, muitas
vezes, cordas, elevadores externos e andaimes, o que torna todo o processo caro e
demorado. Em muitos casos, estes trabalhos de manutenção e investigação podem ser
realizados por drones.
Segundo exemplificado no relatório da PwC (2016), pode-se reduzir em até 50%
o custo de manutenção de uma turbina eólica ao se utilizar drones (redução de $750,00
por turbina). Além deste caso, o relatório cita ganhos de custo e tempo em manutenção
de pontes e túneis.
5.1.3. Outros usos no setor de Construção e Infraestrutura O relatório sugere ainda alguns possíveis casos de aplicação no setor de
construção civil e infraestrutura que se encontram ainda em um estágio de pesquisa e
desenvolvimento, porém com altas chances de sucesso. Cabe citar os seguintes casos:
• Utilização de drones em reparos de infraestrutura mediante junção desse
equipamento com a tecnologia de impressão em 3D (a primeira
impressora 3D acoplada a um Drone com sucesso se deu em 2014);
• Existem Startups testando drones como forma de substituição de
trabalhos em altura, como pintura e limpeza externa de edificações
(principalmente janelas), substituindo humanos, diminuindo os perigos
inerentes a essas atividades e aumentando a eficiência do processo.
5.2. Media e Entretenimento Campo de aplicação mais popularizado atualmente, com estimativas de
mercado de US$8,8 bilhões de dólares. As possibilidades de uso são em fotografia
aérea, filmagem, propaganda e entretenimento, como em casos de utilização para a
criação de efeitos especiais e filmagens em shows.
A utilização de UAVs para captura de imagens possui enormes vantagens se
comparado a outros métodos existentes. Dessas vantagens, pode-se citar a redução de
custo mediante substituição, por exemplo, de helicópteros e à utilização de imagens
mais estáveis, se comparado a filmagem realizada por um ser humano em um
helicóptero; Alta qualidade de imagem e possibilidade de filmagem próxima ao evento,
devido a evolução tecnológica de diminuição do ruído aliado a “ miniaturização” de
49
câmeras dotadas da tecnologia 4k além de filmagem e fotos em ângulos outrora
impossíveis de se obter, devido ao seu tamanho e capacidade de deslocamento.
Dentre os usos relatados nesse segmento pode-se citar:
• Filmagens em longa-metragem;
• Filmagem de notícias em tempo real, já em ampla utilização pela rede de
notícias BBC;
• Filmagem de eventos esportivos, como ocorrido nas Olimpíadas de
inverno em Sochi;
• Filmagem de documentários, acessando locais remotos ou perigosos,
como a filmagem de Leões na África pela National Geographic.
• Exibição de banners e propagandas aéreas, substituindo aviões
utilizados como esse fim e;
• Corrida de drones, esporte já dotado de um campeonato próprio (Drone
Racing League, com receita atual de US$8 milhões de dólares, segundo
a PwC);
5.3. Seguros O mercado estimado para o uso de Drones por empresas de seguros é de
US$6,8 bilhões de dólares. Os principais usos para esta tecnologia se darão nas áreas
de monitoramento e avaliação de riscos e prevenção de fraude.
O custo com o pagamento de prêmios devido a desastres naturais tem crescido
consideravelmente (desde a década de 70 até os dias atuais, o valor pago aumentou
em oito vezes). Este aumento fora impulsionado principalmente pelo crescimento
populacional aliado a uma maior penetração de seguros em áreas de maior risco, além
do crescimento econômico, o que acarretou em maiores valores das propriedades
seguradas.
Com base no problema exposto, atualmente as grandes seguradoras monitoram,
juntamente ao governo, áreas de risco de forma a evitar e alertar sobre possíveis
acidentes iminentes, diminuindo a necessidade de pagamento de prêmios e alertando
a população. Esse monitoramento deverá ser realizado futuramente por meio de drones
juntamente a tecnologias em solo (ao invés do uso de helicópteros e outras tecnologias
de vigilância), de forma a melhor analisar estas áreas de risco.
A utilização de drones neste ramo também possibilitará uma melhor avaliação
dos valores a serem pagos pelos segurados, uma vez que, junto a softwares específicos,
50
os UAVs podem realizar cálculos com base em imagens e realizar uma análise de risco
de uma determinada edificação ou região. Além disso, as companhias de seguro
poderão obter imagens do estado inicial do objeto a ser segurado, evitando maiores
surpresas relativas ao prêmio a ser pago (a análise deverá ser feita via drones aliado a
soluções mais tradicionais), aumentando a eficiência e precisão dos cálculos e do
sistema como um todo.
Outra vantagem do uso de drones pelas seguradoras é a capacidade de verificar
e evitar fraudes, cujo valor anual corresponde a US$32 bilhões de dólares. Isto só é
possível devido à tecnologia de geração de modelos 3D baseados em imagens providas
de UAVs, antes e depois de uma estrutura pedir o resgate do prêmio, provendo uma
documentação legal sobre os direitos ou não do segurado e estado do objeto.
Segundo a PwC, no futuro, mediante a combinação da tecnologia baseada em
veículos aéreos não tripulados com outras tecnologias, será possível realizar cálculos
de pagamento de prêmios de forma muito mais acurada, diminuindo com isso custos e
melhorando a satisfação do cliente.
5.4. Telecomunicações Empresas do ramo de telecomunicações já vêm estudando formas de se obter
vantagens ao utilizar a tecnologia baseada em drones. Essa tecnologia tem a
capacidade de resolver problemas recorrentes da indústria, seja na prestação de
serviços, no aumento da performance até o aumento da eficiência na operação e
manutenção da infraestrutura. O mercado estimado para o uso de drones neste setor é
de US$6,3 bilhões de dólares.
Na área de manutenção do sistema, os UAVs podem ser utilizados na
realização de inspeção de rotina da rede, por meio de filmagens e vídeos, bem como
por meio de leituras junto ao uso de softwares específicos. Com o emprego desses
equipamentos a indústria ganha em segurança, eliminando a necessidade de trabalhos
excessivos em altura para a realização de manutenção em torres. Além disso, ganha-
se velocidade no processo de manutenção e reduz os custos da mesma.
Outra vantagem no uso de drones para manutenção é o relativo à velocidade e
qualidade de obtenção e transmissão dos dados obtidos, sendo possível, com isso, a
realização de análise quase que instantânea pelos profissionais responsáveis, não
sendo necessária a mediação por um funcionário para o carregamento dessa
informação na rede.
51
Uma aplicação de grande potencial para drones no mercado de
telecomunicações é a de auxílio em emergências. Um exemplo disso pode ser a
verificação dos danos na rede após um desastre natural, por meio de imagens aéreas
realizadas por UAVs.
Além do exposto cabe citar, para maior exemplificação, o caso da British
Telecom (BT) que já tem um estudo em andamento com a intenção de utilizar drones
para a realização de reparos diretamente ou realizando entregas de peças aos
engenheiros responsáveis por tal ação no local desejado.
Como forma de avaliação e melhora da rede, os UAVs poderão ser utilizados na
verificação dos white spots (zonas sem sinal de rede) ao sobrevoar uma região
avaliando a qualidade da conexão, determinando uma altura apropriada de uma nova
antena a ser instalada e a localização da mesma.
Segundo estudo da PwC, futuramente os UAVs poderão ser utilizados para
transmissão de sinal de redes como televisão, rádio e internet, de forma temporária ou
permanente. Drones podem ser incorporados ao sistema denominado como Cell on
Wheels (COW), que são estações móveis destinadas a prover cobertura de internet e
celular temporária em locais cuja demanda aumentou consideravelmente (como em
shows e outros grandes eventos), ou em locais com cobertura mínima ou inexistente.
Um exemplo de aplicação nessa área de CoW é o do Facebook, cuja missão é
criar uma rede de drones interconectados capaz de transmitir sinal de internet em
grandes áreas rurais, cujo acesso à mesma é restrito ou inexistente, devido à falta de
infraestrutura. Atualmente o projeto Cow se encontra em fase de testes utilizando um
UAV denominado Aquila, alimentado por energia solar e capaz de permanecer em vôo
por até três meses ininterruptos, com um peso máximo de 400 Kg. Testes já foram
realizadas com êxito no Reino Unido.
5.5. Agricultura O setor do agronegócio irá crescer cerca de 69% entre 2010 e 2050. Tal
crescimento se dará, principalmente, pelo aumento estimado da população mundial,
saindo de 7 Bilhões de pessoas para algo em torno de 9 Bilhões. De forma a se adequar
a essa demanda crescente e ainda mitigar os efeitos de alguns obstáculos, como
mudanças climáticas inesperadas, é preciso uma colaboração entre tecnologia, governo
e indústria. O mercado de Drones no setor da agricultura pode ser estimado em $32,4
bilhões (PwC, 2016).
52
Até o momento, segundo estudo realizado pela PwC (2016), o maior problema
enfrentado pelo setor se deve à baixa eficiência no monitoramento da área de cultivo.
Até recentemente, a forma mais avançada de monitoramento dessas áreas se dava pelo
uso de satélites, possuindo limitações como: A necessidade de organização prévia das
imagens (exigia um planejamento mais meticuloso); fotos tiradas apenas uma vez por
dia; falta de precisão das imagens; custo muito alto com possibilidade de baixa
qualidade em dias com o tempo ruim (nublados, chuvosos etc.).
Atualmente, o uso de drones como ferramenta de monitoramento da área de
plantio possibilita não somente a obtenção de imagens de alta qualidade com baixo
custo (se comparado a solução com satélites), como também a integração desses
equipamentos em todos os estágios de vida da plantação, desde análise detalhada do
solo e realização do plantio em si, até a escolha assertiva do melhor momento de
colheita, mediante uso de softwares com análise de imagens especializados para esse
fim.
O primeiro estágio de qualquer ciclo de plantio se inicia na análise das condições
do solo a ser utilizado. Com base nisso, hoje em dia existem softwares capazes de gerar
mapas 3D com análise do solo de forma detalhada, baseado em imagens aéreas
captadas por drones. Como exemplo existem casos de programas com análise de alta
qualidade das condições de irrigação e níveis de nitrogênio no solo da área de plantio,
além de UAVs dotados de sensores térmicos capazes de informar com detalhe qual
área necessita de tratamento especial de irrigação ou de mais nutrientes, bem como
avaliação das taxas de crescimento da plantação.
Esses programas, criados em grande parte por Startups, são capazes de, se
comparado aos métodos tradicionais, diminuir os custos de plantio em até 85%
aumentando a taxa de aproveitamento do solo em 75%.
Além dos usos expostos, existem casos de utilização de drones de forma mais
direta, mediante o arremesso de sementes junto a nutrientes necessários para a
manutenção da vida do grão.
Nos últimos estágios do ciclo de vida da cultura a preocupação se volta para a
manutenção da vida e saúde do cultivo. Com base nisso, hoje em dia temos soluções
com drones que são capazes de analisar e informar quais áreas/plantas possuem
infestação de fungos ou bactérias, mediante o escaneamento de plantações usando
imagens com tratamento VIS (do inglês, Visible Light) e NIS (do inglês, Near-Infrared)
cuja análise se dá pela comparação do nível de luz verde e infravermelha que é refletida
53
pelas plantas observadas. Desta forma, ao se utilizar esse tipo de tecnologia o tempo
de reação a uma doença na área de plantio diminui, possibilitando um maior
aproveitamento do solo e monitoramento dessas áreas infectadas.
Outra forma de uso se dá no campo de pulverização. Podendo utilizar-se de
drones para o mapeamento do solo, de forma a sempre manter uma altura ideal da
superfície para que a aspersão de líquidos se dê de forma correta e igualitária em toda
a região. Essa forma de uso diminui os excessos de agrotóxicos no solo e lençóis
freáticos, aumentando a eficiência de todo o processo. A técnica de pulverização via
drones pode ser realizada em um tempo até 5 vezes menor, se comparado aos métodos
tradicionais.
Devido a facilidade e baixo custo da tecnologia baseada em UAVs, estes
poderão ser utilizados no acompanhamento quase em tempo real da plantação, gerando
dados avançados sobre o desenvolvimento do plantio, revelando processos ineficientes
e possibilitando um avanço significativo na gestão rural. Com isso, os drones podem
transformar a agricultura tradicional num ramo de alta tecnologia, com decisões sendo
feitas através da obtenção e análise de dados de alta qualidade.
5.6. Segurança No presente setor, apesar de se usufruir de uma gama extensa de tecnologias,
como câmeras de vigilância contínua, sensores, dentre outros, ainda existe uma
infinidade de tarefas que necessitam o envolvimento humano. O uso de drones nesse
mercado é estimado em US$10,5 bilhões.
Para aplicações com fins de segurança e vigilância, existe a necessidade de
drones capazes de operar em diferentes condições climáticas e de iluminação. Além
disso, devido às características dos serviços usuais no setor, o tempo de operação
exigido é alto, o que se traduz na necessidade de uma bateria de longa duração e leve.
Usos atuais de tecnologias integradas a drones no setor são: o monitoramento
de fronteiras para se evitar imigração ilegal; o monitoramento de tráfico animal em
florestas; acompanhamento em tempo real de áreas de interesse; rastrear, a uma
distância indetectável, objetos/suspeitos; captação e análise de áreas possibilitando um
melhor planejamento da segurança a ser empregada; dentre outros.
Se comparado a câmeras estacionárias (forma mais comumente utilizada para
vigilância), os drones apresentam vantagens como uma maior dificuldade de
intrusos/suspeitos evitarem o seu radar, além da possibilidade de cobrir diferentes áreas,
54
de acordo com o objetivo estabelecido. Além disso, possibilitam um reconhecimento
prévio de uma região em que tenha ocorrido algum acidente ou necessite de intervenção
emergencial, provendo dados mais acurados sobre o estado da área a ser explorada e
uma resposta mais rápida a alarmes acionados, aumentando o índice de sucesso das
missões.
Um dos casos mais famosos no uso de drones como solução de segurança é o
da região de Abu Dhabi, pela empresa ADPC, responsável pela gestão de todos os
portos da cidade. Os UAVs empregados pela empresa ficam responsáveis pelo
monitoramento da região portuária, bem como pela realização de uma primeira análise
da escala e impacto, em caso de acidentes, possibilitando que autoridades portuárias
deleguem equipes de forma mais rápida e eficiente. Ainda em relação a esse caso,
verificou-se que o emprego de soluções de segurança com drones gerou uma queda no
número de roubos de mercadorias.
Outro caso de uso no setor foram os de monitoramento de multidões na Copa
do Mundo de 2014, realizada no Brasil, e nos Jogos de Inverno de Sochi, também em
2014. A principal função dos drones fora a de captar imagens em tempo real de grandes
aglomerações humanas, identificando possíveis distúrbios, alertando às equipes em
terra do ocorrido rapidamente, diminuindo o tempo de reação (muitas vezes, resolvendo
o problema antes de o mesmo escalar).
A Cruz Vermelha, durante esses mesmos eventos, também utilizou os sistemas
baseados em drones, enviando equipes médicas mais rapidamente ao identificar
confusões/ferimentos.
5.7. Mineração A indústria de mineração é o setor cujo uso de Drones se mostrou mais
surpreendente por não ser uma indústria óbvia para tal tecnologia, porém o seu uso
acarretou em uma alavancagem dos negócios. A utilização de UAVs nesse setor tem
como principal função a de substituir humanos em situações perigosas, bem como
substituir funções outrora realizada por helicópteros, reduzindo custos. O mercado
estimado para o uso de Drones é de US$4,3 bilhões de dólares.
Segundo o estudo, em minas abertas esta tecnologia está sendo empregada em
três principais setores: Planejamento, suporte na extração de minério e proteção
ambiental.
55
Na área de planejamento, os UAVs estão sendo utilizados para o mapeamento
da área a ser explorada, além de otimizar as rotas internas da mina, na extração, e
prover informações para o controle de toda a operação. Além disso, para melhor
planejar e antever problemas, os UAVs utilizados no setor são capazes de transmitir
informes aos operadores, gerar relatórios e monitorar potenciais danos devido a
alterações climáticas, bem como realizar análises geotécnicas e hidrológicas da região,
possibilitando um melhor projeto das instalações da mina na região (depósitos, descarte,
vias internas, etc.).
Além dos usos explicitados, no setor de exploração, temos aplicações como a
coleta de solo para análises em laboratório; o suprimento de equipamentos necessários
em diferentes regiões da mina, para uso ou manutenção da mesma. Como exemplo,
temos o GeoRanger Drone, da Insitu, equipado com um magnetômetro capaz de
armazenar e analisar dados relativos à superfície terrestre.
Nas aplicações com finalidade de gestão ambiental, temos drones capazes de
detectar erosão excessiva; monitorar mudanças na vegetação além de procurar pontos
falhos na infraestrutura da mina que possa vir a gerar danos ambientais maiores. Todas
essas aplicações, antes realizadas por humanos a pé ou em veículos custosos (carros
e helicópteros), agora podem ser realizados de forma muito mais rápida e com baixo
custo.
5.8. Logística de Transportes Espera-se que UAVs se tornem parte integral do setor de transportes muito em
breve. Atualmente tem-se drones sendo utilizados em várias atividades deste ramo,
como entrega de encomendas de e-commerce, transporte de medicamentos, gestão de
frotas, Delivery de comida, dentre outros.
A indústria está se voltando para essa tecnologia devido à sua velocidade,
acessibilidade e potência para redução de custos de operação, se comparado com
métodos tradicionais (que requerem o uso de mão-de-obra humana). O mercado
estimado nesse setor é de US$13 bilhões de dólares, economizando incontáveis horas
de operadores e veículos.
Segundo Brarr et al. (2015), no setor de transportes via drones, os grandes
players são as grandes companhias de logística, juntamente com empresas que vêm
atualmente desenvolvendo o mercado de UAVs de forma autônoma.
56
Segundo Brarr et al (2015), as principais motivações ao uso de Drones no setor
de Delivery são os possíveis ganhos de velocidade, associados à redução dos custos
das entregas de mercadorias e à maior conveniência para o cliente.
No relatório intitulado de Unmanned Aerial Vehicles in Logistics (2014),
confeccionado por Matthias Heutger, representando a empresa DHL, do setor de
logística e Delivery, é definido três possíveis casos de uso de Drones no setor:
5.8.1. Entrega de First and Lats-Mile12 Segundo estatísticas reportadas por Heutger (2014), o crescimento de e-
commerce na China foi de 120% a.a., entre os anos de 2003 e 2011, aliado à
estimativa de um alto crescimento populacional mundial (com grande concentração do
nos grandes centros urbanos). Com base nesses fatores, o uso de UAVs para serviço
de entregas de First and Last-mile poderá promover uma grande redução do tráfego
urbano, além de uma expressiva redução de custos.
Uma rede logística com drones terá, de acordo com o autor, o seguinte
formato: Os produtos chegarão de fora dos limites da cidade (caso não disponível
dentro da mesma) e serão estocados nos respectivos centros de distribuição, sendo
estocados, em setores especiais, os destinados ao uso de drones na entrega
(consideram-se certos critérios pré-estabelecidos, como peso, volume, localidade da
entrega, dentre outros); cada drone pegará o seu respectivo pacote da esteira, ou
estoque, e decolará até a destinação final; Ao pegar o caminho de volta para o centro
de distribuição, o UAV poderá pegar entregas que atravessem a sua rota, diretamente
do caminhão, realizando entregas ponto-a-ponto.
A fase de entrega final da mercadoria é a que apresenta maior complexidade.
Caso o cliente possua uma varanda ou terraço, a entrega poderia ser feita nessa
localidade, porém, caso se trate de uma edificação sem acesso ao terraço, a entrega
não poderia ser realizada diretamente ao usuário, devendo o estabelecimento dispor
de uma espécie de caixa de correios, com acesso superior pelo Drone.
Para tal distribuição acontecer de forma eficiente, o roteamento deverá ser
realizado de forma dinâmica, ocorrendo uma reorganização de todos os recursos
disponíveis em tempo real.
Segundo pesquisa realizada no mercado americano, por Colin Snow (2015), o
mercado de delivery via drone é muito promissor, tendo como principais itens a serem
57
entregues, devido à sua urgência: medicamentos; baterias e “presentes de última
hora”, em entregas rápidas (menores que 1 dia).
Para chegar a essa conclusão, Snow (2015) partiu de dois princípios: O item
deve ser pequeno o suficiente para poder ser transportado via drone e deveria pesar
menos que 2,3 kg (5 lb). Abaixo segue a Figura 5-2 extraída da pesquisa realizada:
Figura 5-2: Preferências do consumidor para utilização de delivery com drones
Segundo dados da pesquisa realizada por Snow (2015), 82% dos
entrevistados pagariam a mais pela entrega rápida via drones para os itens listados
acima.
Ainda na pesquisa realizada por Snow (2015), perguntou-se aos entrevistados
em que circunstâncias eles pagariam um valor mais caro para o frete dos produtos de
interesse, sendo os de casos emergenciais (66%) e de rápida necessidade (64%) os
com maiores probabilidade, como podemos ver na Figura 5-3.
58
Figura 5-3: Relação das ocasiões em que o consuidor aceita fretes mais elevados,
Snow 2015.
Além disso, dados da pesquisa indicaram que um fator importante na decisão
do usuário ao pedir uma entrega rápida, além do senso de urgência, é o valor a ser
cobrado. Uma forma de pagamento sugerida na entrevista, seria uma cobrança extra
de acordo com o preço da mercadoria. Seguindo essa metodologia, descobriu-se que
para percentuais de cobrança superiores a 30% em cima do valor do produto,
ocorreria uma desistência da entrega via Drone. Com isso, para se garantir
rentabilidade na entrega, devemos ter somente o serviço prestado com produtos de
alto valor agregado.
5.8.2. Entrega em Zona Rural13 No caso de entregas em zonas rurais, segundo Heutger (2014), a principal
vantagem ao se utilizar UAVs se deve ao fato de, nestas localidades, o acesso ser
muito difícil por terra devido à infraestrutura deficiente ou geografia desafiadora. Além
dos volumes emergenciais requisitados serem pequenos, como vacinas, incorrendo
em um elevado custo ao produtor rural.
Também se enquadra nesse tipo de entrega, segundo Heutger (2014), as
entregas com destino a ilhas isoladas próximas à costa, devido à dificuldade de
acesso. Ao utilizar UAVs para o transporte de mercadorias entre continente e ilha, se
elimina complexos sistemas existentes, como barcos e helicópteros, tendo como
principal produto transportado os de medicamentos fora de pico.
59
Segundo Heutger (2014), embora na parte rural da Europa a entrega via drone
possa gerar um ganho de velocidade e aumentar o nível de serviço de entregas, na
região rural do continente africano esse tipo de serviço pode ser uma verdadeira
revolução devido às péssimas condições, em geral, da infraestrutura dessas áreas. A
conexão de vilas através de entregas com drones no continente irá possibilitar a
participação dessas localidades na economia global, além de possibilitar o
recebimento de suprimentos emergenciais, quando necessário.
5.8.3. Intralogística14 Segundo Heutger (2014), drones podem se tornar uma parte essencial do
processo de logística interna das empresas, provendo suporte ao transporte interno de
fábricas e armazéns, além de poder fornecer itens de emergência ao processo
produtivo, entre fornecedor e fábrica, realizado atualmente via helicóptero.
Ainda segundo Heutger (2014), considerando o voo em regime privado
(somente dentro das dependências da empresa), as adequações à regulamentação se
tornam muito mais fáceis, tendo esta que lidar com mínimas exigências de segurança
e privacidade, se comparado a voos externos.
Uma aplicação nesse regime de Intralogística que vem ganhando certa
evidência, segundo Heutger (2014), é o uso de drones em estoques, buscando-se
ganhos de acessibilidade e flexibilidade. Esse conceito é baseado na Internet of
Things (Internet das Coisas, IOT, do Inglês), cujo foco é na auto-organização das
máquinas e a interação entre os seus sistemas.
Os sensores presentes nas máquinas, segundo Heutger (2014) permitem que
os diversos sistemas analisem e observem o espaço, possibilitando a navegação do
UAV dentro do depósito, encontrando determinados produtos e realizando checagem
de inventário. Seguindo essa aplicação, a grande rede de varejo americana WallMart
está desenvolvendo um Drone capaz de realizar a checagem do inventário de seus
centros de distribuição em apenas 1 dia, o que leva, atualmente, cerca de 1 mês pelas
técnicas tradicionais, segundo reportagem veiculada pelo jornal americano The New
York Times15
_______________________ 11,12,13,14 Os dados desta seção são referentes a estudo realizado pela empresa Alemã DHL:
DHL: Unmanned Aerial Vehicles in Logistics, 2014.
15 Reportagem encontrada em: http://www.nytimes.com/2016/06/03/business/walmart-looks-to-drones-to-speed-distribution.html?_r=0
60
6. Estudo de Caso – Entrega de Medicamentos via Drones nos
hospitais do Município do Rio de Janeiro - RJ
6.1. Modelo matemático – software TransCAD Segundo relatado em Salvador (2014), o processo de se otimizar algo consiste
em um problema matemático utilizado para encontrar soluções, tanto de minimizar
quanto de maximizar, de um problema, levando em consideração suas restrições. Para
atingir esse objetivo, segundo Salvador (2014), deve-se considerar os seguintes inputs
específicos:
• Identificação de uma função objetivo;
• Minimizar/Maximizar a função objetivo;
• Variáveis do projeto em estudo, ou seja, os parâmetros variáveis
que deverão ser modificados de forma a se obter uma maior eficiência do
problema;
• As restrições do cenário considerado.
Ainda segundo Salvador (2014), é importante, para conceituação do modelo
matemático utilizado no software TransCAD a explicação da Teoria de Grafos, bem
como uma apresentação do Problema de Roteirização de Veículos (PRV), uma vez que
o programa assinalado utiliza tais conceitos em seus cálculos e simulações, além de
servir como base conceitual para o restante do capítulo.
6.1.1. Teoria de Grafos Segundo relatado em Salvador (2014), a teoria de grafos permite a solução de
problemas através de estudos entre objetos do mesmo grupo, sendo a principal
preocupação da teoria a utilização de algoritmos eficientes que possam resolver
problemas sobre grafos.
O conceito de grafo, segundo Salvador (2014), é abstrato e é utilizado para se
representar a ideia de relação entre objetos. Definido por Larson e Odoni (apud Salvador,
2014), um grafo pode ser uma estrutura G = (V,A) que consiste de um conjunto finito de
V nós (ou vértices, dependendo do problema a ser solucionado) e de um conjunto finito
de A arcos (ou arestas) que conecta pares de nó onde (i,j) ∈ A, tal que i ∈ V e j ∈ V.
Os grafos podem ser simples, orientado, não orientado ou mistos, possuindo
cada um as suas particularidades, listadas a seguir (GONÇALVES et al., 2007 apud
Salvador, 2014):
61
• Grafo simples: é aquele em que não se apresenta laços nem
arestas paralelas.
• Grafo orientado: é quando as arestas possuem direção.
• Grafo não orientado: é aquele cujas arestas não possuem
orientação.
• Grafo misto: é aquele em que se dispõe de arestas com e sem
direção
Dentre os grafos existentes, pode-se destacar, no âmbito da engenharia,
segundo Salvador (2014), os chamados grafos valorados, sendo estes caracterizados
pelo conjunto de números e informações ligadas aos vértices ou arestas constituintes
dos grafos, levando em consideração dados como capacidades, distâncias, fluxos e
direções, como pode ser observado na Figura 6.1-1:
Figura 6.1-1: Exemplificaç4ao de um Grafo Valorado, Salvador 2014.
Ainda no que tange à teoria de grafos, deve-se entender o conceito de caminho,
ciclo e circuito, segundo Paula, 2009 (apud Salvador, 2014):
• Caminho: é o conjunto orientado de arcos e nós, em que para
cada nó existe uma aresta para o próximo nó do segmento;
• Ciclo: é um caminho que tem início e fim no mesmo nó;
• Circuito: é uma variante do “caminho”, porém deve apresentar
algum tipo de restrição, como a de se seguir uma determinada orientação pré
determinada.
6.1.2. PRV – Problema de Roteirização de veículos Segundo Paula, 2009 (apud Salvador, 2014), a roteirização veicular pode ser
definida como um método de determinar um ou mais percursos a serem feitos por
veículos de uma frota, cujo objetivo deve ser o de percorrer um conjunto de nós
geograficamente dispersos em locais pré-determinados.
62
Nesse âmbito, os PRVs são problemas que envolvem a programação desses
veículos, sendo geralmente utilizados em casos reais, como a entrega de bebidas,
recolhimento de resíduos, sistemas de transportes, dentre outros (Salvador, 2014).
Tais problemas, segundo Salvador (2014), podem ser divididos em três grupos
principais, a saber: Problemas de roteirização pura de veículos; Problemas de
programação de veículos e tripulações; Problemas combinados de roteirização e
programação de veículos.
6.1.2.1. Roteirização Pura de veículos Segundo Naruo (2003) apud Salvador (2014), um problema de roteirização pura
de veículos é aquele em que as restrições de horário de atendimento não são levadas
em consideração. O objetivo principal desse tipo de problema é o de se definir um
conjunto de rotas em que cada veúculo deve fazer o roteiro com o menor custo possível.
Segundo Salvador (2014), os principais problemas de roteirização pura de
veículos são: Problema do caixeiro-viajante; problema do carteiro chinês; problema de
múltiplos caixeiros-viajantes; problema de roteirização em nós com um único depósito;
problema de roteirização em nós com múltiplos depósitos.
6.1.2.2. Programação de veículos e tripulações Segundo relatado em Salvador (2014), os problemas de programação de
veículos e tripulações levam em consideração restrições ao horário de atendimento,
bem como o tempo em que cada atividade deve ser feita.
Os principais problemas de programação, segundo Pelizaro, 2000 (apud
Salvador, 2014), são: problema de programação de veículos com um único depósito;
problema de programação de veículos com restrições de comprimento de caminho;
problema de programação de veículos de vários tipos; problema de programação de
veículos com múltiplos depósitos.
6.1.2.3. Roteirização e Programação de Veículos Segundo Salvador (2014), este tipo de problema é uma variação dos problemas
de roteirização anteriormente descritos, o qual leva em conta restrições de janelas de
tempo (horários de atendimento) além da ordem de execução das atividades (qual local
deve ser atendido primeiro e por quais veículos).
São exemplos de aplicação segundo BODIN et al (1983) apud Salvador (2014):
problema de roteirização e programação de ônibus escolares para atendimento de um
63
conjunto de escolas; problema de definição de roteiros e programação de serviços de
coleta de resíduos domiciliar e de varrição de ruas; problema de roteirização em
atacadistas.
6.2. Obtenção dos Dados e Utilização do Software TransCAD A modelagem no software TransCAD tem como ponto de partida a geração de
um mapa com pontos geoGráficos pré-estabelecidos. No presente estudo, utilizou-se
como base o mapa do Plano Diretor da Cidade do Rio de Janeiro, RJ (PDTU-RJ 2010),
contendo as vias, orientações e características da cidade do Rio de Janeiro. A primeira
versão do mapa encontra-se disponível no Departamento de Engenharia de Transportes
(DET) da COPPE.
A partir deste mapa, foi possível utilizar o software TransCAD, um sistema de
informações geográficas (SIG), em parceria com a Coppe – Instituto Alberto Luiz
Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia da Universidade Federal do Rio
de Janeiro. Para isso, foi necessário acrescentar ao mapa disponibilizado a localização
do depósito, bem como os endereços dos hospitais cujas entregas devem ser realizadas
e as demandas dos mesmos.
Foi realizado um levantamento dos hospitais municipais pertencentes ao
Sistema Único de Saúde (SUS) da cidade do Rio de Janeiro, levando em consideração
um distanciamento máximo de até 20Km de um dos depósitos. Este levantamento foi
realizado com o auxílio das informações contidas no site oficial do SUS do Rio de
Janeiro, o qual possui os endereços de todas as diferentes modalidades existentes no
sistema.
Após a obtenção dos endereços, foi realizado um levantamento das
coordenadas (latitudes e longitudes) com o auxílio das imagens de satélite disponíveis
no Google Maps (2016), conforme será visto na seção 6.5.
A seguir serão descritos os métodos e justificativas para a seleção do
medicamento a ser entregue, os hospitais selecionados, bem como os tipos de Drones
que serão utilizados como veículo para a confecção das rotas. Por fim, será realizada
uma comparação dos UAVs selecionados, bem como uma avaliação de cenários e
tempos de rota em função da variação da capacidade (payload) de um Drone hipotético,
no programa TransCAD.
64
6.3. Seleção do Depósito O depósito é o ponto de origem das rotas. É de onde os UAVs sairão com os
medicamentos e retornarão para realizar a recarga da mercadoria, além de ser a
localidade para recarga energética dos veículos utilizados.
Segundo o Plano Municipal de Saúde do Rio de Janeiro (PMS 2014 – 2017), A
gestão da Assistência Farmacêutica no município é organizada de forma hierarquizada
e descentralizada, existindo atualmente cerca de 300 serviços de saúde municipais que
distribuem e dispensam medicamentos. Dentre estes, pode-se destacar a nova Central
de Distribuição de Medicamentos e Materiais Médico-cirúrgicos, localizada no bairro de
Jacarepaguá, sendo este utilizado como um dos depósitos a servir de ponto de partida
para as entregas via UAVs.
Além da Central de Distribuição, optou-se por escolher outras localizações cujo
negócio é o de servir como distribuidora de medicamentos, localizados em regiões
variadas da cidade do Rio de Janeiro, de forma a ter a disponibilidade dos
medicamentos em estoque e possibilitar a acessibilidade aos hospitais dentro da área
máxima de raio dos UAVs.
Na Tabela 6.3-1, seguem os depósitos escolhidos, bem como as coordenadas
geográficas (latitudes e longitudes), utilizado no software TransCAD:
Tabela 6.3-1: Localização dos Depósitos
ID NOME UNIDADE ENDEREÇO LONGITUDE LATITUDE
1 ClinRio - Produtos Medico-Hospitalares Depósito Av. Pres. Vargas, 590 -43183723 -22901546
2 Prosper Medicamentos Depósito Rod. Pres. Dutra, 620 - Rio de Janeiro -43325935 -22816342
3 Central de Distribuição da
Secretaria Municipal de Saúde e Defesa Civil
Depósito Est. dos Bandeirantes,
1700 - Rio de Janeiro, RJ, Brasil
-43375737 -
22939362,0
6.4. Seleção do Medicamento De acordo com Paniz VMW et al. (2008) o acesso aos medicamentos é um
indicador da qualidade e resolutividade do sistema de saúde, além de ser um
determinante importante do cumprimento do tratamento solicitado. A literatura, segundo
Paniz VMW et al. (2008) indica que a falta de acesso aos medicamentos é uma causa
frequente de retorno de pacientes aos serviços de saúde.
65
Segundo relata Pimentel et al. (2007), a atenção básica à saúde (ABS) pode ser
definida por um conjunto de ações que envolvem a promoção, a prevenção, o
diagnóstico, o tratamento e a reabilitação de pacientes, ficando o mesmo sob a
responsabilidade incial do Centro (ou clínica) de Saúde da Família (CSF) local.
Ainda segundo Pimentel et al (2007), estudos de demanda em ambulatórios
gerais demonstram que, embora seja ampla a variedade dos problemas de saúde,
existem alguns muito frequentes, responsáveis por cerca da metade de toda a demanda
trazida pela população. Com isso, o manejo desses diagnósticos permitiria a resolução
de mais da metade da demanda médica em ambulatórios gerais.
Segundo a Organização Mundial de Saúde - OMS (apud Pimentel et al., 2007),
doenças crônicas como diabetes, hipertensão, depressão e outras são responsáveis
por 60% dos casos tratados nos sistemas de atenção primária. Por esse motivo, a
atenção básica deve estar voltada para o atendimento destas condições crônicas, com
o objetivo de controlar doenças ou agravos de maior relevância.
Segundo estudo realizado em Pimentel et al (2007), os motivos de atendimento
mais frequentes, em estudo realizado na CSF Luís Albuquerque Mendes, localizada no
bairro Serrinha, em Fortaleza, Ceará, foram: a hipertensão arterial sistêmica (15,2%)
em primeiro lugar; a prevenção do câncer de colo uterino (10,6%), em segundo e
diabetes mellitus (5,6%), em terceiro. Tuberculose aparece no estudo como sendo
responsável por 0,3% dos atendimentos na CSF em questão.
A Tabela 6.4-1, extraída de Pimentel et al. (2007) apresenta a distribuição das
doenças na CSF Luiís albuquerque Mendes.
Segundo o Ministério da Saúde (apud Pimentel et al, 2007), a hipertensão
sistêmica é uma das principais doenças do grupo das moléstias cardiovasculares no
Brasil, com aproximadamente 17 milhões de brasileiros acometidos por essa moléstia.
Em segundo lugar fica a diabete mellitus que, segundo projeções para o ano de 2025,
atingirá cerca de 300 milhões de pessoas mundialmente.
Segundo Pimentel et al (2007), o Ministério da Saúde traçou vários planos de
ação, com a finalidade de reduzir as complicações e os óbitos decorrentes das doenças
crônicas. Dentre estas ações está o HIPERDIA, que se trata de um plano de
reorganização da atenção à hipertensão arterial e ao diabetes mellitus, o qual visa o
cadastramento e acompanhamento de hipertensos e diabéticos em todas as unidades
ambulatoriais do Sistema Único de Saúde, garantindo o recebimento dos medicamentos
prescritos.
66
Tabela 6.4-1: Distribuição das doenças na CSF Luís albuquerque Mendes
Distribuição das doenças na CSF Luís albuquerque Mendes Doença Total %
Hipertensão arterial sistêmica 40 37,0 Diabetes 15 13,9 Osteoporose 6 5,5 Artrite 5 4,6 Gastrite 5 4,6 Faringite 4 3,7 Nofrolitíase 4 3,7 Micose superficial 3 2,8 Otite 3 2,8 Arritmia cardíaca 2 1,8 Doença arterial coronariana 2 1,8 Doença do refluxo gastroesofágico 2 1,8
Conclui-se, em Pimentel et al. (2007), que a grande parte dos problemas da
população podem ser resolvido na Atenção Primária, comprovando a eficácia desse
atendimento, onde em apenas 9% dos casos ocorre o encaminhamento do paciente
para outra unidade ou especialista, diminuindo a sobrecarga dos serviços de urgência.
Além disso, em Paniz VMW (2008), observa-se que os medicamentos de uso
contínuo assumem grande importância no tratamento de doenças crônico-
degenerativas, como a hipertensão arterial sistêmica e o diabetes mellitus. Com isso,
segundo relatam os autores, a falta de acesso a medicamentos para tratamento dessas
enfermidades pode levar ao agravamento do quadro e aumentar os gastos com a
atenção secundária e terciária.
Segundo Paniz VMW (2008), a maioria da população atendida no serviço público
de saúde é de baixa renda, com isso a obtenção gratuita é, freqüentemente, a única
alternativa de acesso ao medicamento.
Com base no apresentado até o momento, para uma exemplificação mais
assertiva de um sistema de distribuição de medicamentos em unidades do Sistema
Único de Saúde do Rio de Janeiro via Drone, será esquematizado um modelo a fim de
atender a uma grande demanda da população, a saber o medicamento utilizado para o
tratamento de uma das doenças crônicas acima especificadas como mais recorrentes:
Hipertensão Arterial Sistêmica.
Para maior assertividade do estudo, o medicamento foi selecionado baseado na
lista presente na Relação Municipal de Medicamentos Essenciais (Remume-Rio), cujo
objetivo, segundo o PMS (214 – 2017), visa à qualificação dos serviços de assistência
67
farmacêutica, a garantia de acesso e promoção do uso racional de medicamentos, por
intermédio de ações que disciplinem a prescrição, a dispensação e o consumo,
atendendo aos preceitos da Portaria MS nº 3.916/98, que institui a Política Nacional de
Medicamentos.
6.4.1. Medicamento Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS) Segundo dados contidos em Boing et al.(2007), a hipertensão Arterial Sistêmica
(HAS) conFigura-se como como uma das doenças crônicas mais comuns e com
repercussões clínicas mais graves. Entre as principais complicações da HAS estão: o
infarto agudo do miocárdio, o acidente vascular cerebral (AVC) e a insuficiência renal
crônica. Segundo relatado em Nascente et al. (2010), estudos de epidemias humanas
tem identificado a associação positiva da HAS às características sociodemográficas e
ao consumo de álcool, à ingestão de sódio, ao estresse, ao diabetes, à obesidade e ao
sedentarismo.
De acordo com o “PMS 2014 a 2017” (página 31):
“As Doenças Cardiovasculares, em particular
aquelas associadas à hipertensão arterial, como as
Doenças Cerebrovasculares e as Doenças
Isquêmicas do Coração, como Infarto Agudo do
Miocárdio (IAM), são as causas de morte que mais
predominam na cidade. As taxas de mortalidade por
Doenças Cerebrovasculares e IAM decresceram entre
2000 e 2012, mas continuam a responder pela maior
parte das mortes acima dos 40 anos. “
Figura 6.4-1: Taxa de mortalidade por infarto agudo do miocárdio e doença
cerebrovascular acima dos 40 anos de idade, MRJ, 2000 a 2012
68
Nascente et al. (2010) relata que a crise hipertensiva pode ser caracterizada
como uma elevação súbita da pressão arterial, além de dores de cabeça, vômito,
dispnéia ou falta de ar, agitação e visão borrada, podendo chegar a ocorrência de lesões
que afetam o cérebro, os olhos, o coração e os rins, ocasionando ou não riscos a
órgãos-alvos, que podem gerar risco eminente a vida
Ainda segundo Nascente et al. (2010), uma das mais importantes dificuldades
identificadas no atendimento aos pacientes hipertensos é a falta de aderência ao
tratamento. O tratamento para o controle da hipertensão arterial inclui, além da
utilização de medicamentos, a modificação de hábitos de vida.
Segundo Boing et al.(2007), devido a sua importância na saúde pública no Brasil,
no ano 2000 foi lançado o Plano de Reorganização da Atenção à Hipertensão Arterial
Sistêmica onde diversas ações foram implementadas nos estados e municípios
brasileiros, como: capacitações profissionais na atenção básica, pactuação de normas
e metas entre as três esferas da gestão de saúde, atenção à assistência farmacêutica e dispensação de medicamentos de uso contínuo e promoção de atividades
educativas.
De acordo com a Sociedade Brasileira de Hipertensão
“o objetivo do tratamento medicamentoso é
reduzir a resistência vascular periférica, promovendo
vaso-dilatação. Os diferentes agentes anti-
hipertensivo o fazem por diferentes mecanismos.
Entre os agentes de primeira linha recomenda-se a
utilização de:
• Antagonistas do cálcio: produz dilatação dos vasos
sanguíneos através de um mecanismo diferente.
• Betabloqueadores: – bloqueia os efeitos do sistema
nervoso simpático, sistema que pode responder rapidamente ao
estresse, elevando a pressão arterial.
• Inibidores da ECA - enzima conversora da angiotensina:
reduzem a pressão arterial através da dilatação das artérias.
• Bloqueadores do receptor da angiotensina II: reduzem a
pressão arterial através de um mecanismo similar ao mecanismo dos
inibidores da enzima conversora da angiotensina – porém de forma
mais direta e com menos efeitos colaterais. ”
69
Com base em consulta a médicos especialistas, optou-se pelo medicamento
betabloqueador de uso contínuo para combate à hipertensão denominado de Atenolol,
cuja bula fora consultada no site oficial do laboratório fabricante, Medley.
Para o serviço de delivery a ser simulado no presente estudo, será utilizado a
caixa de medicamento com 60 comprimidos de 100mg cada, ou seja, com peso total de
6g por embalagem, como forma de exemplificação e simplificação do problema, iremos
considerar, com embalagem e comprimidos, um peso total por embalagem de 10g,
como exemplificado a seguir:
Tabela 6.4-2: Descrição do medicamento selecionado para serviço de delivery
Descrição do medicamento selecionado para serviço de delivery
Nome Substância Peso total da unidade
Dimensões da embalagem
ATENOLOL – 100 Mg Comprimidos sólidos 10g 10cm x 6cm x 1.5cm
6.5. Seleção dos Hospitais de entrega Como pode ser observado no Plano Municipal de Saúde do Rio de Janeiro (PMS
2014 – 2017), disponibilizado pela Secretaria Municipal de Saúde (2013), o município
está inserido na Região Metropolitana de Saúde I, do estado do Rio de Janeiro. Presente
ainda neste documento, está a divisão da cidade em 10 Áreas de Planejamento (AP),
exemplificadas na Figura 6.5-1:
Figura 6.5-1: Mapa da divisão do município do Rio de Janeiro por áreas de planejamento
em saúde, 2013
70
Ainda segundo o PMS (2014 – 2017), as APs são muito heterogêneas. A AP 1
concentra a maior proporção de pessoas morando em favelas (29,0%). Por outro lado,
é nessa área que se concentra o maior aparato público de saúde instalado na cidade.
Já a AP 2.1 tem a maior população de idosos (23,1%), a maior densidade demográfica
da cidade (14.051 hab./Km2), a menor proporção de crianças de 0 a 14 anos (12,8%) e
concentra o maior IDH do município. A exceção fica por conta da favela Rocinha (29ª
no ranking do IDH). A AP 2.2 se caracteriza por um perfil muito próximo ao encontrado
na AP 2.1. A participação idosa na AP 2.2 também é alta, a segunda maior da cidade
(22,1%). As APs 3.1, 3.2 e 3.3 juntas se caracterizam como a área mais populosa da
cidade (37,9%), sendo que metade dos moradores de favelas vive nessa região.
Segundo o PMS (2014 – 2017), a AP 4 é a segunda maior em área, com 294Km2,
aproximadamente 1/4 do território da capital fluminense. Esta região está em constante
expansão urbana, caracterizando-se principalmente por sua população de rendas média
e alta. Hoje, tem a segunda maior população (910 mil habitantes) e a menor densidade
demográfica da cidade (3.097 hab./km2).
Por fim, de acordo com o relatório PMS (2014 – 2017), as APs 5.1, 5.2 e 5.3, em
termos demoGráficos, conformam a segunda área mais populosa do município,
respondendo por 27% da população da cidade. Em outras palavras, de cada quatro
cariocas, pelo menos um mora na Zona Oeste, que se constitui num vetor de expansão
urbana para as populações de média e baixa renda.
Figura 6.5-2: Distribuição da população nas Áreas de Planejamento, IBGE, 2013.
Segundo Salvador (2014), a natureza do problema de otimização de uma rota
de delivery tem como objetivo fim a entrega em pontos determinados de uma certa
quantidade de) mercadoria. Com base nisso, para o referido problema, selecionou-se
hospitais da rede municipal de saúde, obtendo, através do software Google Maps, as
71
coordenadas relativas ao meridiano de Greenwich, as quais serviram de input para o
programa TransCAD aqui utilizado.
Como forma de melhor atender aos moradores, a Prefeitura da Cidade do Rio
de Janeiro possui, através do programa Saúde Presente, divisões do sistema público
de saúde, sendo este composto das seguintes unidades, conforme dados obtidos no
site oficial da entidade:
• Clínicas da Família;
• Centros Municipais de Saúde (CMS)
• Policlínicas
• Centros de Especialidades Odontológicas
• Unidades de Pronto Atendimento 24 horas (UPA)
• Hospitais e Maternidades
• Coordenações Regionais de Emergência (CER)
De acordo com o PMS (2014 – 2017), as unidades de atenção primária estão
distribuídas como demonstrado na Figura 6.5-3:
Figura 6.5-3: Mapa da distribuição das unidades de Atenção Primária, MRJ 2013
Utilizando a Tabela 6.5-1, obtido no PMS (2014 – 2017), pode-se estimar as
demandas hospitalares para os fármacos selecionados na seção 6.4.
72
Garantia da assistência farmacêutica, incluindo produção e distribuição de medicamentos filoterápicos
Ação Meta Física
Unidade 2014 2015 2016 2017
Garantir a distribuição de fármacos à população
1.000.000 1.150.000 1.270.000 1.370.000 Fármaco
Garantir a distribuição de filoterápicos à população
20.000 22.000 24.180 26.622 Filoterápico
Tabela 6.5-1: Garantia da assistência farmacêutica, incluindo produção e distribuição
de medicamentos filoterápicos
Para uma estimativa de demanda hospitalar mais próxima ao caso real, utilizou-
se as informações obtidas no PMS, como: quadro de morbidade e seus fatores de
contribuição; quadro de distribuição de fármaco (acima); distribuição de população por
AP e característica de cada unidade (emergência, atendimento básico, etc), melhores
descritos na seção 6.7 do presente capítulo.
6.6. Seleção dos UAVs Para os inputs necessários ao sistema e maior proximidade com dados reais,
buscou-se no mercado diferentes modelos de UAVs, em sites de fabricantes e revistas
especializadas no assunto.
A Tabela 6.6-1 apresenta os modelos levantados, juntamente com as
informações de cada equipamento, que foram obtidas diretamente do manual
disponibilizado pelos fabricantes, e que são importantes para a melhor seleção dos
Drones e sua correlação com a operação para o problema aqui proposto:
Como pode ser observado da Tabela 6.6-1, não dispomos de todos os dados
dos modelos selecionados. Além disso, para uma melhor exemplificação de um exemplo
de operação de entregas via Drones, optou-se por selecionar apenas 3 diferentes
modelos, utilizando como método de escolha os seguintes pontos:
• Disponibilidade de informação de Velocidade, Payload e
Autonomia;
• Diferentes classes de Payload;
• Disponibilidade e importância no mercado;
• Peso máximo de decolagem igual a 25 kg, devido a
recomendações vigentes nas legislações atuais sobre o assunto.
73
çCom base nisso, optou-se pelos seguintes Drones:
• DHL Parcelkopter 3.0;
• Matrice 600;
• HE-190E.
• Tabela 6.6-1: DRONES: Variáveis a serem utilizadas (Unmanned Cargo System)
DRONES: Variáveis a serem utilizadas (Unmanned Cargo System)
Tipo de Drone Velocidade Payload
Max Take-Off weight Altitude Autonomia Range Dimensões
MD4-3000 50 km/h 3,0 kg - - - - - DHLParcelkopter
3.0 70 km/h 2,0 kg 14,0 kg 1150 m 45' 12 km 2,2 m de diâmetro
Matrice 600 65 km/h 6,0 kg 15,1 kg 2500 m 16' 5 km 64x52x62
cm
NM& M600 80 km/h 1,8 kg 6,3 kg - 20' 12 km 90x90x30
cm Aibot X6 40 km/h 2,0 kg 6,6 kg 1000 m 20' 1 km -
Altura Zenith ATX8 72 km/h 2,9 kg - - - - -
HE-190E 90 km/h 19,0 kg 25,0 kg 500 m 1h - 2,2 m de diâmetro
HE-190N 70 km/h 7,0 kg 14,0 kg - 45' - 1,9 m de diâmetro
AiD-H14 120 km/h 6,0 kg - 3000 m 1h - - AiD-MC8 40 km/h 3,0 kg 8,0 kg 4000 m - 3 km -
AiD-H85 105 km/h 50,0 kg 85,0 kg 3000 m 1h - 2,8 m de diâmetro
Black-Eagle 50 85 km/h 3,0 kg 35,0 kg 2700 m 3h 50 km 2,1 m de diâmetro
EWZ-I 125 km/h 20,0 kg 50,0 kg 3000 m 90' 180 km
2,3 m de diâmetro
Além dos dados acima explicitados, é necessário informar, para input do
programa TransCAD: os tempos fixos de carga/descarga e a capacidade de carga de
cada equipamento.
Para os tempos fixos de carga e descarga, devido à falta de informação direta
(os UAVs selecionados não são todos preparados, a princípio, para esse fim, não
dispondo de dados reais relativos a cada aeronave para os carregamentos), estimou-se
os tempos com base em vídeos demonstrativos dos fabricantes e informações de
velocidade de pouso e decolagem. Estimou-se um tempo fixo de carga/descarga de 5
minutos, dado o tamanho do pacote a ser transportado.
74
Para a capacidade de carga de cada UAV, partiu-se do payload de cada
aeronave. A partir deste dado, e já com as informações do peso e volume do
medicamento Atenolol, explicitado no item 6.4.1, estimou-se o arranjo máximo para
cada UAV, de forma a não superar o peso máximo de payload. Além disso, com base
em vídeos demonstrativos dos casos reais da DHL com o Parcelkopter 3.0 e HE-190E,
estimou-se o tamanho dos pacotes que serão carregados com as unidades
transportadas:
• Dimensões de transporte DHL Parcelkopter 3.0 e Matrice 600
(dimensões em cm):
Figura 6.6-1: • Dimensões de transporte (dimensões em cm) DHL Parcelkopter 3.0 e
Matrice600
Com base nas dimensões do pacote, pode-se obter um arranjo máximo de 200
unidade para o Drone DHL Parcekopter 3.0 devido ao peso máximo de carga ser o fator
limitante para este UAV. Já para o Matrice 600, dispomos de 240 unidades de
medicamento, sendo o arranjo máximo o fator limitante neste caso, uma vez que o
payload deste UAV é de 6Kg (ou 600 unidades).
• Dimensões de transporte HE-190E:
Já para o drone HE-190E, o máximo de unidades será de 624 unidades, com o
fator limitante sendo o pacote a ser carregado, estimado em 40cm x 40 cm x 40cm, uma
vez que o payload do UAV é de 19 kg.
Assim, com os dados acima explicitados sobre os UAVs selecionados, temos a
Tabela 6.6-2 de resumo:
75
Tipo Velocidade Payload Caga máxima Dimensões do Pacote DHL Parcelkopter 3.0 70 2 Kg 200 40cm x 40cm x 15cm
Matrice 600 65 6 Kg 240 40cm x 40cm x 15cm HE-190E 90 19 Kg 624 40cm x 40cm x 40cm
Tabela 6.6-2: Características dos drones selecionados
6.7. Cenários Simulados Considerando, em um caso extremo, que todos os medicamentos a serem
entregues serão os do tipo selecionado (Atenolol 100mg), podemos estimar a
quantidade diária a ser descarregada, através da divisão do número total de fármacos
distribuídos pela quantidade de dias do ano (365 dias):
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐷𝐷𝐷𝐷á𝐸𝐸𝐷𝐷𝐸𝐸𝐸𝐸 =𝑄𝑄𝑄𝑄𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐷𝐷𝑄𝑄𝐸𝐸𝑄𝑄𝐸𝐸 𝑄𝑄𝐸𝐸 𝐹𝐹á𝐸𝐸𝑟𝑟𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟𝐸𝐸
365= 3479
Com posse desse número e conhecendo a distribuição demográfica do
município do Rio de Janeiro, em relação às APs atuais, pode-se estimar a distribuição
desses medicamentos no município, de forma a garantirmos a entrega de forma
ponderada a cada hospital, assim, temos a Tabela 6.7-1 de distribuição, onde calculou-
se, primeiramente, o percentual populacional de cada AP, em relação a toda a
população do município, em seguida, distribuiu-se os medicamentos com base nesse
percentual:
Com base nos hospitais selecionados (exemplificado no anexo 1) e demanda
por área de planejamento, podemos obter a quantidade total de medicamentos que
serão entregues no cenário proposto por hospital, mediante a divisão do total a ser
ofertado por AP pelos hospitais selecionados daquela região, a saber:
𝐷𝐷𝐸𝐸𝑟𝑟𝐸𝐸𝐸𝐸𝑄𝑄𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 =(𝐷𝐷𝐸𝐸𝑟𝑟𝐸𝐸𝐸𝐸𝑄𝑄𝐸𝐸 𝐴𝐴𝐴𝐴)
𝐻𝐻𝑟𝑟𝐸𝐸𝐻𝐻𝐷𝐷𝐸𝐸𝐸𝐸𝐷𝐷𝐸𝐸 𝑆𝑆𝐸𝐸𝑆𝑆𝐸𝐸𝑟𝑟𝐷𝐷𝑟𝑟𝐸𝐸𝐸𝐸𝑄𝑄𝑟𝑟𝐸𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐴𝐴𝐴𝐴
Os dados explicitados serviram de insumo para a geração de dois cenários, com
distintos objetivos para a avaliação de um caso de roteirização via UAVs. Cabe notar
que, devido a não seleção de todos os hospitais do município, o total de unidades de
medicamentos que serão entregues difere do total diário, sendo a quantidade total de
entregas no modelo aqui proposto igual a 2090 (dois mil e noventa) unidades diárias.
76
Tabela 6.7-1: Unidades de medicamentos a serem entregues, por AP
AP População % População # Unidades entregues 3,3 959404 0,15 523 4 919420 0,14 501
3,1 896350 0,14 488 5,1 678457 0,11 370 5,2 672549 0,11 367 2,1 645100 0,1 351 3,2 576268 0,09 313 2,2 375221 0,06 204 5,3 372607 0,06 202 1 294919 0,05 160
6.7.1. Cenário 1: Comparação dos Drones O objetivo do primeiro cenário é o de comparar os veículos selecionados, de
forma a se verificar a eficiência dos mesmos em relação ao serviço de entrega de
medicamentos proposto, de forma a melhor caracterizar quais são os fatores
importantes que devem ser levados em consideração para a realização de tal serviço.
Para o cenário proposto buscou-se, no site oficial da Prefeitura da Cidade do Rio
de Janeiro, as restrições de horário de cada segmento da rede de saúde do RJ,
denominado no presente estudo de janela de horário full-time, para utilização no cenário
1 a ser descrito.
Além disso, como forma de otimização do número de Drones utilizado, criou-se
uma outra janela de tempo, a qual consistiu na divisão do dia em dois períodos de
entrega, a saber, pela parte da manhã (para as clínicas da família) e pela parte da tarde
(demais hospitais). Com essa disposição, um mesmo Drone poderia realizar entregas
pela parte da manhã, recarregar a sua bateria e posteriormente realizar entrega pela
parte da tarde.
Tabela 6.7-2: Janela de horário dos hospitais selecionados
Centro de Saúde Janela de Horário full-
time Janela de Horário half-
time Clínicas da Família (CF) 8h as 20h 13h as 20h Centros Municipais de Saúde (CMS) 7h as 17h 7h as 11h Policlínicas 8h as 18h 7h as 11h Unidades de Pronto Atendimento (UPA) 24h 7h as 11h Coordenação de Emergência Regional
(CER) 24h 7h as 11h Hospitais de Emergência e Pronto
Atendimento 24h 7h as 11h
77
Cabe notar que, devido a limitações do programa, as velocidades máximas dos
cenários simulados não variaram, sendo escolhida a velocidade de 70km/h para a
simulação. Ainda decorrente da limitação do software, não se pode dispor do input
relativo ao raio de alcance limite dos UAVs, fato este que afeta diretamente a simulação
do UAV Matrice 600, cujo raio máximo era de 5 km.
Além das limitações descritas, cabe ressaltar os seguintes aspectos não
considerados na modelagem:
• Não foi considerada a acessibilidade aos locais de pouso e decolagem
dos UAVs, caso em que acarretaria na variação dos tempos fixos de
permanência para carga e descarga em cada ponto;
• Não foram considerados os aspectos físico-financeiros, como custo de
aquisição, bateria, peças sobressalentes e manutenção dos UAVs;
• Limitações de estoque dos depósitos, ficando a cargo do programa a
seleção do depósito mais próximo ao ponto de entrega.
Com base no que foi exposto até o momento, procedeu-se à modelagem do
cenário proposto, mediante a geração de 6 modelos no total, sendo 3 deles com tempo
full-time e 3 com tempo half-time, variando o UAV selecionado em cada cenário, de
forma a comparar, primeiramente, a influência da partição do tempo no número de UAVs
em cada cenário e, posteriormente, os UAVs entre si.
Segue, com isso, a descrição de cada modelo, variáveis utilizadas e análise dos
resultados:
6.7.1.1. Modelagem 1: DHL Parcelkopter 3.0 full-time. Os dados relativos ao UAV que serviram de input para a modelagem via
TransCAD estão descriminados na Tabela 6.7-3:
Tabela 6.7-3: Dados do drone DHL Parcelkopter 3.0
Parâmetro Valor Cenário (janela de tempo) Tempo atual (full - time) Tipos de Drones DHL Parcelkopter 3.0 Velocidade(Km/h) 70 Payload(Kg) 2 Unidades 200 Max Take-Off weight(Kg) 14 Autonomia (min) 45 Tempo fixo total (s) 300
78
Com base nisso, procedeu-se à geração do cenário, cujas rotas geográficas e
arquivo de texto com horários de saída e chegada em cada ponto, bem como
descriminação dos hospitais visitados, podem ser visualizadas nos anexos 2 e 3, com
os resultados de cada rota descriminados na Tabela 6.7-4:
Tabela 6.7-4: Cenário gerado a partir da modelagem 1
Depósito Tempo Total Distância total Carga entregue total Nº da
Rota (minutos) (km) (unidades)
BRL Distribuidora de Vacin 45 52,5 117 1 BRL Distribuidora de Vacin 42 49 83 2 BRL Distribuidora de Vacin 41 47,8 120 3 BRL Distribuidora de Vacin 29 33,8 112 4 Prosper Medicamentos 42 49 95 5 Prosper Medicamentos 41 47,8 140 6 Prosper Medicamentos 39 45,5 176 7 Prosper Medicamentos 34 39,7 156 8 Prosper Medicamentos 42 49 164 9 Prosper Medicamentos 21 24,5 72 10 ClinRio - Produtois Medico 45 52,5 120 11 ClinRio - Produtois Medico 40 46,7 120 12 ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 100 13 ClinRio - Produtois Medico 42 49 105 14 ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 76 15 ClinRio - Produtois Medico 45 52,5 104 16 ClinRio - Produtois Medico 43 50,2 131 17 ClinRio - Produtois Medico 44 51,3 77 18 ClinRio - Produtois Medico 13 15,2 22 19
Assim, uma análise do cenário obtido é a que se segue:
Tabela 6.7-5: Resumo da Modelagem 1
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 4 108 432 183 157
Prosper Medicamentos 6 134 803 255,5 219
ClinRio - Produtois Medico 9 95 855 413 354
Total 19 - 2090 852 730
79
6.7.1.2. Modelagem 2: DHL Parcelkopter 3.0 half-time. Os dados relativos ao UAV que serviram de input para a modelagem via
TransCAD estão descriminados na Tabela 6.7-6:
Tabela 6.7-6: Dados do drone DHL Parcelkopter 3.0
Parâmetro Valor Cenário (janela de tempo) Tempo atual (Half - time) Cenário (Nº Drones) 12 Tipos de Drones DHL Parcelkopter 3.0 Velocidade(Km/h) 70 Payload(Kg) 2 Unidades 200 Max Take-Off weight(Kg) 14 Autonomia (min) 45 Tempo fixo total (s) 300
Com base nisso, procedeu-se a geração do cenário, cujas rotas geográficas e
arquivo de texto com horários de saída e chegada em cada ponto, bem como
descriminação dos hospitais visitados, podem ser visualizadas nos anexos 2 e 3, com
os resultados de cada rota descriminados na Tabela 6.7-18:
Tabela 6.7-7: Cenário gerado a partir da modelagem 2
Depósito Tempo Total
Distância Total
Carga entregue total Nº da
Rota Períod
o (minutos) (km) (unidades)
BRL Distribuidora de Vacin 41 47,8 93 1 Tarde
BRL Distribuidora de Vacin 27 31,5 48 2 Manhã
BRL Distribuidora de Vacin 42 49 95 3 Tarde
BRL Distribuidora de Vacin 42 49 152 4 Manhã
BRL Distribuidora de Vacin 16 18,7 44 5 Tarde
Prosper Medicamentos 42 49 100 6 Manhã Prosper Medicamentos 42 49 135 7 Tarde Prosper Medicamentos 44 51,3 164 8 Manhã Prosper Medicamentos 38 44,3 132 9 Tarde Prosper Medicamentos 41 47,8 200 10 Manhã Prosper Medicamentos 20 23,3 48 11 Tarde Prosper Medicamentos 8 9,3 24 12 Manhã
ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 87 13 Tarde
80
ClinRio - Produtois Medico 36 42 96 14 Manhã
ClinRio - Produtois Medico 40 46,7 107 15 Tarde
ClinRio - Produtois Medico 42 49 91 16 Tarde
ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 97 17 Manhã
ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 94 18 Manhã
ClinRio - Produtois Medico 44 51,3 131 19 Tarde
ClinRio - Produtois Medico 36 42 75 20 Manhã
ClinRio - Produtois Medico 43 50,2 77 21 Tarde
Assim, uma análise do cenário obtido é a que se segue:
Tabela 6.7-8: Resumo da Modelagem 2
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 3 144 432 84,7 168 Prosper Medicamentos 4 201 803 99,2 235 ClinRio - Produtois Medico 5 171 855 135,9 364 Total 12 - 2090 319,8 767
6.7.1.3. Modelagem 3: Matrice 600 full-time. Os dados relativos ao UAV que serviram de input para a modelagem via
TransCAD estão descriminados na Tabela 6.7-9:
Tabela 6.7-9: Dados do drone Matrice 600
Parâmetro Valor Cenário (janela de tempo) Tempo atual (full - time) Cenário (Nº Drones) 27 Tipos de Drones Matrice 600 Velocidade(Km/h) 65 Payload(Kg) 6 Unidades 240 Max Take-Off weight(Kg) 15,1 Autonomia (min) 35 Tempo fixo total (s) 300
Com base nisso, procedeu-se a geração do cenário, cujas rotas geográficas e
arquivo de texto com horários de saída e chegada em cada ponto, bem como
81
descriminação dos hospitais visitados, podem ser visualizadas no anexos 2 e 3, com os
resultados de cada rota descriminados na Tabela 6.7-10:
Tabela 6.7-10: Cenário gerado a partir da modelagem 3
Depósito Tempo Total
Distância Total
Carga entregue total Nº da
Rota (minutos) (km) (unidades)
BRL Distribuidora de Vacin 35 40,8 72 1
BRL Distribuidora de Vacin 33 38,5 69 2
BRL Distribuidora de Vacin 30 35 82 3
BRL Distribuidora de Vacin 32 37,3 57 4
BRL Distribuidora de Vacin 23 26,8 40 5
BRL Distribuidora de Vacin 29 33,8 112 6
Prosper Medicamentos 31 36,2 82 7 Prosper Medicamentos 32 37,3 62 8 Prosper Medicamentos 31 36,2 67 9 Prosper Medicamentos 35 40,8 96 10 Prosper Medicamentos 36 42 132 11 Prosper Medicamentos 26 30,3 68 12 Prosper Medicamentos 36 42 156 13 Prosper Medicamentos 34 39,7 140 14 ClinRio - Produtois
Medico 36 42 69 15 ClinRio - Produtois
Medico 36 42 96 16 ClinRio - Produtois
Medico 35 40,8 96 17 ClinRio - Produtois
Medico 31 36,2 59 18 ClinRio - Produtois
Medico 31 36,2 61 19 ClinRio - Produtois
Medico 35 40,8 44 20 ClinRio - Produtois
Medico 35 40,8 74 21 ClinRio - Produtois
Medico 36 42 78 22 ClinRio - Produtois
Medico 36 42 83 23 ClinRio - Produtois
Medico 32 37,3 83 24
82
ClinRio - Produtois Medico 25 29,2 44 25
ClinRio - Produtois Medico 31 36,2 57 26
ClinRio - Produtois Medico 8 9,3 11 27
Assim, uma análise do cenário obtido é a que se segue:
Tabela 6.7-11:: Resumo da Modelagem 3
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 6 72 432 242,8 182 Prosper Medicamentos 8 100 803 210,8 261 ClinRio - Produtois Medico 13 66 855 204,6 407 Total 27 - 2090 658,2 850
6.7.1.4. Modelagem 4: Matrice 600 half-time. Os dados relativos ao UAV que serviram de input para a modelagem via
TransCAD estão descriminados na Tabela 6.7-12 a seguir:
Tabela 6.7-12: Dados do drone Matrice 600, modelo 2
Parâmetro Valor Cenário (janela de tempo) Tempo atual (half- time) Cenário (Nº Drones) 16 Tipos de Drones Matrice 600 Velocidade(Km/h) 65 Payload(Kg) 6 Unidades 240 Max Take-Off weight(Kg) 15,1 Autonomia (min) 35 Tempo fixo total (s) 300
Com base nisso, procedeu-se a geração do cenário, cujas rotas geográficas e
arquivo de texto com horários de saída e chegada em cada ponto, bem como
descriminação dos hospitais visitados, podem ser visualizadas no anexos 2 e 3, com os
resultados de cada rota descriminados na Tabela 6.7-13:
Tabela 6.7-13: Cenário gerado a partir da modelagem 4
Depósito Tempo Total Distância Total Carga entregue total
Nº da Rota Período (minutos) (km) (unidades)
BRL Distribuidora de Vacin 35 40,8 72 1 Tarde
83
BRL Distribuidora de Vacin 27 31,5 48 2 Manhã BRL Distribuidora de Vacin 36 42,0 101 3 Tarde BRL Distribuidora de Vacin 30 35,0 87 4 Manhã BRL Distribuidora de Vacin 29 33,8 59 5 Tarde BRL Distribuidora de Vacin 25 29,2 65 6 Tarde Prosper Medicamentos 31 36,2 57 7 Manhã Prosper Medicamentos 36 42,0 91 8 Manhã Prosper Medicamentos 35 40,8 96 9 Tarde Prosper Medicamentos 30 35,0 87 10 Tarde Prosper Medicamentos 17 19,8 44 11 Tarde Prosper Medicamentos 23 26,8 88 12 Tarde Prosper Medicamentos 35 40,8 176 13 Manhã Prosper Medicamentos 34 39,7 140 14 Manhã Prosper Medicamentos 12 14,0 24 15 Manhã ClinRio - Produtois Medico 35 40,8 66 16 Tarde ClinRio - Produtois Medico 36 42,0 96 17 Manhã ClinRio - Produtois Medico 35 40,8 96 18 Tarde ClinRio - Produtois Medico 31 36,2 59 19 Tarde ClinRio - Produtois Medico 35 40,8 76 20 Manhã ClinRio - Produtois Medico 35 40,8 74 21 Tarde ClinRio - Produtois Medico 36 42,0 83 22 Manhã ClinRio - Produtois Medico 35 40,8 64 23 Manhã ClinRio - Produtois Medico 34 39,7 96 24 Tarde ClinRio - Produtois Medico 36 42,0 55 25 Tarde ClinRio - Produtois Medico 32 37,3 68 26 Tarde ClinRio - Produtois Medico 15 17,5 22 27 Manhã
Assim, uma análise do cenário obtido é a que se segue:
Tabela 6.7-14: Resumo da Modelagem 4
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 4 108 432 96,5 182 Prosper Medicamentos 5 161 803 119 253 ClinRio - Produtois Medico 7 122 855 1554,9 395 Total 16 - 2090 1770,4 830
84
6.7.1.5. Modelagem 5: HE-190E full-time. Os dados relativos ao UAV que serviram de input para a modelagem via
TransCAD estão descriminados na Tabela 6.7-15:
Tabela 6.7-15: Dados do drone HE-190E, modelo 1
Parâmetro Valor Cenário (janela de tempo) Tempo atual (full - time) Cenário (Nº Drones) 14 Tipos de Drones HE-190E Velocidade(Km/h) 90 Payload(Kg) 19 Unidades 640 Max Take-Off weight(Kg) 25 Autonomia (min) 60 Tempo fixo total (s) 300
Com base nisso, procedeu-se a geração do cenário, cujas rotas geográficas e
arquivo de texto com horários de saída e chegada em cada ponto, bem como
descriminação dos hospitais visitados, podem ser visualizadas nos anexos 2 e 3, com
os resultados de cada rota descriminados na Tabela 6.7-16:
Tabela 6.7-16: Cenário gerado a partir da modelagem 5
Depósito Tempo Total Distância Total Carga entregue total Nº da
Rota (minutos) (km) (unidades) BRL Distribuidora de
Vacin 35 40,8 72 1 BRL Distribuidora de
Vacin 55 64,2 126 2 BRL Distribuidora de
Vacin 59 68,8 234 3 Prosper Medicamentos 52 60,7 163 4 Prosper Medicamentos 58 67,7 192 5 Prosper Medicamentos 60 70,0 308 6 Prosper Medicamentos 34 39,7 140 7 ClinRio - Produtois
Medico 57 66,5 153 8 ClinRio - Produtois
Medico 57 66,5 192 9 ClinRio - Produtois
Medico 42 49,0 107 10 ClinRio - Produtois
Medico 57 66,5 148 11 ClinRio - Produtois
Medico 57 66,5 145 12
85
ClinRio - Produtois Medico 54 63,0 99 13
ClinRio - Produtois Medico 7 8,2 11 14
Assim, uma análise do cenário obtido é a que se segue:
Tabela 6.7-17: Resumo da Modelagem 5
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 3 144 432 74,5 149 Prosper Medicamentos 4 201 803 80,1 204 ClinRio - Produtois Medico 7 122 855 117,9 331 Total 14 - 2090 272,5 684
6.7.1.6. Modelagem 6: HE-190E half-time. Os dados relativos ao UAV que serviram de input para a modelagem via
TransCAD estão descriminados na Tabela 6.7-18:
Tabela 6.7-18: Dados do drone HE-190E, modelo 2
Parâmetro Valor Cenário (janela de tempo) Tempo atual (half - time) Cenário (Nº Drones) 9 Tipos de Drones HE-190E Velocidade(Km/h) 90 Payload(Kg) 19 Unidades 640 Max Take-Off weight(Kg) 25 Autonomia (min) 60 Tempo fixo total (s) 300
Com base nisso, procedeu-se a geração do cenário, cujas rotas geográficas e
arquivo de texto com horários de saída e chegada em cada ponto, bem como
descriminação dos hospitais visitados, podem ser visualizadas nos anexos 2 e 3, com
os resultados de cada rota descriminados na Tabela 6.7-19:
Tabela 6.7-19: Cenário gerado a partir da modelagem 6
Depósito Tempo Total Distância
Total Carga entregue
total Nº da Rota Período
(minutos) (km) (unidades) BRL Distribuidora de Vacin 41 21,3 93 1 Tarde BRL Distribuidora de Vacin 59 29,1 179 2 Manhã
86
BRL Distribuidora de Vacin 52 17,0 160 3 Tarde Prosper Medicamentos 58 17,5 172 4 Manhã Prosper Medicamentos 53 18,3 183 5 Tarde Prosper Medicamentos 38 22,9 132 6 Tarde Prosper Medicamentos 41 15,7 200 7 Manhã Prosper Medicamentos 28 7,5 116 8 Manhã ClinRio - Produtois Medico 58 22,8 153 9 Tarde ClinRio - Produtois Medico 36 15,6 96 10 Manhã ClinRio - Produtois Medico 56 20,7 147 11 Tarde ClinRio - Produtois Medico 57 16,8 132 12 Manhã ClinRio - Produtois Medico 46 15,9 113 13 Manhã ClinRio - Produtois Medico 49 13,5 129 14 Tarde ClinRio - Produtois Medico 48 13,3 85 15 Tarde
Assim, uma análise do cenário obtido é a que se segue:
Tabela 6.7-20: Resumo da Modelagem 6
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 2 216 432 67,4 152 Prosper Medicamentos 3 268 803 81,9 218 ClinRio - Produtois Medico 4 214 855 118,6 350 Total 9 - 2090 267,9 720
6.7.1.7. Análise dos Resultados Os resultados de cada modelagem demonstram o ganho de eficiência do serviço
de delivery mediante redução da quantidade de UAVs necessária para a realização de
todas as entregas, como evidenciado no Gráfico 6.7-1:
Gráfico 6.7-1: Número de drones x tempo total de entrega
19
27
1412
16
9
0
5
10
15
20
25
30
DHL Parcelkopter Matrice 600 HE-190E
Número de Drones x Tempo de Entrega
Full-Time Half-Time
87
Outro importante fator que comprova o ganho de eficiência no serviço de delivery,
devido a divisão em dois ciclos de entrega, se deve ao aumento da taxa de ocupação
dos UAVs, os quais passaram a transportar mais carga, em média, por aeronave:
Gráfico 6.7-2: : Unidades Transportadas x tempo total de entrega
Gráfico 6.7-3: Taxa de Ocupação x Tempo de entrega total
Com base no demonstrado até o momento, optou-se por gerar um cenário com
um número ainda menor de UAVs, mediante a realocação dos horários de partida dos
depósitos.
110
79
156172
130
232
0
50
100
150
200
250
DHL Parcelkopter Matrice 600 HE-190E
Unidades Transportadas x Tempo de Entrega
Full-Time Half-Time
55%
33%25%
86%
54%
37%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
DHL Parcelkopter Matrice 600 HE-190E
Taxa de Ocupação x Tempo de Entrega
Percentual (full-time) Percentual (half-time)
88
De forma a otimizar o sistema, o UAV selecionado foi o modelo DHL Parcelkopter
3.0, devido a sua maior taxa de ocupação no cenário com ciclo de entrega particionado.
Além dessa seleção, deve-se garantir um tempo mínimo no depósito para a recarga da
bateria, supondo-se a inexistência (ou indisponibilidade) de baterias reservas para a
operação.
Segundo dados obtidos no manual do fabricante do UAV DHL Parcelkopter 3.0,
a saber a empresa Microdrone, o tempo necessário para uma carga completa das
baterias é de 3 horas ininterruptas.
A partir dos dados expostos e com o auxílio do software Excel foi possível a
realização da otimização da quantidade de Drones demandada pelo sistema, mediante
a consideração do tempo em rota, tempo de recarga e horário máximo de saída de 19:00.
Com esses dados consolidados, foi possível realizar a realocação dos UAVs de
forma a maximizar o tempo total de uso de cada aeronave, minimizando desta forma o
número total de UAVs demandados por todo o sistema.
A Tabela 6.7-21 evidencia os dados acima expostos apresentando, além das
informações do tempo em rota, carga entregue e distâncias percorridas, os horários de
importância no ciclo de cada UAV:
Tabela 6.7-21: Modelo de rota otimizada com recarregamento
Depósito Tempo Total
Distância Total
Carga entregue
total
Nº da
Rota
Hora de
Saída
Hora de Chegada
Tempo de Carregamento UAV
(minutos) (km) (unidades) (horas) BRL
Distribuidora de Vacin 41 47,8 93 1 7:00 7:41 3:00 UAV 1
BRL Distribuidora de Vacin 27 31,5 48 2 10:41 11:08 3:00 UAV 1
BRL Distribuidora de Vacin 42 49,0 95 3 14:08 14:50 3:00 UAV 1
BRL Distribuidora de Vacin 42 49,0 152 4 17:50 18:32 3:00 UAV 1
BRL Distribuidora de Vacin 16 18,7 44 5 7:00 7:16 3:00 UAV 2
Prosper Medicamentos 42 49,0 100 6 7:00 7:42 3:00 UAV 3
89
Prosper Medicamentos 42 49,0 135 7 10:42 11:24 3:00 UAV 3
Prosper Medicamentos 44 51,3 164 8 14:24 15:08 3:00 UAV 3
Prosper Medicamentos 38 44,3 132 9 18:08 18:46 3:00 UAV 3
Prosper Medicamentos 41 47,8 200 10 7:00 7:41 3:00 UAV 4
Prosper Medicamentos 20 23,3 48 11 10:41 11:01 3:00 UAV 4
Prosper Medicamentos 8 9,3 24 12 14:01 14:09 3:00 UAV 4
ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 87 13 7:00 7:41 3:00 UAV 5
ClinRio - Produtois Medico 36 42,0 96 14 10:41 11:17 3:00 UAV 5
ClinRio - Produtois Medico 40 46,7 107 15 14:17 14:57 3:00 UAV 5
ClinRio - Produtois Medico 42 49,0 91 16 17:57 18:39 3:00 UAV 5
ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 97 17 7:00 7:41 3:00 UAV 6
ClinRio - Produtois Medico 41 47,8 94 18 10:41 11:22 3:00 UAV 6
ClinRio - Produtois Medico 44 51,3 131 19 14:22 15:06 3:00 UAV 6
ClinRio - Produtois Medico 36 42,0 75 20 18:06 18:42 3:00 UAV 6
ClinRio - Produtois Medico 43 50,2 77 21 7:00 7:43 3:00 UAV 7
A partir dos dados expostos foi possível preencher a Tabela 6.7-22 de resumo,
evidenciando a economia com a quantidade de UAVs demandada, se comparado com
o caso inicial de 12 drones incialmente necessários a operação de entrega de
medicamentos.
90
Tabela 6.7-22: Resumo do cenário com recarregamento dos drones
Depósito Nº de
Drones Carga média
por Drone Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 2 86 432 196 168 Prosper Medicamentos 2 115 803 274,17 235 ClinRio - Produtois Medico 3 95 855 424,67 364 Total 7 - 2090 894,83 767
6.7.2. Cenário 2: Influência da Capacidade de Carga na
Roteirização. O segundo cenário proposto visa a verificação da influência da capacidade de
um UAV na quantidade total de rotas em um sistema de entregas via aérea, de forma a
se estabelecer uma linha de tendência para a seleção de um UAV com base na
quantidade de itens a ser entregue.
Para a realização da comparação, o modelo gerado possuía as seguintes
características que permaneceram fixas, para uma verificação pautada somente na
variação da capacidade dos modelos de UAVs:
• Autonomia: 60 minutos;
• Duas janelas de tempo para entregas: De 7h as 11h e de 13h as 17h;
• Tempo fixo de permanência em cada hospital: 300 segundos;
• Velocidade média: 70 Km/h;
• 3 depósitos como ponto de partida (mesma localização do cenário
anterior);
• 90 Hospitais (mesma localização e demanda do cenário anterior).
Partindo dos inputs listados, prosseguiu-se à análise variando a capacidade do
UAV assinalado de forma a obter os outputs de: rotas geradas, tempos e distâncias
percorridas por cada Drone e unidade de medicamentos carregadas (payload).
Os dados obtidos podem ser visualizados nos anexos 2 e 3. O resumo das rotas
bem como as tabelas e análises gráficas estão listados nas tabelas subsequentes:
91
Tabela 6.7-23: Modelagem 1: drones com capacidade de 100 unidades
Depósito Nº de
Drones
Carga média por
Drone Taxa de
Ocupação Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 3 79 79% 473 198,33 170
Prosper Medicamentos 6 89 89% 803 305,67 262
ClinRio - Produtois Medico 6 81 81% 814 434 372
Total 15 - 83% 2090 938 804
Tabela 6.7-24:Modelagem 2: drones com capacidade de 80 unidades
Depósito Nº de
Drones
Carga média por
Drone Taxa de
Ocupação Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 4 62 77% 432 227,5 195
Prosper Medicamentos 7 67 84% 803 311,5 267
ClinRio - Produtois Medico 7 71 89% 855 478,3 410
Total 18 - 83% 2090 1017,3 872
Tabela 6.7-25:Modelagem 3: drones com capacidade de 70 unidades
Depósito Nº de
Drones
Carga média por
Drone Taxa de
Ocupação Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 4 54 77% 432 234,5 201
Prosper Medicamentos 8 67 96% 803 362,8 311
92
ClinRio - Produtois Medico 8 66 94% 855 491,2 421
Total 20 - 89% 2090 1088,5 933
Tabela 6.7-26:Modelagem 4: drones com capacidade de 60 unidades
Depósito Nº de
Drones
Carga média por
Drone Taxa de
Ocupação Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 5 48 80% 432 243,8 209
Prosper Medicamentos 12 45 74% 803 388,5 333
ClinRio - Produtois Medico 9 57 95% 855 508,7 436
Total 26 - 83% 2090 1141,0 978
Tabela 6.7-27:Modelagem 5: drones com capacidade de 50 unidades
Depósito Nº de
Drones
Carga média por
Drone Taxa de
Ocupação Carga total
Distância total
percorrida Tempo
total (qtdd) (unidades) (unidades) (km) (min)
BRL Distribuidora de Vacin 6 43 86% 432 259,0 222
Prosper Medicamentos 11 45 89% 803 393,2 337
ClinRio - Produtois Medico 11 45 90% 855 563,5 483
Total 28 - 89% 2090 1215,7 1042
6.7.2.1. Análise dos Resultados Após a obtenção dos dados, foi possível consolidar os resultados com a
finalidade de comparar e verificar a influência da capacidade de carga na variação do
tempo total de entrega juntamente ao número de UAVs necessários para se concluir
todas as entregas dos medicamentos demandados. A Tabela 6.7-28 compara entre si
os casos modelados:
93
Tabela 6.7-28: Tabela comparativa dos cenários com variação de capacidade
Capacidade Nº de Drones Tempo total Taxa de
Ocupação (qtdd) (min) 100 15 804 0,83 80 18 872 0,83 70 20 933 0,89 60 26 978 0,83 50 28 1042 0,89
Com base nos números indicados, pode-se perceber um aumento da
quantidade de UAVs demandados para a realização de todas as entregas necessárias
no sistema. Cabe notar, no entanto, que apesar da relação capacidade versus número
de Drones demandada ser aproximadamente linear, o mesmo não ocorre ao
considerarmos a relação entre a capacidade versus o tempo total de operação. Esses
dados podem ser observados nos Gráficos subsequentes:
Gráfico 6.7-4: Relação entre capacidade e número demandado de drones, com linha de tendência
Com o auxílio do programa Excel foi possível realizar uma regressão linear do
Gráfico 6.7-4 de forma a obter uma equação aproximada da linha de tendência que
relaciona a capacidade com o número de UAVs necessários para a operação, a saber:
𝐶𝐶𝐸𝐸𝐻𝐻𝐸𝐸𝑟𝑟𝐷𝐷𝑄𝑄𝐸𝐸𝑄𝑄𝐸𝐸𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 = 41 − 0,27 𝑥𝑥 𝑁𝑁º𝑈𝑈𝐴𝐴𝑈𝑈𝐸𝐸
y = -0,273x + 41,054R² = 0,9252
1
6
11
16
21
26
31
40 50 60 70 80 90 100 110
Capacidade x Número de Drones
94
Gráfico 6.7-5: Relação da capacidade x tempo total demandado para a entrega
A relação entre a capacidade de carga de cada UAV e o tempo total de operação
não é proporcional, isto é: a taxa de aumento da capacidade não provoca uma
diminuição do tempo de operação na mesma proporção.
Estas observações são importantes para considerações dos aspectos
econômicos por parte do operador, uma vez que um aumento da capacidade dos UAVs
gera um aumento do custo por unidade, o que não garante uma redução do tempo de
operação da grandeza necessária para uma redução dos custos totais.
7. Conclusões E Recomendações Este capítulo será dedicado a apresentar as conclusões obtidas a partir do
desenvolvimento do presente estudo, ressaltando as dificuldades e facilidades
encontradas para a obtenção dos dados. Ao fim desta discussão, serão feitas
recomendações para futuros estudos nesta área, que visam complementar e,
consequentemente, melhorar os resultados obtidos ao fim deste trabalho.
7.1. Conclusões A caracterização e apresentação do universo de uma tecnologia disruptiva, em
seu estágio inicial, pode ser considerada de alta complexidade. Isso se deve à escassez
de informação em publicações acadêmicas ou científicas, dificultando o acesso a dados
confiáveis e ficando sob responsabilidade do autor a realização de filtros quando da
obtenção de dados considerados duvidosos. Com base nisso, a obtenção de informação
12
13
14
15
16
17
18
40 50 60 70 80 90 100 110
Capacidade x Tempo Total (h)
95
do universo que permeia os diferentes usos da tecnologia baseada em drones foi
considerada uma das maiores dificuldades do estudo.
Para o cumprimento do primeiro objetivo do trabalho, o de explorar e conceituar
a tecnologia e aplicações relacionadas aos drones, optou-se pela segregação da
informação, demonstrando, primeiramente, os conceitos de drones e as diferentes
formas de caracterização e agrupamento dos mesmos.
De forma geral, um drone é um veículo aéreo que não carrega operador humano
e pode ser operado de forma remota ou voar autonomamente, podendo ter usos
militares ou não. No presente trabalho, considerou-se somente as aplicações civis da
tecnologia.
Como foi abordado no capítulo 3, as principais formas de classificação dos
drones atuais levam em consideração a forma de voo (asas fixas, multirotores e
híbridos), o tamanho e massa das aeronaves e a energia cinética liberada na operação,
como sugerido pela legislação da Nova Zelândia.
Dando prosseguimento à exploração do universo dos drones, foi realizado um
estudo da regulamentação atual do Brasil e, posteriormente, no mundo, ressaltando
casos específicos considerados importantes.
Sobre o atual estágio legislativo no Brasil, cabe ressaltar o ICA100-40/2015,
elaborado pelo DECEA, que regulamenta o voo de drones no território nacional. Através
desse documento fica proibido o uso comercial de UAVs superiores a 25 kg, além da
obrigação de se manter um distanciamento de aeródromos, a menos que o mesmo
solicite uma exceção à essa regra. Merece destaque a possibilidade de voos BVLOS
em regiões de espaço aéreo condicionado, fato este que pode ser considerado um
avanço.
Considerando a legislação internacional, nota-se muitas divergências quanto a
elegibilidade para a operação comercial nos diversos países, sendo este o principal
inibidor para o desenvolvimento da tecnologia, uma vez que impossibilita o surgimento
de grandes empresas no setor, ficando a fabricação e operação dos players desse
mercado restrito a poucos territórios.
Outro fator em comum, presente na maioria das legislações aqui estudadas, é o
referente à exigência de uso comercial de drones dentro do campo visual do operador
(operações VTOL), sendo justamente as operações automatizadas fora do campo de
visão (BVTOL) as que trariam os maiores benefícios do emprego dessa tecnologia.
96
Seguindo o caminho lógico de exposição do universo desta nova tecnologia,
procedeu-se à apresentação dos diversos casos de uso de drones em diferentes áreas.
Nota-se a qualidade de tecnologia disruptiva dos UAVs, sendo demonstrado no capítulo
5 os diversos impactos provocados pelo emprego desta tecnologia. Cabe ressaltar os
valores do mercado, estimados em US$127 Bilhões, cifra correspondente a economia
gerada pela aplicação de drones frente a soluções tradicionais (mão-de-obra humana,
helicópteros, satélites, veículos terrestres, dentre outros).
As indústrias em que já existem formas e casos de utilização de drones são
diversas, indo muito além do setor de filmagens, o qual apresenta a maior notoriedade
do emprego dessa tecnologia. Pode-se citar casos de uso nos setores de: seguros,
construção civil; telecomunicações; segurança; agricultura e logística de transportes.
Tendo abordado os conceitos sobre o que é a tecnologia UAV, as
regulamentações existentes e os casos de uso atuais e futuros dos drones, deu-se por
concluído o primeiro objetivo do trabalho, sendo possível, com isso, a aplicação dos
conceitos estudados no setor de transportes, mais especificamente no setor de delivery
de medicamentos.
O estudo de caso foi o de entregas do medicamento Atenolol, para o controle da
Hipertensão Arterial Sistêmica, em 90 hospitais do município do Rio de Janeiro,
mediante o uso de drones saindo de 3 depósitos em áreas espalhadas da cidade.
O medicamento foi selecionado devido a estudos demonstrarem que na maioria
dos casos, na atenção de saúde primária (ou básica), o atendimento ser decorrente de
problemas de saúde crônicos, sendo a maior parte composta por pacientes com
diabetes ou algum sintoma de hipertensão. Dessa forma, a escolha do medicamento
visou o estabelecimento de entregas de medicamentos necessários à população e com
demanda constante (devido à hipertensão ser uma doença crônica).
Para a geração do modelo, optou-se pelo uso do software TransCAD, gerando
dois cenários cada qual com os seus objetivos específicos, de forma a chegar ao
objetivo final do trabalho.
O primeiro cenário foi modelado de forma a comparar 3 modelos de drones
diferentes, verificando que, no caso de entrega de medicamentos de baixo peso e
volume, a maior capacidade não significa menores custos.
Conforme analisado no Capítulo 6, o fator encontrado que mais limitou a
operação com drones foi o referente à autonomia destes. Outra importante descoberta
97
desse primeiro cenário foi a referente a capacidade de reutilização dos drones em um
mesmo dia, mediante o carregamento de energia dos equipamentos ou partição das
entregas em dois ou mais horários, sendo a redução mais expressiva a de 19 UAVs
necessários, no caso de entrega realizada num mesmo momento, para apenas 7 drones,
mediante reordenação dos horários de saída e carregamento das aeronaves.
O cenário 2, elaborado com base no primeiro, objetivou a verificação da
influência da capacidade no serviço de delivery. A conclusão deste cenário é a de que
a capacidade exerce influência no número de rotas e drones demandados, sendo esta
quantidade menor à medida que se aumenta o payload do UAV. Porém, o tempo de
operação não decai de forma tão expressiva, devendo ser verificado, portanto, se o
custo operacional ao se empregar drones de maior capacidade apresenta ganhos de
produtividade da mesma grandeza.
Conclui-se o trabalho afirmando a característica disruptiva do serviço de
entregas via drones. A velocidade de finalização do serviço impressiona, uma vez que
esses equipamentos não estão sujeitos a problemas frequentemente encontrados nas
rotas tradicionais, com entregas por meio de veículos automotivos, como trânsito, vias
unidirecionais, etc.
O caso aqui elaborado forneceu uma visão, embora simplificada, de dados
consistentes que justificariam a entrega por meio de drones, servindo como ponto de
partida para operadores ou estudiosos do assunto.
7.2. Recomendações Futuras O trabalho aqui elaborado, devido a velocidade dos avanços tecnológicos no
mundo, deve ser atualizado com frequência. Isso se deve à tecnologia e aplicações com
drones ser recente devendo, em pouco tempo, termos outros conceitos e possibilidades
de uso, além de novas regulamentações por parte dos diferentes órgãos reguladores
ao redor do mundo.
Além dessa atualização, cabe ressaltar a não consideração dos aspectos físico-
financeiros na modelagem dos cenários de entregas, bem como a possibilidade de
variação da velocidade dos UAVs, mediante o emprego de outro programa do tipo SIG.
Com isso, uma sugestão de modelagem futura é a consideração dos custos de
aquisição, manutenção e operação dentro do sistema, além da variação dos parâmetros
fixos considerados.
98
Além do que foi exposto, pode-se considerar, para avanços na aplicabilidade de
drones no setor de transportes aéreos, a modelagem de um cenário de pick-up and
drop-off, isto é, a geração de modelos em que o UAV será carregado e descarregado
em diferentes pontos dispersos em uma região.
Por fim, para maior comparação da qualidade e vantagem (ou desvantagem) do
emprego desta tecnologia no serviço de delivery, cabe a elaboração e avaliação de dois
serviços de entrega sendo um deles pelo método tradicional, isto é, com o emprego de
veículos automotivos e outro por meio de drones, podendo estes serem empregados
juntamente aos veículos terrestres ou, tal qual fora feito no presente trabalho, de forma
autônoma.
99
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Anexos
Anexo 1 – Relação dos Hospitais do Modelo de Entrega ID NOME UNID. INICIAL_TIME FINAL_TIME LONGITUDE LATITUDE AP Demanda
1 SMS CMS VILA CANOAS -
AP21 CMS 0700 1700 -43271644 -22994701 2,1 24
2 SMS CF RINALDO DE
LAMARE - AP21 CF 0800 2000 -43254998 -22993704 2,1 24
3 SMS CF MARIA DO
SOCORRO/ROCINHA - AP21 CF 0800 2000 -43254537 -22990678 2,1 24
4 SMS CMS RODOLPHO
PERISSE/VIDIGAL - AP21 CMS 0700 1700 -43243146 -22996849 2,1 24
5 SMS CMS DR ALBERT SABIN
- AP21 CMS 0700 1700 -43248879 -22986500 2,1 24
6
SMS CMS PINDARO DE CARVALHO RODRIGUES -
AP21 CMS 0700 1700 -43234746 -22980783 2,1 24
7 SMS CF CANTAGALO PAVAO
- PAVAOZINHO - AP21 CF 0800 2000 -43198322 -22981633 2,1 24
8 SMS CMS JOAO BARROS
BARRETO - AP21 CMS 0700 1700 -43189701 -22967240 2,1 24
9 SMS CMS CHAPEU MANG
BABILONIA - AP21 CMS 0700 1700 -43173193 -22959719 2,1 24
10 SMS CMS ROCHA MAIA -
AP21 CMS 0700 1700 -43179778 -22953210 2,1 24
11 SMS CMS DOM HELDER
CAMARA - AP21 CMS 0700 1700 -43188603 -22951937 2,1 24
12 SMS CF SANTA MARTA -
AP21 CF 0800 2000 -43194801 -22950078 2,1 24
13 SMS CMS MANOEL JOSE
FERREIRA CMS 0700 1700 -43180828 -22926032 2,1 24
14 SMS CMS ERNANI
AGRICOLA CMS 0700 1700 -43191394 -22921110 1 11
15 SMS CF SERGIO VIEIRA DE
MELLO CF 0800 2000 -43196942 -22914640 1 11 16 SMS CSE LAPA CSE 0700 1700 -43183708 -22913997 1 11 17 SMS CMS OSWALDO CRUZ CMS 0700 1700 -43193017 -22912858 1 11 18 SMS CF NELIO OLIVEIRA CF 0800 2000 -43198084 -22897755 1 11
19 SMS CMS JOSE MESSIAS DO
CARMO CMS 0700 1700 -43201647 -22902556 1 11
20 SMS CMS MARCOLINO
CANDAU CMS 0700 1700 -43203015 -22909469 1 11
21 SMS CSE SAO FRANCISO DE
ASSIS CSE 0700 1700 -43206529 -22910432 1 11 22 SMS PS CASS PS 0800 1800 -43207570 -22911569 1 11 23 SMS CMS SALLES NETTO CMS 0700 1700 -43211088 -22925041 1 11
2
24 SMS CF ESTACIO DE SA CF 0800 2000 -43215321 -22923532 1 11 25 SMS CMS HEITOR BELTRAO CMS 0700 1700 -43236887 -22929697 2,2 21 26 SMS CMS JULIO BARBOSA CMS 0700 1700 -43245175 -22942087 2,2 21
27 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO FILHO CMS 0700 1700 -43253735 -22939499 2,2 21
28 SMS CMS CASA BRANCA CMS 0700 1700 -43256874 -22935695 2,2 21 29 SMS CMS NICOLA ALBANO SMS 0700 1700 -43279659 -22966053 2,2 21 30 SMS CF PEDRO ERNESTO CF 0800 2000 -43239865 -22914368 2,2 21
31 SMS CMS MARIA AUGUSTA
ESTRELLA CMS 0700 1700 -43255306 -22916499 2,2 21
32 SMS CF RECANTO DO
TROVADOR CF 0800 2000 -43261201 -22916784 2,2 21
33 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO TIBAU JR CMS 0700 1700 -43224653 -22899873 1 11
34 SMS CMS TIA ALICE CMS 0700 1700 -43244794 -22903615 3,2 19 35 SMS CF DONA ZICA CF 0800 2000 -43245329 -22901405 1 11 36 SMS CF CARIOCA CF 0800 2000 -43250909 -22892651 3,2 19 37 SMS CF ANNA NERY CF 0800 2000 -43252223 -22898615 3,2 19
38 SMS CF EDNEY CANAZARO
DE OLIVEIRA CF 0800 2000 -43263083 -22903075 3,2 19 39 SMS CF IZABEL DOS SANTOS CF 0800 2000 -43265822 -22899390 3,2 19
40 SMS CMS CARLOS GENTILLE
DE MELLO CMS 0700 1700 -43276343 -22913206 3,2 19
41 SMS CMS ANTENOR
NASCENTES CMS 0700 1700 -43282936 -22913206 3,2 19 42 SMS CMS CESAR PERNETTA CMS 0700 1700 -43283147 -22901751 3,2 19
43 SMS CMS MILTON FONTES
MAGARAO CMS 0700 1700 -43292389 -22896394 3,2 19 44 SMS CMS RENATO ROCCO CMS 0700 1700 -43265392 -22892273 3,2 19 45 SMS CF VICTOR VALLA CF 0800 2000 -43254218 -22885661 3,1 24
46 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA
SILVEIRA CF 0800 2000 -43286528 -22887535 3,2 19 47 FIOCRUZ 0700 1700 -43256884 -22868268 1 11 48 SMS CMS VILA DO JOAO CMS 0700 1700 -43246912 -22857546 3,1 24 49 SMS CF ADIB JATENE CF 0800 2000 -43242898 -22867283 3,1 24 50 SMS CF AUGUSTO BOAL CF 0800 2000 -43246251 -22864883 3,1 24 51 SMS CMS NOVA HOLANDA CMS 0700 1700 -43245881 -22859053 3,1 24 52 SMS CMS HELIO SMIDT CMS 0700 1700 -43242293 -22856990 3,1 24 53 SMS CMS PARQUE UNIAO CMS 0700 1700 -43247451 -22851003 3,1 24
54 SMS CMS MARIA CRISTINA
ROMA PAUGARTTEN CMS 0700 1700 -43254240 -22852081 3,1 24
55 SMS CMS FERN A BRAGA
LOPES CAJU CMS 0700 1700 -43224702 -22875670 1 11 56 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA CF 0800 2000 -43298216 -22888278 3,2 19
57 SMS CMS EDUARDO A
VILHENA CMS 0700 1700 -43295604 -22888392 3,2 19
58 SMS CF EMYGDIO ALVES
COSTA FILHO CF 0800 2000 -43293848 -22882935 3,2 19
59 SMS CF SERGIO NICOLAU
AMIN CF 0800 2000 -43277519 -22878781 3,2 19
3
60 SMS CF BARBARA
STARFIELD CF 0800 2000 -43272286 -22876503 3,2 19
61 SMS POLICLINICA
RODOLPHO ROCCO PS 0800 1800 -43274964 -22872150 3,2 19 62 SMS CF ZILDA ARNS CF 0800 2000 -43271278 -22865968 3,1 24
63 SMS CF RODRIGO Y
AGUILAR ROIG CF 0800 2000 -43269962 -22860976 3,1 24
64 SMS POLICLINICA JOSE
PARANHOS FONTENELLE PS 0800 1800 -43271865 -22841639 3,1 24 65 SMS CMS SAO GODOFREDO CMS 0700 1700 -43272901 -22841493 3,1 24 66 SMS CF FELIPE CARDOSO CF 0800 2000 -43281228 -22843077 3,1 24
67 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO
NOVIS CF 0800 2000 -43292342 -22837766 3,1 24
68
SMS CF ANA MARIA CONCEICAO DOS SANTOS
CORREIA CF 0800 2000 -43286594 -22822593 3,3 44 69 SMS CMS JOAO CANDIDO CMS 0700 1700 -43272033 -22820365 3,1 24
70 SMS CF HEITOR DOS
PRAZERES CF 0800 2000 -43284870 -22823397 3,1 24
71 SMS CF NILDA CAMPOS DE
LIMA CF 0800 2000 -43322197 -22852879 3,1 24
72 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE
SOUZA CF 0800 2000 -43310869 -22823395 3,1 24 73 SMS CF JOAOSINHO TRINTA CF 0800 2000 -43305782 -22815650 3,1 24
74 SMS CMS JOSE BREVES DOS
SANTOS CMS 0700 1700 -43291723 -22817203 3,1 24 75 UPA 24h BOTAFOGO UPA 0000 2400 -43191664 -22949219 2,1 24 76 UPA 24h COPACABANA UPA 0001 2400 -43189240 -22966446 2,1 24 77 UPA 24h ENGENHO NOVO UPA 0002 2400 -43300420 -22921718 2,2 21
78 UPA 24h ILHA DO
GOVERNADOR UPA 0003 2400 -43318540 -22892025 3,1 24 79 UPA 24h IRAJÁ UPA 0004 2400 -43281493 -22868008 3,3 44 80 UPA 24h JACAREPAGUÁ UPA 0005 2400 -43358290 -22942680 3,3 44 81 UPA 24h TIJUCA UPA 0006 2400 -43232950 -22923583 2,2 21
82 SMS CF CARLOS NERY DA
COSTA FILHO CF 0800 2000 -43326341 -22891785 3,3 44
83 SMS CMS MARIO OLINTO
DE OLIVEIRA - AP 33 CMS 0700 1700 -43306701 -22899637 3,3 44
84 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - AP 33 CMS 0700 1700 -43339553 -22879770 3,3 44
85 SMS CF SOUZA MARQUES -
AP 33 CF 0800 2000 -43343795 -22878025 3,3 44
86 SMS CMS MORRO UNIAO -
AP 33 CMS 0700 1700 -43380957 -22775222 3,3 44
87 SMS CMS CARMELA DUTRA
- AP 33 CMS 0700 1700 -43351861 -22852048 3,3 44
88 SMS CF MAESTRO CELESTINO - AP 33 CF 0800 2000 -43369799 -22853535 3,3 44
89 SMS CF JOSUETE
SANTANNA DE OLIVEIRA CF 0800 2000 -43374733 -22847620 3,3 44
4
90 SMS CF DANTE ROMANO
JUNIOR - AP 33 CF 0800 2000 -43354287 -22867821 3,3 44
Anexo 2 – Rotas percorridas pelos drones.
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DHL full-time
0 3 6
KilometersLegenda
Rede viaria
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L Hospitais:1Rotas Aéreas
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DHL half-time
0 2 4 6
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Legenda
Rede ViáriaL Hospitais:1
W Depósito
Rotas Aéreas
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Matrice Full-Time
0 2 4 6
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Rede ViáriaL Hospitais.
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Rotas Aéreas
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Matrice Half-time
0 2 4 6
Kilometers
legenda
Rede ViáriaL Hospitais:1
W Depósito
Rotas Aéreas
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HE-190E full-time
0 2 4 6
Kilometers
Rede ViáriaL Hospitais.
W Depósito
Rotas Aéreas
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HE-190E half-time
0 2 4 6
Kilometers
Rede ViáriaL Hospitais.
W Depósito
Vehicle Routes
Anexo 3 – Mapas das rotas percorridas pelos drones.
Modelagem 1 – DHL Parcelkopter 3.0 Full-Time
Itinerary Report - DHL Cenário 1
Route # : 1 Tot Time: 0:45 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 19.9 Depart Load: 117.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:51am
1 SMS CF MARIA DO SOCORRO/RO 8:00am- 8:05am 8.5 24.0
2 SMS CF RINALDO DE LAMARE - 8:05am- 8:10am 0.2 24.0
3 SMS CMS RODOLPHO PERISSE/V 8:11am- 8:16am 1.0 24.0
4 SMS CMS DR ALBERT SABIN - 8:17am- 8:22am 1.1 24.0
5 SMS CMS NICOLA ALBANO 8:26am- 8:31am 3.3 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:36am 5.6-----------------
Total 19.9 117.0
Route # : 2 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 22.0 Depart Load: 83.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:52am
1 SMS CMS VILA CANOAS - AP21 8:00am- 8:05am 7.4 24.0
2 SMS CMS CARLOS GENTILLE DE 8:13am- 8:18am 7.7 19.0
3 SMS CMS ANTENOR NASCENTES 8:18am- 8:23am 0.5 19.0
4 UPA 24h ENGENHO NOVO 8:25am- 8:30am 1.7 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:35am 4.5-----------------
Total 22.0 83.0
Route # : 3 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.9 Depart Load: 120.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:53am
1 SMS CMS CESAR PERNETTA 8:00am- 8:05am 6.9 19.0
2 SMS CMS MILTON FONTES MAGA 8:06am- 8:11am 0.9 19.0
3 SMS CMS EDUARDO A VILHENA 8:12am- 8:17am 0.8 19.0
Página 1
DHL_Cenario_01_Itinerários.txt
4 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA 8:17am- 8:22am 0.2 19.0
5 SMS CMS MARIO OLINTO DE OL 8:23am- 8:28am 1.3 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:34am 5.7 -----------------Total 15.9 120.0
Route # : 4 Tot Time: 0:29 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 13.9 Depart Load: 112.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 7:54am
1 UPA 24h ILHA DO GOVERNADOR 8:00am- 8:05am 5.9 24.0
2 SMS CF CARLOS NERY DA COST 8:06am- 8:11am 0.6 44.0
3 UPA 24h JACAREPAGUÁ 8:16am- 8:21am 5.5 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:23am 1.6 -----------------Total 13.9 112.0
Route # : 5 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.8 Depart Load: 95.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS POLICLINICA RODOLPHO R 8:00am- 8:05am 6.9 19.0
2 SMS CF BARBARA STARFIELD 8:05am- 8:10am 0.4 19.0
3 SMS CF SERGIO NICOLAU AMIN 8:11am- 8:16am 0.5 19.0
4 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA SI 8:17am- 8:22am 1.1 19.0
5 SMS CF EMYGDIO ALVES COSTA 8:23am- 8:28am 0.7 19.0
END Prosper Medicamentos 8:35am 6.9 -----------------Total 16.8 95.0
Route # : 6 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.5 Depart Load: 140.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 UPA 24h IRAJÁ 8:00am- 8:05am 6.2 44.0
Página 2
DHL_Cenario_01_Itinerários.txt
2 SMS CF ZILDA ARNS 8:06am- 8:11am 0.9 24.0
3 SMS CF RODRIGO Y AGUILAR R 8:11am- 8:16am 0.4 24.0
4 SMS CMS MARIA CRISTINA ROM 8:18am- 8:23am 1.6 24.0
5 SMS POLICLINICA JOSE PARAN 8:25am- 8:30am 1.8 24.0
END Prosper Medicamentos 8:35am 5.3 -----------------Total 16.5 140.0
Route # : 7 Tot Time: 0:39 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 19.5 Depart Load: 176.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS CMS MORRO UNIAO - AP 3 8:00am- 8:05am 6.2 44.0
2 SMS CF JOSUETE SANTANNA DE 8:12am- 8:17am 6.8 44.0
3 SMS CF MAESTRO CELESTINO - 8:18am- 8:23am 0.7 44.0
4 SMS CMS CARMELA DUTRA - AP 8:24am- 8:29am 1.5 44.0
END Prosper Medicamentos 8:33am 4.0 -----------------Total 19.5 176.0
Route # : 8 Tot Time: 0:34 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 13.7 Depart Load: 156.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:54am
1 SMS CF DANTE ROMANO JUNIOR 8:00am- 8:05am 5.4 44.0
2 SMS CF SOUZA MARQUES - AP 8:06am- 8:11am 1.3 44.0
3 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - 8:12am- 8:17am 0.4 44.0
4 SMS CF NILDA CAMPOS DE LIM 8:20am- 8:25am 2.9 24.0
END Prosper Medicamentos 8:28am 3.4 -----------------Total 13.7 156.0
Route # : 9 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 12.3 Depart Load: 164.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
Página 3
DHL_Cenario_01_Itinerários.txt---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:56am
1 SMS CF ANA MARIA CONCEICAO 8:00am- 8:05am 3.5 44.0
2 SMS CF HEITOR DOS PRAZERES 8:05am- 8:10am 0.1 24.0
3 SMS CMS JOAO CANDIDO 8:11am- 8:16am 1.1 24.0
4 SMS CMS SAO GODOFREDO 8:18am- 8:23am 2.0 24.0
5 SMS CF FELIPE CARDOSO 8:24am- 8:29am 0.7 24.0
6 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO NOV 8:30am- 8:35am 1.1 24.0
END Prosper Medicamentos 8:39am 3.5 -----------------Total 12.3 164.0
Route # : 10 Tot Time: 0:21 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 6.3 Depart Load: 72.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:58am
1 SMS CF JOAOSINHO TRINTA 8:00am- 8:05am 1.7 24.0
2 SMS CMS JOSE BREVES DOS SA 8:06am- 8:11am 1.2 24.0
3 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE S 8:13am- 8:18am 1.7 24.0
END Prosper Medicamentos 8:20am 1.4 -----------------Total 6.3 72.0
Route # : 11 Tot Time: 0:45 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 19.8 Depart Load: 120.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:51am
1 SMS CMS PINDARO DE CARVALH 8:00am- 8:05am 8.7 24.0
2 SMS CF CANTAGALO PAVAO - P 8:08am- 8:13am 3.2 24.0
3 SMS CMS JOAO BARROS BARRET 8:15am- 8:20am 1.5 24.0
4 UPA 24h COPACABANA 8:20am- 8:25am 0.0 24.0
5 SMS CMS DOM HELDER CAMARA 8:26am- 8:31am 1.3 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:36am 4.8 -----------------Total 19.8 120.0
Página 4
DHL_Cenario_01_Itinerários.txt
Route # : 12 Tot Time: 0:40 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.2 Depart Load: 120.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CMS HELIO SMIDT 8:00am- 8:05am 6.6 24.0
2 SMS CMS PARQUE UNIAO 8:06am- 8:11am 0.7 24.0
3 SMS CMS VILA DO JOAO 8:11am- 8:16am 0.6 24.0
4 SMS CMS NOVA HOLANDA 8:17am- 8:22am 0.1 24.0
5 SMS CF AUGUSTO BOAL 8:22am- 8:27am 0.5 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:34am 6.5 -----------------Total 15.2 120.0
Route # : 13 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.7 Depart Load: 100.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF VICTOR VALLA 8:00am- 8:05am 6.3 24.0
2 SMS CMS RENATO ROCCO 8:06am- 8:11am 1.1 19.0
3 SMS CF IZABEL DOS SANTOS 8:12am- 8:17am 0.6 19.0
4 SMS CF EDNEY CANAZARO DE O 8:17am- 8:22am 0.4 19.0
5 SMS CF ANNA NERY 8:23am- 8:28am 1.0 19.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:34am 6.0 -----------------Total 15.7 100.0
Route # : 14 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.8 Depart Load: 105.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF RECANTO DO TROVADOR 8:00am- 8:05am 6.9 21.0
2 SMS CMS CASA BRANCA 8:07am- 8:12am 1.8 21.0
3 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO 8:12am- 8:17am 0.4 21.0
Página 5
DHL_Cenario_01_Itinerários.txt 4 SMS CMS JULIO BARBOSA 8:18am- 8:23am 0.7 21.0
5 SMS CMS HEITOR BELTRAO 8:24am- 8:29am 1.3 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:35am 5.3 -----------------Total 16.8 105.0
Route # : 15 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.1 Depart Load: 76.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:54am
1 SMS CF DONA ZICA 8:00am- 8:05am 5.4 11.0
2 SMS CF CARIOCA 8:06am- 8:11am 0.9 19.0
3 FIOCRUZ 8:13am- 8:18am 2.3 11.0
4 SMS CF ADIB JATENE 8:20am- 8:25am 1.2 24.0
5 SMS CMS FERN A BRAGA LOPES 8:26am- 8:31am 1.7 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:36am 4.3 -----------------Total 16.1 76.0
Route # : 16 Tot Time: 0:45 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 14.6 Depart Load: 104.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:54am
1 SMS CMS TIA ALICE 8:00am- 8:05am 5.3 19.0
2 SMS CMS MARIA AUGUSTA ESTR 8:07am- 8:12am 1.5 21.0
3 SMS CF PEDRO ERNESTO 8:13am- 8:18am 1.3 21.0
4 UPA 24h TIJUCA 8:19am- 8:24am 1.0 21.0
5 SMS CF ESTACIO DE SA 8:26am- 8:31am 1.5 11.0
6 SMS CMS SALLES NETTO 8:31am- 8:36am 0.4 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:39am 3.2 -----------------Total 14.6 104.0
Route # : 17 Tot Time: 0:43 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 12.6 Depart Load: 131.0
Página 6
DHL_Cenario_01_Itinerários.txtNo. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:57am
1 SMS CMS MANOEL JOSE FERREI 8:00am- 8:05am 2.3 24.0
2 SMS CMS CHAPEU MANG BABILO 8:08am- 8:13am 3.2 24.0
3 SMS CMS ROCHA MAIA - AP21 8:14am- 8:19am 0.8 24.0
4 UPA 24h BOTAFOGO 8:20am- 8:25am 1.1 24.0
5 SMS CF SANTA MARTA - AP21 8:26am- 8:31am 0.2 24.0
6 SMS CMS ERNANI AGRICOLA 8:33am- 8:38am 2.7 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:40am 1.9 -----------------Total 12.6 131.0
Route # : 18 Tot Time: 0:44 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 8.7 Depart Load: 77.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:58am
1 SMS CF SERGIO VIEIRA DE ME 8:00am- 8:05am 1.7 11.0
2 SMS CMS MARCOLINO CANDAU 8:06am- 8:11am 0.7 11.0
3 SMS CSE SAO FRANCISO DE AS 8:11am- 8:16am 0.3 11.0
4 SMS PS CASS 8:16am- 8:21am 0.1 11.0
5 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO T 8:23am- 8:28am 1.8 11.0
6 SMS CMS JOSE MESSIAS DO CA 8:30am- 8:35am 2.0 11.0
7 SMS CF NELIO OLIVEIRA 8:36am- 8:41am 0.5 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:42am 1.3 -----------------Total 8.7 77.0
Route # : 19 Tot Time: 0:13 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 3.4 Depart Load: 22.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:58am
1 SMS CMS OSWALDO CRUZ 8:00am- 8:05am 1.3 11.0
2 SMS CSE LAPA 8:06am- 8:11am 0.8 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:12am 1.1
Página 7
DHL_Cenario_01_Itinerários.txt -----------------Total 3.4 22.0
Página 8
Modelagem 2 – DHL Parcelkopter 3.0
Half-TimeItinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 21.3 Depart Load: 93.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 12:50pm
1 SMS CMS RODOLPHO PERISSE/V 1:00pm- 1:05pm 9.6 24.0
2 SMS CMS DR ALBERT SABIN - 1:06pm- 1:11pm 1.1 24.0
3 SMS CMS VILA CANOAS - AP21 1:13pm- 1:18pm 2.1 24.0
4 SMS CMS NICOLA ALBANO 1:21pm- 1:26pm 2.8 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:32pm 5.6-----------------
Total 21.3 93.0
Route # : 2 Tot Time: 0:27 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 17.4 Depart Load: 48.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:51am
1 SMS CF MARIA DO SOCORRO/RO 8:00am- 8:05am 8.5 24.0
2 SMS CF RINALDO DE LAMARE - 8:05am- 8:10am 0.2 24.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:19am 8.6-----------------
Total 17.4 48.0
Route # : 3 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 17.0 Depart Load: 95.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 12:52pm
1 SMS CMS EDUARDO A VILHENA 1:00pm- 1:05pm 7.1 19.0
2 SMS CMS MILTON FONTES MAGA 1:06pm- 1:11pm 0.8 19.0
3 SMS CMS CESAR PERNETTA 1:12pm- 1:17pm 0.9 19.0
4 SMS CMS CARLOS GENTILLE DE 1:18pm- 1:23pm 1.2 19.0
5 SMS CMS ANTENOR NASCENTES 1:24pm- 1:29pm 0.5 19.0
Página 1
DHL_Cenario02_Itinerario.txt END BRL Distribuidora de Vacin 1:35pm 6.2 -----------------Total 17.0 95.0
Route # : 4 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 17.5 Depart Load: 152.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 7:47am
1 UPA 24h ENGENHO NOVO 7:52am- 7:57am 4.5 21.0
2 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA 8:00am- 8:05am 3.1 19.0
3 UPA 24h ILHA DO GOVERNADOR 8:07am- 8:12am 1.8 24.0
4 SMS CF CARLOS NERY DA COST 8:13am- 8:18am 0.6 44.0
5 UPA 24h JACAREPAGUÁ 8:23am- 8:28am 5.5 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:30am 1.6 -----------------Total 17.5 152.0
Route # : 5 Tot Time: 0:16 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 11.5 Depart Load: 44.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 12:54pm
1 SMS CMS MARIO OLINTO DE OL 1:00pm- 1:05pm 5.7 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:11pm 5.7 -----------------Total 11.5 44.0
Route # : 6 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 17.1 Depart Load: 100.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS CF ZILDA ARNS 8:00am- 8:05am 6.7 24.0
2 SMS CF BARBARA STARFIELD 8:06am- 8:11am 1.0 19.0
3 SMS CF SERGIO NICOLAU AMIN 8:12am- 8:17am 0.5 19.0
4 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA SI 8:18am- 8:23am 1.1 19.0
5 SMS CF EMYGDIO ALVES COSTA 8:23am- 8:28am 0.7 19.0
Página 2
DHL_Cenario02_Itinerario.txt END Prosper Medicamentos 8:35am 6.9 -----------------Total 17.1 100.0
Route # : 7 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.8 Depart Load: 135.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:48pm
1 UPA 24h IRAJÁ 12:54pm-12:59pm 6.2 44.0
2 SMS POLICLINICA RODOLPHO R 1:00pm- 1:05pm 0.7 19.0
3 SMS CMS MARIA CRISTINA ROM 1:08pm- 1:13pm 2.6 24.0
4 SMS POLICLINICA JOSE PARAN 1:14pm- 1:19pm 1.8 24.0
5 SMS CMS SAO GODOFREDO 1:20pm- 1:25pm 0.0 24.0
END Prosper Medicamentos 1:30pm 5.2 -----------------Total 16.8 135.0
Route # : 8 Tot Time: 0:44 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 14.2 Depart Load: 164.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:56am
1 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO NOV 8:00am- 8:05am 3.5 24.0
2 SMS CF RODRIGO Y AGUILAR R 8:08am- 8:13am 2.9 24.0
3 SMS CF FELIPE CARDOSO 8:15am- 8:20am 1.9 24.0
4 SMS CF HEITOR DOS PRAZERES 8:22am- 8:27am 1.9 24.0
5 SMS CF ANA MARIA CONCEICAO 8:27am- 8:32am 0.1 44.0
6 SMS CF JOAOSINHO TRINTA 8:34am- 8:39am 1.8 24.0
END Prosper Medicamentos 8:41am 1.7 -----------------Total 14.2 164.0
Route # : 9 Tot Time: 0:38 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 22.9 Depart Load: 132.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:53pm
Página 3
DHL_Cenario02_Itinerario.txt 1 SMS CMS MORRO UNIAO - AP 3 1:00pm- 1:05pm 6.2 44.0
2 SMS CMS CARMELA DUTRA - AP 1:13pm- 1:18pm 7.7 44.0
3 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - 1:21pm- 1:26pm 2.8 44.0
END Prosper Medicamentos 1:32pm 6.1 -----------------Total 22.9 132.0
Route # : 10 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.7 Depart Load: 200.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:54am
1 SMS CF JOSUETE SANTANNA DE 8:00am- 8:05am 5.2 44.0
2 SMS CF MAESTRO CELESTINO - 8:06am- 8:11am 0.7 44.0
3 SMS CF DANTE ROMANO JUNIOR 8:13am- 8:18am 1.9 44.0
4 SMS CF SOUZA MARQUES - AP 8:19am- 8:24am 1.3 44.0
5 SMS CF NILDA CAMPOS DE LIM 8:27am- 8:32am 3.0 24.0
END Prosper Medicamentos 8:36am 3.4 -----------------Total 15.7 200.0
Route # : 11 Tot Time: 0:20 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 9.5 Depart Load: 48.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:55pm
1 SMS CMS JOAO CANDIDO 1:00pm- 1:05pm 4.7 24.0
2 SMS CMS JOSE BREVES DOS SA 1:07pm- 1:12pm 1.7 24.0
END Prosper Medicamentos 1:15pm 3.0 -----------------Total 9.5 48.0
Route # : 12 Tot Time: 0:08 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 3.0 Depart Load: 24.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:58am
1 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE S 8:00am- 8:05am 1.4 24.0
Página 4
DHL_Cenario02_Itinerario.txt END Prosper Medicamentos 8:06am 1.4 -----------------Total 3.0 24.0
Route # : 13 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 21.0 Depart Load: 87.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:51pm
1 SMS CMS PINDARO DE CARVALH 1:00pm- 1:05pm 8.7 24.0
2 SMS CMS JULIO BARBOSA 1:09pm- 1:14pm 3.7 21.0
3 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO 1:15pm- 1:20pm 0.7 21.0
4 SMS CMS CASA BRANCA 1:20pm- 1:25pm 0.4 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:32pm 7.2 -----------------Total 21.0 87.0
Route # : 14 Tot Time: 0:36 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.6 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:42am
1 UPA 24h BOTAFOGO 7:47am- 7:52am 4.5 24.0
2 UPA 24h COPACABANA 7:53am- 7:58am 1.6 24.0
3 SMS CF CANTAGALO PAVAO - P 8:00am- 8:05am 1.6 24.0
4 SMS CF SANTA MARTA - AP21 8:08am- 8:13am 3.0 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:18am 4.7 -----------------Total 15.6 96.0
Route # : 15 Tot Time: 0:40 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.3 Depart Load: 107.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:52pm
1 SMS CMS PARQUE UNIAO 1:00pm- 1:05pm 7.3 24.0
2 SMS CMS VILA DO JOAO 1:06pm- 1:11pm 0.6 24.0
3 SMS CMS NOVA HOLANDA 1:11pm- 1:16pm 0.1 24.0
Página 5
DHL_Cenario02_Itinerario.txt 4 SMS CMS HELIO SMIDT 1:16pm- 1:21pm 0.3 24.0
5 SMS CMS FERN A BRAGA LOPES 1:24pm- 1:29pm 2.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:33pm 4.3 -----------------Total 15.3 107.0
Route # : 16 Tot Time: 0:42 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 17.4 Depart Load: 91.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:54pm
1 SMS CMS HEITOR BELTRAO 1:00pm- 1:05pm 5.3 21.0
2 SMS CMS MARIA AUGUSTA ESTR 1:07pm- 1:12pm 2.0 21.0
3 SMS CMS RENATO ROCCO 1:15pm- 1:20pm 2.4 19.0
4 SMS CMS TIA ALICE 1:22pm- 1:27pm 2.1 19.0
5 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO T 1:28pm- 1:33pm 1.8 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:37pm 3.6 -----------------Total 17.4 91.0
Route # : 17 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.4 Depart Load: 97.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF RECANTO DO TROVADOR 8:00am- 8:05am 6.9 21.0
2 SMS CF EDNEY CANAZARO DE O 8:06am- 8:11am 1.3 19.0
3 SMS CF IZABEL DOS SANTOS 8:12am- 8:17am 0.4 19.0
4 SMS CF ANNA NERY 8:18am- 8:23am 1.2 19.0
5 SMS CF CARIOCA 8:24am- 8:29am 0.5 19.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:34am 5.9 -----------------Total 16.4 97.0
Route # : 18 Tot Time: 0:41 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 16.3 Depart Load: 94.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
Página 6
DHL_Cenario02_Itinerario.txt ClinRio - Produtois Medico 7:54am
1 SMS CF DONA ZICA 8:00am- 8:05am 5.4 11.0
2 SMS CF VICTOR VALLA 8:07am- 8:12am 1.6 24.0
3 FIOCRUZ 8:13am- 8:18am 1.6 11.0
4 SMS CF AUGUSTO BOAL 8:19am- 8:24am 0.9 24.0
5 SMS CF ADIB JATENE 8:25am- 8:30am 0.3 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:36am 6.1 -----------------Total 16.3 94.0
Route # : 19 Tot Time: 0:44 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 14.4 Depart Load: 131.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:55pm
1 SMS CMS ROCHA MAIA - AP21 1:00pm- 1:05pm 4.9 24.0
2 SMS CMS CHAPEU MANG BABILO 1:06pm- 1:11pm 0.8 24.0
3 SMS CMS JOAO BARROS BARRET 1:12pm- 1:17pm 1.6 24.0
4 SMS CMS DOM HELDER CAMARA 1:19pm- 1:24pm 1.4 24.0
5 SMS CMS MANOEL JOSE FERREI 1:26pm- 1:31pm 2.5 24.0
6 SMS CMS ERNANI AGRICOLA 1:33pm- 1:38pm 1.0 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:39pm 1.9 -----------------Total 14.4 131.0
Route # : 20 Tot Time: 0:36 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 11.5 Depart Load: 75.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:58am
1 SMS CF SERGIO VIEIRA DE ME 8:00am- 8:05am 1.7 11.0
2 SMS CF ESTACIO DE SA 8:07am- 8:12am 1.8 11.0
3 UPA 24h TIJUCA 8:13am- 8:18am 1.5 21.0
4 SMS CF PEDRO ERNESTO 8:19am- 8:24am 1.0 21.0
5 SMS CF NELIO OLIVEIRA 8:28am- 8:33am 4.0 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:35am 1.3
Página 7
DHL_Cenario02_Itinerario.txt -----------------Total 11.5 75.0
Route # : 21 Tot Time: 0:43 Capacity : 200.0 Veh. Type: 1 Tot Dist: 8.0 Depart Load: 77.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:58pm
1 SMS CMS JOSE MESSIAS DO CA 1:00pm- 1:05pm 1.5 11.0
2 SMS CMS MARCOLINO CANDAU 1:06pm- 1:11pm 0.6 11.0
3 SMS CSE SAO FRANCISO DE AS 1:11pm- 1:16pm 0.3 11.0
4 SMS PS CASS 1:16pm- 1:21pm 0.1 11.0
5 SMS CMS SALLES NETTO 1:22pm- 1:27pm 1.3 11.0
6 SMS CMS OSWALDO CRUZ 1:29pm- 1:34pm 1.9 11.0
7 SMS CSE LAPA 1:35pm- 1:40pm 0.8 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:41pm 1.1 -----------------Total 8.0 77.0
Página 8
Modelagem 3 – Matrice 600 Full-Time
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 23.1 Depart Load: 72.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 6:51am
1 SMS CMS DR ALBERT SABIN - 7:00am- 7:05am 10.2 24.0
2 SMS CMS RODOLPHO PERISSE/V 7:06am- 7:11am 1.2 24.0
3 SMS CMS VILA CANOAS - AP21 7:14am- 7:19am 2.9 24.0
END BRL Distribuidora de Vacin 7:26am 8.6-----------------
Total 23.1 72.0
Route # : 2 Tot Time: 0:33 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 20.7 Depart Load: 69.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:51am
1 SMS CF RINALDO DE LAMARE - 8:00am- 8:05am 10.0 24.0
2 SMS CF MARIA DO SOCORRO/RO 8:05am- 8:10am 0.3 24.0
3 SMS CMS NICOLA ALBANO 8:14am- 8:19am 3.7 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:24am 6.5-----------------
Total 20.7 69.0
Route # : 3 Tot Time: 0:30 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 17.1 Depart Load: 82.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 6:53am
1 SMS CMS MILTON FONTES MAGA 7:00am- 7:05am 7.8 19.0
2 SMS CMS EDUARDO A VILHENA 7:06am- 7:11am 0.9 19.0
3 SMS CMS MARIO OLINTO DE OL 7:12am- 7:17am 1.6 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 7:23am 6.6-----------------
Total 17.1 82.0
Página 1
vrptw_it.txtRoute # : 4 Tot Time: 0:32 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 19.7 Depart Load: 57.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 7:40am
1 SMS CMS CARLOS GENTILLE DE 7:47am- 7:52am 7.8 19.0
2 SMS CMS CESAR PERNETTA 7:53am- 7:58am 1.4 19.0
3 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA 8:00am- 8:05am 2.1 19.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:12am 8.2 -----------------Total 19.7 57.0
Route # : 5 Tot Time: 0:23 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 14.6 Depart Load: 40.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 6:53am
1 SMS CMS ANTENOR NASCENTES 7:00am- 7:05am 7.2 19.0
2 UPA 24h ENGENHO NOVO 7:07am- 7:12am 2.0 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 7:16am 5.2 -----------------Total 14.6 40.0
Route # : 6 Tot Time: 0:29 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 16.2 Depart Load: 112.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 7:47am
1 UPA 24h JACAREPAGUÁ 7:49am- 7:54am 1.9 44.0
2 SMS CF CARLOS NERY DA COST 8:00am- 8:05am 6.5 44.0
3 UPA 24h ILHA DO GOVERNADOR 8:06am- 8:11am 0.8 24.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:17am 6.9 -----------------Total 16.2 112.0
Route # : 7 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.5 Depart Load: 82.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
Página 2
vrptw_it.txt Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS CF EMYGDIO ALVES COSTA 8:00am- 8:05am 8.0 19.0
2 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA SI 8:06am- 8:11am 0.9 19.0
3 UPA 24h IRAJÁ 8:13am- 8:18am 2.2 44.0
END Prosper Medicamentos 8:24am 7.3 -----------------Total 18.5 82.0
Route # : 8 Tot Time: 0:32 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 20.3 Depart Load: 62.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS POLICLINICA RODOLPHO R 8:00am- 8:05am 8.1 19.0
2 SMS CF BARBARA STARFIELD 8:05am- 8:10am 0.5 19.0
3 SMS CMS MARIA CRISTINA ROM 8:13am- 8:18am 3.2 24.0
END Prosper Medicamentos 8:25am 8.3 -----------------Total 20.3 62.0
Route # : 9 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.9 Depart Load: 67.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:52am
1 SMS CF SERGIO NICOLAU AMIN 8:00am- 8:05am 8.5 19.0
2 SMS CF ZILDA ARNS 8:06am- 8:11am 1.5 24.0
3 SMS CMS SAO GODOFREDO 8:14am- 8:19am 2.7 24.0
END Prosper Medicamentos 8:24am 6.1 -----------------Total 18.9 67.0
Route # : 10 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 17.8 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:55am
1 SMS CF FELIPE CARDOSO 8:00am- 8:05am 5.4 24.0
Página 3
vrptw_it.txt 2 SMS CF RODRIGO Y AGUILAR R 8:07am- 8:12am 2.2 24.0
3 SMS POLICLINICA JOSE PARAN 8:14am- 8:19am 2.1 24.0
4 SMS CMS JOAO CANDIDO 8:21am- 8:26am 2.3 24.0
END Prosper Medicamentos 8:31am 5.5 -----------------Total 17.8 96.0
Route # : 11 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 24.4 Depart Load: 132.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:49am
1 SMS CMS CARMELA DUTRA - AP 7:53am- 7:58am 4.7 44.0
2 SMS CF DANTE ROMANO JUNIOR 8:00am- 8:05am 1.7 44.0
3 SMS CMS MORRO UNIAO - AP 3 8:14am- 8:19am 10.6 44.0
END Prosper Medicamentos 8:25am 7.2 -----------------Total 24.4 132.0
Route # : 12 Tot Time: 0:26 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 19.2 Depart Load: 68.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 6:56am
1 SMS CMS JOSE BREVES DOS SA 7:00am- 7:05am 3.5 24.0
2 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - 7:12am- 7:17am 8.4 44.0
END Prosper Medicamentos 7:23am 7.1 -----------------Total 19.2 68.0
Route # : 13 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.3 Depart Load: 156.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:54am
1 SMS CF JOSUETE SANTANNA DE 8:00am- 8:05am 6.0 44.0
2 SMS CF MAESTRO CELESTINO - 8:06am- 8:11am 0.8 44.0
3 SMS CF SOUZA MARQUES - AP 8:14am- 8:19am 3.8 44.0
Página 4
vrptw_it.txt 4 SMS CF NILDA CAMPOS DE LIM 8:22am- 8:27am 3.5 24.0
END Prosper Medicamentos 8:31am 4.0 -----------------Total 18.3 156.0
Route # : 14 Tot Time: 0:34 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 10.4 Depart Load: 140.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:58am
1 SMS CF JOAOSINHO TRINTA 8:00am- 8:05am 2.0 24.0
2 SMS CF ANA MARIA CONCEICAO 8:07am- 8:12am 2.1 44.0
3 SMS CF HEITOR DOS PRAZERES 8:12am- 8:17am 0.2 24.0
4 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO NOV 8:18am- 8:23am 1.7 24.0
5 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE S 8:26am- 8:31am 2.4 24.0
END Prosper Medicamentos 8:32am 1.7 -----------------Total 10.4 140.0
Route # : 15 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 24.3 Depart Load: 69.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:53am
1 SMS CMS JULIO BARBOSA 7:00am- 7:05am 7.7 21.0
2 SMS CMS PINDARO DE CARVALH 7:09am- 7:14am 4.4 24.0
3 UPA 24h COPACABANA 7:18am- 7:23am 4.9 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:29am 7.2 -----------------Total 24.3 69.0
Route # : 16 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.1 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:42am
1 SMS CMS DOM HELDER CAMARA 7:47am- 7:52am 5.6 24.0
2 SMS CMS JOAO BARROS BARRET 7:53am- 7:58am 1.7 24.0
Página 5
vrptw_it.txt 3 SMS CF CANTAGALO PAVAO - P 8:00am- 8:05am 1.8 24.0
4 UPA 24h BOTAFOGO 8:08am- 8:13am 3.6 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:18am 5.3 -----------------Total 18.1 96.0
Route # : 17 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 17.5 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:53am
1 SMS CMS NOVA HOLANDA 7:00am- 7:05am 7.9 24.0
2 SMS CMS VILA DO JOAO 7:05am- 7:10am 0.2 24.0
3 SMS CMS PARQUE UNIAO 7:11am- 7:16am 0.7 24.0
4 SMS CMS HELIO SMIDT 7:17am- 7:22am 0.8 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:28am 7.7 -----------------Total 17.5 96.0
Route # : 18 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 19.0 Depart Load: 59.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:52am
1 SMS CMS RENATO ROCCO 7:00am- 7:05am 8.4 19.0
2 SMS CMS TIA ALICE 7:07am- 7:12am 2.4 19.0
3 UPA 24h TIJUCA 7:14am- 7:19am 2.5 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:24am 5.6 -----------------Total 19.0 59.0
Route # : 19 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.1 Depart Load: 61.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:52am
1 SMS CF IZABEL DOS SANTOS 8:00am- 8:05am 8.4 19.0
2 SMS CMS MARIA AUGUSTA ESTR 8:07am- 8:12am 2.1 21.0
Página 6
vrptw_it.txt 3 SMS CF PEDRO ERNESTO 8:13am- 8:18am 1.6 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:23am 5.9 -----------------Total 18.1 61.0
Route # : 20 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 17.5 Depart Load: 44.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:55am
1 SMS CMS FERN A BRAGA LOPES 7:00am- 7:05am 5.0 11.0
2 FIOCRUZ 7:08am- 7:13am 3.4 11.0
3 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO T 7:17am- 7:22am 4.8 11.0
4 SMS CMS JOSE MESSIAS DO CA 7:24am- 7:29am 2.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:31am 1.8 -----------------Total 17.5 44.0
Route # : 21 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 17.5 Depart Load: 74.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:56am
1 SMS CMS SALLES NETTO 7:00am- 7:05am 3.8 11.0
2 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO 7:09am- 7:14am 4.6 21.0
3 SMS CMS CASA BRANCA 7:14am- 7:19am 0.5 21.0
4 SMS CMS HEITOR BELTRAO 7:21am- 7:26am 2.1 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:32am 6.2 -----------------Total 17.5 74.0
Route # : 22 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.5 Depart Load: 78.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF RECANTO DO TROVADOR 8:00am- 8:05am 8.1 21.0
2 SMS CF EDNEY CANAZARO DE O 8:06am- 8:11am 1.5 19.0
Página 7
vrptw_it.txt 3 SMS CF ANNA NERY 8:12am- 8:17am 1.2 19.0
4 SMS CF CARIOCA 8:18am- 8:23am 0.6 19.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:29am 6.9 -----------------Total 18.5 78.0
Route # : 23 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 18.3 Depart Load: 83.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:54am
1 SMS CF DONA ZICA 8:00am- 8:05am 6.3 11.0
2 SMS CF VICTOR VALLA 8:07am- 8:12am 1.9 24.0
3 SMS CF AUGUSTO BOAL 8:14am- 8:19am 2.4 24.0
4 SMS CF ADIB JATENE 8:19am- 8:24am 0.4 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:30am 7.1 -----------------Total 18.3 83.0
Route # : 24 Tot Time: 0:32 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 13.6 Depart Load: 83.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:57am
1 SMS CMS MANOEL JOSE FERREI 7:00am- 7:05am 2.7 24.0
2 SMS CMS CHAPEU MANG BABILO 7:08am- 7:13am 3.8 24.0
3 SMS CMS ROCHA MAIA - AP21 7:14am- 7:19am 0.9 24.0
4 SMS CMS ERNANI AGRICOLA 7:22am- 7:27am 3.7 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:29am 2.3 -----------------Total 13.6 83.0
Route # : 25 Tot Time: 0:25 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 5.8 Depart Load: 44.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:52am
1 SMS CMS OSWALDO CRUZ 7:54am- 7:59am 1.5 11.0
Página 8
vrptw_it.txt 2 SMS PS CASS 8:00am- 8:05am 1.5 11.0
3 SMS CSE SAO FRANCISO DE AS 8:05am- 8:10am 0.1 11.0
4 SMS CMS MARCOLINO CANDAU 8:10am- 8:15am 0.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:17am 2.1 -----------------Total 5.8 44.0
Route # : 26 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 13.3 Depart Load: 57.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:58am
1 SMS CF SERGIO VIEIRA DE ME 8:00am- 8:05am 1.9 11.0
2 SMS CF ESTACIO DE SA 8:07am- 8:12am 2.1 11.0
3 SMS CF SANTA MARTA - AP21 8:15am- 8:20am 3.6 24.0
4 SMS CSE LAPA 8:23am- 8:28am 4.1 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:30am 1.3 -----------------Total 13.3 57.0
Route # : 27 Tot Time: 0:08 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 3.1 Depart Load: 11.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:58am
1 SMS CF NELIO OLIVEIRA 8:00am- 8:05am 1.5 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:06am 1.5 -----------------Total 3.1 11.0
Página 9
Mo delagem 4 – Matrice 600 Half-Time
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 19.8 Depart Load: 72.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 12:51pm
1 SMS CMS DR ALBERT SABIN - 1:00pm- 1:05pm 8.8 24.0
2 SMS CMS RODOLPHO PERISSE/V 1:06pm- 1:11pm 1.1 24.0
3 SMS CMS VILA CANOAS - AP21 1:14pm- 1:19pm 2.5 24.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:26pm 7.4-----------------
Total 19.8 72.0
Route # : 2 Tot Time: 0:27 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 17.4 Depart Load: 48.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:51am
1 SMS CF RINALDO DE LAMARE - 8:00am- 8:05am 8.6 24.0
2 SMS CF MARIA DO SOCORRO/RO 8:05am- 8:10am 0.2 24.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:19am 8.5-----------------
Total 17.4 48.0
Route # : 3 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.9 Depart Load: 101.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 12:53pm
1 SMS CMS CESAR PERNETTA 1:00pm- 1:05pm 6.9 19.0
2 SMS CMS MILTON FONTES MAGA 1:06pm- 1:11pm 0.9 19.0
3 SMS CMS EDUARDO A VILHENA 1:12pm- 1:17pm 0.8 19.0
4 SMS CMS MARIO OLINTO DE OL 1:18pm- 1:23pm 1.4 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:29pm 5.7-----------------
Total 15.9 101.0
Página 1
vrptw_it.txt
Route # : 4 Tot Time: 0:30 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.3 Depart Load: 87.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 7:52am
1 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA 8:00am- 8:05am 7.0 19.0
2 UPA 24h ILHA DO GOVERNADOR 8:07am- 8:12am 1.8 24.0
3 SMS CF CARLOS NERY DA COST 8:13am- 8:18am 0.6 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:23am 5.7 -----------------Total 15.3 87.0
Route # : 5 Tot Time: 0:29 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 13.6 Depart Load: 59.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 12:48pm
1 UPA 24h ENGENHO NOVO 12:53pm-12:58pm 4.5 21.0
2 SMS CMS ANTENOR NASCENTES 1:00pm- 1:05pm 1.7 19.0
3 SMS CMS CARLOS GENTILLE DE 1:06pm- 1:11pm 0.5 19.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:17pm 6.7 -----------------Total 13.6 59.0
Route # : 6 Tot Time: 0:25 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 14.5 Depart Load: 65.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- BRL Distribuidora de Vacin 12:46pm
1 UPA 24h JACAREPAGUÁ 12:48pm-12:53pm 1.6 44.0
2 SMS CMS NICOLA ALBANO 1:00pm- 1:05pm 7.2 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:11pm 5.6 -----------------Total 14.5 65.0
Route # : 7 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 16.1 Depart Load: 57.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
Página 2
vrptw_it.txt---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:52am
1 SMS CF SERGIO NICOLAU AMIN 8:00am- 8:05am 7.3 19.0
2 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA SI 8:06am- 8:11am 1.1 19.0
3 SMS CF EMYGDIO ALVES COSTA 8:12am- 8:17am 0.7 19.0
END Prosper Medicamentos 8:24am 6.9 -----------------Total 16.1 57.0
Route # : 8 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.5 Depart Load: 91.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:52am
1 SMS CF BARBARA STARFIELD 8:00am- 8:05am 7.4 19.0
2 SMS CF ZILDA ARNS 8:06am- 8:11am 1.0 24.0
3 SMS CF RODRIGO Y AGUILAR R 8:11am- 8:16am 0.4 24.0
4 SMS CF FELIPE CARDOSO 8:18am- 8:23am 1.9 24.0
END Prosper Medicamentos 8:28am 4.6 -----------------Total 15.5 91.0
Route # : 9 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.3 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:54pm
1 SMS CMS SAO GODOFREDO 1:00pm- 1:05pm 5.2 24.0
2 SMS POLICLINICA JOSE PARAN 1:05pm- 1:10pm 0.0 24.0
3 SMS CMS MARIA CRISTINA ROM 1:12pm- 1:17pm 1.8 24.0
4 SMS CMS JOAO CANDIDO 1:20pm- 1:25pm 3.3 24.0
END Prosper Medicamentos 1:30pm 4.7 -----------------Total 15.3 96.0
Route # : 10 Tot Time: 0:30 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.4 Depart Load: 87.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
Página 3
vrptw_it.txt---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:48pm
1 UPA 24h IRAJÁ 12:54pm-12:59pm 6.2 44.0
2 SMS POLICLINICA RODOLPHO R 1:00pm- 1:05pm 0.7 19.0
3 SMS CMS JOSE BREVES DOS SA 1:10pm- 1:15pm 5.4 24.0
END Prosper Medicamentos 1:18pm 3.0 -----------------Total 15.4 87.0
Route # : 11 Tot Time: 0:17 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 12.4 Depart Load: 44.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:53pm
1 SMS CMS MORRO UNIAO - AP 3 1:00pm- 1:05pm 6.2 44.0
END Prosper Medicamentos 1:11pm 6.2 -----------------Total 12.4 44.0
Route # : 12 Tot Time: 0:23 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 13.1 Depart Load: 88.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:53pm
1 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - 1:00pm- 1:05pm 6.1 44.0
2 SMS CMS CARMELA DUTRA - AP 1:08pm- 1:13pm 2.8 44.0
END Prosper Medicamentos 1:17pm 4.0 -----------------Total 13.1 88.0
Route # : 13 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.3 Depart Load: 176.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS CF SOUZA MARQUES - AP 8:00am- 8:05am 6.0 44.0
2 SMS CF DANTE ROMANO JUNIOR 8:06am- 8:11am 1.3 44.0
3 SMS CF MAESTRO CELESTINO - 8:13am- 8:18am 1.9 44.0
4 SMS CF JOSUETE SANTANNA DE 8:19am- 8:24am 0.7 44.0
Página 4
vrptw_it.txt
END Prosper Medicamentos 8:29am 5.2 -----------------Total 15.3 176.0
Route # : 14 Tot Time: 0:34 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 8.9 Depart Load: 140.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:58am
1 SMS CF JOAOSINHO TRINTA 8:00am- 8:05am 1.7 24.0
2 SMS CF ANA MARIA CONCEICAO 8:07am- 8:12am 1.8 44.0
3 SMS CF HEITOR DOS PRAZERES 8:12am- 8:17am 0.1 24.0
4 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO NOV 8:18am- 8:23am 1.5 24.0
5 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE S 8:26am- 8:31am 2.1 24.0
END Prosper Medicamentos 8:32am 1.4 -----------------Total 8.9 140.0
Route # : 15 Tot Time: 0:12 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 7.0 Depart Load: 24.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:56am
1 SMS CF NILDA CAMPOS DE LIM 8:00am- 8:05am 3.4 24.0
END Prosper Medicamentos 8:08am 3.4 -----------------Total 7.0 24.0
Route # : 16 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 20.4 Depart Load: 66.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:51pm
1 SMS CMS PINDARO DE CARVALH 1:00pm- 1:05pm 8.7 24.0
2 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO 1:09pm- 1:14pm 4.2 21.0
3 SMS CMS JULIO BARBOSA 1:15pm- 1:20pm 0.7 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:27pm 6.6 -----------------Total 20.4 66.0
Página 5
vrptw_it.txt
Route # : 17 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.6 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:42am
1 UPA 24h BOTAFOGO 7:47am- 7:52am 4.5 24.0
2 UPA 24h COPACABANA 7:53am- 7:58am 1.6 24.0
3 SMS CF CANTAGALO PAVAO - P 8:00am- 8:05am 1.6 24.0
4 SMS CF SANTA MARTA - AP21 8:08am- 8:13am 3.0 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:18am 4.7 -----------------Total 15.6 96.0
Route # : 18 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.0 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:53pm
1 SMS CMS NOVA HOLANDA 1:00pm- 1:05pm 6.7 24.0
2 SMS CMS VILA DO JOAO 1:05pm- 1:10pm 0.1 24.0
3 SMS CMS PARQUE UNIAO 1:11pm- 1:16pm 0.6 24.0
4 SMS CMS HELIO SMIDT 1:17pm- 1:22pm 0.7 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:28pm 6.6 -----------------Total 15.0 96.0
Route # : 19 Tot Time: 0:31 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 16.4 Depart Load: 59.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:53pm
1 SMS CMS MARIA AUGUSTA ESTR 1:00pm- 1:05pm 6.4 21.0
2 SMS CMS RENATO ROCCO 1:07pm- 1:12pm 2.4 19.0
3 SMS CMS TIA ALICE 1:15pm- 1:20pm 2.1 19.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:25pm 5.3 -----------------Total 16.4 59.0
Página 6
vrptw_it.txt
Route # : 20 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 14.9 Depart Load: 76.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF ANNA NERY 8:00am- 8:05am 6.0 19.0
2 SMS CF EDNEY CANAZARO DE O 8:06am- 8:11am 1.0 19.0
3 SMS CF IZABEL DOS SANTOS 8:11am- 8:16am 0.4 19.0
4 SMS CF CARIOCA 8:18am- 8:23am 1.4 19.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:29am 5.9 -----------------Total 14.9 76.0
Route # : 21 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 14.6 Depart Load: 74.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:47pm
1 UPA 24h TIJUCA 12:53pm-12:58pm 4.8 21.0
2 SMS CMS CASA BRANCA 1:00pm- 1:05pm 2.4 21.0
3 SMS CMS HEITOR BELTRAO 1:07pm- 1:12pm 1.8 21.0
4 SMS CMS SALLES NETTO 1:14pm- 1:19pm 2.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:22pm 3.2 -----------------Total 14.6 74.0
Route # : 22 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.5 Depart Load: 83.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF VICTOR VALLA 8:00am- 8:05am 6.3 24.0
2 FIOCRUZ 8:07am- 8:12am 1.6 11.0
3 SMS CF AUGUSTO BOAL 8:13am- 8:18am 0.9 24.0
4 SMS CF ADIB JATENE 8:18am- 8:23am 0.3 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:29am 6.1
Página 7
vrptw_it.txt -----------------Total 15.5 83.0
Route # : 23 Tot Time: 0:35 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 15.1 Depart Load: 64.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:54am
1 SMS CF DONA ZICA 8:00am- 8:05am 5.4 11.0
2 SMS CF RECANTO DO TROVADOR 8:07am- 8:12am 2.0 21.0
3 SMS CF PEDRO ERNESTO 8:14am- 8:19am 1.8 21.0
4 SMS CF ESTACIO DE SA 8:21am- 8:26am 2.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:30am 3.4 -----------------Total 15.1 64.0
Route # : 24 Tot Time: 0:34 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 13.6 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:55pm
1 SMS CMS DOM HELDER CAMARA 1:00pm- 1:05pm 4.8 24.0
2 SMS CMS JOAO BARROS BARRET 1:06pm- 1:11pm 1.4 24.0
3 SMS CMS CHAPEU MANG BABILO 1:13pm- 1:18pm 1.6 24.0
4 SMS CMS ROCHA MAIA - AP21 1:19pm- 1:24pm 0.8 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:29pm 4.9 -----------------Total 13.6 96.0
Route # : 25 Tot Time: 0:36 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 10.8 Depart Load: 55.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:55pm
1 SMS CMS FERN A BRAGA LOPES 1:00pm- 1:05pm 4.3 11.0
2 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO T 1:07pm- 1:12pm 2.3 11.0
3 SMS PS CASS 1:14pm- 1:19pm 1.8 11.0
4 SMS CSE SAO FRANCISO DE AS 1:19pm- 1:24pm 0.1 11.0
Página 8
vrptw_it.txt
5 SMS CMS MARCOLINO CANDAU 1:25pm- 1:30pm 0.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:31pm 1.8 -----------------Total 10.8 55.0
Route # : 26 Tot Time: 0:32 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 7.0 Depart Load: 68.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:58pm
1 SMS CSE LAPA 1:00pm- 1:05pm 1.1 11.0
2 SMS CMS MANOEL JOSE FERREI 1:06pm- 1:11pm 1.1 24.0
3 SMS CMS ERNANI AGRICOLA 1:12pm- 1:17pm 1.0 11.0
4 SMS CMS OSWALDO CRUZ 1:18pm- 1:23pm 0.8 11.0
5 SMS CMS JOSE MESSIAS DO CA 1:24pm- 1:29pm 1.2 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:31pm 1.5 -----------------Total 7.0 68.0
Route # : 27 Tot Time: 0:15 Capacity : 240.0 Veh. Type: 2 Tot Dist: 4.6 Depart Load: 22.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:58am
1 SMS CF SERGIO VIEIRA DE ME 8:00am- 8:05am 1.7 11.0
2 SMS CF NELIO OLIVEIRA 8:07am- 8:12am 1.6 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:13am 1.3 -----------------Total 4.6 22.0
Página 9
Modelagem 5 – HE-190E Full-Time
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:35 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 23.1 Depart Load: 72.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 6:51am
1 SMS CMS DR ALBERT SABIN - 7:00am- 7:05am 10.2 24.0
2 SMS CMS RODOLPHO PERISSE/V 7:06am- 7:11am 1.2 24.0
3 SMS CMS VILA CANOAS - AP21 7:14am- 7:19am 2.9 24.0
END BRL Distribuidora de Vacin 7:26am 8.6-----------------
Total 23.1 72.0
Route # : 2 Tot Time: 0:55 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 29.7 Depart Load: 126.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:28am
1 SMS CMS ANTENOR NASCENTES 7:35am- 7:40am 7.2 19.0
2 SMS CMS CESAR PERNETTA 7:41am- 7:46am 1.2 19.0
3 SMS CMS CARLOS GENTILLE DE 7:47am- 7:52am 1.4 19.0
4 SMS CF MARIA DO SOCORRO/RO 8:00am- 8:05am 8.8 24.0
5 SMS CF RINALDO DE LAMARE - 8:05am- 8:10am 0.3 24.0
6 SMS CMS NICOLA ALBANO 8:14am- 8:19am 3.9 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:24am 6.5-----------------
Total 29.7 126.0
Route # : 3 Tot Time: 0:59 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 21.7 Depart Load: 234.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:36am
1 UPA 24h ENGENHO NOVO 7:41am- 7:46am 5.2 21.0
2 SMS CMS MILTON FONTES MAGA 7:49am- 7:54am 2.9 19.0
3 SMS CMS EDUARDO A VILHENA 7:55am- 8:00am 0.9 19.0
Página 1
HE190E_Cenario01_itinerario.txt
4 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA 8:00am- 8:05am 0.2 19.0
5 SMS CMS MARIO OLINTO DE OL 8:06am- 8:11am 1.5 44.0
6 UPA 24h ILHA DO GOVERNADOR 8:13am- 8:18am 1.4 24.0
7 SMS CF CARLOS NERY DA COST 8:18am- 8:23am 0.8 44.0
8 UPA 24h JACAREPAGUÁ 8:29am- 8:34am 6.5 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:36am 1.9 -----------------Total 21.7 234.0
Route # : 4 Tot Time: 0:52 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 20.0 Depart Load: 163.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:48am
1 UPA 24h IRAJÁ 7:54am- 7:59am 7.3 44.0
2 SMS POLICLINICA RODOLPHO R 8:00am- 8:05am 0.8 19.0
3 SMS CF BARBARA STARFIELD 8:05am- 8:10am 0.5 19.0
4 SMS CF SERGIO NICOLAU AMIN 8:11am- 8:16am 0.5 19.0
5 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA SI 8:17am- 8:22am 1.3 19.0
6 SMS CF EMYGDIO ALVES COSTA 8:23am- 8:28am 0.9 19.0
7 SMS CF NILDA CAMPOS DE LIM 8:32am- 8:37am 4.4 24.0
END Prosper Medicamentos 8:40am 4.0 -----------------Total 20.0 163.0
Route # : 5 Tot Time: 0:58 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 20.8 Depart Load: 192.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:38am
1 SMS CMS JOSE BREVES DOS SA 7:41am- 7:46am 3.5 24.0
2 SMS CMS JOAO CANDIDO 7:48am- 7:53am 2.0 24.0
3 SMS CMS SAO GODOFREDO 7:55am- 8:00am 2.3 24.0
4 SMS POLICLINICA JOSE PARAN 8:00am- 8:05am 0.1 24.0
5 SMS CMS MARIA CRISTINA ROM 8:07am- 8:12am 2.1 24.0
Página 2
HE190E_Cenario01_itinerario.txt 6 SMS CF ZILDA ARNS 8:14am- 8:19am 2.3 24.0
7 SMS CF RODRIGO Y AGUILAR R 8:19am- 8:24am 0.5 24.0
8 SMS CF FELIPE CARDOSO 8:26am- 8:31am 2.2 24.0
END Prosper Medicamentos 8:36am 5.4 -----------------Total 20.8 192.0
Route # : 6 Tot Time: 1:00 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 28.9 Depart Load: 308.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:48am
1 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - 7:55am- 8:00am 7.1 44.0
2 SMS CF SOUZA MARQUES - AP 8:00am- 8:05am 0.4 44.0
3 SMS CF DANTE ROMANO JUNIOR 8:06am- 8:11am 1.5 44.0
4 SMS CMS CARMELA DUTRA - AP 8:13am- 8:18am 1.7 44.0
5 SMS CF MAESTRO CELESTINO - 8:19am- 8:24am 1.8 44.0
6 SMS CF JOSUETE SANTANNA DE 8:25am- 8:30am 0.8 44.0
7 SMS CMS MORRO UNIAO - AP 3 8:37am- 8:42am 8.0 44.0
END Prosper Medicamentos 8:48am 7.2 -----------------Total 28.9 308.0
Route # : 7 Tot Time: 0:34 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 10.4 Depart Load: 140.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:58am
1 SMS CF JOAOSINHO TRINTA 8:00am- 8:05am 2.0 24.0
2 SMS CF ANA MARIA CONCEICAO 8:07am- 8:12am 2.1 44.0
3 SMS CF HEITOR DOS PRAZERES 8:12am- 8:17am 0.2 24.0
4 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO NOV 8:18am- 8:23am 1.7 24.0
5 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE S 8:26am- 8:31am 2.4 24.0
END Prosper Medicamentos 8:32am 1.7 -----------------Total 10.4 140.0
Página 3
HE190E_Cenario01_itinerario.txtRoute # : 8 Tot Time: 0:57 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 25.4 Depart Load: 153.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:45am
1 UPA 24h BOTAFOGO 6:50am- 6:55am 5.3 24.0
2 SMS CMS PINDARO DE CARVALH 7:00am- 7:05am 5.6 24.0
3 SMS CMS JULIO BARBOSA 7:09am- 7:14am 4.4 21.0
4 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO 7:15am- 7:20am 0.9 21.0
5 SMS CMS CASA BRANCA 7:20am- 7:25am 0.5 21.0
6 SMS CMS HEITOR BELTRAO 7:27am- 7:32am 2.1 21.0
7 UPA 24h TIJUCA 7:33am- 7:38am 0.7 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:42am 5.6 -----------------Total 25.4 153.0
Route # : 9 Tot Time: 0:57 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 20.0 Depart Load: 192.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:36am
1 SMS CMS MANOEL JOSE FERREI 7:39am- 7:44am 2.7 24.0
2 SMS CMS ROCHA MAIA - AP21 7:46am- 7:51am 3.0 24.0
3 SMS CMS CHAPEU MANG BABILO 7:52am- 7:57am 0.9 24.0
4 SMS CF CANTAGALO PAVAO - P 8:00am- 8:05am 3.5 24.0
5 SMS CMS JOAO BARROS BARRET 8:07am- 8:12am 1.8 24.0
6 UPA 24h COPACABANA 8:12am- 8:17am 0.1 24.0
7 SMS CMS DOM HELDER CAMARA 8:18am- 8:23am 1.6 24.0
8 SMS CF SANTA MARTA - AP21 8:24am- 8:29am 0.6 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:33am 5.4 -----------------Total 20.0 192.0
Route # : 10 Tot Time: 0:42 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 19.4 Depart Load: 107.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
Página 4
HE190E_Cenario01_itinerario.txt---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:52am
1 FIOCRUZ 7:00am- 7:05am 8.3 11.0
2 SMS CMS NOVA HOLANDA 7:06am- 7:11am 1.5 24.0
3 SMS CMS VILA DO JOAO 7:11am- 7:16am 0.2 24.0
4 SMS CMS PARQUE UNIAO 7:17am- 7:22am 0.7 24.0
5 SMS CMS HELIO SMIDT 7:23am- 7:28am 0.8 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:34am 7.7 -----------------Total 19.4 107.0
Route # : 11 Tot Time: 0:57 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 20.1 Depart Load: 148.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:48am
1 SMS CMS MARIA AUGUSTA ESTR 7:54am- 7:59am 7.5 21.0
2 SMS CF RECANTO DO TROVADOR 8:00am- 8:05am 0.6 21.0
3 SMS CF EDNEY CANAZARO DE O 8:06am- 8:11am 1.5 19.0
4 SMS CF IZABEL DOS SANTOS 8:12am- 8:17am 0.5 19.0
5 SMS CMS RENATO ROCCO 8:17am- 8:22am 0.7 19.0
6 SMS CF ANNA NERY 8:24am- 8:29am 1.5 19.0
7 SMS CF CARIOCA 8:29am- 8:34am 0.6 19.0
8 SMS CF NELIO OLIVEIRA 8:39am- 8:44am 5.4 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:45am 1.5 -----------------Total 20.1 148.0
Route # : 12 Tot Time: 0:57 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 20.0 Depart Load: 145.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:49am
1 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO T 7:53am- 7:58am 4.2 11.0
2 SMS CF PEDRO ERNESTO 8:00am- 8:05am 2.2 21.0
3 SMS CMS TIA ALICE 8:06am- 8:11am 1.2 19.0
Página 5
HE190E_Cenario01_itinerario.txt 4 SMS CF DONA ZICA 8:11am- 8:16am 0.2 11.0
5 SMS CF VICTOR VALLA 8:18am- 8:23am 1.9 24.0
6 SMS CF AUGUSTO BOAL 8:25am- 8:30am 2.4 24.0
7 SMS CF ADIB JATENE 8:30am- 8:35am 0.4 24.0
8 SMS CMS FERN A BRAGA LOPES 8:37am- 8:42am 2.0 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:47am 5.0 -----------------Total 20.0 145.0
Route # : 13 Tot Time: 0:54 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 10.2 Depart Load: 99.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:42am
1 SMS CMS JOSE MESSIAS DO CA 7:44am- 7:49am 1.8 11.0
2 SMS CMS MARCOLINO CANDAU 7:50am- 7:55am 0.7 11.0
3 SMS CSE SAO FRANCISO DE AS 7:55am- 8:00am 0.3 11.0
4 SMS PS CASS 8:00am- 8:05am 0.1 11.0
5 SMS CF ESTACIO DE SA 8:06am- 8:11am 1.5 11.0
6 SMS CMS SALLES NETTO 8:12am- 8:17am 0.4 11.0
7 SMS CMS ERNANI AGRICOLA 8:18am- 8:23am 2.0 11.0
8 SMS CF SERGIO VIEIRA DE ME 8:24am- 8:29am 0.9 11.0
9 SMS CMS OSWALDO CRUZ 8:30am- 8:35am 0.4 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:36am 1.5 -----------------Total 10.2 99.0
Route # : 14 Tot Time: 0:07 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 2.8 Depart Load: 11.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 6:58am
1 SMS CSE LAPA 7:00am- 7:05am 1.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 7:06am 1.3 -----------------Total 2.8 11.0
Página 6
Modelagem 6 – HE-190E Half-Time
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:41 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 21.3 Depart Load: 93.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 12:50pm
1 SMS CMS RODOLPHO PERISSE/V 1:00pm- 1:05pm 9.6 24.0
2 SMS CMS DR ALBERT SABIN - 1:06pm- 1:11pm 1.1 24.0
3 SMS CMS VILA CANOAS - AP21 1:13pm- 1:18pm 2.1 24.0
4 SMS CMS NICOLA ALBANO 1:21pm- 1:26pm 2.8 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:32pm 5.6-----------------
Total 21.3 93.0
Route # : 2 Tot Time: 0:59 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 29.1 Depart Load: 179.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 7:51am
1 SMS CF RINALDO DE LAMARE - 8:00am- 8:05am 8.6 24.0
2 SMS CF MARIA DO SOCORRO/RO 8:05am- 8:10am 0.2 24.0
3 SMS CF LUIZ CELIO PEREIRA 8:21am- 8:26am 10.4 19.0
4 UPA 24h ILHA DO GOVERNADOR 8:28am- 8:33am 1.8 24.0
5 SMS CF CARLOS NERY DA COST 8:33am- 8:38am 0.6 44.0
6 UPA 24h JACAREPAGUÁ 8:44am- 8:49am 5.5 44.0
END BRL Distribuidora de Vacin 8:51am 1.6-----------------
Total 29.1 179.0
Route # : 3 Tot Time: 0:52 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 17.0 Depart Load: 160.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery----------------------------------------------------------------------
BRL Distribuidora de Vacin 12:54pm
1 SMS CMS MARIO OLINTO DE OL 1:00pm- 1:05pm 5.7 44.0
Página 1
HE190E_Cenario02_Itinerario.txt 2 SMS CMS EDUARDO A VILHENA 1:06pm- 1:11pm 1.4 19.0
3 SMS CMS MILTON FONTES MAGA 1:12pm- 1:17pm 0.8 19.0
4 SMS CMS CESAR PERNETTA 1:18pm- 1:23pm 0.9 19.0
5 SMS CMS CARLOS GENTILLE DE 1:24pm- 1:29pm 1.2 19.0
6 SMS CMS ANTENOR NASCENTES 1:30pm- 1:35pm 0.5 19.0
7 UPA 24h ENGENHO NOVO 1:37pm- 1:42pm 1.7 21.0
END BRL Distribuidora de Vacin 1:46pm 4.5 -----------------Total 17.0 160.0
Route # : 4 Tot Time: 0:58 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 17.5 Depart Load: 172.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:53am
1 SMS CF EMYGDIO ALVES COSTA 8:00am- 8:05am 6.9 19.0
2 SMS CF ANTHIDIO DIAS DA SI 8:06am- 8:11am 0.7 19.0
3 SMS CF SERGIO NICOLAU AMIN 8:12am- 8:17am 1.1 19.0
4 SMS CF BARBARA STARFIELD 8:17am- 8:22am 0.5 19.0
5 SMS CF ZILDA ARNS 8:23am- 8:28am 1.0 24.0
6 SMS CF RODRIGO Y AGUILAR R 8:29am- 8:34am 0.4 24.0
7 SMS CF FELIPE CARDOSO 8:36am- 8:41am 1.9 24.0
8 SMS CF ALOYSIO AUGUSTO NOV 8:42am- 8:47am 1.1 24.0
END Prosper Medicamentos 8:51am 3.5 -----------------Total 17.5 172.0
Route # : 5 Tot Time: 0:53 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 18.3 Depart Load: 183.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:48pm
1 UPA 24h IRAJÁ 12:54pm-12:59pm 6.2 44.0
2 SMS POLICLINICA RODOLPHO R 1:00pm- 1:05pm 0.7 19.0
3 SMS CMS MARIA CRISTINA ROM 1:08pm- 1:13pm 2.6 24.0
4 SMS POLICLINICA JOSE PARAN 1:14pm- 1:19pm 1.8 24.0
Página 2
HE190E_Cenario02_Itinerario.txt
5 SMS CMS SAO GODOFREDO 1:20pm- 1:25pm 0.0 24.0
6 SMS CMS JOAO CANDIDO 1:27pm- 1:32pm 2.0 24.0
7 SMS CMS JOSE BREVES DOS SA 1:33pm- 1:38pm 1.7 24.0
END Prosper Medicamentos 1:41pm 3.0 -----------------Total 18.3 183.0
Route # : 6 Tot Time: 0:38 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 22.9 Depart Load: 132.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 12:53pm
1 SMS CMS MORRO UNIAO - AP 3 1:00pm- 1:05pm 6.2 44.0
2 SMS CMS CARMELA DUTRA - AP 1:13pm- 1:18pm 7.7 44.0
3 SMS CMS ALBERTO BORGERTH - 1:21pm- 1:26pm 2.8 44.0
END Prosper Medicamentos 1:32pm 6.1 -----------------Total 22.9 132.0
Route # : 7 Tot Time: 0:41 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 15.7 Depart Load: 200.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:56am
1 SMS CF NILDA CAMPOS DE LIM 8:00am- 8:05am 3.4 24.0
2 SMS CF SOUZA MARQUES - AP 8:08am- 8:13am 3.0 44.0
3 SMS CF DANTE ROMANO JUNIOR 8:14am- 8:19am 1.3 44.0
4 SMS CF MAESTRO CELESTINO - 8:21am- 8:26am 1.9 44.0
5 SMS CF JOSUETE SANTANNA DE 8:27am- 8:32am 0.7 44.0
END Prosper Medicamentos 8:37am 5.2 -----------------Total 15.7 200.0
Route # : 8 Tot Time: 0:28 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 7.5 Depart Load: 116.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- Prosper Medicamentos 7:58am
Página 3
HE190E_Cenario02_Itinerario.txt
1 SMS CF JOAOSINHO TRINTA 8:00am- 8:05am 1.7 24.0
2 SMS CF ANA MARIA CONCEICAO 8:07am- 8:12am 1.8 44.0
3 SMS CF HEITOR DOS PRAZERES 8:12am- 8:17am 0.1 24.0
4 SMS CF EIDIMIR THIAGO DE S 8:19am- 8:24am 2.2 24.0
END Prosper Medicamentos 8:26am 1.4 -----------------Total 7.5 116.0
Route # : 9 Tot Time: 0:58 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 22.8 Depart Load: 153.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:53pm
1 SMS CMS JOAO BARROS BARRET 1:00pm- 1:05pm 6.2 24.0
2 SMS CMS PINDARO DE CARVALH 1:09pm- 1:14pm 4.1 24.0
3 SMS CMS JULIO BARBOSA 1:18pm- 1:23pm 3.7 21.0
4 SMS CMS CARLOS FIGUEIREDO 1:24pm- 1:29pm 0.7 21.0
5 SMS CMS CASA BRANCA 1:29pm- 1:34pm 0.4 21.0
6 SMS CMS HEITOR BELTRAO 1:36pm- 1:41pm 1.8 21.0
7 UPA 24h TIJUCA 1:42pm- 1:47pm 0.6 21.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:52pm 4.8 -----------------Total 22.8 153.0
Route # : 10 Tot Time: 0:36 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 15.6 Depart Load: 96.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:42am
1 UPA 24h BOTAFOGO 7:47am- 7:52am 4.5 24.0
2 UPA 24h COPACABANA 7:53am- 7:58am 1.6 24.0
3 SMS CF CANTAGALO PAVAO - P 8:00am- 8:05am 1.6 24.0
4 SMS CF SANTA MARTA - AP21 8:08am- 8:13am 3.0 24.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:18am 4.7 -----------------Total 15.6 96.0
Página 4
HE190E_Cenario02_Itinerario.txt
Route # : 11 Tot Time: 0:56 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 20.7 Depart Load: 147.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:53pm
1 SMS CMS MARIA AUGUSTA ESTR 1:00pm- 1:05pm 6.4 21.0
2 SMS CMS RENATO ROCCO 1:07pm- 1:12pm 2.4 19.0
3 SMS CMS NOVA HOLANDA 1:16pm- 1:21pm 3.5 24.0
4 SMS CMS VILA DO JOAO 1:21pm- 1:26pm 0.1 24.0
5 SMS CMS PARQUE UNIAO 1:27pm- 1:32pm 0.6 24.0
6 SMS CMS HELIO SMIDT 1:33pm- 1:38pm 0.7 24.0
7 SMS CMS FERN A BRAGA LOPES 1:40pm- 1:45pm 2.3 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:49pm 4.3 -----------------Total 20.7 147.0
Route # : 12 Tot Time: 0:57 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 16.8 Depart Load: 132.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:54am
1 SMS CF DONA ZICA 8:00am- 8:05am 5.4 11.0
2 SMS CF ANNA NERY 8:06am- 8:11am 0.6 19.0
3 SMS CF IZABEL DOS SANTOS 8:12am- 8:17am 1.2 19.0
4 SMS CF EDNEY CANAZARO DE O 8:17am- 8:22am 0.4 19.0
5 SMS CF RECANTO DO TROVADOR 8:24am- 8:29am 1.3 21.0
6 SMS CF PEDRO ERNESTO 8:30am- 8:35am 1.8 21.0
7 SMS CF ESTACIO DE SA 8:38am- 8:43am 2.3 11.0
8 SMS CF SERGIO VIEIRA DE ME 8:45am- 8:50am 1.8 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:51am 1.7 -----------------Total 16.8 132.0
Route # : 13 Tot Time: 0:46 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 15.9 Depart Load: 113.0
Página 5
HE190E_Cenario02_Itinerario.txtNo. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 7:53am
1 SMS CF ADIB JATENE 8:00am- 8:05am 6.1 24.0
2 SMS CF AUGUSTO BOAL 8:05am- 8:10am 0.3 24.0
3 FIOCRUZ 8:11am- 8:16am 0.9 11.0
4 SMS CF VICTOR VALLA 8:18am- 8:23am 1.6 24.0
5 SMS CF CARIOCA 8:24am- 8:29am 0.7 19.0
6 SMS CF NELIO OLIVEIRA 8:33am- 8:38am 4.6 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 8:40am 1.3 -----------------Total 15.9 113.0
Route # : 14 Tot Time: 0:49 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 13.5 Depart Load: 129.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:55pm
1 SMS CMS DOM HELDER CAMARA 1:00pm- 1:05pm 4.8 24.0
2 SMS CMS ROCHA MAIA - AP21 1:06pm- 1:11pm 0.7 24.0
3 SMS CMS CHAPEU MANG BABILO 1:12pm- 1:17pm 0.8 24.0
4 SMS CMS MANOEL JOSE FERREI 1:20pm- 1:25pm 3.2 24.0
5 SMS CMS ERNANI AGRICOLA 1:26pm- 1:31pm 1.0 11.0
6 SMS CMS OSWALDO CRUZ 1:32pm- 1:37pm 0.8 11.0
7 SMS CSE LAPA 1:38pm- 1:43pm 0.8 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:44pm 1.1 -----------------Total 13.5 129.0
Route # : 15 Tot Time: 0:48 Capacity : 640.0 Veh. Type: 3 Tot Dist: 13.3 Depart Load: 85.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery---------------------------------------------------------------------- ClinRio - Produtois Medico 12:56pm
1 SMS CMS SALLES NETTO 1:00pm- 1:05pm 3.2 11.0
2 SMS CMS TIA ALICE 1:09pm- 1:14pm 3.5 19.0
3 SMS CMS ERNESTO ZEFERINO T 1:15pm- 1:20pm 1.8 11.0
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HE190E_Cenario02_Itinerario.txt
4 SMS PS CASS 1:22pm- 1:27pm 1.8 11.0
5 SMS CSE SAO FRANCISO DE AS 1:27pm- 1:32pm 0.1 11.0
6 SMS CMS MARCOLINO CANDAU 1:33pm- 1:38pm 0.3 11.0
7 SMS CMS JOSE MESSIAS DO CA 1:38pm- 1:43pm 0.6 11.0
END ClinRio - Produtois Medico 1:45pm 1.5 -----------------Total 13.3 85.0
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