Confira a seguir os resultados da nossa abordagem ao conjunto de dados do LINERLIB.
LINHA
O pacote de referência LINERLIB apresenta instâncias padrão do setor para problemas de design de rede. Introduzido por Brouer et al. (2013) (em inglês), o pacote oferece documentação extensa e compreende sete instâncias, com complexidade cada vez maior com base no número de portas, demandas e embarcações. Este trabalho se concentra no caso base, em que nenhuma modificação nos dados originais é feita. Os dados foram analisados de acordo com o formato da nossa API. A tabela a seguir resume as características de cada instância após a análise.
| Instância | Baltic | WAF | Mediterrânea | Pacífico | Mundo pequeno | Europa Ásia | Grande |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| # portas | 12 | 19 | 39 | 45 | 47 | 111 | 197 |
| # demandas
# contêineres |
22
4 904 |
38
8.541 |
369
7.545 |
722
44 180 |
1 764
138 247 |
4.000
76.944 |
9 630
138 914 |
| # embarcações | 6 | 42 | 21 | 100 | 263 | 176 | 501 |
Suposições
Para garantir uma comparação justa com trabalhos anteriores, os parâmetros foram definidos da seguinte maneira:
- Tempo mínimo de permanência de portas: 24 horas para todas as portas
- Tempo mínimo de transporte: 48 horas para todas as portas
- Custo do bunker: USD 600 por tonelada métrica
- Penalidade de rejeição da demanda (ou custo de oportunidade): 1000 USD para todas as demandas
Conforme sugerido pelos autores do LINERLIB, apresentamos apenas os resultados usando os tempos em trânsito revisados.
Registramos resultados apenas nas cinco maiores instâncias, já que o Báltico e o WAF geralmente são usados para fins de ajuste.
Uma das principais vantagens da API é a capacidade de definir claramente os candidatos do segmento em termos de tempo e custos. Isso deixa toda a modelagem de custos para o usuário, eliminando a ambiguidade na definição de otimização. No entanto, essa vantagem vem à custa da discretização de tempo. Salvo indicação em contrário, as durações dos candidatos de trecho são geradas com uma discretização de 12 horas.
Referência
Para garantir uma avaliação justa, nossas técnicas são comparadas com os serviços de embarcações mais recentes disponíveis publicamente do LINERLIB. É importante observar que os serviços do LINERLIB foram otimizados sem considerar os tempos em trânsito da demanda. Considerar os tempos de trânsito complica significativamente o problema, exigindo programação conjunta de todos os serviços e demandas de embarcações.
Para um melhor alinhamento com os serviços de embarcações do LINERLIB, incluímos mais candidatos de trechos com a hora arredondada mais próxima na entrada. No entanto, nossa abordagem não utiliza essas outras etapas e inicia o processo novamente.
Para considerar os tempos em trânsito nos serviços de embarcações LINERLIB, as demandas foram roteadas usando uma otimização baseada em geração de colunas, assumindo um máximo de três transferências.
Métricas
Ao comparar métodos, as seguintes métricas são consideradas:
- Métricas relacionadas ao custo:
- Lucro: o objetivo a ser maximizado, definido como receita menos serviços de embarcações e custos de transporte.
- Receita: soma da receita dos contêineres entregues. A receita de um contêiner é a taxa de frete menos os custos de carregamento e descarregamento mais o custo de oportunidade (ou penalidade de rejeição da demanda).
- Custos de serviço de embarcações: custos operacionais das embarcações implantadas em todos os serviços, incluindo bunker, fretamento e estadia no porto.
- Custos de transporte: custos de manuseio relacionados ao transporte.
- Outras métricas importantes:
- Número de contêineres enviados
- Número de embarcações usadas
Para comparar com um trabalho atual, em que o custo de oportunidade de cada contêiner é definido como US$ 1.000, as fórmulas de conversão para calcular os lucros apresentados nesta página são:
- do LINERLIB:
total_container_count* 1.000 -linerlib_half_yearly_objective* 7 / 180. - da Koza:
total_container_count* 1.000 -koza_objective.
Resultados
A próxima tabela apresenta uma comparação da nossa abordagem com o valor de referência. Os arquivos de solução da nossa abordagem e o valor de referência estão disponíveis para download no github.
| Mediterrânea | Pacífico | Mundo pequeno | Europa Ásia | Grande | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| # contêineres
# embarcações |
7 545
21 |
44 180
100 |
138 247
263 |
76 944
176 |
138-914
501 |
|
| Nossa abordagem | Lucro (objetivo)
Receita de contêineres Custos de serviço de embarcações Custos de transporte # Contêineres enviados # Embarcações usadas |
US$5,23
US$ 7,47 US$ 2,05 US$ 0,20 5.391 16 |
US$43,21
US$ 66,88 US$ 22,68 US$ 0,98 39 621 96 |
US$173,11
US$ 266,78 US$ 86,89 US$ 6,78 106 861 236 |
US$88,50
US$ 140,56 US$ 47,86 US$ 4,20 55 493 146 |
US$119,38
US$ 209,07 US$ 81,76 M$ 7,93 78.983 311 |
| Baseline | Lucro (objetivo)
Receita de contêineres Custos de serviço de embarcações Custos de transporte # Contêineres enviados # Embarcações usadas |
US$2,63
US$ 5,83 US$ 3,07 US$ 0,14 4.097 21 |
US$22,52
US$ 47,81 US$ 24,78 US$ 0,51 29.343 99 |
US$70,78
US$ 173,84 US$ 98,90 M$ 4,17 76 829 259 |
US$40,63
US$ 115,04 US$ 70,77 US$ 3,64 46 434 172 |
|
| Delta / valor de referência | Lucro (objetivo)
Receita de contêineres Custos de serviço de embarcações Custos de transporte # Contêineres enviados # Embarcações usadas |
99%
28% -33% 47% 32% -24% |
92%
40% -8% 93% 35% -3% |
145%
53% -12% 63% 39% -9% |
118%
22% -32% 16% 20% -15% |
Considerar os tempos em trânsito na otimização aumenta significativamente o lucro potencial de uma rede de frete. Em todos os casos, o aumento no lucro é de quase 100%. A maior parte do aumento do lucro vem de receita adicional à medida que mais contêineres são enviados. No entanto, isso também pode ser alcançado com uma redução nos custos de serviços de embarcações implantando apenas serviços lucrativos. Isso pode gerar receita adicional com o fretamento dessas embarcações.
A tabela a seguir compara os números de lucro disponibilizados por Koza et al. (2020). Gostaríamos de enfatizar que, devido à falta de dados disponíveis publicamente, essa comparação não é feita em profundidade e não estamos totalmente confiantes de que as mesmas suposições foram feitas para os dois estudos.
| Mediterrânea | Pacífico | Mundo pequeno | Europa Ásia | Grande | |
|---|---|---|---|---|---|
| Nossa abordagem | US$5,23 | US$43,21 mi | US$173,11 mi | US$88,50 | US$119,38 |
| Koza et al. (2020) | US$4,80 | US$41,40 | US$170,85 mi | US$79,89 | |
| Delta / Koza et al. (2020) | 9% | 4% | 1% | 11% |
Comparação no caso sem tempo em trânsito
Comparamos nossa abordagem aos serviços de embarcações da LINERLIB em um cenário simplificado sem considerar os tempos de trânsito. É importante notar que, mesmo nos critérios específicos que os serviços do LINERLIB foram projetados para otimizar, nossa abordagem demonstra resultados melhores em termos de lucratividade, como indicado na tabela final. Os arquivos de solução da nossa abordagem e o valor de referência estão disponíveis para download no github.
| Mediterrânea | Pacífico | Mundo pequeno | Europa Ásia | ||
|---|---|---|---|---|---|
| # contêineres
# embarcações |
7 545
21 |
44 180
100 |
138 247
263 |
76 944
176 |
|
| Nossa abordagem | Lucro (objetivo)
Receita de contêineres Custos de serviço de embarcações Custos de transporte # Contêineres enviados # Embarcações usadas |
US$6,49
US$ 9,46 US$ 2,67 US$ 0,30 7.003 19 |
US$48,56
US$ 68,55 US$ 19,09 M$ 0,90 41.089 99 |
US$204,11
US$ 293,52 US$ 82,48 US$ 6,93 116.474 263 |
US$109,84
US$ 169,94 US$ 54,62 US$ 5,48 67 134 173 |
| Baseline | Lucro (objetivo)
Receita de contêineres Custos de serviço de embarcações Custos de transporte # Contêineres enviados # Embarcações usadas |
US$6,21
US$ 9,57 US$ 3,07 US$ 0,29 7.075 21 |
US$47,24
US$ 72,87 US$ 24,78 US$ 0,85 43.459 99 |
US$195,48
US$ 302,26 US$ 98,90 M$ 7,88 123.056 259 |
US$107,30
US$ 183,57 US$ 70,77 US$ 5,50 73.614 172 |
| Delta / valor de referência | Lucro (objetivo)
Receita de contêineres Custos de serviço de embarcações Custos de transporte # Contêineres enviados # Embarcações usadas |
5%
-1% -13% 4% -1% -10% |
3%
-6% -23% 6% -5% 0% |
4%
-3% -17% -12% -5% 2% |
2%
-7% -23% 0% -9% 1% |