Este trabalho visa identificar, a partir de um levantamento de dados dos fluxos de cargas conteinerizadas e custos operacionais de transporte, os locais mais promissores para a instalação de futuros terminais intermodais de carga rodo-ferroviários, com auxílio de um Sistema de Informações Geográficas (TransCAD), objetivando a redução dos custos e otimização das operações logísticas envolvidas na rede de transportes do estado de São Paulo. Simulações são feitas para a instalação de até dez terminais intermodais rodo-ferroviários em pontos estratégicos do interior do Estado, considerando-se duas condições: a primeira com um terminal existente só em Santos e todos os pontos candidatos escolhidos pelo modelo de localização das p-medianas do TransCAD e, a segunda, considerando-se, além de Santos, os oito terminais intermodais já existentes no Estado. Apresenta-se uma análise dos custos de rede e os mapas temáticos de áreas de influência de cada uma das soluções obtidas pelo modelo. Os resultados são comparados com o trabalho de TONDO (1992). Conclui-se que as soluções encontradas através de um novo enfoque de modelagem do problema, são significativamente diferentes daqueles propostos por TONDO (1992).

Based on a data collection of containerized cargo flows and operational transport costs, this study has the objective of identifying promising points to install future road-rail intermodal container terminals, using a Geographic Information System (TransCAD) and the objective function of reducing costs and optimising logistic operations on the transport network of the state of São Paulo. Simulations are presented for the instalation of up to ten road-rail intermodal terminals at strategic locations in the interior of the State, considering two conditions: the first one, with only one terminal placed at the port of Santos and all the candidate points beeing chosen by the p-median location model of TransCAD, and the second one, considering Santos and the other eight existing intermodal terminals in the State. An analysis of the network costs and thematic maps of the influence areas of each solution are presented. The results are compared with the study by TONDO (1992). It is concluded that the solutions obtained by this new modeling focus of the problem, are considerably different from the ones obtained by TONDO (1992).