O problema de planejamento de serviços de transporte intermodal é um assunto complexo, porém fundamental à sobrevivência das empresas do ramo. Se, por um lado, deseja-se obter o máximo de produtividade dos ativos, é preciso observar a questão do nível de serviço a ser oferecido. Os clientes deste tipo de serviço, normalmente, fazem contratos de longo prazo e estabelecem indicadores de atendimento que, nem sempre, são viáveis de serem cumpridos pela prestadora de serviços. Do outro lado, as empresas de transporte intermodal long-haul necessitam saber qual o mix ideal de serviços que vai maximizar seus lucros. Como os contratos são de longo prazo e o custo fixo envolvido é elevado, estas decisões tendem a ser num horizonte de pelo menos um ano. O problema do planejamento de serviços de transporte intermodal foi bastante coberto na literatura específica, porém grande parte dos métodos propostos tem como objetivo a minimização dos custos operacionais, sem levar em conta o impacto do mix de serviços sobre nível de serviço a ser oferecido. Alguns artigos passaram a incorporar esta variável nas modelagens propostas por meio de inclusão de uma função de penalização como item de custo no sistema. Além disso, estas formulações se situavam sempre em um nível muito macro, muitas vezes não sendo capazes de responder à questões importantes relativas a processo de planejamento de transporte intermodal. Neste trabalho, procurou-se apresentar uma metodologia para resolução do problema de planejamento de serviços no transporte intermodal que levasse em conta o nível de serviço oferecido e incorporasse novas restrições e variáveis necessárias para sua aplicação prática nas empresas do setor. Foi proposto um modelo de programação inteira mista que se baseia no conceito de grupos de serviço, como sendo uma composição de alocação de ativos intermodais que transportam uma demanda de uma origem para um destino. ) A modelagem foi baseada nos conceitos de balanço de massa de ativos e restrições de capacidade para um estado estacionário de malha. Ao final, um estudo de caso foi elaborado para avaliar a modelagem do ponto de vista de qualidade dos resultados e desempenho computacional. Para o sistema em estudo, foram examinados diversos cenários de maneira a responder algumas questões importantes que surgem em um momento específico do processo de planejamento numa empresa de transporte intermodal: os planos anuais de produção.

The planning process on intermodal services is a complex but vital issue for intercity freight carriers to achieve their goals. At the same time the companies wish to maximize the productivity of their assets, is important to consider the level of service to be offered. The clients of this kind of service usually make long term contracts with carriers, and need to establish the level of service to be offered. In the odder side, carriers aims to maximize their profits and need to determine de best mix of services to offer. The periodicity in witch those contracts are evaluated is normally one year. Many methods has been proposed in literature to solve the problem of intermodal services design. In the majority, those methods tried to minimize the total operation costs, without considering the level of service. Some other methods have considered it by including a penalty cost, according to the level of service, in the objective function. Nevertheless, all those methods did not consider important peculiarities and capacities constrains of intermodal systems. A mixed integer linear formulation is proposed in this work, to determine the bests services to be offered, considering, level of service, as a cost to the carrier, and other important operational restrictions. Its main goal conveys its practical applicability. The formulation is based on the concept of service groups, defined as an specific allocation of intermodal resources (vehicles, terminals, and others), thatcan be used to move a demand from an origin to a destination. The model determine the bests services groups to meet demands, balancing empty vehicles. The present formulation was successfully applied to a real case. The results obtained supported the main decisions made in a freight carrier annual production plan.