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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2023.tde-17012024-121426
Document
Auteur
Nom complet
Talyta Castro Abichabki
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2023
Directeur
Jury
Cunha, Claudio Barbieri da (Président)
Brinati, Marco Antonio
Oliveira, Leise Kelli de
Titre en portugais
Particionamento de território urbano considerando a malha viária para distribuição de última milha.
Mots-clés en portugais
Particionamento de território
Transporte urbano
Resumé en portugais
A população mundial atingirá 8,5 bilhões de habitantes até 2030, com a maioria vivendo em áreas urbanas, de acordo com as estimativas das Nações Unidas. Os países subdesenvolvidos e em desenvolvimento tem sido destaque no crescimento populacional, com previsão de duplicar sua população até 2050. Esses países enfrentam desafios na gestão política e socioeconômica, falta de infraestrutura logística e urbana e recursos limitados. Além do crescimento populacional nos centros urbanos dos países subdesenvolvidos, as vendas do comércio eletrônico alcançaram o recorde de 87 bilhões de reais no Brasil no ano de 2020, sendo parte desse crescimento atribuída à pandemia da COVID-19, que impulsionou o aumento de 57% nas compras online. Junto ao crescimento do comércio eletrônico, o Brasil enfrenta desafios na infraestrutura logística, especialmente nas entregas para consumidores finais em áreas urbanas, conhecidas como "last mile delivery". Essas operações são mais complexas devido ao intenso tráfego de veículos, alta densidade populacional e as características da malha viária, ou seja, as direções das vias, semáforos, permissões de conversão, parques, pontes, rios, entre outros. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo propor um método para particionar um território urbano com base na localização dos pontos de entrega de última milha do comércio eletrônico, levando em consideração as características da malha viária, a fim de obter um agrupamento e roteirização mais próximos da realidade de operação de distribuição. O método foi aplicado nas cidades de São Paulo, Rio de Janeiro, Curitiba, Salvador, Porto Alegre e Fortaleza, e visa, ainda, determinar sob quais critérios de agrupamento obtém-se distribuições mais eficientes. Os critérios considerados foram distâncias euclidianas, distâncias reais e tempos entre os pontos de demanda de entrega, aliado a uma análise exploratória da quantidade de grupos/distritos que a área deve ser particionada. O método proposto é flexível e pode ser aplicado em cidades de quaisquer tamanhos, não dependendo de informações específicas de prefeituras, satélites ou inputs manuais do planejador. Os resultados obtidos consistem em gráficos e mapas das cidades, considerando os critérios de agrupamento para cada distrito. Foram comparadas as distâncias e tempos obtidos para cada critério. Observou-se que os resultados obtidos para os agrupamentos considerando as distâncias reais apresentaram rotas que se sobrepõem e um formato complexo, o que difere das recomendações da literatura. No entanto, essas rotas apresentaram as menores médias de distâncias reais e tempos comparadas com o agrupamento baseado em distâncias euclidianas. Isso sugere que a malha viária desempenha um papel crucial no particionamento e deve ser considerada no planejamento urbano.
Titre en anglais
Partitioning of urban territory considering the road network for last mile delivery.
Mots-clés en anglais
Last mile e-commerce deliveries
Urban territory partitioning
Resumé en anglais
The world population will reach 8.5 billion by 2030, with the majority living in urban areas, according to United Nations estimates. Underdeveloped and developing countries have been prominent in population growth and are expected to double their population by 2050. These countries face challenges in political and socioeconomic management, lack of logistical and urban infrastructure, and limited resources. In addition to population growth in urban centers in underdeveloped countries, e-commerce sales reached a record 87 billion reais in Brazil in 2020, with part of this growth attributed to the COVID-19 pandemic, which drove a 57% increase in online shopping. Along with the growth of e-commerce, Brazil faces challenges in logistics infrastructure, especially in deliveries to final consumers in urban areas, known as last mile delivery. These operations are more complex due to intense vehicle traffic, high population density, and the characteristics of the road network, i.e., the directions of the roads, traffic lights, turning lanes, parks, bridges, rivers, among others. In this context, this work aims to propose a method to partition an urban territory based on the location of e-commerce last mile delivery points, considering the characteristics of the road network, to obtain a grouping and routing closer to the reality of distribution operation. The method was applied in the cities of São Paulo, Rio de Janeiro, Curitiba, Salvador, Porto Alegre and Fortaleza, and also aims to determine under which grouping criteria more efficient distributions are obtained. The criteria considered were Euclidean distances, real distances, and times between delivery demand points, combined with an exploratory analysis of the number of groups/districts that the area should be partitioned. The proposed method is flexible and can be applied to cities of any size, not depending on specific information from municipalities, satellites, or manual inputs from the planner. The results obtained consist of graphs and maps of the cities, considering each grouping criterion for each district. The distances and times obtained in each criterion were compared. It was observed that the results for the clusters considering the real distances present overlapping routes and a complex format, which differs from the literature recommendations. However, these routes showed the best average real distances and times compared to the clustering based on euclidean distances. This suggests that the road network plays a crucial role in partitioning and should be considered in urban planning.
 
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Date de Publication
2024-01-18
 
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