Avaliação da influência da densidade do carvão vegetal nos custos de transporte

Abstract

Este estudo teve como objetivo avaliar e quantificar a influência da densidade do carvão vegetal nos custos de transporte deste insumo, assim como predizer qual a combinação de veículos de carga mais adequada para realizar o transporte desta alternativa energética, utilizando-se da Dinâmica de Sistemas. Este estudo foi realizado em uma empresa do segmento siderúrgico, localizada na região do Vale do Aço, Minas Gerais. Na primeira etapa, foi realizada uma revisão bibliográfica para identificar os gargalos existentes no processo de transporte do carvão vegetal. Na segunda parte foi feito um levantamento de dados relacionados ao material transportado, como densidade, umidade do material, bem como dados relacionados ao transporte, como combinações de veículos de carga utilizados, distâncias transportadas, peso da carga e consumo de combustível. Para identificar os efeitos entre as variações de densidade, combinação de veículos de carga e eficiência operacional, foram construídos 27cenários, através da Dinâmica de Sistemas, utilizando-se o software PowerSim Studio 9 para obter os custos de transporte dessa alternativa energética. Constatou- se um aumento significativo na quantidade de carga transportada na medida em que se trabalha com um material com maior densidade, com um ganho expressivo de 6,22 t por carga transportada. Ao se relacionar a densidade do material transportado com os custos de combustível, pode se observar que os maiores gastos foram obtidos com transporte de materiais mais leves. Levando em consideração que a empresa realiza cerca de 15 viagens por dia, o transporte de um material com maiores densidades pode significar uma economia de R$ 50.976.000,00 por ano nos custos de combustível. Ao analisar os efeitos do tipo de veículo utilizado para transportar o carvão vegetal no custo de frete, constatou-se uma diminuição significativa desse valor à medida que se utiliza uma composição de veículo de carga com maior capacidade de carga útil, gerando um custo de oportunidade de R$55,33/t, que significa uma economia de R$7.054.425,84 ao ano. O melhor cenário foi o 27o (alta densidade, elevada eficiência operacional e maior capacidade de carga útil), pois apresentou o menor custo de transporte.

This study aimed to evaluate and quantify the influence of charcoal density on the transport costs, as well as to predict which combination of load vehicles is the most suitable to transport it using a simulation model of Systems Dynamics. This study has been carried out in a steel company located in Vale do Aço, Minas Gerais. At the first step, a bibliographic review has been conducted to identify difficulties in the charcoal transport process. In the second part a survey data related to the charcoal transported has been made, such as density, fixed carbon content, charcoal moisture, as well as transport related data, such as combinations of used load vehicles, distances transported, weight of the load and fuel consumption. In order to identify the effects between density variations, combination of load vehicles and operational efficiency, t hrough Systems Dynamics, using the PowerSim Studio 9 software to obtain the probable transportation costs of charcoal. Through the analysis of the generated data can be observed a significant increase in the amount of load transported in the measure that one works with a material with greater density, with an opportunity cost of 6.22 tons per freight. By correlating the density of the material transported with the fuel costs, it can be observed that the largest expenses has been obtained with transport of lighter materials. Taking into account that the company makes about 15 trips a day, the transportation of a material with higher densities can mean the saving of R$ 50,976,000 per year in fuel costs. In analyzing the effects of the type of vehicle used to transport the charcoal in the cost of freight, a significant decrease in this value has been observed to the extent that a carrier composition with a higher payload carrying capacity is used, thus demonstrating more efficiency. The best scenario has been the 27 th (high density, high operational efficiency and higher payload capacity), that has been presented a lower transportation cost.