Abordar a relevância da regularidade nos tempos de descarga de vagões graneleiros é entender o impacto da eficiência na cadeia logística. Com base em análises estatísticas, voltadas ao controle de processos (cartas I-AM), a existência de instabilidades operacionais, que potencialmente afetam toda a cadeia, podem ser evidenciadas.
Então, propor soluções digitais como torres de controle logístico, TMS, roteirizadores e sistemas de pátio que reduzem e/ou eliminam a variabilidade e aumentam a previsibilidade operacional são recomendações práticas para integração entre terminais, ferrovias, tradings e armadores.
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A irregularidade nos tempos de descarga ferroviária pode comprometer a formação de lotes, causar congestionamentos nos terminais portuários e impactar o fluxo dos navios. As ferramentas digitais integradas são fundamentais para monitorar os desvios, coordenar processos e garantir uma maior previsibilidade operacional.
Spencer Mundy et al. demonstram a aplicação de técnicas de Statistical Process Control (SPC) em operações ferroviárias de carga, incluindo gráficos de controle, fluxogramas e análise de Pareto, para evidenciar as causas de variação e planejar ações que tornem o processo mais confiável e previsível. As ferramentas estatísticas permitem identificar as variações causadas por fenômenos comuns (sistemáticos) ou especiais (exógenos), sendo amplamente utilizadas em processos contínuos de medição como tempos logísticos operacionais. Alguns estudos recentes também aplicam SPC para analisar a resiliência e o desempenho das redes de transporte, destacando a importância da estabilidade operacional nos fluxos logísticos complexos.
Neste estudo, a análise envolveu uma série de tempos de descarga de vagões graneleiros de uma operação real. Por questões de confidencialidade, os dados foram mantidos anônimos. Utilizou-se um software estatístico específico para construir cartas de controle I-AM, apropriadas para medições unitárias sequenciais, permitindo diagnosticar a estabilidade e variabilidade do sistema.
A carta de controle I (Valor Individual) apresentou diversos tempos de descarga fora dos limites de controle, revelando a existência de instabilidade no processo. A carta AM (Amplitude Móvel) evidenciou oscilação significativa entre medições consecutivas. Esses resultados sugerem que, algumas causas — como recursos de descarga, operação por turno, estado dos vagões ou ainda falhas operacionais — impactam negativamente a regularidade da operação.
O mapeamento e correto entendimento dos processos internos e externos, a análise estatística dos dados históricos além da aplicação de outras técnicas de Pesquisa Operacional (sobretudo simulação e otimização) embasam os planos que visam implementar ações mitigadoras.
Além destas, a adoção de soluções digitais, tais como: torres de controle logístico, para centralizar e visualizar dados de tempos de descarga em tempo real; sistemas de Gestão de Transporte (TMS -Tracking Management System) para coordenar embarques, coletas e entregas de caminhões/vagões, além da roteirização e gerenciamento de pátio (YMS – Yard Management System) para otimizar fluxos internos e minimizar filas e atrasos nos terminais são ferramentas imprescindíveis à excelência operacional, que aumentam a previsibilidade, reduzem os custos e elevam a performance logística do sistema.
Referências
• MUNDY, S. et al. Applying statistical process control methods in railroad freight operations: control charts, flowcharts, Pareto analysis. Transportation Research Record, 1992, nº 1341, p.54–59.
• STATISTICAL PROCESS CONTROL. In: Wikipedia. Disponível em: <https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_process_control>. Acesso em: jul. 2025.
• Statistical process control for analyzing resilience of transportation networks. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/328340423_Statistical_process_control_for_analyzing_resilience_of_transportation_networks>. Acesso em: jul. 2025.
• Statistical modelling of delays in rail freight networks. Disponível em: <https://www.cmap.polytechnique.fr/~nikolaus.hansen/proceedings/2012/WSC/data/papers/inv111.pdf>. Acesso em: jul. 2025.
Dennis Caceta é engenheiro especializado em Gerenciamento de Projetos (USP/Leeds), Estatística para Análise de Negócios (FCAV/Rice) e mestrando em Pesquisa Operacional (ITA/UNIFESP). Atualmente, é Gerente de Projetos para Melhoria Contínua na GBM TECH & CONTROL (by nstech)
Diego Brazão, administrador e atualmente cursando MBA em Gestão Estratégica e Econômica de Negócios pela FGV. Há 12 anos em operações logísticas de Portos e Ferrovias, é Head de Operações na GBM Tech & Control by nstech, com sólida experiência em liderança estratégica, transformação de processos e gestão de alto desempenho.
