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[pt] MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE EVENTOS DISCRETOS DO SISTEMA LOGÍSTICO DE UM TERMINAL PORTUÁRIO COM IDENTIFICAÇÃO DE GARGALOS GERADOS POR INEFICIÊNCIA DOS PROCESSOS OPERACIONAIS / [en] MODELING AND SIMULATION OF DISCRETE IN A EVENT LOGISTICS SYSTEM OF A PORT TERMINAL WITH IDENTIFYING BOTTLENECK GENERATED BY INNEFICIENT OPERATIONAL PROCESSLETICIA DO CARMO TITONELI 01 June 2015 (has links)
[pt] O crescimento do mercado de contêineres e a busca dos terminais pela
melhoria em seus processos portuários tem obtido a atenção da área científica.
Com enfoque nos estudos de simulação, o presente trabalho tem por objetivo
modelar e simular um sistema logístico de um terminal portuário, cuja
especialização é a movimentação de contêineres. Foram desenvolvidos 6 cenários
com finalidade de avaliar os recursos necessários capazes de movimentar um
volume específico de contêineres por uma unidade de tempo. O modelo é
construido no software ARENA e a análise dos resultados realizada através dos
indicadores comuns em terminais de contêineres. Esses indicadores são analisados
para cada um dos cenários desenvolvidos e como conclusão avalia-se a
capacidade instalada para cada um dos cenários. Para validação do modelo foram
construídos 2 cenários e os outros 4 cenários avaliaram como os recursos de três
berços de atracação de navios, 6 Portêineres, 6 Rubber Tyred Gantry, 11 Reach
Stackers, 26 carretas, 4 Gates , 1 Scanner e 30 slots de Inspeção de comportam
com a movimentação de 440.000 contêineres/ano e 660.000 contêineres/ano. / [en] The growth of the container s market and the search of terminals
for the improvement in their port processes has gotten the attention of the
scientific area. With focus on simulation studies, the present work aims to
model and simulate a logistic system of a port terminal, whose specialization
is the containers movements. Six scenarios have been developed in
order to assess the resources needed to handle a specific volume of
containers by a unit of time. The model is built in the software ARENA and
the analysis of results was performed through common indicators in
container terminals. These indicators were analyzed for each of the
scenarios developed and finally evaluated the installed capacity for each
of the scenarios. For de model validation were built two scenarios and for
the other four sceanrios assessed how the resources of three berths for
ships, 6 ship to shore, 6 rubber tyred gantry, 11 reach stackers, 26 trucks,
4 gates, 1 scanner and 30 inspection slots behaves with 440.000
container/year and 660.000 container/year.
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