[pt] Os combustíveis de baixo impacto ambiental estão em destaque na mídia e na sociedade, atualmente. Neste contexto, o hidrogênio, fonte de energia limpa, tem um grande potencial. Entretanto, ainda não existe uma infraestrutura adequada para sua comercialização. O crescimento da demanda por hidrogênio é de difícil previsão, gerando um alto grau de incerteza na definição das necessidades de capacidades futuras de sua rede logística. Esta dissertação propõe uma metodologia para o planejamento do projeto da cadeia de suprimentos de hidrogênio para uso em transporte. Para representar o problema e avaliar diferentes alternativas de investimentos em infraestrutura logística foi desenvolvido um modelo matemático estocástico de dois estágios utilizando programação linear inteira mista (PLIM). O elevado nível de incerteza desta cadeia aumenta a complexidade do modelo, requerendo uma grande quantidade de cenários, inviabilizando sua otimização. Para contornar esta dificuldade, foi utilizada a técnica de aproximação por média amostral (SAA). Esta abordagem gera soluções, cuja qualidade pode ser estatisticamente avaliada utilizando-se um número reduzido de cenários. A metodologia proposta foi aplicada em um estudo de caso com dados reais da cadeia de suprimentos de hidrogênio líquido da Grã-Bretanha. Os gaps de otimalidade gerados nestes testes foram inferiores a 1 por cento, demonstrando a adequação do método desenvolvido. Mesmo com o alto nível de incerteza do problema, o SAA possibilitou definir como, quando, e onde investir. Os resultados obtidos devem contribuir para proporcionar avanços na criação de uma infraestrutura apropriada para a comercialização do hidrogênio. / [en] Nowadays, fuels with low environmental impact are highlighted in media and society. In this context, hydrogen, as a clean energy source, has a great potential. However, there is still no appropriate infrastructure for its commercialization. The prediction of demand for hydrogen is difficult, generating a high degree of uncertainty in the definition of capacity needs in the future for its logistics network. This work proposes a methodology for the design of the hydrogen supply chain for use in transportation. To represent the problem and evaluate alternatives to invest in logistics infrastructure, a two-stage stochastic mixed-integer programming was developed. The high degree of uncertainty in this chain increases the complexity of the mathematical model, requiring a huge number of scenarios which makes its optimization impossible. To overcome this difficulty, the technique of sample average approximation (SAA) is used. This approach generates solutions, whose quality can be statistically evaluated using a reduced number of scenarios. The proposed methodology was tested in a study case with real data from Great Britain s liquid hydrogen supply chain. The optimal gaps generated in these tests were below 1 percent, demonstrating the adequacy of the developed methodology. Even with the high level of uncertainty of the problem, the propose methodology using SAA technique can define how, when, and where to invest. The results should be helpful in advancing the creation of an appropriate infrastructure for hydrogen commercialization.