O transporte rodoviário é uma das atividades econômicas do homem que mais contribuem para a emissão de Gases de Efeito Estufa (GEE) na atmosfera. Sabe-se que a emissão de CO2 está diretamente vinculada ao consumo de combustível. Por isso, é possível encontrar uma série de trabalhos que objetivam diminuir as emissões por meio da redução do consumo de combustível dos veículos. A otimização de rotas é uma importante ferramenta para essa redução e, consequentemente, possibilita minimizar as emissões dos veículos. Esta pesquisa tem como objetivo aplicar em uma empresa líder na distribuição de revistas no país o PRP, que é um modelo de minimização do consumo de combustível/emissão de GEE por meio de ajustes das variáveis como velocidade média, quantidade de carga transportada, distância percorrida e inclinações das vias. Como a maioria das metodologias de estimativa de combustível existentes na literatura não considera a inclinação das vias nos seus cálculos, neste trabalho foi necessário desenvolver uma metodologia para incluí-la no modelo. Testes foram efetuados com variações nas janelas de tempo, e o modelo mostrou-se sensível a cada uma das variáveis analisadas, gerando economias em 100% das rotas estudadas. / Road transport is one of the biggest contributors of Greenhouse Gases emissions of all humans economic activities. It is known that CO2 emissions are directly related to fuel consumption, so that is why it is possible to find a series of studies that aims to reduce emissions by reducing vehicles fuel consumption. Route optimization is an important tool for reducing fuel consumption and hence emissions. This research aims to implement the PRP model in a leading company in the country, which is a model that minimizes fuel consumption/GHG emissions through adjustments of variables such as average speed, pay load, distance traveled and slopes of the road. Most existing fuel estimation methodologies found in the literature does not consider the slope of the roads in their calculations. So in this research it was necessary to develop a methodology to include it in the model. Tests were performed with variations in the time windows and the model was sensitive to each of the variables analyzed, generating savings on 100% of the studied routes.

O transporte rodoviário é uma das atividades econômicas do homem que mais contribuem para a emissão de Gases de Efeito Estufa (GEE) na atmosfera. Sabe-se que a emissão de CO2 está diretamente vinculada ao consumo de combustível. Por isso, é possível encontrar uma série de trabalhos que objetivam diminuir as emissões por meio da redução do consumo de combustível dos veículos. A otimização de rotas é uma importante ferramenta para essa redução e, consequentemente, possibilita minimizar as emissões dos veículos. Esta pesquisa tem como objetivo aplicar em uma empresa líder na distribuição de revistas no país o PRP, que é um modelo de minimização do consumo de combustível/emissão de GEE por meio de ajustes das variáveis como velocidade média, quantidade de carga transportada, distância percorrida e inclinações das vias. Como a maioria das metodologias de estimativa de combustível existentes na literatura não considera a inclinação das vias nos seus cálculos, neste trabalho foi necessário desenvolver uma metodologia para incluí-la no modelo. Testes foram efetuados com variações nas janelas de tempo, e o modelo mostrou-se sensível a cada uma das variáveis analisadas, gerando economias em 100% das rotas estudadas. / Road transport is one of the biggest contributors of Greenhouse Gases emissions of all humans economic activities. It is known that CO2 emissions are directly related to fuel consumption, so that is why it is possible to find a series of studies that aims to reduce emissions by reducing vehicles fuel consumption. Route optimization is an important tool for reducing fuel consumption and hence emissions. This research aims to implement the PRP model in a leading company in the country, which is a model that minimizes fuel consumption/GHG emissions through adjustments of variables such as average speed, pay load, distance traveled and slopes of the road. Most existing fuel estimation methodologies found in the literature does not consider the slope of the roads in their calculations. So in this research it was necessary to develop a methodology to include it in the model. Tests were performed with variations in the time windows and the model was sensitive to each of the variables analyzed, generating savings on 100% of the studied routes.