Gestão das Rotas Logísticas da Soja em Mato Grosso
- RICARDO GOMES RODRIGUES
- 17 de out. de 2020
- 11 min de leitura
Atualizado: 17 de mar. de 2022
I- Introdução
Esse trabalho é o resultado de uma pesquisa que vai desde 29 de janeiro de 2013 até 31 de dezembro de 2020, investigando as condições das rotas do Comércio Exterior de todos os Estados Brasileiros entre 1999 e 2015, percorrendo um total de 150 mil quilômetros de estradas.
As condições de operação dessas rotas foram subsidiadas por dados reais obtidos através do sistema ALICEWEB2, o qual, inclui todos os dados provenientes do Siscomex detalhado por mercadorias e portos de saída/entrada para todos os Municípios Brasileiros que geraram movimento de exportação e/ou importação entre 1999 e 2015.
Essas condições foram também subsidiadas por investigação in loco, percorrendo as principais estradas de todos os Estados do Brasil (150.000 km) para se poder compreender bem a definição de rotas entre origens e destinos, ou seja, dos Municípios Brasileiros até os diversos portos de saída/entrada para o Comércio Exterior do país.
A lógica da configuração e uso dessas rotas de transporte para o escoamento dos produtos do Comércio Exterior do Brasil tem características próprias, favorecendo a otimização do maior número possível de rotas, a partir de um Município de origem/Destino com o objetivo de se formar uma rede nacional de distribuição de produtos que tenha o maior número possível de alternativas em direção aos diversos portos existentes de saída/entrada através dos modais aéreo, marítimo, hidroviário e terrestre.
A gestão desse sistema de rotas de transportes foi definida através dos seguintes critérios:
1- Uma rota é definida pela integração dos municípios às redes de transportes que geram produtos no Comércio Exterior (importação ou exportação);
2- Essa integração é operada, em princípio, pela existência de rotas para todos os portos de saída do país através dos modais aéreo, marítimo, hidroviário e terrestre a partir de um Município gerador de produtos exportáveis ou importáveis;
3- Essa integração multimodal de multirrotas, em princípio, define a capacidade de um Município Brasileiro em operar na rede logística de transportes do Brasil em direção ao Comércio Exterior;
4- Essa integração multimodal é operacionalizada através do conceito básico de compensações de custos, aonde uma rota é composta de vários links; alguns considerados curtos (mais rentáveis economicamente) e outros longos (menos rentáveis);
5- A operacionalização comercial dessas compensações de custos é definida pelo critério de que links curtos subsidiam links longos através do preço médio do valor da carga transportada;
6- O valor médio da carga é, portanto, o mesmo tanto para links longos como, por exemplo, de Rondonópolis (MT) à Manaus (AM), quanto para links curtos como de Rondonópolis (MT) à Santos (SP) e, para se atingir esses objetivos, o custo do frete relativo (Valor da Carga/ Tonelada*Quilômetro) é mais alto para o porto de Santos do que para o porto de Manaus a partir de Rondonópolis.
7- A lucratividade de cada rota está diretamente ligada ao preço médio da carga ($/ton), o qual define o valor do frete relativo ($/ton*km) para todos os pontos da rota numa escala diretamente correlacionada com a distância dos municípios aos portos de saída, assim como, pela política de alocação de carga ao longo de toda a rota. Os links curtos devem ser mais carregados do que os links longos para se atingir lucro, caso contrário o custo de subsidiar os links longos causará prejuízo;
8- Uma vez definido o valor econômico da rota de transportes (lucro ou prejuízo), haverá maior ou menor integração modal nessa rota na medida em que os modais existentes nos trechos rodoviários, aquaviário, ferroviário e aéreo reflitam as mesmas características da rede definida pelo conjunto dessas rotas. Desse modo, como uma rota é definida pela existência de infraestrutura física entre um Município e os portos de saída/entrada, na medida em que a malha ferroviária reflita a malha rodoviária haverá maior ou menor integração modal e opções em rede com compartilhamento de links, caso contrário, não. O mesmo vale para todos os outros modais.
O produto final desse trabalho realizado entre 2013 e 2020 é um sistema computadorizado capaz de automaticamente gerar rotas automaticamente, fazendo avaliações econômicas em termos dos valores das cargas, dos fretes e das integrações modais a partir do levantamento de séries históricas do Comércio Exterior Brasileiro, criando-se dessa forma uma plataforma de gestão integrada de transportes e logística a partir dos Municípios Brasileiros em direção aos seus Municípios parceiros nos Países importadores ou exportadores
.
As principais atividades para a configuração dessa plataforma de gestão logística aqui consideradas consistiram no levantamento massivo de todos os dados do Sistema Brasileiro de Comércio Exterior contidos no ALICEWEB2 entre 1999-2015.
Esses dados subsidiaram a definição das principais características dessa plataforma de gestão, definindo valores das séries históricas para preços médio da carga e frete, assim como, os mecanismos de configuração de rotas de transportes e suas variações ano a ano, propiciando um melhor entendimento nas alocações das cargas e considerações mais eficientes em termos economicidade (lucro ou prejuízo) para a todos as empresas sediadas nos Municípios participantes em suas necessidades de exportar ou importar.
II- Aplicação do modelo de gestão: Análises das principais rotas do agronegócio de Mato Grosso
Essas análises partem do princípio de que existe um modelo gestor de transportes para as exportações ou importações Brasileiras que define rotas como um conjunto de links curtos e longos aonde os curtos subsidiam os longos através do valor médio da carga transportada.
A – Alocação das Rotas para soja (SH8 -12010090) - 2008 a partir de Rondonópolis (MT):
As rotas a partir de Rondonópolis vão de destinos extremos a partir do Porto de Santos (SP) (1.392 km) até o Porto de Manaus (AM) (2.561 km) e o valor histórico médio da soja para esse município é de US$ 397 por tonelada. Assim, o valor do frete relativo ($/tons*km) para Manaus será de (397/2.561), ou seja, $ 0,15 por (tons*km). O mesmo raciocínio vale para Santos o que nos leva ao valor de $ 0,28 por (tons*km). Esses valores refletem os dados reais como mostrado na tabela abaixo e variam de $ 0,30 (Santos - SP) até $ 0,14 (Manaus - AM).
Os dados da tabela acima mostram que existe uma forte correlação negativa (Pearson) de (-0,98) entre distância e frete a partir dos dados tabelados (Tabela1), demonstrando que na medida em que se aumenta a distância diminui-se o valor do frete relativo e vice-versa. No entanto, a correlação entre distância e valor da carga é fraca e negativa de (-0,45), sugerindo que os preços do frete seguem o modelo da tabela1, enquanto que o valor da carga é produto da variação na negociação.
O índice de Pearson confirma a correlação distância-frete observada na tabela1 (aumenta-se a distância na medida que se diminui o frete). Como a correlação dos valores das cargas é baixa, esses valores para cada link considerado podem ser resultado da negociação entre os valores históricos médios ($397/tons) da carga e os valores históricos médios dos fretes ($0,20). Essas diferenças podem ser usadas como oportunidades de se otimizar ganhos nas margens por parte dos transportadores.
B - Alocação das Rotas para soja (SH8 -12010090) - 2008 a partir de Campo Novo do Parecis (MT):
As rotas a partir de Campo Novo do Parecis têm características semelhantes às de Rondonópolis com destinos extremos para os links até os Portos de Vitória (ES) e Santarém (PA). Os respectivos valores médios da carga e os respectivos valores de frete podem ser visto na tabela abaixo.
O valor do índice de Pearson mostrada na tabela2 acima tem resultado moderado e negativo de (-0,76), significando que a variação no aumento da distância com a diminuição do valor do frete não é tão forte em C.N. Parecis como foi para Rondonópolis, ver tabela1.
Existem várias explicações para isso, uma delas é de que essas variações nos valores de correlação desse modelo de rotas são dependentes do nível de integração dos gestores das cargas (transportadores e embarcadores). Nesse caso acima, houve menos integração entre eles para as cargas geradas em C.N Parecis do que para as condições definidas em Rondonópolis.
O que está sendo apresentado nesse trabalho é uma visão sistêmica. Na prática, esses dados são resultados da movimentação de carga de diferentes proprietários em diferentes momentos ao longo de um ano. Desse modo, espera-se alguma variação dos dados de região para região como resultado de uma maior ou menor integração entre os gestores das cargas (transportadores e embarcadores).
Observe-se que nesse caso o sistema normalizou as diferenças apontadas pelo índice de correlação de Pearson calculado na tabela2, definindo uma correlação perfeita entre a distância e o valor da carga (+0,94). Assim, o lucro da rota em C.N. Parecis foi maior do que em Rondonópolis (-0,45).
A razão principal para a maior lucratividade das rotas a partir de C.N. Parecis está em seu modelo de alocação de cargas, o qual define maiores cargas em links curtos e menores em links longos, ver tabela2. Então, como os links curtos estão sobretaxados em relação aos longos haverá naturalmente maior lucratividade nessa rota. É claro que os proprietários das cargas preferirão esse modelo, permitindo ao mesmo tempo o subsídio de longas distâncias e maior lucratividade.
Desse modo, quanto maior a rede logística resultante no país, maiores serão as oportunidades de negociações entre embarcadores e transportadores com os importadores ou exportadores e os donos de navios em relação a definição de melhores oportunidades em direção aos portos de saída ou entrada.
C- Alocação das Rotas para soja (SH8 -12010090) - 2008 a partir de Sorriso (MT):
O modelo de gestão de fretes para o município de Sorriso segue o que já foi apresentado acima tanto para Rondonópolis quanto para C.N. Parecis com links extremos localizados nos Portos de Cáceres (MT) e Vitória (ES). Veja a tabela 3 abaixo:
Nesse caso, em Sorriso houve uma maior correlação negativa de (-0,98) entre distância e frete (aumenta-se um e diminui-se o outro). Já para distância e valor da carga, essa correlação foi ínfima de (-0,23).
Numa abordagem mais esperada para esse modelo, as correlações entre distância e frete e distância e valor da carga seriam respectivamente negativa para o frete e positiva para o valor da carga. Assim, na medida em que se aumenta a distância diminui-se o frete, aumentando-se consequentemente o valor da carga. Essa é a abordagem mais óbvia e esperada veja a tabela2 anterior para o caso do município de C.N. Parecis. No entanto, essas opções ocorrem bem menos do que o esperado afim de que os valores das cargas se ajustem as necessidades de negociação tanto para seus preços de mercado quanto para o valor dos transportes (frete), assim como, para se ajustarem às possíveis compensações de custos e preços em rotas que forem abertas Ad-Hoc para se cobrir eventualidades no cumprimento de contrato de exportação ou importação ou que tenham baixa lucratividade (Sorriso-Cáceres).
As avaliações e reconhecimento dessas diferenças apontadas por esse modelo de alocação de rotas podem ser objeto de oportunidade de se melhorarem os ganhos nas margens dos transportadores ou embarcadores.
Para o município de Sorriso, o resultado final do modelo de alocação de cargas em 2008 para a Soja (SH8 -12010090) foi na proporção de 80% da tonelagem para links curtos e 20% para os longos, demonstrando que o modelo permite uma grande variedade de alocação de carga para uma mesma estratégia que subsidia links longos através de links curtos, usando em comum o valor médio da carga.
D- Critérios de otimização parcial da gestão das rotas da Soja em Mato Grosso:
Da mesma maneira que avaliamos os parâmetros do modelo gestor de rotas individualmente para cada município, podemos também avaliá-los como um conjunto único (C.N. Parecis, Rondonópolis e Sorriso).
A tabela abaixo mostra os dados para esse conjunto de municípios de Mato Grosso.
As cidades de C.N. Parecis, Rondonópolis e Sorriso ao serem tomadas em conjunto como demonstrado pelos dados acima, permite-se que se aplique uma modelo de otimização baseado em programação linear (PL) com resultados mostrados a seguir.
Os resultados da otimização através Programação Linear (PL) para o conjunto dos municípios acima em comparação com os resultados não otimizados, demonstram que esse sistema não está sujeito a um modelo de otimização total, uma vez que ele trabalha com subsídios de links longos e curtos o que vai contra a ideia tradicional de se otimizar distâncias percorridas.
Embora, o modelo P.L. de otimização acima tenha demonstrado reduções significativas nas distâncias, quilometragem percorrida, (tonelada X quilômetro) e até mesmo ganhos nos fretes e nos valores das cargas, os resultados finais dessa simulação demonstram um prejuízo, já que a alocação da carga ficou prejudicada nos links curtos com participação de 38% da tonelagem contra os links longos com 62% da mesma. Originalmente, esses valores eram de 74% da tonelagem para os links curtos e 26% para os links longos, respectivamente. Ou seja, os conceitos aqui apresentados não permitem otimizações totais, pois o modelo considerado é baseado em otimizações parciais na alocação de cargas nos links curtos e longos e não de otimizações totais como é o caso para a programação Linear (PL).
Além disso, o modelo P.L. de otimização reduziu substancialmente a quantidade de rotas existentes originalmente (ver tabela 5 em comparação com a tabela 4). Isso demonstra que o modelo original otimiza a quantidade de rotas e não as distâncias percorridas em prol da formação de uma rede logística nacional de transporte aonde qualquer Município pode se conectar a qualquer porto de saída/entrada.
A funcionalidade desse sistema ao não permitir estratégias totais de otimizações transforma-se num modelo Ad-Hoc Computadorizado de compartilhamento de custos de transportes, abrindo-se e fechando-se rotas conforme as necessidades Ad-Hoc da rede logística nacional em distribuir os produtos dos Municípios em direção a um ou outro porto de saída ou entrada do Comércio Exterior Brasileiro, maximizando-se, dessa forma, as chances de se cumprirem contratos de exportação/importação, não ficando preso a uma única rota ou porto específico, aumentando-se, assim, o poder de barganha dos embarcadores na definição dos preços finais dos fretes e do valores das cargas, potencializando maior flexibilização no cumprimento de contratos do Comércio Exterior, oferecendo-se mais opções de portos de saída ou entrada no caso da impossibilidade de se cumprirem as rotas originalmente programadas.
III- Avaliações multimodais na gestão de rotas logísticas de transportes
Os resultados finais acima devem considerar que as rotas são ligações físicas entre os Municípios e os portos de saída/entrada, não representando o uso de um modal em particular. Porém, como elas representam ligações de infraestruturas físicas existentes, o modal rodoviário oferece muito mais possibilidades de conexões do que qualquer outro.
No entanto, o objetivo do modelo é avaliar a partir de uma rede de transportes quais as conexões modais ferroviárias, rodoviárias, hidroviárias ou aéreas que melhor compartilham uma gestão operacional otimizada com melhor distribuição das cargas na matriz modal de transportes do Brasil. Veja a simulação das rotas simplificadas da soja de Mato Grosso apresentadas na Figura1 abaixo.
Para que esses objetivos fossem completamente alcançados seria preciso que esses modais mencionados acima tivessem uma configuração e um planejamento operacional a partir do entendimento de uma visão de rede multimodal nacional comum. Assim, por exemplo, as ferrovias competiriam em todas as conexões rodoviárias que fossem possíveis e, da mesma forma, todos os outros modais de transportes.
Por exemplo, a partir do Município de Catalão no Estado de Goiás pela BR-050, competindo com os links da FCA (Ferrovia Centro-Atlântico) em direção à Ribeirão Preto, Campinas até Santos no Estado de São Paulo e não apenas como corredores de exportação a partir dos pontos de captação de grão ou minérios até os portos de escoamento como é o desenho operacional das rotas logísticas tradicionais, as quais têm como objetivo principal a otimização das distâncias percorridas (Modelo P.L.).
A conclusão é de que os links ferroviários podem oferecer razoável competitividade na Região Sudeste do Brasil, complementando rotas rodoviárias, mas quase nenhuma nas outras regiões. Desse modo, é possível a partir de Catalão em Goiás e Rondonópolis em Mato Grosso, atingir-se o Porto de Santos tanto por modal ferroviário quanto por modal rodoviários e, dessa forma, poderíamos dizer que existe certa complementaridade entre essas existentes conexões logísticas de transportes.
No entanto, as opções ferroviárias para Paranaguá e São Francisco do Sul são bastante complicadas e pouco operacionais, pois que para esses trechos, embora existam ligações físicas entre as redes ferroviárias do Paraná e de São Paulo, elas não estão configuradas para servirem como alternativas ou complementaridade aos links rodoviários, tornando-se muito complicado, por exemplo, cruzar o Estado de São Paulo em direção ao Paraná por ferrovia a partir de Ribeirão Preto, Barretos, São José do Rio Preto ou Bauru (onde existem links ferroviários e rodoviários) em direção a Ourinhos, Londrina e Ponta Grossa até Paranaguá no Paraná.
O mesmo raciocínio vale para as hidrovias da região. Observa-se da figura1 acima, que o modal rodoviário está planejado e opera como uma rede, oferecendo várias opções de conexões de rotas. O mesmo não acontece com os links hidroviários e ferroviários, planejados de forma estanque para servirem como corredores de transporte, otimizando distâncias percorridas e não para operarem em conjunto numa rede integrada intermodal nacional de transportes.
Desse modo, fica difícil que esses modais possam competir com as rodovias, não por que não existam pontos de conexões entre eles, mas por que esses pontos não estão configurados e articulados para operarem e competirem a partir de uma rede logística comum.
Prof. Ricardo Gomes Rodrigues, 16 de outubro de 2020
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