Análise multicritério da ecoeficiência do transporte de cargas com veículos leves

Autores

  • Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado Universidade Federal Fluminense (UFF).
  • Victor Gomes Simão Universidade Federal Fluminense (UFF).
  • Luís Alberto Duncan Rangel Universidade Federal Fluminense (UFF).
  • Osvaldo Luiz Gonçalves Quelhas Universidade Federal Fluminense (UFF).
  • Gilson Brito Alves Lima Universidade Federal Fluminense (UFF).

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v26i1.1313

Palavras-chave:

AHP, TOPSI, Ecoeficiência, Transporte automotivo.

Resumo

É crescente a busca por alternativas de transporte mais sustentáveis, com uso de menos recursos e que causem menos impactos ao meio ambiente. Esta pesquisa busca avaliar a ecoeficiência de veículos leves para transporte de cargas, através de métodos de apoio à decisão, para orientar a escolha da alternativa com melhor desempenho econômico e ambiental. A avaliação de desempenho destes veículos foi desenvolvida com a utilização de um modelo híbrido composto de duas técnicas de apoio multicritério à decisão conhecidas: AHP e TOPSIS, para a classificação das alternativas. O modelo AHP-TOPSIS foi considerado robusto e bastante adequado para resolver esse tipo de problema. Os resultados desta pesquisa ajudam a identificar o nível de desempenho dos veículos e elaborar um ranking com base na ecoeficiência, o que ajudará a orientar o julgamento dos decisores no momento da escolha do veículo. 

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado, Universidade Federal Fluminense (UFF).

Departamento de Sistemas de Gestão Sustentáveis (PPSIG).

Victor Gomes Simão, Universidade Federal Fluminense (UFF).

Departamento de Sistemas de Gestão Sustentáveis (PPSIG).

Luís Alberto Duncan Rangel, Universidade Federal Fluminense (UFF).

Departamento de Sistemas de Gestão Sustentáveis (PPSIG).

Osvaldo Luiz Gonçalves Quelhas, Universidade Federal Fluminense (UFF).

Departamento de Sistemas de Gestão Sustentáveis (PPSIG).

Gilson Brito Alves Lima, Universidade Federal Fluminense (UFF).

Departamento de Sistemas de Gestão Sustentáveis (PPSIG).

Referências

ABNT (2001) NBR 6601 - Veiculos Rodoviarios Automotores Leves - Determinacao de hidrocarbonetos, monoxido de carbono, óxidos de nitrogênio e dióxido de carbono no escapamento. Associação Brasileira de Normas Técnicas, Rio de Janeiro.

ABNT (2017) NBR 7024 - Veículos Rodoviários Automotores Leves – Medição do Consumo de Combustível – Método de Ensaio. Associação Brasileira de Normas Técnicas, Rio de Janeiro.

Azizi, A.; D.O. Aikhuele e F.S. Souleman, (2015). A Fuzzy {TOPSIS} Model to Rank Automotive Suppliers. Procedia Manufacturing, v. 2, p. 159–164. DOI: 10.1016/j.promfg.2015.07.028

Barros, C.P. e P. Wanke (2015). An analysis of African airlines efficiency with two-stage TOPSIS and neural networks. Journal of Air Transport Management, v. 44-45, p. 90-102. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2015.03.002

Brasil (2001) Decreto nº 4.059, de 19 de dezembro de 2001 Regulamenta a Lei no 10.295, de 17 de outubro de 2001, que dispõe sobre a Política Nacional de Conservação e Uso Racional de Energia, e dá outras providências. Brasília, 19 de dezembro de 2001. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/2001/d4059.htm. (Acessado em 27/05/2016).

Brasil. Ministério do Meio Ambiente (2013) Inventário Nacional de Emissões Atmosféricas por Veículos Automotores Rodoviários. Janeiro de 2011. Disponível em: http://www.mma.gov.br/estruturas/163/_publicacao/163_publicacao27072011055200.pdf. (Acesso em: 27/05/2016)

Brasil (2011) Resolução nº 396/2011 do Conselho Nacional de Trânsito (CONTRAN). Dispõe sobre requisitos técnicos mínimos para a fiscalização da velocidade de veículos automotores, reboques e semirreboques, conforme o Código de Trânsito Brasileiro. 13 de dezembro de 2011. Disonível em: https://www.denatran.gov.br/download/Resolucoes/RESOLUCAO_CONTRAN_396_11.pdf. Acesso em: 27/05/2016

Caiado, R.G.G.; R. F. Dias, L.V. Mattos, O.L.G. Quelhas e W. Leal Filho (2017). Towards sustainable development through the perspective of eco-efficiency - A systematic literature review. Journal of Cleaner Production v. 165, p. 890–904. DOI:10.1016/j.jclepro.2017.07.166

Carvalho, C. H. R. (2011). Emissões relativas de poluentes do transporte motorizado de passageiros nos grandes centros urbanos brasileiros. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) nº 1606, Brasília. Disponível em: http://hdl.handle.net/10419/91332. (Acesso em: 27/05/2016)

Charnes, A.; W. Cooper e E. Rhodes (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, v. 2, n. 6, p. 429-444. DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8

CONPET. Programa Nacional de Racionalização do uso dos derivados de petróleo e gás natural (2016) Programa Brasileiro de Etiquetagem Veicular (PBE) lança tabela com modelos de 2016. Disponível em: <http://pbeveicular.petrobras.com.br/TabelaConsumo.aspx. http://www.inmetro.gov.br/consumidor/pbe/veiculos_leves_2016.pdf - p.32-34>. Acesso em: 27/05/2016.

Deng X.; Y. Hu, Y. Deng e S. Mahadevan. (2014). Supplier selection using AHP methodology extended by D numbers. Expert Systems with Applications v. 41, n.1, p. 156-167. DOI: 10.1016/j.eswa.2013.07.018

Dinmohammadi, A. e M. Shafiee (2017). Determination of the Most Suitable Technology Transfer Strategy for Wind Turbines Using an Integrated AHP-TOPSIS Decision Model. Energies, v. 10, n. 5, p. 642. DOI: 10.3390/en10050642

Dong, Y.; G. Zhang, W.C. Hong e Y. Xu. (2010). Consensus models for AHP group decision making under row geometric mean prioritization method. Decision Support Systems, v. 49, n. 3, p. 281-289. DOI: 10.1016/j.dss.2010.03.003

Diabat, A. R.; Khodaverdi R. e L. Olfat (2013). An exploration of green supply chain practices and performances in an automotive industry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 68, n. 1-4, p. 949–961. DOI: 10.1007/s00170-013-4955-4.

Dweiri, F.; S. Kumar, S.A. Khan e V. Jain. (2016). Designing an integrated AHP based decision support system for supplier selection in automotive industry. Expert Systems with Applications, v. 62, p. 273–283. DOI: 10.1016/j.eswa.2016.06.030

Efe, B. (2016). An integrated fuzzy multi-criteria group decision-making approach for ERP system selection. Applied Soft Computing, v. 38, p. 106–117. DOI: 10.1016/j.asoc.2015.09.037

EPE. (2014). Plano Nacional de Energia 2050. Empresa de Pesquisa Energética. Disponível em: http://www.epe.gov.br/sites-pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/PublicacoesArquivos/publicacao-227/topico-201/PNE2050_Premissas%20econ%C3%B4micas%20de%20longo%20prazo.pdf. Acesso em: 27/05/2016

Gomes, L. F. A. M.; M.C.G. Araya e C. Carignano (2004) Tomada de decisão em cenários complexos: introdução aos métodos discretos do apoio multicritério à decisão, Pioneira, Thompson Learning.

Gonzalez, E.D.; J. Sarkis; D. Huisingh; L. H. Huatuco; N. Maculan; J. Montoya e de Almeida, C. M. V. B. (2015). Making real progress toward more sustainable societies using decision support models and tools: Introduction to the special volume. Journal of Cleaner Production v. 105, p. 1–13. DOI:10.1016/j.jclepro.2015.05.047

Hwang, C.L e K. Yoon (1981). Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Springer. Verlag, Berlin.

Hwang, C.L.; Y.J. Lai e T.Y. Liu. (1993). A new approach for multiple objective decision making. Computers & Operations Research. v. 20, n. 8, p. 889-899. DOI: https://doi.org/10.1016/0305-0548(93)90109-V

Jain, V.; Sangaiah, A.K.; Sakhuja, S.; Thoduka, N. e Aggarwal, R. (2016) Supplier selection using fuzzy AHP and TOPSIS: a case study in the Indian automotive industry. Neural Computing and Applications, p. 1–10. DOI: 10.1007/s00521-016-2533-z

Karahalios, H. (2017). The application of the AHP-TOPSIS for evaluating ballast water treatment systems by ship operators. Transportation Research Part D: Transport and Environment, v. 52, parte A, p. 172–184. DOI: 10.1016/j.trd.2017.03.001

Kahraman, C. (Org.) (2008). Fuzzy multicriteria decision making: theory and applications with recent developments. Turkey: Springer Science.

Kim, S.; K. Lee, J.K. Cho e C.O. Kim (2011) Agent-based diffusion model for an automobile market with fuzzy TOPSIS-based product adoption process. Expert Systems with Applications. v. 38, n. 6, p. 7270–7276. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.12.024

Krohling, R.A. e V.C. Campanharo. (2011). Fuzzy TOPSIS for group decision making: a case study for accidents with oil spill in the sea. Expert Systems with Applications, v. 38, n .4, p. 4190–4197. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.09.081

Lima Junior, F. R. e L. C. R. Carpinetti. (2015) Uma comparação entre os métodos TOPSIS e Fuzzy‑TOPSIS no apoio à tomada de decisão multicritério para seleção de fornecedores. Gestão e Produção, São Carlos, v. 22, n. 1, p. 17-34, DOI: 10.1590/0104-530X1190.

Lolli, F.; A. Ishizaka e R. Gamberini (2014) New AHP-based approaches for multi-criteria inventory classification. International Journal of Production Economics, v. 156, p. 62-74. DOI: 10.1016/j.ijpe.2014.05.015

Maniatopoulos, P.; Andrews, J. e B. Shabani (2015) Towards a sustainable strategy for road transportation in Australia: The potential contribution of hydrogen. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 52, p.24–34. DOI: 10.1016/j.rser.2015.07.088

Mobinizadeh, M.; P. Raeissi; A. Nasiripour, A. Olyaeemanesh e L.S.J. Tabibi (2016). A model for priority setting of health technology assessment: the experience of AHP-TOPSIS combination approach. DARU Journal of Pharmaceutical Sciences, v.24, n.10. DOI: 10.1186/s40199-016-0148-7

Meyer, I. e S. Wessely (2009) Fuel efficiency of the Austrian passenger vehicle fleet — analysis of trends in the technological profile and related impacts on CO2 emissions. Energy Policy, v. 37.

Oberhofer, P. e M. Dieplinger, (2014). Sustainability in the Transport and Logistics Sector: Lacking Environmental Measures. Business Strategy and the Environment. v. 23, n. 4, p. 236–253. DOI: 10.1002/bse.1769

Olson, D. L. (2004). Comparison of Weights in TOPSIS Models. Mathematical and Computer Modelling, v. 40, n. 7-8, p.721-727. DOI: 10.1016/j.mcm.2004.10.003

Pazdernik, K.; M. Ander; S. Göttlicher; D. Kother; S. Pouper; G. Stranner e M.A. Zechmeister (2010). Emssionstrends 1990–2008 - Ein Uberblick uber die Österreichischen Verursachervon Luftschadstoffen. Datenstand.

Philipon, P. (2010). O Futuro da Mobilidade: rumo a uma mobilidade rodoviária sustentável. Éditions Textuel.

Picazo-Tadeo, A.J.; M. Beltrán-Esteve e J.A. Gómez-Limón (2012). Assessing eco-efficiency with directional distance functions. European Journal of. Operational. Research, v. 220, n. 3, p.798–809. DOI: 10.1016/j.ejor.2012.02.025

Puthanpura, A.K.; R, Khalifa e L. Chan (2015). Assessing emerging automotive technologies for the future. Portland International Conference on Management of Engineering & Technology. September, 2015, p. 2113–2120. DOI:10.1109/PICMET.2015.7273223

Rashidi, K. e R. Farzipoor Saen (2015). Measuring eco-efficiency based on green indicators and potentials in energy saving and undesirable output abatement. Energy Economics, v. 50, p.18–26. DOI: 10.1016/j.eneco.2015.04.018

Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. New York: McGraw-Hill.

Sadeghzadeh, K. e M. B. Salehi (2011). Mathematical analysis of fuel cell strategic technologies development solutions in the automotive industry by the TOPSIS multi-criteria decision making method. International Journal of Hydrogen Energy, v. 36, n. 20, p. 13272–13280. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2010.07.064

Salgado, E.G.; V.A.P. Salomon; C.H.P. Mello e R.M. Alvarenga (2011). Tomada de decisão em grupo na priorização de atividades de desenvolvimento de novos produtos em empresas médias de eletrônicos. XLIII SBPO - simpósio brasileiro de pesquisa operacional, Ubatuba-SP.

Simão, V.G. (2011). Fatores estruturantes para implantação do programa brasileiro de avaliação do ciclo de vida. Dissertação apresentada ao curso de Mestrado em Sistemas de Gestão da Universidade Federal Fluminense. Área de concentração: Gestão Ambiental, p.133

Sindhu, S.; V. Nehra, e S. Luthra (2017). Investigation of feasibility study of solar farms deployment using hybrid AHP-TOPSIS analysis: Case study of India. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 73, p. 496–511. DOI: 10.1016/j.rser.2017.01.135

Tyagi, M.; P. Kumar e D. Kumar (2014). A hybrid approach using AHP-TOPSIS for analyzing e-SCM performance. Procedia Engineering, v. 97, p. 2195–2203. DOI: 10.1016/j.proeng.2014.12.463

Tomashevskii, I.L. (2014) Geometric mean method for judgement matrices: formulas for errors. Institute of Mathematics, Information and Space Technologies, Northern (Arctic) Federal University, Arkhangelsk 163000, Russia.

Vaidya, O.S. e S. Kumar (2006) Analytic hierarchy process: An overview of applications. European Journal of Operational Research, v. 169, n. 1, p.1–29. DOI: 10.1016/j.ejor.2004.04.028

Vinodh, S.; T.S. Sai Balagi e A. Patil (2016). A hybrid MCDM approach for agile concept selection using fuzzy DEMATEL, fuzzy ANP and fuzzy TOPSIS. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 83,n. 9-12, p. 1979–1987. DOI: 10.1007/s00170-015-7718-6

Xie, X.; Q. Zhu e Z. Chang (2013). Performance Evaluation of Automobile ASPs Using TOPSIS. 2013 Fourth International Conference on Digital Manufacturing and Automation, p. 910–913. DOI:10.1109/ICDMA.2013.214

Yang, S.S.; N. Nasr, S.K. Ong e A.Y.C. Nee (2015). Designing automotive products for remanufacturing from material selection perspective. Journal of Cleaner Production. v. 53, p. 570-579. DOI: 10.1016/j.jclepro.2015.08.121

Yildirim, V.; T. Yomralioglu; R. Nisanci; H.E. Çolak; S. Bediroglu, e E. Saralioglu (2016). A spatial multicriteria decision-making method for natural gas transmission pipeline routing. Structure and Infrastructure Engineering, v. 13, n. 5, p. 1–14 DOI: 10.1080/15732479.2016.1173071.

Yousefi, A. e A. Hadi-Vencheh (2010). An integrated group decision making model and its evaluation by DEA for automobile industry. Expert Systems with Applications, v. 37, n. 12, p. 8543–8556. DOI:10.1016/j.eswa.2010.05.021

Zhang, W. (2015) Group-Buying Websites Evaluation Model Based on AHP-TOPSIS under the Environment of Multi-Attribute Decision-Making. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, v. 10, n.7, p. 31-40. DOI:10.14257/ijmue.2015.10.7.04

Zhou, G.; W. Chung e Y. Zhang (2014). Measuring energy efficiency performance of China’s transport sector: a data envelopment analysis approach. Expert Systems with Applications, v. 41, n.2, p. 709–722. DOI: 10.1016/j.eswa.2013.07.095

Ziolkowska J. R. e B. Ziolkowski (2015). Energy efficiency in the transport sector in the EU-27: A dynamic dematerialization analysis. Energy Economics, v. 51, p. 21–30. DOI: 10.1016/j.eneco.2015.06.012

Downloads

Publicado

30-04-2018

Como Citar

Caiado, R. G. G., Simão, V. G., Rangel, L. A. D., Quelhas, O. L. G., & Lima, G. B. A. (2018). Análise multicritério da ecoeficiência do transporte de cargas com veículos leves. TRANSPORTES, 26(1), 68–83. https://doi.org/10.14295/transportes.v26i1.1313

Edição

Seção

Artigos