Modelo de localização para banco de alimentos temporário em situações de desastres

Abstract

Resumo: Os desastres com consequências humanitárias se tornaram frequentes no mundo atual, devido à grande concentração das populações em áreas de risco, da falta de infraestrutura para mitigar os riscos e da falta de preparação para operações logísticas eficientes e eficazes para levar alívio às pessoas atingidas por desastre. Os desastres de início súbito apresentam complexidades na gestão de operações logísticas, pois exigem resposta imediata e, muitas vezes, não permitem tempo para preparação. Após desastres de início súbito, famílias ficam desalojadas e com dificuldades econômicas de acesso a alimentos na quantidade e qualidade necessárias para garantir a segurança alimentar. Nessas situações, os bancos de alimentos ajudam a promover esforços na assistência alimentar das famílias atingidas por desastres, configurando resiliência de curto prazo. Neste contexto, a presente dissertação desenvolve um modelo de otimização para determinar a localização de um (ou mais) banco de alimentos (BA) de caráter temporário, considerando a cadeia de suprimentos humanitária em caso de desastres de início súbito no estado do Paraná. O histórico de desastres no estado do Paraná foi estudado e, com auxílio de dados estatísticos, a região de Ponta Grossa foi definida como o foco desta pesquisa, por apresentar maior número de pessoas afetadas e ocorrências de desastres no período de 2014 até 2019. Dez cidades desta região foram definidas como as cidades candidatas e pontos de distribuição do BA. As unidades integrantes do programa SESC Mesa Brasil do estado dobParaná foram definidas como doadores do BA, sendo selecionadas 7 unidades localizadas em cidades diferentes. Com base nesses dados, foram desenvolvidos 3 modelos de localização que otimizam o tempo de deslocamento das doações entre os doadores e o(s) BA e entre o(s) BA e os pontos de distribuição. O modelo de Davis et al. (2014) foi adaptado para construção dos modelos de localização. Assim, os modelos desenvolvidos buscam definir a localização de um (ou mais) BA, tal que a somatória do tempo médio dos deslocamentos ao longo de toda a cadeia de suprimentos seja mínima. O Modelo 3 engloba os outros modelos, levando em consideração restrições como a capacidade dos doadores e a demanda dos pontos de distribuição com o acréscimo de uma variável que resulta na quantidade doada por doador. Alguns cenários foram analisados e quando o modelo é limitado para a instalação de apenas um BA, a cidade de Imbituva aparece sendo a melhor opção. No entanto, o cenário ótimo convergiu para a instalação de 5 BA, localizados em cidades distintas. A partir do exposto, são evidentes as contribuições desta dissertação aos conhecimentos científicos sobre localização na cadeia de suprimentos humanitária, na gestão de riscos e de desastres e na segurança alimentar.

Abstract: Disasters with humanitarian consequences occur in today's world, due to the large concentration of populations in areas at risk, the lack of infrastructure to mitigate risks and the lack of preparation for efficient and effective logistical operations to bring relief to people affected by disasters. Sudden onset disasters present complexities in the management of logistical operations, since the immediate response and, many times, do not allow time for preparation. After sudden onset disasters, families are left homeless and unable to access food in the quantity and quality necessary to ensure food security. In these cases, the Food Banks help to promote efforts in food assistance for families affected by disasters, configuring short-term resilience. In this context, the present dissertation is an optimization model to determine the location of one (or more) temporary Food Bank (FB), considering a humanitarian supply chain in case of sudden onset disasters in the state of Paraná. The history of disasters in the state of Paraná was studied and, with the aid of statistical data, a region of Ponta Grossa was defined as the focus of this research, as it presents a greater number of people affected and occurrences of disasters in the period from 2014 to 2019. Ten cities in this region were defined as candidate cities and distribution points in FA. The units of the SESC Mesa Brasil program in the state of Paraná were defined as donors from FB, with seven units in different cities. Based on data, 3 location models were developed that optimize the travel time of donations between donors and FBs and between FBs and distribution points. The model by Davis et al. (2014) was adapted to build the location models. Thus, the developed models seek to define the location of one (or more) FB, such that the sum of the average travel time along the entire supply chain is minimal. Model 3 encompasses the others models, taking into account restrictions such as donors capacity and demand from distribution points with the addition of a variable that results in the amount donated per donor. Some scenarios are analyzed and when the model is limited to the installation of just one FB, the city of Imbituva appears to be the best option. However, the optimum scenario converged to the installation of five FBs, located in different cities. With that, there is evidence as contributions of this dissertation to scientific knowledge about the location in the humanitarian supply chain, in risk and disaster management and in food security.