RESUMO:O objetivo do presente trabalho é estimar os fluxos das principais rotas do milho brasileiro produzido no Estado do Mato Grosso com destino à exportação. As estimativas foram feitas por meio de um modelo matemático baseado em matrizes origem-destino e avaliaram-se dois cenários: no primeiro analisou-se apenas as rotas que utilizam o modal rodoviário e, no segundo, acrescentaram-se rotas intermodais selecionadas. Como principais resultados, tem-se que o Porto de Santos é o principal destino da rota de exportação do milho mato-grossense, seguido pelo Porto de Paranaguá. No cenário dois, com a inclusão das opções intermodais de escoamento, a função objetivo teve uma redução de 6,3%. A rota rodo-hidroviária com destino ao Porto de Santarém/Manaus possui destacada vantagem competitiva, em termos de custos logísticos, para o milho produzido no Norte do Mato Grosso. Também se observou que a intermodalidade é uma das melhores formas para se alcançar uma maior eficiência na cadeia do milho, pois, além de reduzir os custos com frete, poderá refletir vantagens competitivas no mercado internacional.

The last Brazilian agricultural frontier known as MATOPIBA, an acronym for the states of Maranhão, Tocantins, Piaui and Bahia, is a region that has stood out in the scenario of modern large-scale agriculture intensive in capital and technology. However, barriers related to the transportation system, especially regarding the high logistics costs, have been negatively impacting this sector. To optimize the performance of this chain, a model for minimizing transportation costs was developed, using linear programming with an origin-destination matrix. The purpose of this paper was to evaluate whether the use of the North-South Railroad has potential as a new alternative intermodal route for soybean export from the MATOPIBA region, in order to minimize the transportation costs and promote the viability of new ports located in the northeast region of the country. This configuration can also contribute to reduce the overload of Santos Port (SP). Two scenarios were proposed based on the 2016/17 harvest of soybeanwhere the first scenario (A) consisted only of road routes, while the second (B), in addition to these routes, incorporated road-rail and road-water way intermodal routes. As a result, total transportation cost was reduced by 30% in scenario B and about half of all cargo was shipped by the new intermodal road-rail route to the Itaqui Port in the Northeast region. This configuration promotes a more sustainable logistics chain for soy, with more rational use of transport modes and decentralization of investments to other regions.

Resumo: A região Centro-Oeste é a maior produtora de grãos do Brasil, sendo o Mato Grosso o maior estado produtor. Atualmente, o Brasil é responsável por cerca de 30% da produção mundial de soja e ocupa posição como maior exportador. A despeito da posição de destaque no mercado internacional de commodities agrícolas, o Brasil se depara com os gargalos relacionados à infraestrutura logística disponível implicando em perdas concorrenciais. O objetivo deste estudo é, através da teoria de localização e utilizando programação linear inteira mista, identificar a localização ótima para a instalação de armazéns no estado de Mato Grosso. Os resultados obtidos demonstram que o local ótimo para abertura de novos armazéns depende, em grande medida, da região produtora, além de considerar os custos de frete, armazenagem já disponível e a distância percorrida até os portos de exportação. Palavras-chave: soja, teoria de localização, pesquisa operacional.Abstract: The Midwest is the largest grain producer region in Brazil, and Mato Grosso being the largest producing state. Currently, Brazil is responsible for about 30% of world soybean production and holds the position as the largest exporter. In spite of prominence on the international market of agricultural commodities, Brazil is faced with barriers related to available logistics infrastructure resulting in competitive losses. The aim of this study is through the theory of location and using mixed integer linear programming to identify the optimal location for the installation of warehouses in the state of Mato Grosso. The results 1

v vi vii RESUMO A produção de milho no Brasil, juntamente com a de soja, contribui significativamente para a economia nacional. O milho tem grande parte de sua produção voltada para o abastecimento interno, utilizado tanto para a indústria de alimentos quanto para ração animal. Recentemente, as exportações desse cereal vêm sendo realizada em quantidades expressivas e contribuindo para maior sustentação dos preços internos. Porém, os principais mercados consumidores do milho brasileiro estão localizados na Ásia e as principais regiões produtoras estão distantes dos portos exportadores, percorrendo longas distâncias para chegar ao seu destino. Dessa forma, os custos com transportes e armazenagem são os principais fatores que limitam o potencial competitivo do milho brasileiro. Este trabalho parte da hipótese de que a redução nos custos com transportes é capaz de promover o aumento da competitividade do milho no cenário internacional e tal feito será possível através da prática da intermodalidade. A proposta é utilizar um modelo de equilíbrio espacial de programação quadrática para otimizar a distribuição logística do milho brasileiro. Além disso, são propostos três cenários considerando novas rotas de transporte e novos projetos viários. Os resultados no Cenário 1, é obtido através da realidade atual praticada pelo setor, considerando os principais gargalos para escoamento da produção. Já os resultados obtidos nos demais Cenários, aos quais foram adicionadas possíveis rotas futuras e viáveis, demonstraram uma redução de custos logísticos. A conclusão que se pode obter, é que com investimentos nas rotas futuras a partir de projetos de infraestrutura de transporte já em curso, haverá uma grande melhora no sistema logístico, além de confirmar a hipótese de que a redução desses custos aumentará a competitividade do milho nacional diante do mercado externo.

RESUMO