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O cenário de avanço econômico de países emergentes e a descentralização da economia global, vivenciado nas últimas décadas, aumentou o uso do modal aquaviário, já que este é o tipo de transporte mais eficiente para grandes cargas a longas distâncias, como acontece nas exportações e importações. Entretanto, esse aumento da demanda tem evidenciado aos terminais portuários a necessidade de um gerenciamento logístico eficiente para evitar o acúmulo de filas e um longo tempo de espera nos processos de carga e descarga de navios. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é elaborar uma proposta de atendimento de clientes e movimentação de cargas que minimize o tempo de espera dos navios no Porto de Itajaí. A partir de uma entrevista semiestruturada e do acompanhamento das operações no porto, foi construído um modelo conceitual, e, posteriormente, traduzido em um modelo computacional, que foi validado em relação ao modelo real de funcionamento do terminal. Também foi feita uma análise dos processos e levantamento de oportunidades de melhoria para as operações, que permitiu a construção de três modelos alternativos de atendimento, que foram simulados no software ArenaÒ e os resultados foram comparados para identificar a melhor solução para a operação do Porto de Itajaí.

While the context of Industry and Logistics 4.0 is mainly related to smart systems and automation, new efforts are being applied to develop human-centric super-smart system, under the name of Industry 5.0. One example of a logistics system in this context can be seen in port terminals, which are migrating from traditional modern ports to Smart Ports. In this context, a series of questions arise related to the intrinsic human factors influencing the performance of smart systems. Thus, the main objective of this research is to develop a conceptual framework of human-centric decision for the integrated logistics operation and maintenance planning in smart port systems. A systematic literature review is adopted to build the scientific pillars for the conceptual framework. Afterwhile, under the Industry 5.0 context, we developed a human-centric decision framework connected with smart technologies to acquire real-time data and integrate logistics operations. As conclusion, we identified that the interaction of humans with recommendations from smart systems are not explored properly, and, so, the constructed framework presented an approach demonstrating that human decision can be influenced by intrinsic factors and affect the interaction between humans and intelligent systems.