PLANIFICACIÓN DE CAPACIDAD EN UNA TERMINAL DE CONTENEDORES VÍA SIMULACIÓN – UN ESTUDIO DE CASO

Actualmente, el contenedor es la forma más utilizada para mover materiales y productos por vía marítima. Yun & Choi (1999) señalan que más del 90% de la carga internacional se mueve a través de puertos y terminales y que el 80% de este volumen se envasa en contenedores.

Naturalmente, la mayor demanda de este servicio tiene un impacto directo en la infraestructura de las terminales portuarias. Hyland (2001) señala que el sector portuario presenta algunos desafíos: el aumento del volumen de carga con la consecuente congestión en los puertos; equilibrar los flujos de carreteras y ferrocarriles en el interior1; la irrupción de los megabuques portacontenedores y la búsqueda constante de adecuar la capacidad de las terminales al tráfico marítimo. En este contexto, surge la necesidad de utilizar una herramienta capaz de medir y predecir los efectos generados por el aumento en el manejo de contenedores en las terminales, que permita una mejor preparación para los desafíos citados por Hyland.

A principios de la década de 90, Wadhwa (1990) reveló que la solución a los desafíos del sector portuario pasa por el uso de modelos de simulación. La idea es utilizar la simulación como una posible herramienta para medir los efectos de los cambios en las variables operativas, tecnológicas y de inversión, apoyando así a las autoridades y administradores portuarios en la toma de decisiones. De hecho, muchos estudios están convergiendo en el uso de la simulación en el dimensionamiento y planificación de las operaciones portuarias, obteniéndose resultados muy satisfactorios.

En este trabajo nos enfocamos en observar cómo el aumento en la tasa de arribo de buques a una terminal y, en consecuencia, el aumento en la cantidad de contenedores manejados, influyen en el desempeño de las operaciones portuarias e impactan en el dimensionamiento de la capacidad del patio de contenedores. Para lograr este objetivo, desarrollamos un modelo de simulación para representar las operaciones portuarias típicas en una terminal de contenedores.

REVISION DE LITERATURA

Para construir un modelo de simulación, es necesario entender bien todo el proceso que será simulado. En las terminales de contenedores, Casaca (2005) señaló que existen tres etapas principales en el proceso de manipulación: la que tiene lugar en el fondeadero (cuna), es decir, en la interfaz con el mar; el que tiene lugar en el patio de contenedores y el de las puertas de acceso viario y ferroviario. Estos tres pasos están entrelazados, y el desempeño de cada uno afecta el desempeño del otro.

Además, la productividad en cada una de estas etapas depende de una serie de factores, los cuales son estructurales, organizacionales y tecnológicos, entre otros. De esta manera, nos damos cuenta de que las operaciones portuarias son bastante complejas por naturaleza y que requieren técnicas de modelado sofisticadas. La simulación juega un papel importante en la mejora de los procesos y el aumento de la eficiencia, básicamente porque permite identificar posibles problemas y cuellos de botella, anticipando el curso de acción a seguir por el gerente (Bowersox, 1978). Y, cuando se trata de terminales de contenedores que tienen activos muy costosos, como amarres, portacontenedores y espacio, esta técnica ayuda a evitar inversiones innecesarias, que no aportan ninguna ventaja inmediata al sistema en su conjunto.

En su artículo, Shabayek & Yeung (2002) señalan algunas posibles aplicaciones de la simulación como herramienta de apoyo a la planificación de una terminal de contenedores:

• en el análisis de costos y nivel de servicio, ya que la simulación permite evaluar dos parámetros importantes: el tiempo promedio de espera de los barcos en la cola y la tasa de utilización del atraque, necesarios para determinar cuándo y cuánto se debe ampliar la capacidad de la terminal;
• en dimensionar el número de espacios necesarios para los camiones, a fin de evitar posibles costos, como multas y sanciones;
• en la elección de la mejor política de secuencia/prioridad para los barcos en la cola, minimizando así los costos de estadía.

Un estudio de Kia et al. (2002) también mostraron que las etapas del proceso de manejo en una terminal de contenedores están directamente conectadas y que la simulación se destaca como una herramienta importante para apoyar la planificación y la toma de decisiones (corroborando Casaca). Con base en una terminal de contenedores en el puerto australiano de Melbourne, Kia et al. obtuvo, como resultados relevantes para la planificación de la capacidad, las siguientes orientaciones: (1) la necesidad de crear centros de distribución internos para mejorar la operación de la terminal; (2) la ampliación del patio de contenedores, para reducir manipulaciones innecesarias, reduciendo el tiempo de carga/descarga del buque y (3) el aumento del número de atraques.

Usando un software de simulación, pero centrándose en cuestiones más operativas, como la asignación de amarres y la priorización de los barcos en la cola, Wanke & Cortes (2008/2009) desarrollaron un modelo con el objetivo de evaluar cómo las diferentes asignaciones y colas afectan los costos de estadía. . Se identificó que estas decisiones dependen no solo de las particularidades de cada buque que hace escala en la terminal, sino del conjunto. Los ejemplos de especificidades incluyen la frecuencia de las visitas por año, el tamaño de la embarcación, el tiempo de operación, etc.

Estos son algunos ejemplos de la aplicabilidad de la simulación en la planificación de terminales de contenedores. En nuestro estudio se desarrolló un modelo para extraer información sobre el comportamiento de la tasa de utilización de los atraques (o fondeaderos), el tiempo de espera y el número de barcos en cola para atracar, el movimiento de contenedores en la terminal y la cola de camiones y trenes esperando para descargar o cargar, debido al aumento en la tasa de llegada de barcos a la terminal.

EL CASO ESTUDIO

Como se mencionó anteriormente, el primer paso en la construcción de un modelo de simulación es comprender los procesos involucrados en la operación a simular. En nuestro caso, simulamos operaciones en una terminal de contenedores que cuenta con dos atracaderos (o atracaderos).

Poco después de la llegada, el barco se mueve en una sola cola y solo se libera cuando una de las dos literas está libre. Al atracar, en el atraque, comienza la etapa de descarga del buque. Cada puesto de atraque está equipado con dos portainers y ambos operan simultáneamente en el buque atracado. Cuando se completa la etapa de descarga del buque, comienza la etapa de carga. Después de estar completamente cargado, el barco sale del puerto, liberando el puesto de atraque.

A la vez que llegan los barcos, llegan camiones cargados de contenedores, trenes y camiones vacíos para recogerlos en el puerto. Cabe señalar que el tren solo descarga contenedores en la terminal, quedando vacíos. Solo para fines de modelación se consideró una terminal con dos patios de contenedores: uno para los que se descargan del buque y otro para los que llegan en camión y en tren y que serán cargados en el buque. Tanto para entrar al puerto como para salir, los camiones y trenes pasan por las puertas (gates) donde se realiza el pesaje e inspección de la carga. El modelo descrito se representa en detalle en el diagrama de flujo adjunto (Anexo 1).

Además, para una mayor fidelidad del modelo a la realidad, se observaron los siguientes aspectos:

• La prioridad adoptada para el atraque de buques en la cola fue PEPS (primero en entrar, primero en salir);
• La tecnología utilizada para la carga/descarga de contenedores del buque fue el carrusel. En él, en la etapa de descarga, por ejemplo, al retirar el contenedor, el porteador lo descarga directamente en un camión que se dirige al patio donde el contenedor será descargado por un montacargas y colocado en su respectivo lugar. El camión, ahora vacío, regresa al portainer para transportar más contenedores al patio. Lo mismo ocurre en la etapa de carga de barcos, pero con el orden de los procesos invertido.
• Teniendo en cuenta que un portainer es un activo muy costoso (del orden de millones de reales), el número de camiones que participan en el carrusel debe ser tal que el equipo no se quede quieto esperando que los camiones regresen del patio de contenedores.

Como ya se mencionó, el propósito básico del estudio fue evaluar cómo la variación en los tiempos entre las llegadas de los barcos interfiere en el desempeño de las operaciones en la terminal. Para ello, realizamos experimentos en los que los tiempos entre las llegadas de los barcos iban disminuyendo y arreglamos todos los demás datos de entrada, recopilando información sobre: ​​(1) la cola de barcos esperando para atracar; (2) el tiempo de espera de los barcos en la cola; (3) la tarifa por el uso de los amarres; (4) el número de contenedores manejados por año; (5) la cola de camiones en el puerto y (6) la cola de trenes para descargar. La variación en los tiempos entre las llegadas de los barcos se puede ver en la Tabla 1.

Para elegir qué tipo de distribución se utilizaría para representar los tiempos entre llegadas de barcos, trenes y camiones al puerto, nos basamos en un estudio realizado por Dragovic et al. (2005), quienes asumieron la distribución exponencial. Según los autores, la distribución exponencial es una de las más adoptadas en la literatura para representar tiempos entre llegadas. A su vez, para representar el número de contenedores cargados y descargados del buque se utilizó una distribución triangular de parámetros 150, 200 y 250, representando mínimo, promedio y máximo, respectivamente. Finalmente, para cada uno de los experimentos se realizaron 25 repeticiones de 365 días de duración. Tal procedimiento es necesario para garantizar la validez estadística de los resultados, permitiendo la realización de análisis multivariados con los niveles de significación deseados.

ANÁLISIS DE RESULTADOS

Los resultados promedio obtenidos de las 25 repeticiones de cada experimento se presentan aquí. El gráfico 1 muestra el comportamiento de la tasa de utilización de los atraques en función del intervalo de tiempo entre las llegadas de los buques. Debido a que no existe una priorización en la asignación de buques en los amarres, los valores presentados corresponden a un promedio aproximado de la tasa de utilización de los dos amarres.

Como era de esperar, la tasa de utilización aumenta a medida que disminuye el intervalo de tiempo entre las llegadas de los barcos, es decir, a medida que más barcos atracan en el puerto por intervalo de tiempo. El siguiente paso analizó el impacto de este aumento en el tamaño de la cola de barcos para atracar y su tiempo de espera.

En una vista más detallada de los gráficos sobre el comportamiento del tamaño de la cola de barcos y su tiempo de espera en la cola, podemos ver que hasta una tasa de utilización de atraque de 0,40 la terminal funciona bien, con una pequeña cola de barcos y un tiempo de espera muy corto. Sin embargo, aumentando aún más la tasa de utilización de la cuna, los resultados indican que el terminal comienza a mostrar signos de saturación. Esto tiene un impacto negativo en el desempeño operativo, generando un tamaño de cola muy superior al aceptable y también tiempos de espera que pueden resultar en altos costos diferidos.

Es claro que, si la demanda de este terminal aumenta hasta el punto en que la tasa de utilización es, por ejemplo, superior a 0,40, se deben tomar acciones para mantener un nivel de servicio satisfactorio. Estas acciones pueden incluir cambios en los atracaderos existentes, como el uso de más portacontenedores, o incluso la construcción de un nuevo atracadero, aumentando la capacidad de servicio de la terminal. Cabe señalar que los armadores son cada vez más exigentes y, cuando no perciben ciertas garantías de disponibilidad de amarres en las terminales, buscan alternativas para mantener un alto nivel de servicio (Luo y Grigalunas, 2003).

Como se indicó anteriormente, solo se varió el tiempo de los datos de entrada entre las llegadas de los barcos. Por lo tanto, se espera que las colas de camiones y trenes en el puerto se mantengan estables en todos los experimentos, lo que efectivamente se verifica en los Gráficos 4 y 5.

Los resultados presentados se obtuvieron mediante el uso de simulación. Sin duda, esto genera trabajo al ejecutar diferentes escenarios, con diferentes datos de entrada, ya que gran parte de los pasos de la simulación deben repetirse. Para generar una ecuación que represente el comportamiento de una variable en función de las demás variables y evitar el proceso exhaustivo de generación y recolección de datos, llevamos los resultados de los escenarios simulados a SPSS 15.0 (paquete estadístico), para determinar un conjunto de regresiones lineales múltiples que permiten describir los datos de salida en función de los datos de entrada. Como ejemplo, la ecuación que representa el comportamiento de la cola de barcos para atracar está dada por:

y = -11,810 – 3,425 x + 783,465 z (R-cuadrado = 0.91),
Dónde:
y = tamaño medio de la cola de barcos para atracar;
x = tiempo entre llegadas de barcos;
z = tiempo entre llegadas de camiones.

Los resultados de este tipo permiten al tomador de decisiones evaluar rápidamente cómo los aumentos en la tasa de llegada afectan el tamaño promedio de la cola, sin tener que recurrir a realizar nuevos experimentos para verificar los impactos de un escenario en particular.

Otra área de interés para el estudio fue el patio de contenedores. Los resultados obtenidos involucran dos aspectos relevantes para el análisis: el volumen total de contenedores manejados por año en la terminal y el número de posiciones necesarias para acomodar estos contenedores diariamente. En cuanto al volumen manejado por año, lo que se espera -y que efectivamente se puede apreciar en el Gráfico 6- es el aumento del volumen manejado en la terminal debido al aumento en la tasa de arribo de naves y el consecuente aumento en la tasa de uso de los terminales cunas. Dicha información permite estimar la capacidad efectiva de manejo de la terminal en cerca de 250 contenedores/año.

Sin embargo, para evaluar la cantidad de posiciones de almacenamiento necesarias para acomodar este volumen anual, se debe realizar un relevamiento de la fluctuación en el tiempo, día a día, de la cantidad de contenedores en el patio (según el Gráfico 7). Como no existe la posibilidad gerencial efectiva de que un barco o un camión tengan que esperar por falta de espacio en el patio, el número de posiciones debe ser al menos igual al pico diario registrado, que se identifica fácilmente en el gráfico.

En este caso, el patio de contenedores deberá tener una capacidad de al menos 4.809 puestos.

CONCLUSIÓN

La simulación aparece como una herramienta importante para la planificación de las operaciones portuarias. Además, los resultados generados son de carácter gerencial, lo que permite diseñar estrategias y dirigir inversiones. En nuestro estudio, el primer paso fue identificar la configuración actual de las operaciones portuarias y luego generar escenarios futuros, aumentando la tasa de arribo de buques, para finalmente poder evaluar el impacto generado en el desempeño de la terminal.

Los resultados mostraron que este aumento en la tasa de llegada de barcos tiene un impacto significativo en la tasa de utilización del atraque y, en consecuencia, en el tamaño de la cola de barcos y el tiempo de espera. También fue posible observar que, a partir de una tasa de utilización de atraque de 0,40, los niveles de desempeño para los usuarios de la terminal comienzan a ser insatisfactorios, lo que indica la inminente saturación de las operaciones.

Para evitar este escenario, se hace necesario aumentar la capacidad de carga/descarga en los atracaderos existentes o invertir en la construcción de otro atracadero. Sin embargo, es importante resaltar que ninguna inversión en el aumento de la capacidad de los atraques tendrá efecto si la terminal no cuenta con suficientes posiciones para almacenar todos los contenedores, lo que indica, para el tomador de decisiones, la necesidad de un análisis cuidadoso para identificar el puerto de cuellos de botella del sistema real.

Referencias

Bowersox, DJ. Gestión logística. Una integración de sistemas de distribución física y gestión de materiales. MacMillan Publishing Co.: Nueva York. páginas. 12–17, 1978.

Casaca, ACP. Simulación y entorno portuario lean. Economía Marítima y Logística 7: 262-280, 2005.

Dragovic, B; Parque, Nueva Zelanda; Radmilovic, Z.; y Maras, V.. Modelado de simulación de enlace buque-atraque con servicio prioritario. Economía Marítima y Logística 7: 316-355, 2005.

Hyland, T.. Cuatro puertos de la costa este comparten estrategias de crecimiento. Transporte y Distribución, junio de 2001.

Kia, M.; Shayán, E; & Ghotb, F.. Investigando la capacidad portuaria bajo un nuevo enfoque por simulación computacional. Informática e Ingeniería Industrial, 2002.

Luo, M.; Grigalunas, T.. Un modelo de simulación de transporte multimodal espacial-económico para puertos costeros de contenedores de EE. UU. Economía Marítima y Logística 5: 158-178, 2003.

Shabayek, AA y Yeung, WW. Un modelo de simulación para la terminal de contenedores de Kwai Chung en Hong Kong. Revista europea de investigación operativa 140: 1–11, 2002.

Yun WY y Choi, YS. Un modelo de simulación para el análisis de operaciones de terminales de contenedores utilizando un enfoque orientado a objetos. Revista Internacional de Economía de la Producción, pp. 221-230, 1999.

Wadhwa, LC. Capacidad y desempeño de los puertos de manejo de graneles. Actas del Foro Australiano de Investigación del Transporte, vol 15, Parte 1, 1990.

Wanke, PF & Cortes, J. D .. Puerto PCP: simulando la conexión buque-ancla para reducir los costos totales de sobreestadía (demurrage). Revista Tecnologística – Diciembre 2008 y Enero 2009.

1 Región del país servida por vías de transporte terrestre, fluvial o lacustre, a la cual se envían directamente las mercancías descargadas en el puerto o de donde parten las mercancías para su embarque en el mismo puerto.

Autores: Peter Wanke y Federico Barros