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Universidade Federal Do Rio De Janeiro
SISTEMA DE TRANSPORTE VIA DRONE PARA A ENTREGA DE BOLSAS
DE SANGUE EM HOSPITAIS DO RIO DE JANEIRO
Juliana Martins Haddad
Marcos André Drumond Linhares Pimenta
2019
SISTEMA DE TRANSPORTE VIA DRONE PARA A ENTREGA DE BOLSAS
DE SANGUE EM HOSPITAIS DO RIO DE JANEIRO
Juliana Martins Haddad
Marcos André Drumond Linhares Pimenta
Projeto de Graduação a ser apresentado ao
curso de Engenharia Civil da Escola
Politécnica, Universidade Federal do Rio de
Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de
Engenheiro.
Orientadores: Respício A. Espirito Santo Jr
Glaydston Mattos Ribeiro
Rio de Janeiro
Julho de 2019
SISTEMA DE TRANSPORTE VIA DRONE PARA A ENTREGA DE BOLSAS DE
SANGUE EM HOSPITAIS DO RIO DE JANEIRO
Juliana Martins Haddad
Marcos André Drumond Linhares Pimenta
PROJETO DE GRADUAÇÃO A SER SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA CIVIL DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO
RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A
OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO CIVIL.
Examinado por:
_________________________________________________________________
Erivelton Pires Guedes, D.Sc. (IPEA/RJ)
________________________________________________________________
Glaydston Mattos Ribeiro, Ph.D. (PET/Coppe/UFRJ)
_________________________________________________________________
Marcelo Miguez, D.Sc. (DET/Poli/UFRJ)
_________________________________________________________________
Respício Antonio do Espírito Santo Júnior, D.Sc. (DET/Poli/UFRJ)
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
JULHO de 2019
Haddad, Juliana Martins
Pimenta, Marcos André Drumond Linhares
Sistema de Transporte via Drone Para a Entrega de Bolsas de
Sangue em Hospitais do Rio de Janeiro/ Juliana Martins Haddad e
Marcos André Drumond Linhares Pimenta – Rio de Janeiro: UFRJ/
Escola Politécnica, 2019
X, 106 p.: il.; 29,7 cm.
Orientadores: Respício A. Espirito Santo Jr
Glaydston Mattos Ribeiro
Projeto de Graduação – UFRJ/ POLI/ Curso de Engenharia
Civil, 2019.
Referências Bibliográficas: p. 72-76.
1. Drones. 2. UAV. 3. Sistema de Transporte Alternativo 4.
Roteamento. 5. Otimização. 6. Bolsas de sangue.
I. Espirito Santo Jr, Respício A. II. Ribeiro Glaydston. III.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola Politécnica,
Curso de Engenharia Civil, IV. Sistema de Transporte via Drone
Para a Entrega de Bolsas de Sangue em Hospitais do Rio de Janeiro,
RJ, Brasil.
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos
requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Civil.
Sistema de Transporte via Drone Para a Entrega de Bolsas de Sangue em Hospitais do
Rio de Janeiro
Juliana Martins Haddad
Marcos André Drumond Linhares Pimenta
Julho/2019
Orientadores Respício A. Espirito Santo Jr
Glaydston Mattos Ribeiro
Curso: Engenharia Civil
O presente trabalho propõe um sistema de transporte alternativo, eficiente, sustentável e
com grande potencial de crescimento, com a finalidade de efetuar a entrega de bolsas de
sangue a hospitais do município do Rio de Janeiro, utilizando drones, também conhecidos
como UAVs. O presente trabalho apresenta uma visão geral e atualizada do progresso
neste campo, expondo conceitos básicos e características dos drones, baseados nos
preceitos dos órgãos regulatórios brasileiros e uma explanação sobre suas aplicações nas
atividades vinculadas ao transporte. Por fim, apresenta-se uma análise quantitativa sobre
o estudo de rotas (problema de roteamento) utilizando TransCAD aplicado a uma rede
pré-determinada de hospitais do Rio de Janeiro, aferindo a relevância deste novo sistema
de transporte e seu potencial na área médica, mais especificamente, no de bolsas de
sangue, visando uma atuação dinâmica e mais eficiente do transporte e, com isso,
reduzindo o tempo dispendido e otimizando a utilização dos drones. Entretanto, a
limitação em relação à legislação vigente a respeito do tema é um empecilho a ser
superado para que os drones possam ser utilizados de maneira mais ampla em relação aos
dias atuais.
Palavras-chave: Drones, UAV, Sistema de Transporte Alternativo, Roteamento,
Otimização, Bolsas de sangue
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Engineer.
UAV based transport system to deliver blood bags to Hospitals in Rio de Janeiro
Juliana Martins Haddad
Marcos André Drumond Linhares Pimenta
July/2019
Advisors: Respício A. Espirito Santo Jr
Glaydston Mattos Ribeiro
Course: Civil Engineering
The present work proposes an alternative, efficient and sustainable transportation system
with great potential for growth, from the perspective of the delivery of blood bags to
hospitals in the city of Rio de Janeiro, using drones, also known as UAVs. An up-to-date
overview of progress in this field is presented. Basic concepts and characteristics of the
drones are exposed, based on the precepts of the Brazilian regulatory bodies and an
explanation about their applications in the activities related to transportation. Finally, a
quantitative analysis of route study (routing problem) using TransCAD applied to a
predetermined network of hospitals in Rio de Janeiro is proposed, assessing the relevance
of this new transportation system and its potential in the medical area, more specifically,
blood bags, aiming a dynamic and more efficient performance of the transport and, thus,
reducing the time spent and optimizing the use of the drones. However, the limitation in
relation to the current legislation regarding the subject is an obstacle to be overcome so
that the drones can be used more broadly than today.
Keywords: Drones, UAV, Alternative Transport System, Routing, Optimization, Blood
Bags
Sumário
1. INTRODUÇÃO ................................................................................................... 10
1.1 Motivação ..................................................................................................... 11
1.2. Objetivo ........................................................................................................ 12
1.3. Estrutura do Trabalho ................................................................................... 13
2. CONCEITUAÇÃO .............................................................................................. 14
2.1. Logística ....................................................................................................... 14
2.2. Canais de Distribuição .................................................................................. 17
2.3. Problema de Roteamento de Veículos (VRP) ................................................ 18
2.3.1. Veículos ................................................................................................ 19
2.3.2. Clientes.................................................................................................. 20
2.4. Otimização.................................................................................................... 21
2.5. Drones .......................................................................................................... 21
2.5.1. Tipos de Operação ................................................................................. 22
2.5.2. Aeronaves remotamente pilotadas (RPA) ............................................... 23
2.5.3. Estação de Pilotagem Remota (RPS) ...................................................... 23
2.5.4. Enlace de Comando e Controle (C2 Link) .............................................. 23
2.5.5. Sistema de Aeronave Remotamente Pilotada (RPAS) ............................ 25
2.6. Histórico ....................................................................................................... 25
3. REGULAMENTAÇÃO ....................................................................................... 29
3.1. Regulamentação do transporte de material biológico ..................................... 29
3.2. Regulamentação de operações com drones .................................................... 34
3.2.1. Panorama Global ................................................................................... 34
3.2.2. Regulamentação Brasileira ..................................................................... 36
4. DRONES NA ÁREA DA SAÚDE ....................................................................... 40
4.1. Estudo sobre o Efeito do Transporte de Sangue por Drones........................... 40
4.2. Aplicações Práticas ....................................................................................... 41
4.2.1. Zipline ................................................................................................... 41
4.2.2. Matternet ............................................................................................... 42
4.2.3. Suíça ...................................................................................................... 43
4.2.4. Estados Unidos ...................................................................................... 44
4.2.5. Brasil ..................................................................................................... 45
4.2.6. Projeto Piloto Deliver Future ................................................................. 46
5. ESTUDO DE CASO ............................................................................................ 47
5.1. Seleção de Hospitais ..................................................................................... 47
5.2. Seleção de UAVs .......................................................................................... 49
5.3. Seleção dos Depósitos ................................................................................... 50
5.4. TransCAD .................................................................................................... 51
5.4.1. Comparação dos UAVs .......................................................................... 53
5.5. Cenário 1: Comparação entre os UAVs ......................................................... 53
5.5.1. Modelagem 1: AiDrones AiD-H14 com dois depósitos .......................... 53
5.5.2. Modelagem 2: HE-220E com dois depósitos .......................................... 56
5.5.3. Modelagem 3: HE-190ES com dois depósitos ........................................ 57
5.5.4. Modelagem 4: AiD-H14 com um depósito ............................................. 58
5.5.5. Modelagem 5: Todos os modelos de UAV com dois depósitos............... 61
5.5.6. Análise de Resultados ............................................................................ 62
5.6. Cenário 2: Comparação com o método tradicional ........................................ 65
5.6.1. Modelagem 1: Ambulância com um depósito ......................................... 65
5.6.2. Análise de Resultados ............................................................................ 66
6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES............................................................. 69
6.1. Conclusões ................................................................................................... 69
6.2. Recomendações para trabalhos futuros .......................................................... 70
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 72
Anexos........................................................................................................................ 77
Anexo A .................................................................................................................. 77
Anexo B .................................................................................................................. 79
Anexo C .................................................................................................................. 80
Anexo D .................................................................................................................. 86
10
1. INTRODUÇÃO
Drones, como veículos de transporte aéreo, atraíram muita atenção nos últimos
anos como uma solução para os engarrafamentos e a crescente necessidade de transporte.
Também chamados de veículos aéreos não tripulados (UAV), recentes inovações estão
ampliando as possibilidades de utilização desse sistema como solução logística, segundo
SCOTT e SCOTT (2017).
Nos últimos anos, esse nicho da indústria da aviação vivenciou diversas evoluções
como: sistemas de posicionamento (GPS) que permitiram voos autônomos com maior
segurança, drones construídos com materiais mais leves e resistentes, que em conjunto
com melhores baterias e motores mais eficientes, possibilitaram uma maior autonomia de
voo e de capacidade de carga. Também é possível citar a integração de softwares de
rastreamento, navegação e logística a aplicativos de celulares e tablets, que por sua vez
podem ser vinculados a sistemas de monitoramento de dados meteorológicos, otimizando
suas rotas.
Embora a definição de drones seja complexa devido à diversidade de
características, no relatório do Departamento de Defesa dos EUA os drones apresentam,
dentre outras, as seguintes características: veículos aéreos que não carregam operador
humano, utilizam forças aerodinâmicas para se elevar e podem voar autonomamente ou
serem pilotados remotamente.
Os drones podem representar uma solução alternativa para a melhoria da
eficiência em diversas áreas de estudos e negócios, como apontado pelo relatório Clarity
from Above, feito pela consultoria PricewaterhouseCooper (PwC), em maio de 2016.
Neste estudo foi estimado um potencial de mercado de mais de US $ 127 bilhões de
dólares relativo a aplicações comerciais dessa tecnologia. Setores como Infraestrutura,
Agricultura, Transporte e Segurança correspondem à maior fatia do valor total calculado
pela consultoria.
As aplicações práticas destes veículos na Engenharia Civil são inúmeras:
mapeamentos e levantamentos topográficos, captações de imagens térmicas, inspeções
em áreas de difícil acesso e o transporte de itens independente das condições da via
terrestre. Considerando as necessidades da área da saúde, a entrega no tempo certo de
produtos urgentes como medicamentos, bolsas de sangue e vacinas são vitais para os
11
pacientes. No entanto, os locais que necessitam desses recursos podem ser de difícil
acesso devido à falta de infraestrutura, estradas bloqueadas ou congestionamentos. Nesse
sentido, um sistema de transporte que possa superar tais obstáculos pode ser uma solução
inovadora para a área da saúde.
1.1 Motivação
Cidades em todo o mundo estão fazendo o uso de drones visando aproveitar
benefícios como maior facilidade de acesso a áreas remotas e/ou atingidas por desastres,
menor emissão de poluentes e reduções no custo e tempo de envio.
Segundo relatório do NESTA (2018), o Reino Unido tem potencial para
economizar 21 bilhões de dólares anualmente ao utilizar drones em cidades de maior
tráfego. A previsão do aumento da extensão dos engarrafamentos apenas acelera a procura
por soluções alternativas ao transporte rodoviário e com baixa emissão de poluente.
Seguindo essa tendência global de inovação, a cidade do Rio de Janeiro poderia
se beneficiar de um sistema alternativo de transporte ao atual sistema terrestre já
sobrecarregado. Inspirado em projetos bem-sucedidos de entrega de suprimentos,
principalmente da área da saúde e entre hospitais, foi observado o potencial de um projeto
similar na cidade do Rio de Janeiro, ao associar a urgência do transporte de bolsas de
sangue, aliado a seu alto volume transportado regularmente, com a ineficiência do
transporte terrestre para tal prática em uma cidade onde congestionamentos são
frequentes.
No Estado do Rio de Janeiro, o atual modelo de distribuição de sangue centraliza
todas as operações no Hemorio, o Hemocentro responsável pelo controle e gestão da
Hemorrede do estado. Cada hospital público precisa informar a quantidade de bolsas que
necessita para o atendimento no dia e enviar uma ambulância própria para recolher o
material solicitado.
Considerando a frequência de estoque baixos, segundo o Hemorio, o intenso
tráfego da cidade e altos custos de operação de uma ambulância, além de comprometer
um ativo valioso em uma situação de emergência, o atual sistema poderia ser melhorado.
O presente trabalho tem como objetivo buscar um modelo mais eficiente, ou seja,
com menor emissão de poluentes, mais flexível, adaptável e principalmente, que não
12
estivesse condicionada ao trafego rodoviário. O drone apresentou-se como um veículo de
grande potencial para substituir o usado atualmente.
O sistema de entrega com transporte via drone, na cidade do Rio de Janeiro,
seguindo projetos em execução e bem-sucedidos em outros países, pode apresentar uma
solução alternativa para o atual modelo de distribuição de sangue e hemoderivados,
ajudando a salvar vidas.
1.2. Objetivo
Este trabalho tem como objetivo apresentar o potencial do uso de drones como
uma solução de transporte alternativo, aplicada a área da saúde, mais especificamente,
em relação ao transporte de bolsas de sangue. Para esse fim é exposto, de forma
exploratória, assuntos relacionados com os veículos aéreos não-tripulados (VANT), como
a regulamentação atual, tecnologia utilizada nos veículos, aplicações comerciais entre
outros.
Tais tópicos introduzem e permeiam o entendimento do estudo principal do
trabalho, a apresentação de modelo de roteamento do transporte de bolsas de sangue entre
hospitais da cidade do Rio de Janeiro com drones através da simulação com um sistema
de informação geográficas (SIG), utilizando TransCAD, um software desenvolvido
especificamente para ser usado por profissionais de transporte para guardar, mostrar,
manipular e analisar dados relativos a transporte..
A partir de parâmetros como capacidade de carga, demanda e autonomia de voo,
são comparados tempo de viagem, tamanho da frota, capacidade de carga e taxa de
ocupação distintos modelos, fazendo análises usando redes com 1 (um) depósito e outro
modelo com 2 (dois) depósitos, ou seja, duas origens distintas.
Efetua-se também uma breve comparação entre uma das modelagens com drones
efetuadas no TransCAD com outra solução de roteamento focada no transporte terrestre,
o RoutEasy.
Assim, o trabalho finaliza o seu objetivo principal apresentando uma alternativa
especifica para um problema da cidade do Rio de Janeiro, explicitando a capacidade de
utilização da tecnologia de drones, além de promover um incentivo a inovação no Brasil.
13
1.3. Estrutura do Trabalho
O projeto está estruturado da seguinte maneira:
O capítulo 2 apresenta conceitos importantes para embasamento dos temas
abordados no trabalho como logística, transporte, o problema de roteamento de veículos,
características e definições básicas envolvendo drones;
O capítulo 3 explana a regulamentação do transporte de material biológico no
Brasil e traz de forma sucinta os principais aspectos das legislações e regulações atuais
que permeiam o uso dos veículos aérea autônomos no Brasil e no mundo
O capítulo 4 expõe alguns exemplos da utilização de drones na área da saúde que
motivaram o presente trabalho além de casos de interesses que embasam o projeto;
O capítulo 5 apresenta o caso com a modelagem e roteamento do modelo proposto
entre os hospitais da cidade do Rio de Janeiro, assim como o resultado do projeto. São
comparados diferentes cenários, o primeiro variando os drones e os números de depósitos
e o segundo comparando o modelo proposto com o método tradicional de expedição
terrestre;
No capítulo 6 está a conclusão do projeto apontado os principais pontos
observados além da sugestão de trabalhos futuros.
14
2. CONCEITUAÇÃO
2.1. Logística
A logística está presente no cotidiano, em diversos processos, com diferentes
graus de complexidade. No início do segundo milênio, por fatores como o
desenvolvimento tecnológico e uma economia nacional mais estabilizada, a logística
passou a ter maior destaque entre as pessoas, começando a estar mais presente no dia a
dia das nossas vidas.
BALLOU (1993) previu o desenvolvimento da logística afirmando sobre a
correlação entre as condições econômicas futuras e o campo da logística no âmbito
profissional, inferindo uma mudança de foco de gerenciamento de crescimento, por parte
das empresas, visando um maior marketshare. Como consequência, o foco maior estará
sobre a distribuição, devido ao mercado experimentar um rápido crescimento.
Conforme previsão de BALLOU (1993), atualmente, é perceptível o interesse por
parte das empresas em proporcionar uma logística eficiente, como forma de garantir bons
resultados em seus negócios. Os processos logísticos estão presentes em diversos setores,
como: industrias, hospitais, centros de distribuição, supermercados, transportes, varejo,
escritórios, restaurantes e etc.
O campo da logística está envolvido sempre que há uma movimentação de produto
ou informação de um lugar a outro, além de atividades como transporte, movimentação e
armazenagem, planejamento e controle de estoques, processamento de pedidos e
documentos e planejamento e controle logístico. O estudo da logística visa, através de
uma visão sistêmica, otimizar este conjunto de atividades de modo a atingirmos os
resultados de “distribuição” e “serviço ao cliente” com o menor custo possível, dentro de
um determinado prazo.
De acordo com NOVAES (2015), devido à globalização e seus desdobramentos
de mercado, como consequente maior competitividade entre as organizações, foi
necessária uma busca por novos referenciais de atuação, por empresas brasileiras,
inclusive na área de logística.
Atualmente, ainda existem empresas cujo setores atuam de forma isolada e que
utilizam controles arcaicos de seus fluxos logísticos, como por exemplo, por meio do
15
estoque, enquanto outras investem em uma maior articulação tanto interna quanto
externa, planejando suas operações de forma integrada. Tais articulações são efetuadas
via movimentos de efficient consumer response (ECR), visando uma integração maior da
cadeia de suprimentos e via electronic data interchange (EDI), oferecendo maior
flexibilidade na entrega de componentes. De acordo com NOVAES (2015), essas
articulações são oriundas das cinco fases da logística, que são:
Tabela 2.1 – 1: Fases da Logística, NOVAES, 2015
Fase Descrição
Fase 1: Materiais e
Distribuição
• Otimização do sistema de transporte
• Baixo nível de integração
• Visão técnica e operacional
Fase 2: Logística Integrada
• Visão sistêmica da empresa
• Integração por Sistemas de Informações
• Ainda não é vista como estratégica
Fase 3: Supply Chain
Management
• Visão sistêmica da empresa, incluindo
fornecedores e canal de distribuição
• Engloba processos fundamentais para
competitividade empresarial
• Ganha conteúdo estratégico
Fase 4: Supply Chain
Management e Efficient
Consumer Response
• Crescimento de alianças estratégicas,
subcontratação e canais de distribuição alternativos
• A excelência em logística passa a ser fundamental
para o estabelecimento de vantagens competitivas
Fase 5: Logística Reversa e
Sustentabilidade
• Preocupação com a preservação do meio
ambiente
• EPR (Extended Product Responsability)
• Respeito aos protocolos de Kyoto e Cartagena
• Responsabilidade Social Empresarial
De acordo com BOWERSOX e CLOSS (2006), em um sistema logístico existem
três fatores de extrema importância que influenciam os serviços de transporte:
• Custo: O custo do transporte corresponde ao pagamento, para a movimentação do
produto entre duas localidades geográficas, adicionadas das possíveis despesas
relacionadas ao estoque, durante o transporte. O custo do transporte tem um
impacto considerável no sistema como um todo. Por esta razão, busca-se
minimizar os custos de transporte em relação ao custo total
• Velocidade: A velocidade do transporte remete à eficiência do mesmo, o que é de
suma importância em um sistema logístico. Quanto maior for a velocidade, menor
será o tempo dispendido para completar o deslocamento entre duas localizações.
16
Velocidade e custo são relacionados em dois caminhos. Em geral, os sistemas
logísticos buscam um equilíbrio entre custos e velocidade, pois são duas
grandezas que crescem proporcionalmente
• Consistência: A consistência do serviço de transporte está relacionada com o
tempo dispendido no transporte de um produto entre duas localizações diversas
vezes. Uma baixa variação no tempo de transporte em um conjunto de viagens
caracteriza um sistema consistente, o que é de extrema importância. Falhas na
consistência podem ser contornadas com um nível suficiente de estoque que
comporte esta variabilidade.
Providenciar bens ou serviços corretos, no lugar certo, no tempo exato e na
condição desejada no menor custo possível é o objetivo principal do serviço logístico.
Segundo LAMBERT et al. (1998), isto é obtido através da administração adequada das
atividades chave da logística, que são:
• Serviço ao cliente: a satisfação do cliente é importante para a empresa
• Processamento de pedidos: o sistema nervoso central da empresa
• Comunicação de distribuição: a comunicação eficaz é vital
• Controle de inventário: o impacto financeiro dos estoques
• Previsão de demanda
• Trafego e transporte: o transporte é um dos elos estratégicos da logística
• Armazenagem e estocagem
• Localização de fábrica e armazéns/depósitos
• Movimentação de materiais (seus objetivos)
• Suprimentos
• Suporte de peças de reposição e serviços (pós-venda)
• Embalagem
• Reaproveitamento e remoção de refugo
• Administração de devoluções (logística reversa)
17
2.2. Canais de Distribuição
Ainda de acordo com BOWERSOX e CLOSS (2006), o processo de abastecer a
manufatura com matéria prima e componentes é denominado Inbound Logistics na
literatura internacional. No Brasil, é chamado de logística de suprimento. É considerada
uma parte da logística de suma importância, devido ao seu caráter estratégico e potencial
econômico, associado tanto pelos governantes quanto pelas empresas, no momento de
instalação de novas unidades industriais. Para as atividades de varejo, no entanto, o
processo que assume importância equivalente, deslocando os produtos finalizados desde
a manufatura até o consumidor final é denominado de Outbound Logistics, ou logística
de distribuição.
Na pratica, a distribuição de produtos é analisada por duas perspectivas distintas:
Marketing e vendas e por técnicos de logística. As áreas de marketing e de vendas
encaram a cadeia de suprimento focalizando na propriedade dos produtos e aspectos
ligados à comercialização. Quando o consumidor tem seu produto em mãos, este
provavelmente já passou por algumas organizações participantes, como: fabricante,
atacadista ou distribuidor, varejista, e possivelmente outros intermediários. Segundo
ROLNICKI (1998), essa sequência de entidades ou empresas, que transferem
sucessivamente a posse de um produto, desde o fabricante até o consumidor final, é
representada por um canal de distribuição. Além dos setores listados anteriormente,
participantes do canal de distribuição, serviços pós-venda, previstos ou não pelo
fabricante, também estão inclusos no canal.
Em relação aos técnicos de logística, segundo NOVAES (2015), os processos
operacionais e de controle que são responsáveis pela transferência dos produtos desde o
ponto de fabricação até o consumidor final são denominados de distribuição física de
produtos ou simplesmente, distribuição física. Convém ressaltar que esse ponto final da
distribuição física pode ser tanto uma loja de varejo quanto a casa do consumidor,
dependendo exclusivamente da mercadoria adquirida e da estratégia logística da empresa
responsável. Assim, os responsáveis pela distribuição física operam elementos
específicos de natureza predominantemente material: veículos de transporte, estoques,
depósitos, equipamentos de carga e descarga, entre outros.
18
Uma cadeia de suprimento é constituída por canais de distribuição que, segundo
STERN et al. (1996) constituem “conjuntos de organizações interdependentes envolvidas
no processo de tornar um produto ou serviço disponível para uso ou consumo”.
As formas como as empresas estruturam seus canais de distribuição tem se
alterado substancialmente nas últimas décadas, fruto do ambiente cada vez mais
competitivo, da maior atenção dirigida ao consumidor final, do uso crescente ferramentas
tecnológicas, da maior diversificação da demanda e da distribuição física mais ágil e
confiável.
Existem várias situações distintas que podem ocorrer desde a fábrica até o
consumidor final, formando canais típicos de comercialização cujo ponto inicial é o
fabricante. Considerando isso, as principais possibilidades de abastecimento, segundo
NOVAES (2015), são:
• O fabricante abastece diretamente as lojas de varejo
• O fabricante abastece seus próprios depósitos ou centros de distribuição e, a partir
destes pontos, abastece as lojas de varejo
• O fabricante abastece os centros de distribuição do varejista, que por sua vez,
abastece as lojas
• O fabricante distribui seus produtos para o centro de distribuição de um operador
logístico, que posteriormente faz as entregas às lojas de varejo
• O fabricante entrega o produto diretamente no domicilio do consumidor final,
utilizando Correio ou serviço de courier
2.3. Problema de Roteamento de Veículos (VRP)
De acordo com CHRISTOFIDES, MINGOZZI e TOTH (1981a), o problema de
roteamento de veículos (VRP) consiste em projetar rotas de entrega de menor custo
através de um conjunto de clientes geograficamente dispersos, sujeitos a várias restrições.
Esse problema ocupa um lugar central no gerenciamento de distribuição e é enfrentado
diariamente por dezenas de milhares de operadoras logísticas em todo o mundo. O
problema surge de várias formas devido a sua variedade de restrições encontradas na
prática. Há mais de 50 anos, o VRP tem atraído a atenção de grande parte da comunidade
científica de pesquisa operacional. Isso se deve, em parte, a importância econômica do
19
problema e também aos desafios metodológicos apresentados pelo mesmo. Por exemplo,
o problema do caixeiro viajante (TSP), um caso especial da VRP, considerado um
problema de difícil resolução, é solucionado para uma quantidade de vértices bem
superior ao VRP, ou seja, o VRP possui um grau de dificuldade muito superior. No caso
relativamente simples, em que apenas restrições de capacidade estão presentes (chamado
VRP capacitado, CVRP), ainda há a dificuldade de resolver para instâncias maiores que
uma centena de clientes por meio de algoritmos exatos. Nos últimos anos, grande parte
do esforço de pesquisa se voltou para o desenvolvimento de meta-heurísticas. O VRP
capacitado foi formalmente introduzido por DANTZIG e RAMSER (1959). Talvez a
heurística mais famosa desta categoria seja a CLARKE e WRIGHT (1964), que resistiu
ao teste do tempo devido à sua velocidade, simplicidade e precisão razoável. O
desenvolvimento de algoritmos exatos para o VRP decolou em 1981 com a publicação de
dois trabalhos de CHRISTOFIDES, MINGOZZI e TOTH (1981a e 1981b) em Redes e
em Programação Matemática.
Portanto, o problema de roteamento de veículos pode ser definido como o
problema de projetar rotas para veículos de entrega (de capacidades conhecidas) que
devem operar a partir de um depósito para fornecer um conjunto de clientes com
localizações conhecidas e demandas conhecidas por um determinado produto. As rotas
para os veículos são projetadas para minimizar alguns objetivos, como a distância total
percorrida ou o tempo gasto.
O problema de roteamento de veículos como encontrado na prática envolve muitas
restrições nas rotas que os veículos de entrega podem seguir (por exemplo, um limite no
número de horas que um motorista pode trabalhar) e foram consideradas abaixo algumas
das restrições mais comuns. Tais restrições são relacionadas aos veículos ou aos clientes.
2.3.1. Veículos1
• Cada veículo tem um limite de capacidade, peso e/ou volume, das mercadorias
transportadas
1 Utiliza-se, na referida seção, a mesma fonte bibliográfica, a saber: CHRISTOFIDES, N., MINGOZZI, A., TOTH P., 1981a, Exact algorithms for the vehicle routing problem based on the spanning tree and shortest path relaxations, Math Program, 20, p.255–282.
20
• Cada veículo tem um tempo total de trabalho desde a partida até a chegada ao
depósito, normalmente para cumprir as restrições legais sobre o horário de
trabalho do motorista
• Cada veículo tem um período de tempo dentro do qual ele deve sair do depósito,
tipicamente para garantir que haja espaço disponível para os veículos que chegam
para reabastecer o depósito
• Cada veículo tem um número de períodos de tempo durante os quais fica ocioso
(períodos de descanso do motorista)
• Cada veículo tem um custo associado ao seu uso para entregas
2.3.2. Clientes2
• Cada cliente tem uma certa quantidade que deve ser entregue e/ou coletada,
existem operações de entrega puras, como o abastecimento de lojas, mas há
operações envolvendo apenas coleções, como, por exemplo, lixo doméstico.
Existe ainda operações envolvendo uma mistura de coletas e entregas, onde a
quantidade é conhecida exatamente (caso determinístico) ou, é conhecida com um
grau de incerteza (o caso estocástico).
• Cada cliente tem uma janela de tempo onde a entrega e/ou coleta pode ocorrer.
Por exemplo, um cliente pode estar preparado apenas para aceitar a entrega entre
10h30 e 11h30 ou entre 14h e 16h15. Esses dois períodos de tempo são as janelas
de tempo para o cliente. As janelas de tempo são convenientes para os clientes,
pois sabem quando é provável que ocorra a entrega e podem agendar as entregas
de acordo com o padrão de trabalho de seus funcionários. As janelas de tempo são
inconvenientes para as empresas de entrega, uma vez que limitam a sua
flexibilidade
• Cada cliente tem um tempo de visita associado
• Cada cliente possui um conjunto de veículos que não podem ser utilizados para
entrega (restrições de acesso)
2 Utiliza-se, na referida seção, a mesma fonte bibliográfica, a saber: CHRISTOFIDES, N., MINGOZZI, A., TOTH P., 1981a, Exact algorithms for the vehicle routing problem based on the spanning tree and shortest path relaxations, Math Program, 20, p.255–282.
21
• Cada cliente tem uma prioridade para entrega (se os veículos não puderem
entregar para todos os clientes). Normalmente isso pode acontecer devido à
indisponibilidade do motorista / veículo ou devido às más condições climáticas
reduzindo drasticamente a velocidade do veículo
• Cada cliente pode aceitar visitas divididas (uma entrega e/ou coleta por mais de
um veículo) ou não
2.4. Otimização
Segundo ROTHLAUF (2011), a otimização é fundamental para qualquer
problema envolvendo tomada de decisão. A tarefa de tomar decisões implica escolher
uma entre várias alternativas. Esta escolha é governada pelo desejo de tomar a "melhor"
decisão. O conjunto de todas as possíveis alternativas está descrito na função objetivo.
No entanto, o processo de otimização pode se demonstrar inviável devido a fatores
temporais e financeiros. Dificilmente é possível obter diretamente uma solução analítica
em aplicações práticas, devido à alta complexidade dos problemas. Na busca da solução
ótima de diversos problemas, foram desenvolvidos vários algoritmos, meta-heurísticas e
códigos.
A teoria e os métodos de otimização lidam com a seleção da melhor alternativa
que satisfaz a função objetivo dada, satisfazendo condições específicas e restrições.
2.5. Drones3
Apesar de formalmente a ANAC não utilizar o termo drone para a classificação
de nenhuma aeronave, em sua cartilha “Regras sobre Drones”, ANAC (2017d), a Agência
subdividiu as aeronaves não tripuladas em aeromodelos, para fins recreativos, e aeronaves
remotamente pilotadas (RPA), voltadas para operações comerciais, corporativas ou
experimentais.
3 Todas as referências desta seção e suas respectivas subseções serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: ICAO, 2017. Remotely Piloted Aircraft System (RPAS) Concept of Operations (CONOPS) for International IFR Operations, disponível em https://www.icao.int/safety/UA/Documents/RPAS%20CONOPS.pdf, accesso em 09/01/2019.
22
2.5.1. Tipos de Operação
Existem três tipos de operações efetuadas por RPA classificadas pela ANAC
(2017c), são elas:
• VLOS – Operação em Linha de Visada Visual (Visual Line of Sight – VLOS
operation): Operação na qual o piloto preserva contato visual direto e permanente
com o RPA sem o uso de lentes, observadores ou outros equipamentos. Nesse tipo
de operação, o piloto é responsável por manter as distâncias mínimas de outras
aeronaves, assim como evitar colisões com outras aeronaves e obstáculos. Essa
operação somente é realizada sob condições meteorológicas visuais (VMC)
• EVLOS - Operação em Linha de Visada Visual Estendida (Extended Visual Line
of Sight – EVLOS operation): Operação na qual o piloto não preserva contato
visual direto com o RPA. Dessa forma, o mesmo utiliza de observadores de RPA
para auxiliá-lo na condução do voo de forma a manter as distâncias mínimas de
outras aeronaves, assim como evitar colisões com outras aeronaves e obstáculos.
Essa operação também é realizada somente sob condições meteorológicas visuais
(VMC)
• BVLOS – Operação Além da Linha de Visada Visual (Beyond Visual Line of
Sight – BVLOS operation): Se uma operação não atende às condições VLOS ou
EVLOS, ela é considerada uma operação BVLOS, ou seja, quando o piloto remoto
só é capaz de manter contato visual direto com o RPA com auxílio de lentes ou
de outros equipamentos e precisa do auxílio de observadores de RPA
Figura 2.5 - 1: Tipos de Operações, ANAC, 2017d
Para se definir RPAS é necessário estabelecer os conceitos de RPA, RPS e C2
Link.
23
2.5.2. Aeronaves remotamente pilotadas (RPA)
Existe uma grande variedade de tipos de RPA. Muitos se assemelham ao layout e
características de voo das aeronaves convencionais. Isso é particularmente verdadeiro
quando a RPA pode ser usado em operações tradicionais, como o transporte de grandes
cargas comerciais, porém, outros projetos de RPA são extremamente diferentes.
Pelo fato de o piloto não estar dentro da aeronave, layouts inovadores são
possíveis. Essas inovações podem ser provenientes de aplicações de fuselagens
diferenciadas, sistemas de propulsão, combustíveis e materiais, que podem resultar em
características de voo diferentes das aeronaves convencionais, perceptíveis
principalmente em voos extremos, altitudes elevadas e voos de baixa velocidade.
Existem vários elementos potenciais do RPA que, embora essenciais para uma
operação segura, não são mais considerados como recursos permanentes da aeronave. Por
exemplo, sistemas de lançamento e recuperação que substituem o trem de pouso, rodas e
freios. Estes sistemas são considerados parte do sistema (RPAS), na medida em que são
necessários para um voo seguro.
2.5.3. Estação de Pilotagem Remota (RPS)
O RPS consiste no equipamento usado para comandar, controlar e monitorar o
voo do RPA. As configurações podem variar de dispositivos portáteis simples a
configurações complexas, em rede e multi-console. O RPS pode estar localizado dentro
ou fora de uma construção e pode ser estacionário ou móvel (instalado em um veículo /
navio / aeronave). A segurança, tanto física quanto cibernética, deve ser garantida.
2.5.4. Enlace de Comando e Controle (C2 Link)
O enlace de comando e controle (C2) é o link de dados entre a aeronave
remotamente pilotada (RPA) e a estação de pilotagem remota (RPS) com a finalidade de
gerenciar o voo. Há uma variedade de arquiteturas e considerações possíveis no design,
segurança e gerenciamento do C2 link.
24
O C2 Link pode ser mantido dentro da linha de visada do rádio (RLOS) ou além
da linha de visada do rádio (BRLOS).
• RLOS: refere-se à situação na qual os transmissores e receptores estão dentro da
cobertura de link de rádio mútua e, portanto, o enlace de pilotagem é caracterizado
pela ligação direta (ponto a ponto) entre a estação de pilotagem remota (RPS) e a
aeronave remotamente pilotada (RPA)
Figura 2.5 - 2: RLOS, ICAO, 2017
• BRLOS: refere-se a qualquer configuração na qual os transmissores e receptores
não estejam em RLOS. A BRLOS inclui, assim, todos os sistemas em que um
RPS comunica com uma ou mais estações, antenas repetidoras de sinal ou
satélites, estabelecendo o enlace de forma indireta.
A segurança da troca de dados entre o RPA e o RPS precisará ser especificada em
padrões técnicos para minimizar vulnerabilidades associadas, garantindo assim o enlace
de pilotagem, permitindo intervenção do piloto em qualquer momento do voo.
Figura 2.5 - 3: BRLOS, ICAO, 2017
25
2.5.5. Sistema de Aeronave Remotamente Pilotada (RPAS)
Um RPAS consiste em uma aeronave remotamente pilotada (RPA), estação piloto
remota (RPS), link de comando e controle (C2) e quaisquer outros componentes. Esses
componentes devem ser aprovados como um sistema, levando em consideração as
interdependências dos componentes.
2.5.5.1. Classificação da RPA e do RPAS
A classificação do RPAS e da RPA é feita de acordo com o peso máximo de
decolagem e será explicitado no capítulo de Regulamentação.
2.6. Histórico4
Mesmo que, historicamente, sistemas semelhantes usando balões e pipas tenham
sido criados no século XIX, usando tecnologias muito avançadas para a época, essas
invenções não se assemelham às tecnologias atuais como as invenções realizadas durante
a Primeira Guerra Mundial, mas podem ter despertado a ideia do UAV original.
As primeiras aeronaves não tripuladas foram construídas durante a Primeira
Guerra Mundial. Esses primeiros modelos foram lançados por catapulta ou voados usando
rádio controle. Em janeiro de 1918, o Exército dos EUA iniciou a produção de torpedos
aéreos. O modelo desenvolvido, Kettering Bug, era movido por um motor de 4 cilindros
e 40 cavalos de potência, produzido em massa pela Ford Motor Company por cerca de
US$ 40 cada. A fuselagem era construída de laminados de madeira e papel machê,
enquanto as asas eram feitas de papelão. A aeronave podia voar a uma velocidade de 80
km/h e tinha uma autonomia de 121 km, com um custo total de US$ 400. Voou com
sucesso em alguns testes, mas a guerra terminou antes que pudesse ser utilizado em
combate.
4 Todas as referências desta seção e suas respectivas subseções serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: IMPERIAL WAR MUSEUM, 2018, A Brief History of Drones, disponível em https://www.iwm.org.uk/history/a-brief-history-of-drones, acesso em 11/01/2019.
26
Figura 2.6 - 1: Protótipo de Kettering Bug, STAMP, 2013
Durante o período entre guerras, o desenvolvimento e testes de aeronaves não
tripuladas continuou. Em 1935, os britânicos produziram uma série de aviões controlados
por rádio para serem usados como alvos para fins de treinamento. Acredita-se que o termo
'drone' começou a ser usado neste momento, inspirado no nome de um desses modelos, o
DH.82B Queen Bee. O Queen Bee foi concebido como uma aeronave alvo de baixo custo,
controlado por rádio, para treinamento de artilharia antiaérea (AA). O Queen Bee usava
o motor, asa, fuselagem e cauda de um Tiger Moth. Mas em vez de uma fuselagem de
armação de metal o mesmo usava uma fuselagem de madeira, uma vez que esta era mais
barata e oferecia flutuabilidade no caso de queda no mar. O Queen Bee foi pilotado pela
primeira vez, em Hatfield, em 1935, e controlada remotamente em Farnborough no
mesmo ano. 412 foram construídos entre 1933 e 1943, 360 como hidroaviões.
Durante o período da Segunda Guerra Mundial foi desenvolvido o primeiro drone
produzido em massa, o OQ-2, da Radioplane, conforme descrito em MILITARY
FACTORY (2017). A pequena aeronave contava com um motor de dois cilindros, que
fornecia 6 cavalos de potência, acionado por duas hélices contra rotativas. O lançamento
foi apenas por catapulta e recuperado por paraquedas, caso sobrevivesse à prática de alvo.
Foram produzidas cerca de 15000 unidades para a Força Aérea e Marinha dos Estados
Unidos.
27
Figura 2.6 - 2: OQ-2 sendo abatido durante exercício, WIKIPEDIA, 2019a
Em 1953, segundo SECADES (2012), sob o patrocínio da Marinha, a Kaman
Aircraft iniciou o desenvolvimento do primeiro helicóptero remotamente controlado.
Naquele mesmo ano, um HTK-1K, apelidado de "Yellow Peril", iniciou testes de voo
remotamente controlado. Esses testes continuaram na década de 1950, sempre trazendo
um piloto de segurança no cockpit. Em 23 de maio de 1957, um HTK-1, com um piloto
de segurança a bordo, foi operado por controle remoto do convés do USS Mitscher (DL-
2) na Baía de Narragansset. Em 30 de julho de 1957, em um teste realizado na fábrica de
Kaman, em Bloomfield, Connecticut, um drone HTK-1 modificado completava o
primeiro voo não-tripulado de uma aeronave de pouso e decolagem vertical.
Drones de reconhecimento foram implantados pela primeira vez em grande escala
na Guerra do Vietnã. Um dos modelos mais utilizados foi o Ryan Model 147 Lightning
Bug, um drone a jato, produzido e desenvolvido pela Ryan Aeronautical, de acordo com
WIKIPEDIA (2019b). A partir de 1962, o Modelo 147 foi introduzido como um RPV de
reconhecimento (Remotely Piloted Vehicle, nomenclatura da época) para um projeto da
Força Aérea dos Estados Unidos chamado Fire Fly. Na década seguinte, com
financiamento secreto do recém-formado Gabinete Nacional de Reconhecimento,
juntamente com o apoio do Comando Aéreo Estratégico e recursos próprios da Ryan
Aeronautical, o design básico do Modelo 147 seria desenvolvido em uma série diversa de
variantes configuradas para um grande variedade de funções específicas de cada missão,
com múltiplos novos sistemas, sensores e cargas úteis usados, modificados e aprimorados
durante a implantação operacional desses drones. As missões executadas pelo modelo
147 incluíram reconhecimento aéreo eletrônico e fotográfico de alta e baixa altitude,
vigilância, chamariz, guerra eletrônica, inteligência de sinais e guerra psicológica. O
28
drone foi projetado sem o trem de pouso para simplificar e economizar peso. Como seu
antecessor, Firebee, o Modelo 147 poderia ser lançado a partir de um avião de transporte
maior ou do solo, usando um propulsor de foguete sólido. Ao término de sua missão, o
drone usava seu próprio paraquedas de recuperação e poderia ser capturado no ar por um
helicóptero.
Após a guerra do Vietnã, outros países fora da Grã-Bretanha e dos Estados Unidos
começaram a explorar a tecnologia aérea não-tripulada. Novos modelos tornaram-se mais
sofisticados, com melhor resistência e capacidade de manter maior altura. Nos últimos
anos, foram desenvolvidos modelos que usam tecnologia, como a energia solar, para
resolver o problema de alimentar voos mais longos.
Os drones agora têm muitas funções, desde monitorar mudanças climáticas até
realizar operações de busca após desastres naturais, fotografia, filmagem e entrega de
mercadorias. Seu uso nos conflitos atuais e em alguns países levantou questões sobre a
ética desse tipo de armamento, especialmente quando isso resulta em mortes de civis, seja
devido a dados imprecisos ou por causa de sua proximidade com um alvo.
29
3. REGULAMENTAÇÃO
3.1. Regulamentação do transporte de material biológico5
Segundo a OMS (2017), é recomendável que todo material biológico a ser
transportado seja submetido a uma classificação de risco. Essa recomendação é
direcionada para os governos e organizações internacionais preocupados com a regulação
do transporte de mercadorias perigosas.
A segurança e possível sucesso no transporte de sangue e componentes no âmbito
da hemoterapia depende da responsabilidade de todos os envolvidos: Remetente,
transportador, destinatário e demais participantes.
O Comitê de Especialistas das Nações Unidas para o Transporte de Materiais
Perigosos, que é um comitê do Conselho Econômico e Social da ONU, recomenda as
diretrizes regulatórias relacionadas ao transporte de materiais biológicos. Dessa forma, os
requisitos regulatórios brasileiros foram baseados em algumas normas internacionais
como por exemplo:
• Guidance on Regulations for the Transport of Infectious Substances –
Organização Mundial da Saúde (OMS);
• Letter Post Manual – União Postal Universal (UPU);
• Regulations concerning the International Carriage of Dangerous Goods by Rail
(RID) – União Europeia;
• European Agreement concerning the International Carriage of Dangerous Goods
by Road (ADR);
• Technical Instructions for the Safe Transport of Dangerous Goods by Air –
Organização da Aviação Civil Internacional (ICAO);
• Dangerous Goods Regulations (DGR) – Associação Internacional de Transportes
Aéreos (IATA);
5 Todas as referências desta seção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções evidamente apontadas no texto: ANVISA, 2016. Manual de Vigilância Sanitária para o Transporte de Sangue e Componentes no Âmbito da Hemoterapia, 2a Edição, disponível em http://portal.anvisa.gov.br/documents/4048533/4048644/manual_transporte_sangue_componentes.pdf/62ea6ec8-50be-4b22-8209-18acb70be1c1 - acesso em 05/12/2018
30
• International Maritime Dangerous Goods Code – Convenção Internacional para a
Salvaguarda da Vida Humana no Mar (Solas).
Essas normas têm como objetivo salvaguardar a população e os trabalhadores
envolvidos frente a exposição a agentes infecciosos ou qualquer outro risco biológico
associado a carga transportada.
A regulamentação do transporte de amostras biológicas, segundo a ANVISA, é
normalizada por diversos órgãos, dependendo do meio de transporte utilizado.
• Transporte Terrestre: Agência Nacional de Transportes Terrestres – ANTT
(http://www.antt.gov.br);
• Transporte Aéreo: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC
(http://www.anac.gov.br);
• Transporte Aquaviário: Agência Nacional de Transportes Aquaviários – ANTAQ
(http://www.antaq.gov.br);
• Serviço Postal: Correios (http://www.correios.com.br) – Os parâmetros para
transporte de substâncias infecciosas e amostras biológicas, por via postal, são
definidos por um acordo internacional organizado pela União Postal Universal
(UPU) – Letter Post Manual (2009)
Além das agências de transportes supracitadas e do serviço postal (Correios),
existem normas sanitárias que visam a conservação das características biológicas durante
o transporte de material biológico, sangue e componentes, como por exemplo:
• Portaria GM 472, de 9 de março de 2009: Aprova o "Regulamento Técnico
MERCOSUL para Transporte de Substâncias Infecciosas e Amostras Biológicas
entre os Estados Partes do MERCOSUL";
• RDC 20, de 10 de abril de 2014: Aplicável a todos as partes envolvidas no
transporte de material biológico humano, visando estabelecer e definir padrões
sanitário seguros para o transporte do mesmo em diferentes modalidades e formas;
• Portaria Conjunta ANVISA/SAS Nº 370 DE 07/05/2014: Essa portaria trata
exclusivamente do transporte de sangue e componentes, dispondo de um
regulamento técnico-sanitário para o transporte dos mesmos;
• RDC 34/2014: Tem como objetivo estabelecer “os requisitos de boas práticas para
serviços de hemoterapia que desenvolvam atividades relacionadas ao ciclo
31
produtivo do sangue e para serviços de saúde que realizem procedimentos
transfusionais, incluindo captação de doadores, coleta, processamento, testagem,
controle de qualidade e proteção ao doador e ao receptor, armazenamento,
distribuição, transporte e transfusão em todo o território nacional”
• Portaria Ministerial 158, de 4 de fevereiro de 2016: Revoga a Portaria Ministerial
2.712, de 12 de novembro de 2013 e “tem o objetivo de regulamentar a atividade
hemoterápica no País, de acordo com os princípios e diretrizes da Política
Nacional de Sangue, Componentes e Derivados, no que se refere à captação,
proteção ao doador e ao receptor, coleta, processamento, estocagem, distribuição
e transfusão do sangue, de seus componentes e derivados, originados do sangue
humano venoso e arterial, para diagnóstico, prevenção e tratamento de doenças”
Ainda sobre o transporte de material biológico, a OMS recomenda a avaliação de
risco biológico baseada nos seguintes princípios:
• Prudência em relação a manipulação do material: Quando se trata do transporte
de material biológico, as proteções se dão por meio dos sistemas de embalagens.
• Avaliação e gerenciamento dos riscos: Avaliados pela patogenia, modo, facilidade
de transmissão e reversibilidade da doença.
Figura 3.1 – 1: Gerenciamento de riscos biológicos no transporte de material biológico, MANUAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA PARA O TRANSPORTE DE SANGUE E COMPONENTES NO ÂMBITO DA HEMOTERIPIA, ANVISA, 2016
32
Figura 3.1 - 2:Fluxograma de classificação de risco aplicado ao transporte de sangue e componentes no âmbito da hemoteripia, MANUAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA PARA O TRANSPORTE DE SANGUE E COMPONENTES NO
ÂMBITO DA HEMOTERIPIA, ANVISA, 2016
Todo material que apresenta risco durante o transporte é considerado perigoso,
segundo a OMS. Existem nove classes de produtos perigosos, classificados pela GHS
(Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals). São elas:
Classe 1 – Explosivos;
Classe 2 – Gases;
Classe 3 – Líquidos inflamáveis;
Classe 4 – Sólidos inflamáveis;
Classe 5 – Agentes oxidantes e peróxidos orgânicos;
Classe 6 – Substâncias toxicas e infectantes;
Classe 7 – Material radioativo;
Classe 8 – Substâncias corrosivas;
Classe 9 – Substâncias e artigos perigosos diversos.
33
Em relação ao transporte de material biológico estão envolvidas as seguintes
classes:
• Classe 2 – Divisão 2.2 – Gases não inflamáveis e não tóxicos utilizados para
preservação criogênica do material
• Classe 6 – Divisão 6.2 – Substâncias infecciosas, divididas nas categorias A e B
• Classe 9 – Miscelânea de produtos, no caso de transporte de material biológico, o
gelo seco é um refrigerante que se encaixa nessa classe.
Dependendo do tipo de classificação biológica do material transportado, ele estará
sujeito a diferentes normas de armazenamento e transporte recomendados pela OMS. As
classificações são: Categoria A, Categoria B e Exceções.
Segundo o Guidance on regulations for the Transport of Infectious Substances
2017–2018, publicado pela OMS (2017), o material que pode ser classificado como da
Categoria A é uma substância infecciosa capaz de ocasionar risco de vida, incapacitação
permanente ou alguma doença fatal em humanos ou animais saudáveis. As possíveis
substâncias infecciosas desta categoria são as enquadradas nos números ONU UN 2814
e UN 2900, definidos pelo United Nations Committee of Experts on the Transport of
Dangerous Goods, que indicam substâncias infectantes que afetam seres humanos e
animais, respectivamente.
Ainda de acordo com a OMS (2017), se encaixam na categoria B, substâncias
infecciosas que não atingem o critério para inclusão na categoria A e são classificadas
com o número ONU UN 3373.
Em sua publicação, a OMS cita as exceções como uma série de substâncias que
são eximidas das regulações de transporte de bens perigosos, por não serem considerados
substâncias infecciosas. Dentre elas estão presentes o Categoria Espécime Humana de
Risco Mínimo (“Exempt animal specimen”), assim como o sangue e hemocomponentes
com o propósito de transfusão, ambos citados na resolução RDC 20, de 10 de abril de
2014.
A mesma resolução ainda atribui para materiais sabidamente isentos de agentes
infecciosos, incluindo o sangue para transfusão, a classificação “Material biológico
isento”. A mesma resolução determina que a embalagem para transporte do material
biológico isento deve ser idêntica à embalagem do material biológico de risco mínimo,
34
conhecida como embalagem tríplice ou embalagem tripla, composta por: Recipiente
primário (estanque), que no caso do transporte de sangue para transfusão, seria a própria
bolsa de sangue, embalagem secundária (estanque) e embalagem externa (rígida).
Em relação a documentação, a instrução suplementar da ANAC (2017a), IS 175-
004, revisão B, de 15 de agosto de 2017, que orienta quanto aos procedimentos de
transporte e expedição de material biológico e infectante em aeronaves civis, requer o
CT-e para o transporte de material biológico isento em território nacional.
3.2. Regulamentação de operações com drones
3.2.1. Panorama Global
Segundo o estudo da PWC (2016), o aspecto regulatório das operações comerciais
de drones é atualmente um dos fatores mais importantes que afetam o ritmo de adoção de
soluções relacionadas por empresas e entidades governamentais. Hoje, muitas
organizações estão considerando testar e usar drones em seus negócios operações, mas
ainda existem dúvidas referentes aos aspectos legais. Os benefícios da utilização de
drones são claros, mas são necessárias regras transparentes sobre como e onde podem ser
usados, instruções de como garantir a segurança e eficiência operações e estabelecer quais
órgãos emitirão licenças ou autorizações para aplicações comerciais de drones.
Figura 3.1 - 3: Sistema de embalagem tripla, OMS, 2017
35
Autoridades nacionais e internacionais de aviação estão desenvolvendo e atualizando
estruturas regulatórias para garantir a utilização de drones de forma segura. Além disso,
companhias de seguros terão um papel significativo a desempenhar nesse processo,
oferecendo políticas para proteger os operadores de drones e as empresas contra perdas
físicas e danos a terceiros. Segundo a PWC (2016), em diversos países nos quais a
regulamentação do uso de drones já está maturada, existe uma obrigatoriedade de
contratação de seguro para a realização da operação, por exemplo: Canadá, China,
Alemanha, Reino Unido e Polônia. Uma vez que a estrutura regulatória é estabelecida, as
empresas tendem a fazer o uso de drones, por questões de competitividade.
Existem países que ainda precisam desenvolver regulamentações relativas ao uso
de drones. A maioria das regulamentações dos países faz distinção entre voos recreativos
e comerciais; entretanto, uma estrutura regulatória bem desenvolvida, leva em conta o
peso do UAV, área de voo, hora do dia e altitude. Os tipos de áreas onde drones são
proibidos são semelhantes no mundo todo. É necessária permissão para voar perto de
aeroportos, áreas militares, órgãos públicos (como escritórios do governo), áreas
densamente povoadas ou outras áreas restritas. Além disso, alguns países exigem registro
do UAV antes de usar. Geralmente, voos recreativos realizados por drones pequenos não
precisam de permissão de autoridade de aviação ou licença. Nos EUA, por exemplo,
drones recreativos pesando mais de 250 gramas e menos de 25 quilos precisam ser
registrados antes de seu primeiro voo. Voos comerciais, na maioria dos países, têm que
ser realizados por pilotos certificados, além de existirem restrições mais específicas
quanto ao seu uso, especialmente em áreas populosas.
Ainda segundo a PWC (2016), na maioria dos países, os operadores de drones têm
que obter licenças, bem como permissão especial para realizar voos comerciais. Essa
permissão pode ser emitida caso a caso (como nos Estados Unidos), dependendo de onde
e para que o drone deve ser usado, pode ser concedido de forma mais geral para todos os
tipos de aplicações de drones em todo o país. Alguns países, como a Rússia, exigem o
fornecimento de detalhes técnicos relativos aos drones a serem usados, e um plano de voo
com a descrição de como o operador do drone irá garantir a segurança e realizar um pouso
de emergência, caso necessário. Pode também ser solicitado a nomear um piloto, um
comandante, responsável segurança de voo, e um observador, especialmente durante voos
da BVLOS.
36
3.2.2. Regulamentação Brasileira
No Brasil, existem três órgãos que regulamentam o uso e as operações de drones.
São eles: Anatel, que outorga, regulamenta e fiscaliza os serviços de telecomunicações,
DECEA, controladora do espaço aéreo brasileiro, provedora dos serviços de navegação
aérea e organizadora dos fluxos de tráfego aéreo e a ANAC, que normaliza, certifica e
fiscaliza a aviação civil.
A norma que regulamenta o uso de drones no Brasil, Regulamento Brasileiro de
Aviação Civil Especial (RBAC) nº 94, foi aprovada em 2 de maio de 2017. Com a
implementação dessa regulamentação, a ANAC, visando se alinhar com práticas
internacionais, criou um sistema de cadastramento on-line de aeronaves não tripuladas,
SISANT. Iniciativas semelhantes já foram registradas em países como Estados Unidos,
Rússia, China, Irlanda e Turquia. Futuramente, a International Civil Aviation
Organization (ICAO) pretende consolidar esses cadastros de drones em uma base de nível
global.
Como pode ser visto no gráfico 3.2 - 1, até junho de 2019, foram cadastrados no
SISANT, gerenciado pela ANAC, 71.561 drones, um aumento de mais de 400% em
relação ao início da implantação do controle, em junho de 2017.
Gráfico 3.2 – 1: Drones cadastrados no SISANT, ANAC, 2019
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
jun/1
7
jul/
17
ago
/17
set/
17
out/
17
no
v/1
7
dez
/17
jan/1
8
fev/1
8
mar
/18
abr/
18
mai
/18
jun/1
8
jul/
18
ago
/18
set/
18
out/
18
no
v/1
8
dez
/18
jan/1
9
fev/1
9
mar
/19
abr/
19
mai
/19
jun/1
9
Quantidade de Drones Cadastrados
* Não houve levantamento de dados no mês de agosto/2017.
37
3.2.2.1. Classificação dos Drones
Os drones foram classificados pela ANAC (2017c), no RBAC-E nº 94, em 3
classes distintas de acordo com seu peso máximo de decolagem (PMD). Em todas as três
classes, os drones devem ser registrados junto à ANAC e possuir um Certificado de
Aeronavegabilidade. As classes são:
• Classe 1 – Acima de 150 Kg – Além das exigências citadas anteriormente, esse
equipamento deve ser submetido a um processo de certificação similar ao que as
aeronaves tripuladas são submetidas atualmente, RBAC nº 21
• Classe 2 – Acima de 25 Kg e abaixo ou igual a 150 Kg – Drones dessa classe deve
demonstrar cumprimento de requisitos adicionais, expostos no E94.409 do
RBAC-E nº 94 para obter autorização do projeto. Além disso, deverá ser emitido
um certificado de aeronavegabilidade especial, caso seja uma operação não
experimental, conforme E94.505 do RBAC-E nº 94. Por último, a ANAC expressa
preocupação com a conservação e manutenção do RPAS Classe 2 no E94.621, do
RBAC-E nº 94
• Classe 3 – Abaixo ou igual a 25 Kg – A ANAC, no RBAC-E nº 94 estabelece 2
critérios distintos de exigências, conforme tipo de operação do drone:
o VLOS até 400 pés – Não precisam de projeto autorizado pela ANAC,
porém, necessitam se registrados no SISANT
o BVLOS ou acima de 400 pés – Assim como os RPAS classe 2, precisam
demonstrar cumprimento total do E94.405 e parcial do E94.407, exceto o
parágrafo (b). A preocupação com conservação e manutenção também é
exposta no E94.623, semelhante a um RPA classe 2, porém de maneira
mais branda, sendo exigido apenas um profissional treinado e qualificado,
independentemente de ser vinculado ao fabricante ou não
Ainda segundo a ANAC (2017c), drones com peso menor ou igual a 250 g não
precisam ser cadastrados ou registrados, sendo eles de uso recreativo ou não. Os RPA
Classe 3 devem ter fixados, em local acessível na aeronave, seu número de identificação
que consta na certidão de cadastro do SISANT, produzido em material não inflamável.
38
Além das regulações específicas para cada classe de RPA, existem algumas regras
gerais, como a idade do operador ser igual ou superior a 18 anos e a restrição de no
mínimo 30 metros horizontais de pessoas anuentes a operação do RPA, a menos que haja
uma barreira mecânica que garanta a proteção dos indivíduos. Operações autônomas são
proibidas pela ANAC (2017c), no RBAC-E nº 94, não proibindo, porém, operações
automatizadas, quando o piloto é capaz de interferir a qualquer momento. Todos os voos
com aeronaves não tripuladas precisam ser registrados, com exceção dos RPA Classe 3.
Para operar aeronaves classe 1, 2 ou aeronaves classe 3 que pretendam operar acima de
400 pés é obrigatório que o piloto possua licença e habilitação, compatível com o tipo de
operação, fornecidas pela ANAC, essas aeronaves também deverão ter Certificado de
Aeronavegabilidade válido. Em relação apenas as classes 1 e 2, os pilotos deverão possuir
Certificado Médico Aeronáutico (CMA) emitido pela ANAC ou de terceira classe do
DECEA. Também é necessário portar, independente da classe da aeronave:
• Manual de voo
• Apólice de seguro
• Documento de avaliação de risco
Em relação a apólice de seguro, ela é dispensável caso a aeronave tenha peso igual
ou inferior a 250 g ou caso seja pertencente a uma entidade controlada pelo Estado.
Figura 3.2 – 1: Imagem reforçando uma das regras de operação, ANAC, 2017d
39
Figura 3.2 - 2:Quadro resumo da regulamentação, ANAC, 2017d
40
4. DRONES NA ÁREA DA SAÚDE
As possibilidades da aplicação de drones na área da saúde são diversas e
atualmente incluem a entrega de medicamentos, desfibriladores, amostras de sangue,
bolsas de sangue e vacinas.
Neste capitulo serão apresentados alguns exemplos de empresas e cidades que
adotam alguma dessas aplicações além de estudo sobre o impacto desse tipo de transporte
sobre o material enviado.
4.1. Estudo sobre o Efeito do Transporte de Sangue por Drones
Um estudo realizado por AMUKELE et al. (2016), nos Estados Unidos, em 2016,
analisou os efeitos para a qualidade do sangue transportado por drones.
Foi utilizada a seguinte metodologia: Seis unidades de glóbulos vermelhos (RBC)
e seis plaquetas de aférese (PLT) foram separadas usando técnicas estéreis e colocadas
em um refrigerador, presas ao drone e voadas por até 26,5 minutos com registro de
temperatura. Após o voo, as unidades parentais RBC foram centrifugadas e visualmente
testadas quanto a hemólise; os PLTs foram verificados quanto a mudanças nos volumes
médios de PLT (MPVs), pH e contagem de PLT, e as bolhas de ar congeladas na parte de
trás das unidades FP24.
Como resultado não houve evidência de hemólise de hemácias; nenhuma mudança
significativa na contagem de PLT, pH ou MPVs; e sem alterações nas bolhas do FP24,
que são as amostras retiradas e congeladas a menos de 24 horas. A temperatura de todas
as unidades foi mantida durante o transporte e o voo.
Assim a conclusão, segundo o estudo, sugere que os sistemas de transporte por
drone são uma opção viável para o transporte de hemoderivados, pois não houve mudança
na qualidade do sangue.
41
4.2. Aplicações Práticas
4.2.1. Zipline6
O delivery de bolsas de sangue já é realizado no mundo. A Zipline, uma startup
americana, entrega bolsas de sangue e suprimentos médicos em Gana e Ruanda, e está
em atividade ininterrupta desde de 2016.
O sistema de envio funciona a partir do pedido de recursos pelos centros médicos,
os drones são carregados e lançados por uma catapulta dos centros de distribuição. O
material é entregue em caixas especiais, soltas por paraquedas, evitando a necessidade de
qualquer infraestrutura no local de entrega e contato com o drone.
O modelo de drone usado foi desenvolvido pela empresa e recebe o nome de Zips.
Tem como diferencial a capacidade de atingir 100 km/h e permite atingir um raio de 80
km a partir do centro de suporte. Tem capacidade para transportar 1,8 kg que é equivalente
a 3 bolsas de sangue. É operado sem auxílio de piloto e pode operar em climas adversos
como sol forte ou chuva.
6 Todas as referências desta subseção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: ZIPLINE, 2019, disponível em https://flyzipline.com, acesso em 12/02/2019.
Figura 4.2 - 1: Decolagem de 100km/h do zipline, ZIPLINE, 2019
42
Cada centro de distribuição tem a capacidade de 500 de envios por dia, com o
tempo médio de entrega de 30 minutos, substituindo uma viagem de 5 horas por
caminhão. Segundo a empresa, já foram realizadas mais de 11 mil entregas, atingindo
mais de 11 milhões de pessoas na África, desde o início das operações.
A preocupação com a segurança é percebida nos sistemas redundantes que os
veículos possuem. Cada drone tem 2 motores e se um deles falhar o outro é capaz de
manter o voo, assim como os sistemas elétrico e de comunicação também são duplicados
e independentes. Ainda, em caso de falha total, um paraquedas de emergência é aberto
permitindo o pouso mais seguro.
4.2.2. Matternet7
A Matternet é uma empresa que desenvolve uma plataforma para entrega aérea
com drones sob demanda em áreas urbanas. A empresa fornece serviços para
organizações de saúde, comércio eletrônico e logística. A empresa trabalha com a
UNICEF e os Médicos sem Fronteiras, além de atuar na Suíça e Estados Unidos.
A Matternet entregou medicamentos no Haiti após o terremoto de 2010 e na
República Dominicana, assim como em Nova Guiné.
7 Todas as referências desta subseção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: MATTERNET, 2019, disponível em https://matternet.tumblr.com, acesso em 15/02/2019.
Figura 4.2 - 2: Entrega de pacote com três bolsas de sangue, ZIPLINE, 2019
43
Os drones da Matternet podem levar de um a dois quilogramas, transportando
esses itens por cerca de 10 km, a uma velocidade média de 40 km/h, levando
aproximadamente 18 minutos por ciclo, incluindo decolagem e aterrissagem. Um
aplicativo para smartphone permite que os remetentes escolham o local dentre uma lista
de possíveis destinos. O drone então gera automaticamente uma rota baseada no terreno,
clima, espaço aéreo e densidade populacional. A rota evita aeroportos, escolas, praças
públicas, colinas e edifícios. Também está equipado com um paraquedas para
emergência.
4.2.3. Suíça8
Em março de 2017, a Matternet se tornou a primeira empresa do mundo a receber
autorização para operações completas de redes de logística de drones em áreas
densamente povoadas da Suíça. Em associação com a Swiss Post, foi feita a primeira
conexão por drones entre dois hospitais em Lugano, Suíça.
Com mais 1.000 voos completos sem incidentes, foi permitida a expansão do
serviço para as cidades de Berna e Zurique. Atualmente, os drones são usados para
transportar amostras de materiais biológicos para realização de exames entre hospitais e
laboratórios. É o primeiro caso de drones autônomos de uso comercial para área da saúde
em cidades densamente povoadas.
O Escritório Federal de Aviação Civil (FOCA), responsável pela regulamentação
na Suíça, a Força Aérea Suíça e Skyguide estiveram envolvidas no projeto desde o início,
inspecionando o drone e seus componentes de segurança, além das definições das
condições legais de pilotagem. Essa parceria entre empresas de serviço comercial de
drones e agências de regulação, que até o momento foi bem-sucedida, abre o precedente
para o avanço da legislação do uso de drones e o futuro do deste setor.
8 Todas as referências desta subseção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: SWISS POST, 2019b, disponível em https://www.post.ch/en/about-us/company/innovation/swiss-post-s-innovations-for-you/drones?shortcut=drones, acesso em 12/02/2019.
44
4.2.4. Estados Unidos9
Em maio de 2018, a Matternet foi selecionada para realizar as primeiras operações
de logística de drones em hospitais da Carolina do Norte, nos EUA. Aprovado pela
Administração Federal de Aviação (FAA), os voos são conduzidos por meio de uma
colaboração com a United Parcel Service e estão em operação contínua.
Os voos usam o drone M2, da Matternet, que pode transportar cargas de até 5
quilos por mais de 20 quilômetros. O envio é feito a partir do carregamento do container
por um profissional. Em cerca de 3 minutos, ele percorre o caminho de uma plataforma
de aterrissagem entre o principal hospital da WakeMed e o laboratório de testes. Existe a
previsão da realização de voos diários com suprimentos que podem salvar vidas, como
sangue, para áreas rurais.
A implementação dessa tecnologia de drones foi considerada depois de analisarem
a ineficiência do processo existente para o transporte de amostras de sangue. As amostras
de laboratório foram responsáveis por cerca de 70% dos envios do hospital e estava sendo
realizada através de courier. Assim o novo sistema traz economia e agilidade para o
hospital.
9 Todas as referências desta subseção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: MATTERNET, 2019, disponível em https://matternet.tumblr.com, acesso em 15/02/2019.
Figura 4.2 - 3: Drone usado para envios da Swiss Post, SWISS POST, 2019a
45
4.2.5. Brasil10
No Brasil, não existem projetos para uso regular de entregas via drones, apesar
dos benefícios que esse serviço poderia oferecer para envios em cidades remotas, sem
infraestrutura terrestre ou em cidades com grandes engarrafamentos.
O primeiro voo comercial feito no país foi em 2014, uma entrega de pizza, sem a
autorização do Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA).
É considerada a primeira simulação de delivery oficial com drone no Brasil
autorizada pela DECEA a entrega de medicamentos pela empresa nacional SMX systems,
em 2018. Utilizando o drone SMX-DLV-1 e um programa desenvolvidos pela própria
marca, sobrevoaram uma rota de 500 metros com velocidade máxima de até 32 km/h e
altitude de 15 metros. A rota foi pré-programada e foi possível monitorar todo o trajeto
em tempo real com a ajuda de uma câmera acoplada no equipamento.
10 Todas as referências desta subseção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: DRONE SHOW, 2018, SMX realiza teste inédito no Brasil de entregas usando drones, disponível em https://droneshowla.com/smx-realiza-teste-inedito-no-brasil-de-entregas-usando-drones/, acesso em 15/05/2019
Figura 4.2 - 4: Drone usado para envios na Carolina do Norte, MATTERNET, 2019
46
4.2.6. Projeto Piloto Deliver Future11
O fabricante alemão de drones Wingcopter, a Deutsche Gesellschaft für
Internationale Zusammenarbeit (GIZ), em nome do Ministério Federal Alemão da
Cooperação Económica e Desenvolvimento (BMZ), e a empresa DHL testaram durante
um período de seis meses a entrega de medicamentos usando drone para uma ilha no Lago
Victoria. O Chamado projeto piloto Deliver Future.
Durante os testes, o veículo autônomo DHL Parcelcopter 4.0 realizou o voo de 60
km do continente para a ilha em 40 minutos, em média. Em um total de 180 voos, 2.200
km foram percorridos e aproximadamente 2.000 minutos de voo foram registrados
durante o projeto.
Uma característica fundamental é que o DHL Parcelcopter 4.0 precisa de pouca
infraestrutura terrestre. Depois de entregar sua carga, pode facilmente ser recarregado
com sangue e amostras para exames para levar de volta ao continente. O distrito de
Ukerewe, no Lago Vitória é severamente limitado. Isso se deve em parte à infraestrutura
precária e ao terreno difícil. Seis horas são necessárias para cobrir a rota terrestre de 240
km impossibilitando envios de emergência, onde os drones poderiam suprir facilmente
essa dificuldade.
11Todas as referências desta subseção serão da normativa referenciada abaixo, estando as exceções devidamente apontadas no texto: GIZ, 2019, disponível em https://www.giz.de/en/press/70080.html, acesso em 15/05/2019
Figura 4.2 - 5: SMX TLV1, de fabricante brasileira, será o drone
utilizado na simulação de entrega
47
5. ESTUDO DE CASO12
5.1. Seleção de Hospitais
Para este estudo, foram selecionados todos os hospitais públicos e militares
situados no município do Rio de Janeiro. Foram excluídos os com atendimento somente
ambulatorial. Desta forma, foram considerados 63 hospitais.
De posse dos endereços desses 63 hospitais, foi utilizado o Google Maps para se
obter a localização geográfica (latitude e longitude) dos mesmos.
Como não foi disponibilizado pelo Hemorio os dados referentes as expedições de
bolsas de sangue para os hospitais públicos do Rio de Janeiro, foi extraído do trabalho de
CRELIER E SILVA (2016), os dados referentes ao envio de bolsas de sangue pelo
Hemorio anualmente para 29 desses 63 hospitais, sinalizados no anexo A, restando 34 a
serem estimados. Como a demanda é um fator decisivo no estudo de caso, foram
pesquisadas informações públicas sobre todos os hospitais considerados com o intuito de
obter a maior precisão possível sobre a demanda. Acessando o Cadastro Nacional de
Estabelecimentos de Saúde (CNES), foram extraídos dados referentes ao número de leitos
do SUS em cada hospital.
Usando os dados conhecidos, ou seja, o número de bolsa de sangue enviados do
Hemorio aos 29 hospitais e o número de leitos do SUS dos mesmos e o Excel, foi
percebido que havia um grau razoável de correlação (0,906) entre os dados.
Foram plotados os pontos referentes aos envios de bolsas de sangue pelo Hemorio
e o número de leitos de cada hospital, traçada inicialmente a linha de tendência linear e
calculado seu respectivo R2, conforme pode ser visto no Gráfico 5.1 – 1.
12 Todos os gráficos, tabelas e figuras desse capítulo foram elaborados pelos autores, estando as exceções devidamente apontadas no texto.
= 0,906
48
Observou-se que se o número de leitos do SUS fosse menor do que 30, como
alguns dos hospitais presentes no estudo de caso, suas estimativas de demanda a partir da
linha de tendência seriam negativas, o que definitivamente não ocorre na realidade. Foi
gerada então uma linha de tendência polinomial de grau 2, solucionando assim tal
problema. A nova linha de tendência fornece uma equação para a estimativa da demanda
dos outros 34 hospitais a serem considerados, sem apresentar demandas negativas, para
os hospitais com menor número de leitos, com coeficiente R2 superior e sem overfit.
y = 0,0113x2 + 4,3056x + 0,8421R² = 0,8316
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Envi
ado
s H
emo
rio
Nº de Leitos SUS
y = 8,3693x - 244,4R² = 0,8205
-500
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Envi
ado
s H
em
ori
o
Nº de Leitos SUS
Gráfico 5.1 - 1: Linha de tendência linear
Gráfico 5.1 - 2: Linha de tendência polinomial
49
5.2. Seleção de UAVs
Foi realizada uma pesquisa nos sites de fabricantes de UAVs e foram
disponibilizados na tabela 5.2 - 1 os UAVs, com peso máximo de decolagem até 25 kg,
devido a facilidades e restrições na legislação vigente, citadas no capítulo 4. Os dados da
Tabela 5.2 - 1 foram obtidos a partir dos manuais disponíveis nos sites dos fabricantes.
Como é possível observar, nem todos os dados de todos os modelos estão disponíveis.
Para a simulação foram selecionados modelos de UAVs considerando os seguintes
aspectos:
• Disponibilidade de informação de Velocidade, Payload e Autonomia
• Disponibilidade e importância no mercado
Fez-se uma escolha dos seguintes modelos, de acordo com as premissas citadas
anteriormente:
• HELIPSE HE-220E
• HELIPSE HE-190ES
• AiDrones AID-H14
O software TransCAD também solicita os tempos necessários para carregar e
descarregar o equipamento. Devido aos UAVs não serem produzidos, geralmente, com a
finalidade de transporte de carga, tal informação não está disponível nos manuais. Foi
então estimado, com base em vídeos demonstrativos nos sites dos fabricantes e internet,
DRONES: Variáveis a serem utilizadas (Unmanned Cargo System)
Tipo de Drone Velocidade Payload MTOW Altitude máxima Autonomia (t) Range Dimensões Preço Capacidade
DJI MATRICE 600 PRO40 mph / 65
km/h6,0 kg 15,5 kg 2500-4500 m 16' - 18' 5 km 1668 × 1518 × 727 mm US$ 5000 10
DJI AGRAS MG-1 22 m/s 10,0 kg 24,5 kg 2000 m 10' 1 km 1471 x 1471 x 482mm US$ 8000 18
TAROT T-18 - 8,0 kg - - 20' 3,2 Km 1200 mm (diâmetro) US$ 3600 14
TAROT X6 - 5,0 kg - - 17' 3,2 Km - US$ 2600 8
EHANG FALCON B
SERIES60 km/h 5,0 kg 14,6 Kg 4000 m 17' 2 Km 670 x 780 x 506 mm - 8
AERYON SkyRanger R60 50 km/h 0,7 kg 3,1 Kg 4500 m 30' 10 Km600 mm (diâmetro) 320
mm (altura)- 0
AERIALTRONICS
ALTURA ZENITH ATX820 m/s 3,0 kg 9,65 Kg - 17' 1 Km 600 x 600 x 570 mm US$ 24000 4
FREEFLY ALTA 8 - 9,1 kg 18,1 Kg - - 1325 mm (diâmetro) US$ 17500 16
DRAGANFLY
COMMANDER50 km/h 1,0 kg 3,75 Kg - 28' 1 Km - US$ 22500 0
GRYPHON DYNAMICS
GD-23 OT60 km/h 10,0 kg 20 Kg - 13' 1 Km 1450 mm (diâmetro) US$ 14000 18
HELIPSE HE-220E 90 km/h 16,0 kg 23 Kg - 60' - 2220 mm (diâmetro) € 18.370 30
HELIPSE HE-190ES 90 km/h 19,0 kg 25 Kg - 60' 20 Km 2600 mm (diâmetro) - 36
AiDrones AiD-MC8 40 km/h 3,0 kg 6 Kg 4000 m - 3 Km 900 x1100 x 300 mm - 4
AiDrones AiD-H14 120 km/h 6,0 kg 14 Kg 3000 m 60' - 1800 mm (diâmetro) - 10
Tabela 5.2 - 1: Modelos de UAVs
50
o tempo de 5 minutos para as operações de carga e descarga, desaceleração e aceleração
em fases de pouso e decolagem, respectivamente.
Para a estimativa de capacidade do número de bolsas de sangue que cada UAV
consegue transportar, foi considerado que o container térmico teria massa de 1 Kg com
um adicional de 0,5 Kg para cada bolsa de sangue.
De acordo com o tamanho e payload de cada aeronave e com as informações sobre
volume e peso das bolsas de sangue, foram determinados contêineres tipo para as
aeronaves selecionadas.
Tipo Velocidade Payload MTOW Autonomia Capacidade
HELIPSE HE-220E 90 km/h 16 kg 23 Kg 60' 30
HELIPSE HE-190ES 90 km/h 19 kg 25 Kg 60' 36
AiDrones AiD-H14 120 km/h 6 kg 14 Kg 60' 10
5.3. Seleção dos Depósitos
O primeiro cenário a ser levantado foi a utilização do Hemorio como único
depósito, pois, em cumprimento a Portaria de Consolidação MS/GM nº 05, de
28/09/2017, Art. 272 e Resolução-RDC N.º 34, de 11/06/2014, ANVISA, Art. 122, o
mesmo realiza regularmente o fornecimento de sangue e hemocomponentes, bem como
fornece serviços às Unidades de Saúde públicos ou conveniados ao SUS no Estado do
Rio de Janeiro por meio de Termo de Compromisso, que estabelece os requisitos como o
compartilhamento de responsabilidades relacionadas aos procedimentos de transporte,
conservação, armazenamento, uso de hemocomponentes e descarte dos resíduos, dentre
outros, visando à qualidade de produtos oferecidos e o atendimento transfusional à
população.
Esse cenário foi analisado e se mostrou viável apenas para o UAV AiD-H14, como
poderá ser visto a seguir. Para os outros dois modelos de UAV, devido a características
de velocidade e autonomia, eles demorariam mais de 30 minutos para entregar ao hospital
mais distante, o que inviabilizaria o atendimento ao mesmo.
Com o intuito de sanar tal limitação foi selecionado um segundo deposito, a fazer
parte de um outro cenário de análise, satisfazendo as seguintes condições:
Tabela 5.2 - 2: UAVs selecionados
51
• Estar geograficamente localizado de forma a complementar, atendendo a uma
rede mais distante do Hemorio
• Ser um ponto de coleta de doações de sangue
Dessa forma, foi selecionado então o Hospital de Aeronáutica dos Afonsos, pois,
além das características supracitadas, também possui o suporte de uma base aérea nas
proximidades.
No anexo B, encontra-se os hospitais e depósitos plotados no mapa usado no
TransCAD com seus respectivos números identificadores “IDs”.
5.4. TransCAD
O TransCAD é um sistema utilizado para armazenar, mostrar, gerenciar e analisar
dados de transporte, combinando um SIG e um sistema de modelagem de capacidades de
transporte em uma plataforma integrada (SIG-T). Trabalhando com todos os modais de
transporte, este sistema, quando aplicado a modelos de roteamento e logística, pode ser
utilizado por diferentes setores (públicos ou privados) em diversas aplicações
(FERREIRA FILHO e MELO, 2001).
No presente estudo, foi utilizado o mapa do município do Rio de Janeiro,
segmentado por bairros. O programa foi alimentado com as coordenadas geográficas
(latitude e longitude) dos pontos de depósito e paradas (hospitais), considerados vértices.
Figura 5.3 - 1: Hospitais e Depósitos plotados no mapa no TransCAD
52
Posteriormente, foi criada uma rede de trabalho (network), com arestas ligando
todos os vértices (depósitos e hospitais) entre si, garantindo a acessibilidade direta e
possibilitando a utilização do procedimento de roteamento. A partir dessa rede de trabalho
é gerado um arquivo matriz (matrix file), que contém as os dados de distância e tempo de
viagem entre todos os vértices da rede. Com essa matriz, tabelas de hospitais e depósitos,
citadas anteriormente, e tabela contendo as características de capacidade de carga,
tamanho da frota e custo dos UAVs, pode se iniciar a solução do problema de roteamento
no software.
Segundo PAULA (2009), o problema de roteamento de veículos visa minimizar o
custo de atendimento de N clientes, distribuídos e alocados em uma rede, utilizando um
número k de veículos, respeitando fatores limitantes como a capacidade de carga de cada
veículo e o tempo dispendido. Sendo assim, vale atentar para alguns fatores
característicos que impactam o estudo de caso:
Figura 5.4 - 1: Janela de input de dados no TransCAD
53
• Cada veículo deve atender a uma única rota
• Cada cliente é visitado apenas uma vez
5.4.1. Comparação dos UAVs
Além das limitações de roteamento descritas anteriormente, alguns aspectos
práticos do problema não foram considerados, como:
• Não foram considerados os aspectos físico-financeiros, como custo de aquisição,
bateria/combustível, peças sobressalentes e manutenção dos UAVs;
• Não foi considerada a acessibilidade aos locais de pouso e decolagem dos UAVs,
caso em que acarretaria na variação dos tempos fixos de permanência para carga
e descarga em cada ponto;
• Limitações de estoque dos depósitos, ficando a cargo do programa a seleção do
depósito mais próximo ao ponto de entrega.
5.5. Cenário 1: Comparação entre os UAVs
O intuito desse cenário é comparar a performance dos UAVs usando diferentes
modelagens no TransCAD.
As descrições de cada modelagem serão apresentadas nas seções subsequentes.
5.5.1. Modelagem 1: AiDrones AiD-H14 com dois depósitos
Primeiramente, será comparada a performance do serviço de entrega das bolsas
de sangue pelo AiD-H14 em uma modelagem com dois depósitos: Hemorio e Hospital
da Aeronáutica dos Afonsos.
Na tabela 5.5 - 1 encontram-se os dados de input utilizados na modelagem no
TransCAD.
54
Parâmetro Valor
Tipo de Drone AiDrones AiD-H14
Velocidade (Km/h) 120
Payload (Kg) 6
Capacidade de carga (bolsas) 10
MTOW (Kg) 23
Autonomia (min) 60
Tempo fixo de serviço (min) 5
Como citado anteriormente, cada ponto de parada é visitado uma única vez. A
capacidade do UAV AiD-H14 é de 10 bolsas de sangue e existem dois hospitais com
demanda maior do que 10 unidades: Hospital Central do Exército e Hospital Naval
Marcílio Dias, com demandas de 20 e 16 unidades, respectivamente. Para contornar esse
problema, foi representado no software dois UAVs adicionais com capacidade dobrada,
vinte unidades, o que na prática significaria que partiriam dois UAVs simultaneamente
para cada uma dessas duas rotas (23 e 24 no apêndice). Para forçar o software a usar esse
artifício apenas quando necessário, esses “UAVs” adicionais são inseridos com um custo
elevado em relação aos demais.
Outro artifício que poderia ser usado para driblar este problema seria a criação de
um segundo vértice para cada hospital problemático, dividindo as demandas, de modo
que elas não superem a capacidade de carga de um veículo.
Tabela 5.5 - 1: Parâmetros do drone
Figura 5.5 - 2: Rotas traçadas na modelagem 1 no TransCAD
55
Na figura 5.5 – 2 podem ser vistas as rotas traçadas na modelagem 1. As outras
modelagens partindo de dois depósitos podem ser vistas no Anexo C.
Depósito Tempo Total
(min)
Distância Total
(Km) Carga entregue total (Un)
Nº da
Rota
Hospital de Aeronáutica 47 63,1 10 1
Hospital de Aeronáutica 34 38,2 10 2
Hospital de Aeronáutica 33 25,7 9 3
Hospital de Aeronáutica 22 23,8 10 4
Hospital de Aeronáutica 42 23,7 10 5
Hospital de Aeronáutica 30 19,6 8 6
Hospital de Aeronáutica 16 12 10 7
Hospital de Aeronáutica 18 15,7 10 8
Hemorio 40 29,3 10 9
Hemorio 24 18,4 10 10
Hemorio 25 20,9 10 11
Hemorio 25 19 10 12
Hemorio 24 18,8 10 13
Hemorio 13 15,2 10 14
Hemorio 23 15,2 10 15
Hemorio 25 10,5 10 16
Hemorio 10 9,7 10 17
Hemorio 14 8,2 10 18
Hemorio 19 8,1 9 19
Hemorio 5 0,8 4 20
Hemorio 6 2,7 10 21
Hemorio 5 0,1 9 22
Hemorio 20 19,3 10 23
Hemorio 20 19,3 10 23A
Hemorio 11 11,4 10 24
Hemorio 11 11,4 10 24A
Para respeitar o limite prático da capacidade dos UAVs, cada rota que apresentava
a utilização de UAVs com capacidade dobrada foi subdividida em duas rotas, que
correspondem às 23, 23A, 24 e 24A da tabela 5.5 - 2.
Tabela 5.5 - 2: Rotas da Modelagem 1
56
Depósito
Nº de
Drones
(Un)
Carga
Total (Un)
Carga média
por Drone
(Un)
Distância total
percorrida
(Km)
Tempo
Total
(min)
Hospital de Aeronáutica 8 77 9,6 221,8 242
Hemorio 18 172 9,6 215,5 298
Total 26 249 9,6 437,3 540,0
5.5.2. Modelagem 2: HE-220E com dois depósitos
Será comparada a performance do serviço de entrega das bolsas de sangue pelo
HE-220E em uma modelagem com dois depósitos: Hemorio e Hospital da Aeronáutica
dos Afonsos.
Na tabela 5.5 - 4 encontram-se os dados de input utilizados na modelagem no
TransCAD.
Parâmetro Valor
Tipo de Drone HELIPSE HE-220E
Velocidade (Km/h) 90
Payload (Kg) 16
Capacidade de carga (bolsas) 30
MTOW (Kg) 23
Autonomia (min) 60
Tempo fixo de serviço (min) 5
Como o destino com identificador 47, Hospital de Aeronáutica dos Afonsos, foi
escolhido como um dos depósitos nas modelagens com dois depósitos, este foi
considerado auto suprido e, portanto, excluído da simulação nesses casos.
Tabela 5.5 - 3: Resumo das rotas da Modelagem 1
Tabela 5.5 - 4: Parâmetros do drone
57
Depósito Tempo Total (min)
Distância Total (Km)
Carga entregue total (Un)
Nº da Rota
Hospital de Aeronáutica 56 62,2 15 1
Hospital de Aeronáutica 59 35,9 17 2
Hospital de Aeronáutica 56 32,0 20 3
Hospital de Aeronáutica 58 26,8 21 4
Hemorio 60 29,8 29 5
Hemorio 44 20,8 30 6
Hemorio 54 21,0 26 7
Hemorio 40 15,5 30 8
Hemorio 29 12,8 30 9
Hemorio 30 8,2 27 10
Depósito Nº de
Drones (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por
Drone (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total (min)
Hospital de Aeronáutica 4 73 18,3 156,9 229
Hemorio 6 172 28,7 108,1 257
Total 10 245 24,5 265,0 486,0
5.5.3. Modelagem 3: HE-190ES com dois depósitos
Será comparada a performance do serviço de entrega das bolsas de sangue pelo
HE-190ES em uma modelagem com dois depósitos: Hemorio e Hospital da Aeronáutica
dos Afonsos.
Na tabela 5.5 - 7 encontram-se os dados de input utilizados na modelagem no
TransCAD
Parâmetro Valor
Tipo de Drone HELIPSE HE-190ES
Velocidade (Km/h) 90
Payload (Kg) 19
Capacidade de carga (bolsas) 36
MTOW (Kg) 25
Autonomia (min) 60
Tempo fixo de serviço (min) 5
Tabela 5.5 - 5: Rotas da Modelagem 2
Tabela 5.5 - 6: Resumo das rotas da Modelagem 2
Tabela 5.5 - 7: Parâmetros do drone
58
Como o destino com identificador 47, Hospital de Aeronáutica dos Afonsos, foi
escolhido como um dos depósitos nas modelagens com dois depósitos, este foi
considerado auto suprido e, portanto, excluído da simulação nesses casos.
Depósito Tempo Total (min)
Distância Total (Km)
Carga entregue total (Un)
Nº da Rota
Hospital de Aeronáutica 56 62,2 15 1
Hospital de Aeronáutica 59 35,9 17 2
Hospital de Aeronáutica 56 32,0 20 3
Hospital de Aeronáutica 58 26,8 21 4
Hemorio 60 29,8 29 5
Hemorio 50 22,8 36 6
Hemorio 54 21,0 26 7
Hemorio 34 13,0 36 8
Hemorio 48 12,5 35 9
Hemorio 7 2,7 10 10
Depósito Nº de
Drones (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por
Drone (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total (min)
Hospital de Aeronáutica 4 73 18,3 156,9 229
Hemorio 6 172 28,7 101,8 253
Total 10 245 24,5 258,7 482,0
5.5.4. Modelagem 4: AiD-H14 com um depósito
Nesta modelagem, com um único depósito, Hemorio, foi percebido pela sua
matriz, que contém os dados de tempo e distância entre todos os vértices, a inviabilidade
da simulação completa utilizando-se os UAVs HE-190ES e HE-220E, devido a suas
velocidades serem limitadas a 90Km/h. Desta forma, será modelado apenas com o UAV
AiD-H14.
Na tabela 5.5 - 10 encontram-se os dados de input utilizados na modelagem no
TransCAD.
Tabela 5.5 - 8: Rotas da Modelagem 3
Tabela 5.5 - 9: Resumo das rotas da Modelagem 3
59
Parâmetro Valor
Tipo de Drone AiDrones AiD-H14
Velocidade (Km/h) 120
Payload (Kg) 6
Capacidade de carga (bolsas) 10
MTOW (Kg) 23
Autonomia (min) 60
Tempo fixo de serviço (min) 5
Como citado anteriormente, cada ponto de parada é visitado uma única vez. Logo,
foi utilizado o mesmo artifício da modelagem 1, representado no software dois UAVs
adicionais com capacidade dobrada, vinte unidades, o que na prática significaria que
partiriam dois UAVs simultaneamente para cada uma dessas duas rotas (23 e 24, no
apêndice). Para forçar o software a usar esse artifício apenas quando necessário, esses
“UAVs” adicionais são inseridos com um custo elevado em relação aos demais.
Na figura 5.5 – 11 pode ser visto a concentração de rotas partindo de um único
depósito.
Tabela 5.5 - 10: Parâmetros do drone
Figura 5.5 - 11: Rotas traçadas na modelagem 4 no TransCAD
60
Depósito Tempo Total (min)
Distância Total (Km)
Carga entregue total (Un)
Nº da Rota
Hemorio 56 101,6 6 1
Hemorio 54 77,5 10 2
Hemorio 45 59,7 10 3
Hemorio 42 43,8 10 4
Hemorio 47 44,8 10 5
Hemorio 44 47,1 10 6
Hemorio 42 44,4 10 7
Hemorio 23 25,9 10 8
Hemorio 22 24,8 10 9
Hemorio 33 26,5 9 10
Hemorio 25 19,5 10 11
Hemorio 24 18,9 10 12
Hemorio 24 18,7 10 13
Hemorio 13 15,1 10 14
Hemorio 23 15,1 10 15
Hemorio 20 10,3 8 16
Hemorio 10 9,7 10 17
Hemorio 13 6,2 10 18
Hemorio 18 7 9 19
Hemorio 12 3,5 8 20
Hemorio 6 2,7 10 21
Hemorio 5 0,1 9 22
Hemorio 30 19,8 10 23
Hemorio 30 19,8 10 23A
Hemorio 11 11,3 10 24
Hemorio 11 11,3 10 24A
Depósito Nº de
Drones (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por
Drone (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total (min)
Hemorio 26 249 9,6 685,1 683
Tabela 5.5 - 12: Rotas da Modelagem 4
Tabela 5.5 - 13: Resumo das rotas da Modelagem 4
61
5.5.5. Modelagem 5: Todos os modelos de UAV com dois depósitos
Nesta modelagem, novamente com dois depósitos, Hemorio e Hospital da
Aeronáutica dos Afonsos, foram utilizados os três modelos de UAVs: AiDrones AID-
H14, HE-190ES e HE-220E. Como a solução de roteamento é gerada a partir de um único
arquivo matriz, gerado a partir da rede de trabalho, que contém as os dados de distância
e tempo de viagem entre todos os vértices da rede, não é possível considerar na simulação
dois veículos com velocidades distintas. Desta forma, foi assumido que todos os três
UAVs se deslocariam a uma velocidade de 90 km/h.
Os dados de input utilizados na modelagem no TransCAD são provenientes das
tabelas 5.5 – 1, 5.5 – 4 e 5.5 - 7.
Como o destino com identificador 47, Hospital de Aeronáutica dos Afonsos, foi
escolhido como um dos depósitos nas modelagens com dois depósitos, este foi
considerado auto suprido e, portanto, excluído da simulação nesses casos.
Depósito Tempo Total (min)
Distância Total (Km)
Carga entregue total (Un)
Nº da Rota
Modelo
Hospital de Aeronáutica 56 62,2 15 1 HELIPSE HE-220E
Hospital de Aeronáutica 59 35,9 17 2 HELIPSE HE-220E
Hospital de Aeronáutica 56 32,0 20 3 HELIPSE HE-220E
Hospital de Aeronáutica 58 26,8 21 4 HELIPSE HE-220E
Hemorio 60 29,8 29 5 HELIPSE HE-220E
Hemorio 50 22,8 36 6 HELIPSE HE-190ES
Hemorio 54 21,0 26 7 HELIPSE HE-220E
Hemorio 34 13,0 36 8 HELIPSE HE-190ES
Hemorio 48 12,5 35 9 HELIPSE HE-190ES
Hemorio 7 2,7 10 10 AiDrones AiD-H14
Depósito Nº de
Drones (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por
Drone (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total (min)
Hospital de Aeronáutica 4 73 18,3 156,9 229
Hemorio 6 172 28,7 101,8 253
Total 10 245 24,5 258,7 482,0
Tabela 5.5 - 14: Rotas da Modelagem 5
Tabela 5.5 - 15: Resumo das rotas da Modelagem 5
62
5.5.6. Análise de Resultados
Será feito um comparativo envolvendo as 5 modelagens com apresentação gráfica
dos resultados referentes a números de UAVs, carga média e taxa de ocupação.
Em relação ao número de UAVs, um número menor de UAVs representa uma redução de
custos, tanto no investimento inicial, na aquisição dos mesmos, quanto os custos de
manutenção.
26
10 10 10
26
AiD-H14 HE-220E HE-190ES Todos os UAVs
Nº de UAVs
Hemorio e Hospital de Aeronáutica Hemorio
9,6
24,5 24,5 24,5
9,6
AiD-H14 HE-220E HE-190ES Todos os UAVs
Carga Média
Hemorio e Hospital de Aeronáutica Hemorio
Gráfico 5.5 - 16: Comparativo do número de UAVs
Gráfico 5.5 - 17: Comparativo da carga média
63
A carga média reflete o resultado referente ao número de UAVs, quanto menor o
número de UAVs, maior é a carga média. Não tendo a modelagem 5 se mostrado
vantajosa frente ao aumento de custos de manutenção que uma frota heterogênea traria.
Outro fator que reflete a eficiência do serviço é a taxa de ocupação. Uma taxa de
ocupação elevada representa um maior aproveitamento dos veículos da frota. É
conveniente que exista uma folga na taxa de ocupação devido a alguns contratempos
como a sazonalidade da demanda e condições climáticas que impeçam o voo.
Pelos resultados mostrados até o momento como menor número de UAVs, carga
média elevada, taxa de ocupação alta e uma frota homogênea, decidiu-se por gerar um
cenário com o UAV HE-190ES, usando uma quantidade ainda menor de veículos, devido
a realocações de horários e o uso do mesmo veículo em diferentes rotas.
É importante reforçar a ausência da rota 5, em relação ao log de resultados, no
anexo D, já que o único destino da rota 5 é o próprio hospital de partida (Hospital de
Aeronáutica), por isso, essa rota foi desconsiderada.
Devido a importância do material transportado e que em muitas das ocasiões
requer urgência e brevidade em seu transporte, foi desconsiderada a possibilidade de o
96%
82%
68%
82%
96%
AiD-H14 HE-220E HE-190ES Todos os UAVs
Taxa de Ocupação
Hemorio e Hospital de Aeronáutica Hemorio
Gráfico 5.5 - 18: Comparativo da taxa de ocupação
64
UAV ficar ocioso enquanto suas baterias são recarregadas e considerado o tempo de
quinze minutos para a troca de baterias e recarga do container com novas bolsas de
sangue.
Depósito Tempo Total
Distância Total (Km)
Carga entregue
total (Un)
Nº da
Rota
Hora de
Saída
Hora de Chegada
Troca de Bateria
UAV
Hospital de Aeronáutica 00:56 62,2 15 1 07:00 07:56 00:15 UAV 1
Hospital de Aeronáutica 00:59 35,9 17 2 08:11 09:10 00:15 UAV 1
Hospital de Aeronáutica 00:56 32,0 20 3 09:25 10:21 00:15 UAV 1
Hospital de Aeronáutica 00:58 26,8 21 4 10:36 11:34 00:15 UAV 1
Hemorio 01:00 29,8 29 6 07:00 08:00 00:15 UAV 2
Hemorio 00:44 20,8 30 7 08:15 08:59 00:15 UAV 2
Hemorio 00:54 21,0 26 8 09:14 10:08 00:15 UAV 2
Hemorio 00:40 15,5 30 9 10:23 11:03 00:15 UAV 2
Hemorio 00:29 12,8 30 10 11:18 11:47 00:15 UAV 2
Hemorio 00:30 8,2 27 11 12:02 12:32 00:15 UAV 2
A partir dos resultados, foi reduzido de 10 para apenas 2 UAVs, um para cada
depósito. Isso significa que em uma manhã, utilizando-se dois UAVs localizados nesses
depósitos, é possível realizar toda a distribuição de bolsas de sangue seguindo os critérios
previamente expostos. Contudo, é prudente ter pelo menos um UAV em standby para ser
usado em caso de manutenção da frota.
Depósito Nº de
Drones (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por
Drone (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total
Hospital de Aeronáutica 1 73 18,3 156,9 04:34
Hemorio 1 172 28,7 108,1 05:32
Total 2 245 24,5 265,0 10:06
Tabela 5.5 - 19: Otimização do uso dos UAVs
Tabela 5.5 - 20: Resumo da otimização do uso dos UAVs
65
5.6. Cenário 2: Comparação com o método tradicional
O intuito desse cenário é comparar a performance dos UAVs com o método
tradicional de expedição terrestre.
O modelo contendo o método tradicional foi gerado a partir do software
“RoutEasy”
5.6.1. Modelagem 1: Ambulância com um depósito
Devido a limitações de software, a única modelagem gerada pelo RoutEasy será
com os veículos partindo somente de um único depósito, o Hemorio.
Na tabela 5.6 - 1 encontram-se os dados de input utilizados na modelagem no
RoutEasy.
Parâmetro Valor
Tipo de Veículo Van
Velocidade (Km/h) 50
Payload (Kg) 1500
Capacidade de carga (bolsas) 3000
Autonomia (min) 672
Tempo fixo de serviço (min) 5
Depósito Tempo Total (min)
Distância Total (Km)
Carga entregue total (Un)
Nº da Rota
Hemorio 438 122 101 1
Hemorio 474 167 72 2
Hemorio 215 58 76 3
Depósito Nº de
Veículos (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por
veículo (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total (min)
Hemorio 3 249 83,0 346 1128
Tabela 5.6 - 1: Parâmetros do veículo
Tabela 5.6 - 2: Rotas da Modelagem 1
Tabela 5.6 - 3: Resumo das rotas da Modelagem 1
66
5.6.2. Análise de Resultados
Para uma comparação nas mesmas bases, com os veículos partindo de apenas um
depósito, Hemorio, decidiu-se otimizar o resultado gerado com o UAV AiD-H14, usando
como base a modelagem 4, cenário 1, usando uma quantidade ainda menor de veículos,
efetuando realocações de horários e o uso do mesmo veículo em diferentes rotas.
Depósito Tempo Total
Distância Total (Km)
Carga entregue
total (Un)
Nº da
Rota
Hora de
Saída
Hora de Chegada
Reabastecimento UAV
Hemorio 00:56 101,6 6 1 07:00 07:56 00:15 UAV 1
Hemorio 00:54 77,5 10 2 08:11 09:05 00:15 UAV 1
Hemorio 00:45 59,7 10 3 09:20 10:05 00:15 UAV 1
Hemorio 00:42 43,8 10 4 10:20 11:02 00:15 UAV 1
Hemorio 00:47 44,8 10 5 07:00 07:47 00:15 UAV 1
Hemorio 00:44 47,1 10 6 08:02 08:46 00:15 UAV 1
Hemorio 00:42 44,4 10 7 09:01 09:43 00:15 UAV 1
Hemorio 00:23 25,9 10 8 09:58 10:21 00:15 UAV 1
Hemorio 00:22 24,8 10 9 10:36 10:58 00:15 UAV 1
Hemorio 00:33 26,5 9 10 07:00 07:33 00:15 UAV 2
Hemorio 00:25 19,5 10 11 07:48 08:13 00:15 UAV 2
Hemorio 00:24 18,9 10 12 08:28 08:52 00:15 UAV 2
Hemorio 00:24 18,7 10 13 09:07 09:31 00:15 UAV 2
Tabela 5.6 - 5: Otimização do uso dos UAVs da Modelagem 4, Cenário 1
Figura 5.6 - 4: Rotas traçadas na modelagem 1 no RouteEasy
67
Depósito Tempo Total
Distância Total (Km)
Carga entregue
total (Un)
Nº da
Rota
Hora de
Saída
Hora de Chegada
Reabastecimento UAV
Hemorio 00:13 15,1 10 14 09:46 09:59 00:15 UAV 2
Hemorio 00:23 15,1 10 15 10:14 10:37 00:15 UAV 2
Hemorio 00:20 10,3 8 16 10:52 11:12 00:15 UAV 2
Hemorio 00:10 9,7 10 17 11:27 11:37 00:15 UAV 2
Hemorio 00:13 6,2 10 18 07:00 07:13 00:15 UAV 3
Hemorio 00:18 7 9 19 07:28 07:46 00:15 UAV 3
Hemorio 00:12 3,5 8 20 08:01 08:13 00:15 UAV 3
Hemorio 00:06 2,7 10 21 08:28 08:34 00:15 UAV 3
Hemorio 00:05 0,1 9 22 08:49 08:54 00:15 UAV 3
Hemorio 00:30 19,8 10 23 09:09 09:39 00:15 UAV 3
Hemorio 00:30 19,8 10 23A 09:54 10:24 00:15 UAV 3
Hemorio 00:11 11,3 10 24 10:39 10:50 00:15 UAV 3
Hemorio 00:11 11,3 10 24A 11:05 11:16 00:15 UAV 3
Depósito Tempo
Total (min) Distância
Total (Km)
Carga entregue total (Un)
UAV
Hemorio 238 470 86 1
Hemorio 277 134 77 2
Hemorio 256 82 86 3
Depósito Nº de
Drones (Un)
Carga Total (Un)
Carga média por Drone (Un)
Distância total
percorrida (Km)
Tempo Total (min)
Hemorio 3 249 9,6 685 771
A grande diferença entre as duas modelagens pode ser percebida pelo tempo de
serviço, no gráfico 5.6 – 8, um dos fatores mais importantes quando se lida com vidas.
Tanto o tempo de serviço total, que corresponde a soma de todas as rotas percorridas por
todos os veículos daquele tipo, quanto o tempo de serviço real, que corresponde ao tempo
que o último veículo demora para retornar ao depósito, são drasticamente menores no
caso da modelagem com UAVs. Um dos trade-offs do uso de UAVs em relação ao
Tabela 5.6 - 7: Resumo das rotas da Modelagem 4, Cenário 1
Tabela 5.6 - 6: Resumo da otimização das rotas da Modelagem 4, Cenário 1
Tabela 5.6 - 5: Otimização do uso dos UAVs da Modelagem 4, Cenário 1 - Continuação
68
transporte terrestre é a maior distância percorrida, como pode ser visto no gráfico 5.6 – 9
uma vez que eles necessitam voltar constantemente ao depósito para serem reabastecidos
tanto de combustível quanto de carga. Assim como na análise anterior, é prudente ter pelo
menos um UAV em standby para ser usado em caso de manutenção da frota.
277
474
771
1128
AiD-H14 Van
Tempo de Serviço
Real Total
685
346
AiD-H14 Van
Distância Percorrida
Gráfico 5.6 - 8: Comparativo do tempo de serviço
Gráfico 5.6 - 9: Comparativo de distância percorrida
69
6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
6.1. Conclusões
Por se tratar de uma tecnologia em estágio inicial de desenvolvimento e não
existirem muitos artigos científicos e padronização na indústria, a obtenção de dados
confiáveis foi um dos maiores desafios do presente trabalho. Outro fator determinístico é
a falta de uma regulamentação sólida e unificada nos países presentes no estudo.
Em primeiro lugar, foram apresentados conceitos relacionados ao transporte,
como: logística, problemas de roteamento de veículos e otimização. Foi aprofundado,
dentro do universo dos drones, seus tipos de operações, componentes usados, além de ter
sido apresentado um breve histórico.
Foram abordados também casos de utilização de drones na área médica,
reforçando a viabilidade e importância de um transporte mais ágil em casos ligados
diretamente a saúde. Os projetos da forma que foram apresentados pelas empresas,
possuem um viés comercial, carecendo de dados detalhados ou estudos científicos que
comprovem sua eficiência ou que possam ser usados como condições de contorno em
trabalhos acadêmicos, apesar de mostrarem a capacidade de diversificação com o uso de
dessa tecnologia e como estão impactando os países.
No capítulo de regulamentação, foram expostas as normalizações para transporte
de material biológico e também a regulação de operações com drones. Em relação ao
transporte de material biológico, foi explicitado as diversas classificações que o material
pode se encaixar, a classificação do sangue para transfusão como “Material biológico
isento” e a forma de armazenamento para transporte.
Sobre as operações com drones, foi exposto um panorama global, assim como um
compilado da legislação brasileira, incluindo órgãos reguladores, classificação dos
drones, restrições e documentação necessária para operação. Nesse contexto, foi
observada a falta de tratados de circulação, tanto nacional quanto internacional, para o
transporte comercial via drones, que poderia estimular o setor, como a criação de
corredores aéreos exclusivos para circulação de drones.
Por último, foi apresentado um estudo de caso cujos principais objetivos eram a
comparação da performance entre drones presentes no mercado, modelando diferentes
70
cenários usando o TransCAD, e a comparação entre uma dessas modelagens e uma
modelagem baseada no transporte rodoviário, feita pelo software RoutEasy. O sistema
utilizando drones, se mostrou muito mais eficiente, em termos de tempo de serviço,
utilizando um mesmo número de veículos que o sistema terrestre, um dos fatores mais
importantes quando se lida com vidas. No estudo de caso foram encontrados problemas
para aquisição dos dados de bolsas de sangue de cada hospital no Hemorio, solucionado
a partir do uso de valores do trabalho de CRELIER E SILVA (2016), com informações
parciais de alguns hospitais selecionados e usando uma correlação matemática para
estimar os valores restantes. Houve também uma limitação em relação à variedade dos
modelos de drones avaliados, devido à falta de informação por parte dos fabricantes.
O trabalho fornece uma versão simplificada do problema abordado, pois
descomplica certas condições, com: valores aproximados de demanda diária constante,
estoques permanentes e sempre cheios, envios apenas uma vez por dia para cada hospital
e não de acordo com a necessidade, desconsideração das estruturas de pouso e decolagem
e condições climáticas, desconsideração de custos de aquisição e operação, tempos
aproximados de carregamento e troca de bateria, entre outros. Outras simplificações
foram resultado de uma limitação do TransCAD, como no Cenário1: Modelagem 5, onde
devido ao programa considerar apenas um único arquivo matriz que contém as os dados
de distância e tempo de viagem entre todos os vértices da rede, não é possível considerar
na simulação dois veículos com velocidades distintas, fazendo-se assumir que todos os
três UAVs se deslocariam a uma velocidade única.
Apesar disso, os resultados obtidos apresentam maior eficiência, de acordo com
os indicadores apresentados e menor tempo de envio, fator essencial em demandas
emergenciais na área da saúde, em relação ao modelo atual. As informações abordadas e
detalhadas ao longo do trabalho, justificam um aprofundamento maior no assunto e
incitam a necessidade de trabalhos posteriores.
6.2. Recomendações para trabalhos futuros
Devido a limitações de software, em sua maioria, as modelagens de diversos
cenários poderiam ser aprofundadas, seja com a utilização de outros softwares ou com a
criação de modelos matemáticos específicos visando minimizar as deficiências
encontradas, por exemplo:
71
• Diversificar a frota com o modelo considerando veículos com diferentes
velocidades;
• Considerar a entrega fracionada no modelo, sem desconsiderar vértices que
possuem uma demanda maior do que a capacidade do veículo de entrega;
• Considerar a influência da diminuição da carga, conforme entregas, na autonomia
dos veículos;
• Considerar os tempos de desaceleração e aceleração em fases de pouso e
decolagem e o relevo local na área de estudo;
Seria interessante verificar como flutuações na demanda afetariam as modelagens
efetuadas. O sangue é um material que possuí demanda afetada pela sazonalidade, assim
como os voos dos drones também podem ser afetados pelas condições climáticas e
impossibilitados de efetuarem o transporte sazonalmente, havendo um acumulo de
demanda.
Pode-se também avaliar os custos tanto de aquisição quanto de manutenção dos
veículos da frota.
72
REFERÊNCIAS
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77
Anexos
Anexo A
ID NAME LATITUDE LONGITUDE DEMAND_YEAR DEMAND LEITOS
1 SMSDC HOSPITAL MUN. ROCHA MAIA -22,953295 -43,176967 188 1,0000 23
2
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL
PAULINO WERNECK -22,810765 -43,184125 197 1,0000 30
3 INI FIOCRUZ IPEC -22,878662 -43,243013 234 1,0000 31
4
SMSDC RIO HOSPITAL MUN. RAPHAEL
PAULA E SOUZA -22,954237 -43,391983 117 1,0000 37
5 SMSDC RIO MATER HERCULANO PINHEIRO -22,870486 -43,334789 252 1,0000 60
6
SMSDC RIO HOSP. MUN. FRANCISCO DA S.
TELLES -22,830674 -43,328061 315 1,0000 63
7
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL BARATA
RIBEIRO -22,900497 -43,240377 132 1,0000 64
8 HOSPITAL MARIO KROEFF -22,833836 -43,286943 887 3,0000 65
9
SMSDC RIO MATERN. ALEXANDER
FLEMING -22,864737 -43,370899 205 1,0000 86
10
SES RJ IECAC INST EST DE CARDIOLOGIA
ALOYSIO DE CASTRO -22,953068 -43,199578 767 3,0000 89
11 SMS RIO H. M. JESUS -22,911734 -43,243511 177 1,0000 105
12 SMSDC RIO MATERN. CARMELA DUTRA -22,911187 -43,290783 353 1,0000 119
13 MS HOSPITAL DE IPANEMA -22,983908 -43,195817 858 3,0000 133
14 SMSDC RIO HOSPITAL DA PIEDADE -22,891821 -43,309727 576 2,0000 140
15
FIOTEC IFF INSTITUTO FERNANDES
FIGUEIRA -22,942263 -43,174236 334 1,0000 142
16
SMSDC RIO HOSPITAL MATERNIDADE
FERNANDO MAGALHÃES -22,895109 -43,225763 495 2,0000 156
17 SES HOSPITAL ESTADUAL ROCHA FARIA -22,908235 -43,562386 1850 6,0000 175
18
SES RJ HECC - HOSPITAL ESTADUAL
CARLOS CHAGAS -22,865368 -43,374086 1915 6,0000 190
19 MS HOSPITAL FEDERAL DA LAGOA -22,963636 -43,215711 2128 6,0000 215
20
HUGG - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO
GAFFRÉE E GUINLE -22,916187 -43,220837 778 3,0000 232
21
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL
RONALDO GAZOLLA -22,825324 -43,347589 1348 4,0000 233
22
SMSDC RIO HOSPITAL MUN. LOURENÇO
JORGE -22,994959 -43,365063 2021 6,0000 250
23
SES RJ HOSPITAL ESTADUAL GETÚLIO
VARGAS -22,838971 -43,285011 2509 7,0000 287
24 HOSPITAL FEDERAL DO ANDARAÍ -22,927229 -43,252156 1946 6,0000 293
25
SES RJ HOSPITAL ESTADUAL ALBERT
SCHWEITZER -22,866882 -43,441932 1900 6,0000 302
26 SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL PEDRO II -22,912824 -43,687788 2158 6,0000 304
27
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL MIGUEL
COUTO -22,977420 -43,223747 2867 8,0000 305
28
SMSDC RIO HOSPITAL MUN. SALGADO
FILHO -22,900587 -43,277966 2645 8,0000 307
29
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL SOUZA
AGUIAR -22,908520 -43,190205 3000 9,0000 372
30 MS INCA HOSPITAL DO CÂNCER I -22,912564 -43,188625 1349 4,0000 204
31
MS INC INSTITUTO NACIONAL DE
CARDIOLOGIA -22,936813 -43,190462 901 3,0000 150
Tabela A - 1: relação de hospitais, localização geográfica, demanda e número de leitos. Os hospitais com ID 1 até
29 tiveram seus dados de demanda extraídos de CRELIER E SILVA (2016). Os restantes foram estimados conforme
seção 5.1.
78
ID NAME LATITUDE LONGITUDE DEMAND_YEAR DEMAND LEITOS
32 MS INCA II HOSPITAL DO CÂNCER II -22,899885 -43,208141 436 2,0000 83
33
MS INST. NACIONAL DE TRAUMATOLOGIA
E ORTOPEDIA JAMIL HADDAD -22,893894 -43,215058 2664 8,0000 331
34 MS INCA HOSPITAL DO CÂNCER III e IV -22,916676 -43,258485 1011 3,0000 164
35 SES RJ HOSPITAL ESTADUAL DA CRIANÇA -22,885099 -43,366087 217 1,0000 45
36 MS HOSPITAL GERAL DE BONSUCESSO -22,867279 -43,248593 3478 10,0000 396
37 MS HOSPITAL FEDERAL CARDOSO FONTES -22,925686 -43,316305 948 3,0000 156
38
MS HSE HOSPITAL FEDERAL DOS
SERVIDORES DO ESTADO -22,896689 -43,188282 3518 10,0000 399
39
HUCFF - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO
CLEMENTINO FRAGA FILHO -22,842394 -43,237509 2354 7,0000 304
40
HUPE - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO PEDRO
ERNESTO -22,914723 -43,236748 3612 10,0000 406
41
HOSPITAL CENTRAL DA POLICIA MILITAR
DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO -22,912928 -43,203799 1314 4,0000 200
42 HOSPITAL CENTRAL DO EXÉRCITO -22,894787 -43,242908 7198 20,0000 630
43 HOSPITAL CENTRAL DA AERONÁUTICA -22,921014 -43,211719 1201 4,0000 187
44 HOSPITAL NAVAL MARCILIO DIAS -22,913868 -43,283353 5539 16,0000 535
45 HOSPITAL GERAL DO RIO DE JANEIRO -22,863765 -43,396401 418 2,0000 80
46 HOSPITAL DA FORÇA AÉREA DO GALEÃO -22,811272 -43,218168 1734 5,0000 245
47
HOSPITAL DE AERONÁUTICA DOS
AFONSOS -22,884258 -43,386301 1142 4,0000 180
48
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL DA
MULHER MARISKA RIBEIRO -22,876163 -43,472917 687 2,0000 121
49
UFRJ INSTITUTO DE NEUROLOGIA
DEOLINDO COUTO -22,955136 -43,177363 54 1,0000 12
50
SMSDC RIO MATERNIDADE MARIA AMÉLIA
BUARQUE DE HOLLANDA -22,908898 -43,191303 455 2,0000 86
51 UFRJ INSTITUTO DE GINECOLOGIA -22,909238 -43,192309 54 1,0000 12
52
UFRJ INST. DE PUER. PED. MARTAGÃO
GESTEIRA -22,841184 -43,239049 393 2,0000 76
53 SMSDC RIO INST. MUN. NISE DA SILVEIRA -22,901004 -43,301004 687 2,0000 121
54
SMSDC RIO HOSPITAL MUN. N. S. DO
LORETO -22,814721 -43,225555 170 1,0000 36
55
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL
JURANDYR MANFREDINI -22,937523 -43,389946 300 1,0000 60
56 SMSDC RIO IMAS JULIANO MOREIRA -22,933357 -43,393991 1314 4,0000 200
57
SMSDC RIO HOSPITAL MUN. ÁLVARO
RAMOS AP 4 0 -22,940898 -43,393451 234 1,0000 48
58
SES RJ HEER - HOSPITAL ESTADUAL
EDUARDO RABELLO -22,897828 -43,536052 737 3,0000 128
59
SES RJ HESM - HOSPITAL ESTADUAL SANTA
MARIA -22,913535 -43,419119 499 2,0000 93
60 MATERNIDADE ESCOLA DA UFRJ -22,932716 -43,185253 424 2,0000 81
61
SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL
EVANDRO FREIRE -22,804867 -43,210835 436 2,0000 83
62
CASA DE SAÚDE NOSSA SENHORA DAS
GRAÇAS -22,862693 -43,43659 328 1,0000 65
63 POLICLÍNICA PIQUET CARNEIRO -22,906119 -43,244517 41 1,0000 9
Tabela A - 1: relação de hospitais, localização geográfica, demanda e número de leitos. Os hospitais com ID 1 até
29 tiveram seus dados de demanda extraídos de CRELIER E SILVA (2016). Os restantes foram estimados conforme
seção 5.1.- Continuação
79
Anexo B
Figura B - 1: Hospitais e Depósitos plotados no mapa no TransCAD
80
Anexo C
Figura C - 1: Rotas do Cenário 1 - Modelagem 1
81
Figura C - 2: Rotas do Cenário 1 - Modelagem 2
82
Figura C - 3: Rotas do Cenário 1 - Modelagem 3
83
Figura C - 3: Rotas do Cenário 1 - Modelagem 4
84
Figura C - 5: Rotas do Cenário 1 - Modelagem 5
85
Figura C - 6: Rotas do Cenário 2 - Modelagem 1
86
Anexo D
Cenário 1 – Modelagem 1
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:47 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 63.1 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 58 0:08am- 0:13am 15.4 3.0
2 26 0:21am- 0:26am 15.6 6.0
3 62 0:39am- 0:44am 26.3 1.0
END HOSPITAL DE AERO 0:47am 5.6
-----------------
Total 63.1 10.0
Route # : 2 Tot Time: 0:34 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 38.2 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 48 0:04am- 0:09am 8.9 2.0
2 17 0:14am- 0:19am 9.8 6.0
3 59 0:27am- 0:32am 14.7 2.0
END HOSPITAL DE AERO 0:34am 4.6
-----------------
Total 38.2 10.0
Route # : 3 Tot Time: 0:33 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 25.7 Depart Load: 9.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 55 0:03am- 0:08am 5.9 1.0
2 57 0:08am- 0:13am 0.5 1.0
3 4 0:14am- 0:19am 1.4 1.0
4 22 0:22am- 0:27am 5.2 6.0
END HOSPITAL DE AERO 0:33am 12.4
-----------------
Total 25.7 9.0
Route # : 4 Tot Time: 0:22 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 23.8 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 23 0:06am- 0:11am 11.5 7.0
2 8 0:11am- 0:16am 0.6 3.0
END HOSPITAL DE AERO 0:22am 11.6
-----------------
Total 23.8 10.0
Route # : 5 Tot Time: 0:42 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 23.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 35 0:01am- 0:06am 2.0 1.0
2 5 0:08am- 0:13am 3.6 1.0
3 14 0:15am- 0:20am 3.4 2.0
4 53 0:20am- 0:25am 1.3 2.0
5 12 0:26am- 0:31am 1.5 1.0
6 37 0:33am- 0:38am 3.0 3.0
END HOSPITAL DE AERO 0:42am 8.5
-----------------
Total 23.7 10.0
Route # : 6 Tot Time: 0:30 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 19.6 Depart Load: 8.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
87
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 9 0:01am- 0:06am 2.6 1.0
2 6 0:09am- 0:14am 5.7 1.0
3 21 0:15am- 0:20am 2.0 4.0
4 45 0:24am- 0:29am 6.5 2.0
END HOSPITAL DE AERO 0:30am 2.4
-----------------
Total 19.6 8.0
Route # : 7 Tot Time: 0:16 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 12.0 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 47 0:00am- 0:05am 0.0 4.0
2 25 0:08am- 0:13am 6.0 6.0
END HOSPITAL DE AERO 0:16am 6.0
-----------------
Total 12.0 10.0
Route # : 8 Tot Time: 0:18 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 18 0:01am- 0:06am 2.4 6.0
2 56 0:10am- 0:15am 7.8 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:18am 5.4
-----------------
Total 15.7 10.0
Route # : 9 Tot Time: 0:40 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 29.3 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 3 0:03am- 0:08am 6.4 1.0
2 54 0:12am- 0:17am 7.3 1.0
3 46 0:17am- 0:22am 0.8 5.0
4 61 0:23am- 0:28am 1.0 2.0
5 2 0:29am- 0:34am 2.8 1.0
END HEMORIO - Centro 0:40am 10.8
-----------------
Total 29.3 10.0
Route # : 10 Tot Time: 0:24 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 18.4 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 63 0:03am- 0:08am 5.6 1.0
2 28 0:10am- 0:15am 3.4 8.0
3 11 0:16am- 0:21am 3.7 1.0
END HEMORIO - Centro 0:24am 5.5
-----------------
Total 18.4 10.0
Route # : 11 Tot Time: 0:25 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 20.9 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 39 0:04am- 0:09am 8.8 7.0
2 52 0:10am- 0:15am 0.2 2.0
3 7 0:18am- 0:23am 6.5 1.0
END HEMORIO - Centro 0:25am 5.2
-----------------
Total 20.9 10.0
Route # : 12 Tot Time: 0:25 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 19.0 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
88
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 1 0:03am- 0:08am 5.0 1.0
2 49 0:08am- 0:13am 0.2 1.0
3 27 0:15am- 0:20am 5.3 8.0
END HEMORIO - Centro 0:25am 8.3
-----------------
Total 19.0 10.0
Route # : 13 Tot Time: 0:24 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 18.8 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 19 0:03am- 0:08am 6.6 6.0
2 13 0:10am- 0:15am 3.0 3.0
3 15 0:17am- 0:22am 5.1 1.0
END HEMORIO - Centro 0:24am 4.0
-----------------
Total 18.8 10.0
Route # : 14 Tot Time: 0:13 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.2 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 36 0:04am- 0:09am 7.6 10.0
END HEMORIO - Centro 0:13am 7.6
-----------------
Total 15.2 10.0
Route # : 15 Tot Time: 0:23 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.2 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 24 0:03am- 0:08am 6.7 6.0
2 34 0:09am- 0:14am 1.3 3.0
3 51 0:17am- 0:22am 6.8 1.0
END HEMORIO - Centro 0:23am 0.2
-----------------
Total 15.2 10.0
Route # : 16 Tot Time: 0:25 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 10.5 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 60 0:01am- 0:06am 2.6 2.0
2 31 0:07am- 0:12am 0.7 3.0
3 10 0:13am- 0:18am 2.0 3.0
4 50 0:20am- 0:25am 4.9 2.0
END HEMORIO - Centro 0:25am 0.1
-----------------
Total 10.5 10.0
Route # : 17 Tot Time: 0:10 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 9.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 40 0:02am- 0:07am 4.8 10.0
END HEMORIO - Centro 0:10am 4.8
-----------------
Total 9.7 10.0
Route # : 18 Tot Time: 0:14 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 8.2 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 33 0:02am- 0:07am 3.0 8.0
89
2 16 0:07am- 0:12am 1.1 2.0
END HEMORIO - Centro 0:14am 4.0
-----------------
Total 8.2 10.0
Route # : 19 Tot Time: 0:19 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 8.1 Depart Load: 9.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 43 0:01am- 0:06am 2.6 4.0
2 20 0:07am- 0:12am 1.0 3.0
3 32 0:13am- 0:18am 2.2 2.0
END HEMORIO - Centro 0:19am 2.1
-----------------
Total 8.1 9.0
Route # : 20 Tot Time: 0:05 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 0.8 Depart Load: 4.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 30 0:00am- 0:05am 0.4 4.0
END HEMORIO - Centro 0:05am 0.4
-----------------
Total 0.8 4.0
Route # : 21 Tot Time: 0:06 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 2.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 38 0:01am- 0:06am 1.3 10.0
END HEMORIO - Centro 0:06am 1.3
-----------------
Total 2.7 10.0
Route # : 22 Tot Time: 0:05 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 0.1 Depart Load: 9.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 29 0:00am- 0:05am 0.0 9.0
END HEMORIO - Centro 0:05am 0.0
-----------------
Total 0.1 9.0
Route # : 23 Tot Time: 0:20 Capacity : 20.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 19.3 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 41 0:01am- 0:06am 1.5 4.0
2 44 0:10am- 0:15am 8.1 16.0
END HEMORIO - Centro 0:20am 9.6
-----------------
Total 19.3 20.0
Route # : 24 Tot Time: 0:11 Capacity : 20.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 11.4 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 42 0:03am- 0:08am 5.6 20.0
END HEMORIO - Centro 0:11am 5.6
-----------------
Total 11.4 20.0
90
Cenário 1 – Modelagem 2
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:56 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 62.2 Depart Load: 15.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 17 0:12am- 0:17am 18.2 6.0
2 26 0:26am- 0:31am 12.8 6.0
3 58 0:41am- 0:46am 15.6 3.0
END HOSPITAL DE AERO 0:56am 15.4
-----------------
Total 62.2 15.0
Route # : 2 Tot Time: 0:59 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 35.9 Depart Load: 17.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 56 0:04am- 0:09am 5.4 4.0
2 55 0:09am- 0:14am 0.6 1.0
3 57 0:14am- 0:19am 0.5 1.0
4 4 0:20am- 0:25am 1.4 1.0
5 22 0:29am- 0:34am 5.2 6.0
6 37 0:40am- 0:45am 9.1 3.0
7 12 0:47am- 0:52am 3.0 1.0
END HOSPITAL DE AERO 0:59am 10.2
-----------------
Total 35.9 17.0
Route # : 3 Tot Time: 0:56 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 32.0 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 5 0:04am- 0:09am 5.5 1.0
2 14 0:11am- 0:16am 3.4 2.0
3 53 0:17am- 0:22am 1.3 2.0
4 23 0:27am- 0:32am 7.0 7.0
5 8 0:32am- 0:37am 0.6 3.0
6 6 0:40am- 0:45am 4.2 1.0
7 21 0:46am- 0:51am 2.0 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:56am 7.6
-----------------
Total 32.0 20.0
Route # : 4 Tot Time: 0:58 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 26.8 Depart Load: 21.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 35 0:01am- 0:06am 2.0 1.0
2 9 0:08am- 0:13am 2.3 1.0
3 18 0:13am- 0:18am 0.3 6.0
4 45 0:20am- 0:25am 2.3 2.0
5 62 0:27am- 0:32am 4.1 1.0
6 25 0:33am- 0:38am 0.7 6.0
7 48 0:40am- 0:45am 3.3 2.0
8 59 0:50am- 0:55am 6.9 2.0
END HOSPITAL DE AERO 0:58am 4.6
-----------------
Total 26.8 21.0
Route # : 5 Tot Time: 0:05 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 0.0 Depart Load: 4.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
91
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 47 0:00am- 0:05am 0.0 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:05am
-----------------
Total 0.0 4.0
Route # : 6 Tot Time: 1:00 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 29.8 Depart Load: 29.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 3 0:04am- 0:09am 6.4 1.0
2 36 0:10am- 0:15am 1.3 10.0
3 39 0:17am- 0:22am 2.9 7.0
4 52 0:22am- 0:27am 0.2 2.0
5 54 0:29am- 0:34am 3.2 1.0
6 46 0:35am- 0:40am 0.8 5.0
7 61 0:41am- 0:46am 1.0 2.0
8 2 0:48am- 0:53am 2.8 1.0
END HEMORIO - Centro 1:00am 10.8
-----------------
Total 29.8 29.0
Route # : 7 Tot Time: 0:44 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 20.8 Depart Load: 30.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 7 0:04am- 0:09am 5.2 1.0
2 63 0:09am- 0:14am 0.7 1.0
3 28 0:16am- 0:21am 3.4 8.0
4 44 0:22am- 0:27am 1.5 16.0
5 34 0:29am- 0:34am 2.5 3.0
6 11 0:35am- 0:40am 1.6 1.0
END HEMORIO - Centro 0:44am 5.5
-----------------
Total 20.8 30.0
Route # : 8 Tot Time: 0:54 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 21.0 Depart Load: 26.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 15 0:03am- 0:08am 4.0 1.0
2 1 0:09am- 0:14am 1.2 1.0
3 49 0:14am- 0:19am 0.2 1.0
4 13 0:21am- 0:26am 3.7 3.0
5 27 0:28am- 0:33am 2.9 8.0
6 19 0:34am- 0:39am 1.7 6.0
7 10 0:41am- 0:46am 2.0 3.0
8 31 0:47am- 0:52am 2.0 3.0
END HEMORIO - Centro 0:54am 3.0
-----------------
Total 21.0 26.0
Route # : 9 Tot Time: 0:40 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.5 Depart Load: 30.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 33 0:02am- 0:07am 3.0 8.0
2 16 0:08am- 0:13am 1.1 2.0
3 40 0:14am- 0:19am 2.4 10.0
4 24 0:21am- 0:26am 2.1 6.0
5 20 0:28am- 0:33am 3.4 3.0
6 51 0:35am- 0:40am 3.0 1.0
END HEMORIO - Centro 0:40am 0.2
92
-----------------
Total 15.5 30.0
Route # : 10 Tot Time: 0:29 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 12.8 Depart Load: 30.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 32 0:01am- 0:06am 2.1 2.0
2 42 0:09am- 0:14am 3.6 20.0
3 43 0:17am- 0:22am 4.3 4.0
4 41 0:23am- 0:28am 1.2 4.0
END HEMORIO - Centro 0:29am 1.5
-----------------
Total 12.8 30.0
Route # : 11 Tot Time: 0:30 Capacity : 30.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 8.2 Depart Load: 27.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 30 0:00am- 0:05am 0.4 4.0
2 60 0:07am- 0:12am 2.2 2.0
3 50 0:14am- 0:19am 2.7 2.0
4 38 0:20am- 0:25am 1.3 10.0
5 29 0:25am- 0:30am 1.3 9.0
END HEMORIO - Centro 0:30am 0.0
-----------------
Total 8.2 27.0
93
Cenário 1 – Modelagem 3
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:56 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 62.2 Depart Load: 15.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 17 0:12am- 0:17am 18.2 6.0
2 26 0:26am- 0:31am 12.8 6.0
3 58 0:41am- 0:46am 15.6 3.0
END HOSPITAL DE AERO 0:56am 15.4
-----------------
Total 62.2 15.0
Route # : 2 Tot Time: 0:59 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 35.9 Depart Load: 17.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 56 0:04am- 0:09am 5.4 4.0
2 55 0:09am- 0:14am 0.6 1.0
3 57 0:14am- 0:19am 0.5 1.0
4 4 0:20am- 0:25am 1.4 1.0
5 22 0:29am- 0:34am 5.2 6.0
6 37 0:40am- 0:45am 9.1 3.0
7 12 0:47am- 0:52am 3.0 1.0
END HOSPITAL DE AERO 0:59am 10.2
-----------------
Total 35.9 17.0
Route # : 3 Tot Time: 0:56 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 32.0 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 5 0:04am- 0:09am 5.5 1.0
2 14 0:11am- 0:16am 3.4 2.0
3 53 0:17am- 0:22am 1.3 2.0
4 23 0:27am- 0:32am 7.0 7.0
5 8 0:32am- 0:37am 0.6 3.0
6 6 0:40am- 0:45am 4.2 1.0
7 21 0:46am- 0:51am 2.0 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:56am 7.6
-----------------
Total 32.0 20.0
Route # : 4 Tot Time: 0:58 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 26.8 Depart Load: 21.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 35 0:01am- 0:06am 2.0 1.0
2 9 0:08am- 0:13am 2.3 1.0
3 18 0:13am- 0:18am 0.3 6.0
4 45 0:20am- 0:25am 2.3 2.0
5 62 0:27am- 0:32am 4.1 1.0
6 25 0:33am- 0:38am 0.7 6.0
7 48 0:40am- 0:45am 3.3 2.0
8 59 0:50am- 0:55am 6.9 2.0
END HOSPITAL DE AERO 0:58am 4.6
-----------------
Total 26.8 21.0
Route # : 5 Tot Time: 0:05 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 0.0 Depart Load: 4.0
94
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 47 0:00am- 0:05am 0.0 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:05am
-----------------
Total 0.0 4.0
Route # : 6 Tot Time: 1:00 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 29.8 Depart Load: 29.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 3 0:04am- 0:09am 6.4 1.0
2 36 0:10am- 0:15am 1.3 10.0
3 39 0:17am- 0:22am 2.9 7.0
4 52 0:22am- 0:27am 0.2 2.0
5 54 0:29am- 0:34am 3.2 1.0
6 46 0:35am- 0:40am 0.8 5.0
7 61 0:41am- 0:46am 1.0 2.0
8 2 0:48am- 0:53am 2.8 1.0
END HEMORIO - Centro 1:00am 10.8
-----------------
Total 29.8 29.0
Route # : 7 Tot Time: 0:50 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 22.8 Depart Load: 36.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 7 0:04am- 0:09am 5.2 1.0
2 28 0:11am- 0:16am 3.8 8.0
3 44 0:17am- 0:22am 1.5 16.0
4 34 0:24am- 0:29am 2.5 3.0
5 24 0:30am- 0:35am 1.3 6.0
6 11 0:36am- 0:41am 1.9 1.0
7 63 0:41am- 0:46am 0.6 1.0
END HEMORIO - Centro 0:50am 5.6
-----------------
Total 22.8 36.0
Route # : 8 Tot Time: 0:54 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 21.0 Depart Load: 26.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 15 0:03am- 0:08am 4.0 1.0
2 1 0:09am- 0:14am 1.2 1.0
3 49 0:14am- 0:19am 0.2 1.0
4 13 0:21am- 0:26am 3.7 3.0
5 27 0:28am- 0:33am 2.9 8.0
6 19 0:34am- 0:39am 1.7 6.0
7 10 0:41am- 0:46am 2.0 3.0
8 31 0:47am- 0:52am 2.0 3.0
END HEMORIO - Centro 0:54am 3.0
-----------------
Total 21.0 26.0
Route # : 9 Tot Time: 0:34 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 13.0 Depart Load: 36.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 16 0:03am- 0:08am 4.0 2.0
2 42 0:09am- 0:14am 1.7 20.0
3 40 0:15am- 0:20am 2.3 10.0
4 20 0:21am- 0:26am 1.6 3.0
5 51 0:28am- 0:33am 3.0 1.0
95
END HEMORIO - Centro 0:34am 0.2
-----------------
Total 13.0 36.0
Route # : 10 Tot Time: 0:48 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 12.5 Depart Load: 35.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 30 0:00am- 0:05am 0.4 4.0
2 60 0:07am- 0:12am 2.2 2.0
3 43 0:14am- 0:19am 3.0 4.0
4 41 0:20am- 0:25am 1.2 4.0
5 33 0:26am- 0:31am 2.4 8.0
6 32 0:32am- 0:37am 0.9 2.0
7 50 0:38am- 0:43am 2.0 2.0
8 29 0:43am- 0:48am 0.1 9.0
END HEMORIO - Centro 0:48am 0.0
-----------------
Total 12.5 35.0
Route # : 11 Tot Time: 0:07 Capacity : 36.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 2.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 38 0:01am- 0:06am 1.3 10.0
END HEMORIO - Centro 0:07am 1.3
-----------------
Total 2.7 10.0
96
Cenário 1 – Modelagem 4
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:56 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 101.6 Depart Load: 6.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 26 0:25am- 0:30am 50.8 6.0
END HEMORIO - Centro 0:56am 50.8
-----------------
Total 101.6 6.0
Route # : 2 Tot Time: 0:54 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 77.5 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 62 0:13am- 0:18am 25.7 1.0
2 58 0:23am- 0:28am 10.8 3.0
3 17 0:30am- 0:35am 2.9 6.0
END HEMORIO - Centro 0:54am 38.0
-----------------
Total 77.5 10.0
Route # : 3 Tot Time: 0:45 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 59.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 25 0:13am- 0:18am 26.1 6.0
2 48 0:20am- 0:25am 3.3 2.0
3 59 0:28am- 0:33am 6.8 2.0
END HEMORIO - Centro 0:45am 23.4
-----------------
Total 59.7 10.0
Route # : 4 Tot Time: 0:42 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 43.8 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 9 0:10am- 0:15am 19.1 1.0
2 18 0:15am- 0:20am 0.3 6.0
3 45 0:21am- 0:26am 2.2 2.0
4 35 0:28am- 0:33am 3.8 1.0
END HEMORIO - Centro 0:42am 18.1
-----------------
Total 43.8 10.0
Route # : 5 Tot Time: 0:47 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 44.8 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 37 0:07am- 0:12am 13.0 3.0
2 55 0:15am- 0:20am 7.6 1.0
3 56 0:21am- 0:26am 0.6 4.0
4 57 0:26am- 0:31am 0.8 1.0
5 4 0:32am- 0:37am 1.4 1.0
END HEMORIO - Centro 0:47am 21.2
-----------------
Total 44.8 10.0
Route # : 6 Tot Time: 0:44 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 47.1 Depart Load: 10.0
97
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 5 0:08am- 0:13am 15.4 1.0
2 47 0:15am- 0:20am 5.4 4.0
3 21 0:24am- 0:29am 7.6 4.0
4 6 0:30am- 0:35am 2.0 1.0
END HEMORIO - Centro 0:44am 16.5
-----------------
Total 47.1 10.0
Route # : 7 Tot Time: 0:42 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 44.4 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 63 0:03am- 0:08am 5.6 1.0
2 12 0:10am- 0:15am 4.7 1.0
3 53 0:16am- 0:21am 1.5 2.0
4 22 0:27am- 0:32am 12.2 6.0
END HEMORIO - Centro 0:42am 20.2
-----------------
Total 44.4 10.0
Route # : 8 Tot Time: 0:23 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 25.9 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 23 0:06am- 0:11am 12.4 7.0
2 8 0:12am- 0:17am 0.6 3.0
END HEMORIO - Centro 0:23am 12.9
-----------------
Total 25.9 10.0
Route # : 9 Tot Time: 0:22 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 24.8 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 28 0:05am- 0:10am 9.0 8.0
2 14 0:11am- 0:16am 3.3 2.0
END HEMORIO - Centro 0:22am 12.3
-----------------
Total 24.8 10.0
Route # : 10 Tot Time: 0:33 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 26.5 Depart Load: 9.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 54 0:05am- 0:10am 11.0 1.0
2 46 0:11am- 0:16am 0.8 5.0
3 61 0:16am- 0:21am 1.0 2.0
4 2 0:23am- 0:28am 2.8 1.0
END HEMORIO - Centro 0:33am 10.8
-----------------
Total 26.5 9.0
Route # : 11 Tot Time: 0:25 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 19.5 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 39 0:04am- 0:09am 8.8 7.0
2 52 0:10am- 0:15am 0.2 2.0
98
3 3 0:17am- 0:22am 4.1 1.0
END HEMORIO - Centro 0:25am 6.3
-----------------
Total 19.5 10.0
Route # : 12 Tot Time: 0:24 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 18.9 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 1 0:03am- 0:08am 5.0 1.0
2 49 0:08am- 0:13am 0.2 1.0
3 27 0:15am- 0:20am 5.3 8.0
END HEMORIO - Centro 0:24am 8.3
-----------------
Total 18.9 10.0
Route # : 13 Tot Time: 0:24 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 18.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 19 0:03am- 0:08am 6.5 6.0
2 13 0:10am- 0:15am 3.0 3.0
3 15 0:17am- 0:22am 5.0 1.0
END HEMORIO - Centro 0:24am 3.9
-----------------
Total 18.7 10.0
Route # : 14 Tot Time: 0:13 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.1 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 36 0:04am- 0:09am 7.5 10.0
END HEMORIO - Centro 0:13am 7.5
-----------------
Total 15.1 10.0
Route # : 15 Tot Time: 0:23 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 15.1 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 24 0:03am- 0:08am 6.6 6.0
2 34 0:09am- 0:14am 1.3 3.0
3 51 0:17am- 0:22am 6.8 1.0
END HEMORIO - Centro 0:23am 0.2
-----------------
Total 15.1 10.0
Route # : 16 Tot Time: 0:20 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 10.3 Depart Load: 8.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 60 0:01am- 0:06am 2.6 2.0
2 31 0:07am- 0:12am 0.7 3.0
3 10 0:13am- 0:18am 2.0 3.0
END HEMORIO - Centro 0:20am 4.9
-----------------
Total 10.3 8.0
Route # : 17 Tot Time: 0:10 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 9.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
99
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 40 0:02am- 0:07am 4.8 10.0
END HEMORIO - Centro 0:10am 4.8
-----------------
Total 9.7 10.0
Route # : 18 Tot Time: 0:13 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 6.2 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 32 0:01am- 0:06am 2.1 2.0
2 33 0:07am- 0:12am 0.9 8.0
END HEMORIO - Centro 0:13am 3.0
-----------------
Total 6.2 10.0
Route # : 19 Tot Time: 0:18 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 7.0 Depart Load: 9.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 43 0:01am- 0:06am 2.6 4.0
2 20 0:07am- 0:12am 1.0 3.0
3 50 0:13am- 0:18am 3.1 2.0
END HEMORIO - Centro 0:18am 0.1
-----------------
Total 7.0 9.0
Route # : 20 Tot Time: 0:12 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 3.5 Depart Load: 8.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 41 0:01am- 0:06am 1.5 4.0
2 30 0:07am- 0:12am 1.5 4.0
END HEMORIO - Centro 0:12am 0.4
-----------------
Total 3.5 8.0
Route # : 21 Tot Time: 0:06 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 2.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 38 0:01am- 0:06am 1.3 10.0
END HEMORIO - Centro 0:06am 1.3
-----------------
Total 2.7 10.0
Route # : 22 Tot Time: 0:05 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 0.1 Depart Load: 9.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 29 0:00am- 0:05am 0.0 9.0
END HEMORIO - Centro 0:05am 0.0
-----------------
Total 0.1 9.0
Route # : 23 Tot Time: 0:30 Capacity : 20.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 19.8 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
100
1 16 0:02am- 0:07am 3.9 2.0
2 7 0:08am- 0:13am 1.6 1.0
3 44 0:15am- 0:20am 4.6 16.0
4 11 0:22am- 0:27am 4.0 1.0
END HEMORIO - Centro 0:30am 5.5
-----------------
Total 19.8 20.0
Route # : 24 Tot Time: 0:11 Capacity : 20.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 11.3 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 42 0:03am- 0:08am 5.6 20.0
END HEMORIO - Centro 0:11am 5.6
-----------------
Total 11.3 20.0
101
Cenário 1 – Modelagem 5
Itinerary Report
Route # : 1 Tot Time: 0:56 Capacity : 30.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 62.2 Depart Load: 15.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 17 0:12am- 0:17am 18.2 6.0
2 26 0:26am- 0:31am 12.8 6.0
3 58 0:41am- 0:46am 15.6 3.0
END HOSPITAL DE AERO 0:56am 15.4
-----------------
Total 62.2 15.0
Route # : 2 Tot Time: 0:59 Capacity : 30.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 35.9 Depart Load: 17.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 56 0:04am- 0:09am 5.4 4.0
2 55 0:09am- 0:14am 0.6 1.0
3 57 0:14am- 0:19am 0.5 1.0
4 4 0:20am- 0:25am 1.4 1.0
5 22 0:29am- 0:34am 5.2 6.0
6 37 0:40am- 0:45am 9.1 3.0
7 12 0:47am- 0:52am 3.0 1.0
END HOSPITAL DE AERO 0:59am 10.2
-----------------
Total 35.9 17.0
Route # : 3 Tot Time: 0:56 Capacity : 30.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 32.0 Depart Load: 20.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 5 0:04am- 0:09am 5.5 1.0
2 14 0:11am- 0:16am 3.4 2.0
3 53 0:17am- 0:22am 1.3 2.0
4 23 0:27am- 0:32am 7.0 7.0
5 8 0:32am- 0:37am 0.6 3.0
6 6 0:40am- 0:45am 4.2 1.0
7 21 0:46am- 0:51am 2.0 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:56am 7.6
-----------------
Total 32.0 20.0
Route # : 4 Tot Time: 0:58 Capacity : 30.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 26.8 Depart Load: 21.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 35 0:01am- 0:06am 2.0 1.0
2 9 0:08am- 0:13am 2.3 1.0
3 18 0:13am- 0:18am 0.3 6.0
4 45 0:20am- 0:25am 2.3 2.0
5 62 0:27am- 0:32am 4.1 1.0
6 25 0:33am- 0:38am 0.7 6.0
7 48 0:40am- 0:45am 3.3 2.0
8 59 0:50am- 0:55am 6.9 2.0
END HOSPITAL DE AERO 0:58am 4.6
-----------------
Total 26.8 21.0
Route # : 5 Tot Time: 0:05 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 0.0 Depart Load: 4.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HOSPITAL DE AERO 0:00am
1 47 0:00am- 0:05am 0.0 4.0
END HOSPITAL DE AERO 0:05am
-----------------
Total 0.0 4.0
102
Route # : 6 Tot Time: 1:00 Capacity : 30.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 29.8 Depart Load: 29.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 3 0:04am- 0:09am 6.4 1.0
2 36 0:10am- 0:15am 1.3 10.0
3 39 0:17am- 0:22am 2.9 7.0
4 52 0:22am- 0:27am 0.2 2.0
5 54 0:29am- 0:34am 3.2 1.0
6 46 0:35am- 0:40am 0.8 5.0
7 61 0:41am- 0:46am 1.0 2.0
8 2 0:48am- 0:53am 2.8 1.0
END HEMORIO - Centro 1:00am 10.8
-----------------
Total 29.8 29.0
Route # : 7 Tot Time: 0:50 Capacity : 36.0
Veh. Type: 3 Tot Dist: 22.8 Depart Load: 36.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 7 0:04am- 0:09am 5.2 1.0
2 28 0:11am- 0:16am 3.8 8.0
3 44 0:17am- 0:22am 1.5 16.0
4 34 0:24am- 0:29am 2.5 3.0
5 24 0:30am- 0:35am 1.3 6.0
6 11 0:36am- 0:41am 1.9 1.0
7 63 0:41am- 0:46am 0.6 1.0
END HEMORIO - Centro 0:50am 5.6
-----------------
Total 22.8 36.0
Route # : 8 Tot Time: 0:54 Capacity : 30.0
Veh. Type: 2 Tot Dist: 21.0 Depart Load: 26.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 15 0:03am- 0:08am 4.0 1.0
2 1 0:09am- 0:14am 1.2 1.0
3 49 0:14am- 0:19am 0.2 1.0
4 13 0:21am- 0:26am 3.7 3.0
5 27 0:28am- 0:33am 2.9 8.0
6 19 0:34am- 0:39am 1.7 6.0
7 10 0:41am- 0:46am 2.0 3.0
8 31 0:47am- 0:52am 2.0 3.0
END HEMORIO - Centro 0:54am 3.0
-----------------
Total 21.0 26.0
Route # : 9 Tot Time: 0:34 Capacity : 36.0
Veh. Type: 3 Tot Dist: 13.0 Depart Load: 36.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 16 0:03am- 0:08am 4.0 2.0
2 42 0:09am- 0:14am 1.7 20.0
3 40 0:15am- 0:20am 2.3 10.0
4 20 0:21am- 0:26am 1.6 3.0
5 51 0:28am- 0:33am 3.0 1.0
END HEMORIO - Centro 0:34am 0.2
-----------------
Total 13.0 36.0
Route # : 10 Tot Time: 0:48 Capacity : 36.0
Veh. Type: 3 Tot Dist: 12.5 Depart Load: 35.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 30 0:00am- 0:05am 0.4 4.0
2 60 0:07am- 0:12am 2.2 2.0
3 43 0:14am- 0:19am 3.0 4.0
103
4 41 0:20am- 0:25am 1.2 4.0
5 33 0:26am- 0:31am 2.4 8.0
6 32 0:32am- 0:37am 0.9 2.0
7 50 0:38am- 0:43am 2.0 2.0
8 29 0:43am- 0:48am 0.1 9.0
END HEMORIO - Centro 0:48am 0.0
-----------------
Total 12.5 35.0
Route # : 11 Tot Time: 0:07 Capacity : 10.0
Veh. Type: 1 Tot Dist: 2.7 Depart Load: 10.0
No. Name Arrival-Depart Dist Delivery
----------------------------------------------------------------------
HEMORIO - Centro 0:00am
1 38 0:01am- 0:06am 1.3 10.0
END HEMORIO - Centro 0:07am 1.3
-----------------
Total 2.7 10.0
104
Cenário 2 – Modelagem 1 - RouteEasy
Rota 1: Van Origem
| Nome: Origem - Hemorio | Saída 11:00
Endereço: R. Frei Caneca, 8 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20211-030, Brasil
Serviço 1 | Nome: HOSPITAL CENTRAL DA AERONÁUTICA | Código: 43 11:06
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 2 | Nome: HUGG - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO GAFFRÉE E GUINLE | Código: 20 11:21
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 3 | Nome: HUPE - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO PEDRO ERNESTO | Código: 40 11:32
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 4 | Nome: SMS RIO H. M. JESUS | Código: 11 11:43
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 5 | Nome: MS INCA HOSPITAL DO CÂNCER III e IV | Código: 34 11:55
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 6 | Nome: SMSDC RIO MATERN. CARMELA DUTRA | Código: 12 12:16
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 7 | Nome: HOSPITAL NAVAL MARCILIO DIAS | Código: 44 12:28
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 8 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUN. SALGADO FILHO | Código: 28 12:45
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 9 | Nome: SMSDC RIO INST. MUN. NISE DA SILVEIRA | Código: 53 13:01
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 10 | Nome: SMSDC RIO MATER HERCULANO PINHEIRO | Código: 5 13:20
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 11 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL RONALDO GAZOLLA | Código: 21 13:38
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 12 | Nome: SMSDC RIO HOSP. MUN. FRANCISCO DA S. TELLES | Código: 6 13:57
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 13 | Nome: HOSPITAL MARIO KROEFF | Código: 8 14:22
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 14 | Nome: SES RJ HOSPITAL ESTADUAL GETÚLIO VARGAS | Código: 23 14:36
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 15 | Nome: INI FIOCRUZ IPEC | Código: 3 15:00
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 16 | Nome: MS INST. NACIONAL DE TRAUMATOLOGIA E ORTOPEDIA JAMIL HADDAD |
Código: 33 15:54 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 17 | Nome: MATERNIDADE ESCOLA DA UFRJ | Código: 60 16:11
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 18 | Nome: MS INC INSTITUTO NACIONAL DE CARDIOLOGIA | Código: 31 16:18
Endereço: - Rio de Janeiro 04/05/2019
2/8
Serviço 19 | Nome: SES RJ IECAC INST EST DE CARDIOLOGIA ALOYSIO DE CASTRO | Código: 10 16:34 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 20 | Nome: MS HOSPITAL DE IPANEMA | Código: 13 16:55
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 21 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL MIGUEL COUTO | Código: 27 17:10
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 22 | Nome: MS HOSPITAL FEDERAL DA LAGOA | Código: 19 17:22
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 23 | Nome: SMSDC HOSPITAL MUN. ROCHA MAIA | Código: 1 17:40
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 24 | Nome: UFRJ INSTITUTO DE NEUROLOGIA DEOLINDO COUTO | Código: 49 17:50
Endereço: - Rio de Janeiro
105
Serviço 25 | Nome: FIOTEC IFF INSTITUTO FERNANDES FIGUEIRA | Código: 15 18:01
Endereço: - Rio de Janeiro
Origem | Nome: Origem - Hemorio | Saída 18:18
Endereço: R. Frei Caneca, 8 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20211-030, Brasil
Rota 2: Van Origem
| Nome: Origem - Hemorio | Saída 11:00
Endereço: R. Frei Caneca, 8 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20211-030, Brasil
Serviço 1 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL DA PIEDADE | Código: 14 11:26
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 2 | Nome: SES RJ HOSPITAL ESTADUAL DA CRIANÇA | Código: 35 11:50
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 3 | Nome: HOSPITAL DE AERONÁUTICA DOS AFONSOS | Código: 47 12:01
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 4 | Nome: SMSDC RIO MATERN. ALEXANDER FLEMING | Código: 9 12:13
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 5 | Nome: SES RJ HECC - HOSPITAL ESTADUAL CARLOS CHAGAS | Código: 18 12:21
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 6 | Nome: HOSPITAL GERAL DO RIO DE JANEIRO | Código: 45 12:31
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 7 | Nome: CASA DE SAÚDE NOSSA SENHORA DAS GRAÇAS | Código: 62 12:50
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 8 | Nome: SES RJ HOSPITAL ESTADUAL ALBERT SCHWEITZER | Código: 25 13:00
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 9 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL PEDRO II | Código: 26 13:52
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 10 | Nome: SES HOSPITAL ESTADUAL ROCHA FARIA | Código: 17 14:32
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 11 | Nome: SES RJ HEER - HOSPITAL ESTADUAL EDUARDO RABELLO | Código: 58 14:47
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 12 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL DA MULHER MARISKA RIBEIRO | Código: 48 15:09 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 13 | Nome: SES RJ HESM - HOSPITAL ESTADUAL SANTA MARIA | Código: 59 15:48
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 14 | Nome: SMSDC RIO IMAS JULIANO MOREIRA | Código: 56 16:10
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 15 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL JURANDYR MANFREDINI | Código: 55 16:18
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 16 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUN. ÁLVARO RAMOS AP 4 0 | Código: 57 16:26
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 17 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUN. RAPHAEL PAULA E SOUZA | Código: 4 16:50
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 18 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUN. LOURENÇO JORGE | Código: 22 17:14
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 19 | Nome: MS HOSPITAL FEDERAL CARDOSO FONTES | Código: 37 17:45
Endereço: - Rio de Janeiro 04/05/2019
5/8
Serviço 20 | Nome: HOSPITAL FEDERAL DO ANDARAÍ | Código: 24 18:16
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 21 | Nome: HOSPITAL CENTRAL DA POLICIA MILITAR DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO |
Código: 41 18:36 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 22 | Nome: MS INCA HOSPITAL DO CÂNCER I | Código: 30 18:44
Endereço: - Rio de Janeiro
106
Origem | Nome: Origem - Hemorio | Saída 18:53
Endereço: R. Frei Caneca, 8 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20211-030, Brasil
Rota 3: Van Origem
| Nome: Origem - Hemorio | Saída 11:00
Endereço: R. Frei Caneca, 8 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20211-030, Brasil
Serviço 1 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL SOUZA AGUIAR | Código: 29 11:04
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 2 | Nome: MS HSE HOSPITAL FEDERAL DOS SERVIDORES DO ESTADO | Código: 38 11:16
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 3 | Nome: MS INCA II HOSPITAL DO CÂNCER II | Código: 32 11:27
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 4 | Nome: HUCFF - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO CLEMENTINO FRAGA FILHO | Código: 39 11:49 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 5 | Nome: UFRJ INST. DE PUER. PED. MARTAGÃO GESTEIRA | Código: 52 11:58
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 6 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUN. N. S. DO LORETO | Código: 54 12:12
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 7 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL PAULINO WERNECK | Código: 2 12:29
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 8 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL EVANDRO FREIRE | Código: 61 12:42
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 9 | Nome: HOSPITAL DA FORÇA AÉREA DO GALEÃO | Código: 46 12:49
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 10 | Nome: MS HOSPITAL GERAL DE BONSUCESSO | Código: 36 13:10
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 11 | Nome: HOSPITAL CENTRAL DO EXÉRCITO | Código: 42 13:26
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 12 | Nome: POLICLÍNICA PIQUET CARNEIRO | Código: 63 13:37
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 13 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MUNICIPAL BARATA RIBEIRO | Código: 7 13:43
Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 14 | Nome: SMSDC RIO HOSPITAL MATERNIDADE FERNANDO MAGALHÃES | Código: 16 13:58 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 15 | Nome: SMSDC RIO MATERNIDADE MARIA AMÉLIA BUARQUE DE HOLLANDA | Código: 50
14:17 Endereço: - Rio de Janeiro
Serviço 16 | Nome: UFRJ INSTITUTO DE GINECOLOGIA | Código: 51 14:25
Endereço: - Rio de Janeiro
Origem | Nome: Origem - Hemorio | Saída 14:35
Endereço: R. Frei Caneca, 8 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20211-030, Brasil
