Juliana-Ferreira-1

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO 
JULIANA JACOB FERREIRA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
INCORPORANDO EMISSÕES DE CARBONO NO PLANEJAMENTO DE REDES 
LOGÍSTICAS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
RIO DE JANEIRO 
2012 
 
 
Juliana Jacob Ferreira 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
INCORPORANDO EMISSÕES DE CARBONO NO PLANEJAMENTO DE REDES 
LOGÍSTICAS 
 
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de 
Pós-Graduação em Administração, Instituto COPPEAD 
de Administração, Universidade Federal do Rio de 
Janeiro, como requisito parcial à obtenção do título de 
Mestre em Administração. 
 
Orientador: Peter Fernandes Wanke, D.Sc. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Rio de Janeiro 
2012 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ferreira, Juliana Jacob. 
 
 Incorporando emissões de carbono no planejamento de redes logísticas / Juliana 
Jacob Ferreira – Rio de Janeiro: UFRJ, 2012. 
 
 154 f.: il. 
 
 Dissertação (Mestrado em Administração) – Universidade Federal do Rio de 
Janeiro, Instituto COPPEAD de Administração, Rio de Janeiro, 2012. 
 
 Orientador: Peter Fernandes Wanke. 
 
 1. Localização de Instalações. 2. Logística. 3. Administração. – Teses. I. Wanke, 
Peter Fernandes (Orient.). II. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de 
COPPEAD de Administração. III. Título. 
 
 
 
 
Juliana Jacob Ferreira 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
INCORPORANDO EMISSÕES DE CARBONO NO PLANEJAMENTO DE REDES 
LOGÍSTICAS 
 
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de 
Pós-Graduação em Administração, Instituto COPPEAD 
de Administração, Universidade Federal do Rio de 
Janeiro, como requisito parcial à obtenção do título de 
Mestre em Administração. 
 
 
 
Aprovada em 17 de Setembro de 2012. 
 
 
__________________________________________________________ 
Prof. Peter Fernandes Wanke, D.Sc. – Orientador (COPPEAD/UFRJ) 
 
__________________________________________________________ 
Prof. Otávio Henrique dos Santos Figueiredo, D.Sc. (COPPEAD/UFRJ) 
 
__________________________________________________________ 
Prof. Rafael Garcia Barbastefano, D.Sc. (CEFET/RJ) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ao Senhor da minha vida, Jesus Cristo, digno de toda honra e de ser louvado. 
“Porque dEle, por meio dEle e para Ele são todas as coisas” (Romanos 
11:36). 
À minha mãe, Elizabeth Jacob Ferreira, pelo amor incondicional, pelos 
cuidados sem medida e pelo estímulo constante. Mãe, apenas nesta página 
consta o seu nome, mas esteja certa de que a sua presença emana de todas elas. 
Ao meu pai, Marcos Jacob Ferreira, por ter investido na minha educação, 
proporcionando-me a oportunidade de trilhar caminhos maiores que os seus. 
À minha irmã, Vanessa Elisa Jacob Ferreira, por ter sido sempre fonte de 
inspiração e exemplo para mim. Obrigada pelo carinho e pela cumplicidade de 
uma vida toda. 
Ao meu noivo, Attílio Zanin Neto, pelo amor, pelo companheirismo e por ter 
sido o meu grande apoio ao longo deste projeto. Sem a sua presença, isto hoje 
não seria real. Amo você! 
Aos meus familiares e amigos: em especial, à minha tia Ássima Maria Ferreira, 
pelo apoio nas horas difíceis e pelos sábios conselhos nos momentos 
oportunos; às minhas amigas Carolina Brognaro Poni Drummond de 
Alvarenga, Clara de Figueiredo Pessoa, Fernanda Mourão Dutra e Mariana 
Mourão Lavorato da Rocha, por estarem ao meu lado em todos os momentos e 
compreenderem a minha ausência durante a elaboração deste trabalho; à minha 
amiga e colega de Mestrado, Maria Fernanda Aureliano Nepomuceno, por ter 
sido a melhor companhia que eu poderia ter encontrado no Rio de Janeiro; e à 
minha amiga e companheira de oração, Gisele Kuhlmann Rodrigues, pelo 
suporte espiritual e emocional. 
 
 
AGRADECIMENTOS 
 
Ao meu orientador, professor Peter Fernandes Wanke, pela orientação indispensável à 
realização deste trabalho. 
Aos professores Otávio Henrique dos Santos Figueiredo e Rafael Garcia Barbastefano, pela 
participação na banca examinadora e pela apreciação desta dissertação. 
À ArcelorMittal, nas pessoas dos senhores Luiz Otávio Pessoa G. Moreira e Paulo Henrique 
de Souza, por acreditar no meu projeto e me dar todo o suporte necessário ao longo de sua 
execução. 
Ao amigo e colega de profissão, Marcellus Vinagre da Silva, por ter contribuído de uma 
maneira muito especial para o meu desenvolvimento, compartilhando comigo o seu amplo 
conhecimento na área de Logística e servindo como referencial nos campos acadêmico e 
profissional. 
Ao Igor Silveira Queiroz pelo apoio na elaboração deste trabalho e à Luciana Vaz por se 
dispor a me ajudar com o modelo matemático, mesmo sem me conhecer. 
Aos amigos e colegas da turma de Mestrado 2010, em especial aos queridos companheiros da 
área de Operações, Tecnologia e Logística – Aline Stange, Beatris Huber, Felipe Alves, 
Frederico Hanna, José Robles, Juliana Pires, Mariana Itajahy e Murillo Lima – por 
compartilharem comigo as suas experiências e tornarem a caminhada mais leve. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
“Há um tempo em que é preciso abandonar as roupas usadas, que já têm a 
forma do nosso corpo, e esquecer os caminhos que nos levam sempre aos 
mesmos lugares. É o tempo da travessia; e, se não ousarmos fazê-la, teremos 
ficado, para sempre, à margem de nós mesmos.” 
Fernando Teixeira de Andrade 
 
 
RESUMO 
 
Discussões sobre sustentabilidade ocupam um espaço cada vez maior nas agendas de 
governantes e executivos em todo o mundo. Estudos revelam que as organizações estão 
percebendo estratégias de redução de emissão de gases de efeito estufa e políticas de 
sustentabilidade como um fator crítico para o crescimento de seus negócios. Grande parte das 
oportunidades decorrentes do combate às emissões de carbono repousa sobre a cadeia de 
suprimentos, o que fará com que a sua gestão sustentável ganhe muito mais atenção no futuro. 
Tradicionalmente, modelos de otimização para o desenho de redes de distribuição analisam os 
trade-offs entre custos logísticos e nível de serviço requerido pelos clientes. Com a forte 
ênfase na redução da pegada de carbono, a integração de tal consideração na fase de 
concepção das cadeias de suprimentos fornecerá às empresas mais visibilidade sobre como 
gerenciar cadeias eficientes e verdes. 
Neste trabalho, foi desenvolvido um modelo de programação matemática não-linear para o 
planejamento de redes logísticas sustentáveis. Consideraram-se, além dos custos logísticos 
tradicionais, os custos das emissões de carbono decorrentes das atividades de transporte ao 
longo da cadeia de suprimentos. Análises de sensibilidade foram conduzidas via simulação 
para os modais rodoviário e ferroviário, como forma de avaliar a influência de diferentes 
meios de transporte sobre a configuração da rede de estudada, especialmente no que tange ao 
custo total das emissões e ao nível de estoques a ser mantido na cadeia. 
Os resultados demonstraram que a incorporação do custo de emissão de carbono não foi 
suficiente para tornar o modal ferroviário – menos poluente, porém de desempenho inferior – 
mais atrativo que o rodoviário em termos dos custos totais. A utilização da rodovia levou à 
minimização dos custos da rede na quase totalidade dos cenários simulados, sendo favorecida 
por elevados custos de manutenção de estoques associados a baixos pesos do produto e baixos 
custos de emissão de carbono. 
Palavras-chave: cadeia de suprimentos verde, emissão de carbono, planejamento de redes, 
localização de instalações, programação não-linear. 
 
 
 
 
ABSTRACT 
 
Discussions about sustainability have occupied an increasingly space on the governments and 
executives’ agenda worldwide. Researches demonstrate that organizations are realising 
strategies to reduce greenhouse gas emission and sustainability initiatives as a critical factor 
for the growth of their business.Much of the opportunity to address carbon emissions rests on 
the supply chain, which will increase the attention on its sustainable management in the 
future. Traditionally, optimization models for supply chain network design analyze the trade-
offs between logistics costs and service requirements. With the strong emphasis in reducing 
carbon footprint, the integration of such consideration into the supply chain network design 
phase will provide to companies much more visibility on how to manage efficient and green 
supply chains. 
In this study, a nonlinear mathematical programming model for sustainable supply chain 
network design was developed. Beyond the traditional logistics costs, this model considered 
the carbon emissions costs due to transportation activities along the supply chain. Sensitivity 
analyses were performed via simulation for road and rail modes, as a way to explore the 
influence of different transportation modes on the studied network configuration, especially in 
terms of total emissions costs and level of inventory to be maintained in the supply chain. 
The results indicated that the inclusion of the carbon emission cost was not sufficient to make 
the rail mode – less pollutant, but with lower performance – more attractive than the road 
mode in terms of total costs. The utilization of road transportation led to minimum network 
costs in almost all of the simulated scenarios, being favored by high holding costs associated 
with low product weights and low carbon emission costs. 
Keywords: green supply chain, carbon emission, network design, facilities location, 
nonlinear programming. 
 
 
 
 
 
 
 
LISTA DE ILUSTRAÇÕES 
 
Figura 1 – Impacto do carbono sobre cenários de ressuprimento. Adaptado de Butner, Geuder 
e Hittner (2008). ....................................................................................................................... 14 
Figura 2 – Participação nas emissões por atividade logística. Adaptado de World Economic 
Forum (2008). ........................................................................................................................... 18 
Figura 3 – Emissões de CO2 equivalente por fonte – Brasil, 2006. Adaptado de MCT (2006).
 .................................................................................................................................................. 18 
Figura 4 – Eficiência de emissão por modal de transporte. Adaptado de World Economic 
Forum (2008). ........................................................................................................................... 19 
Figura 5 – Gestão sustentável da cadeia de suprimentos. Adaptado de Carter e Rogers (2008).
 .................................................................................................................................................. 23 
Figura 6 – Representação esquemática da rede considerada. ................................................... 68 
Figura 7 – Framework analítico para avaliação do impacto do modal de transporte sobre os 
componentes de custo da rede de distribuição. ...................................................................... 103 
Figura 8 – Espectro de opções de transporte de acordo com as características dos produtos e 
da operação. ............................................................................................................................ 104 
Figura 9 – Linha de tempo evolutiva da gestão da cadeia de suprimentos verde. Adaptado de 
Srivastava (2007). ................................................................................................................... 153 
 
 
 
 
LISTA DE QUADROS 
 
Quadro 1 – Oportunidades de descarbonização na cadeia de suprimentos. Adaptado de World 
Economic Forum (2008)...........................................................................................................20 
Quadro 2 – Resumo dos estudos sobre o tema gestão da cadeia de suprimentos verde...........25 
Quadro 3 – Resumo dos principais modelos de localização de instalações..............................65 
Quadro 4 – Parâmetros utilizados nas análises de sensibilidade. Adaptado de Wanke (2009) 
Wanke e Saliby (2009)..............................................................................................................76 
Quadro 5 – Distâncias aproximadas entre a fábrica e os armazéns. Adaptado de Montebeller 
(2009)........................................................................................................................................76 
Quadro 6 – Distâncias aproximadas entre os armazéns e os mercados. Adaptado de 
Montebeller (2009)...................................................................................................................77 
Quadro 7 – Custos unitários de transporte mínimos entre os armazéns e os mercados para o 
modal rodoviário. Adaptado de Montebeller (2009)................................................................77 
Quadro 8 – Custos unitários de transporte máximos entre os armazéns e os mercados para o 
modal rodoviário. Adaptado de Montebeller (2009)................................................................77 
Quadro 9 – Peso do produto estimado para seis setores da economia brasileira......................79 
Quadro 10 – Parâmetros utilizados nas análises de sensibilidade............................................80 
Quadro 11 – Custos unitários de transporte mínimos entre os armazéns e os mercados para o 
modal ferroviário.......................................................................................................................80 
Quadro 12 – Custos unitários de transporte máximos entre os armazéns e os mercados para o 
modal ferroviário.......................................................................................................................81 
Quadro 13 – Classificação das políticas de alocação de estoques. Adaptado de Montebeller 
(2009)........................................................................................................................................81 
Quadro 14 – Alocação ótima das demandas médias dos mercados aos armazéns abertos na 
rede para o Cenário 00001 – Modal Rodoviário.......................................................................85 
Quadro 15 – Níveis ótimos de estoque de ciclo e de segurança para o Cenário 00001 – Modal 
Rodoviário.................................................................................................................................85 
Quadro 16 – Alocação ótima das demandas médias dos mercados aos armazéns abertos na 
rede para o Cenário 00001 – Modal Ferroviário.......................................................................85 
Quadro 17 – Níveis ótimos de estoque de ciclo e de segurança para o Cenário 00001 – Modal 
Ferroviário.................................................................................................................................86 
Quadro 18 – Frequência de ocorrência das políticas de alocação de estoques – Modal 
Rodoviário.................................................................................................................................86 
Quadro 19 – Frequência de ocorrência das políticas de alocação de estoques – Modal 
Ferroviário.................................................................................................................................87 
 
 
Quadro 20 – Resumo das estatísticas descritivas para os componentes de custo da rede 
pesquisada – Modelo Rodoviário..............................................................................................89 
Quadro 21 – Resumo das estatísticas descritivas para os componentes de custo da rede 
pesquisada – Modelo Ferroviário..............................................................................................89 
Quadro 22 – Testes não-paramétricos para os resultados ótimos em termos da política de 
centralização total.....................................................................................................................91Quadro 23 – Testes não-paramétricos para os resultados ótimos em termos da política 
mista..........................................................................................................................................93 
Quadro 24 – Caracterização dos modais de transporte em termos dos parâmetros de entrada 
do modelo de otimização..........................................................................................................98 
Quadro 25 – Testes não-paramétricos para os resultados ótimos em termos do custo total....99 
Quadro 26 - Componentes de custo da rede pesquisada em termos do custo total para os 
grupos de peso.........................................................................................................................101 
Quadro 27 – Caracterização dos modais de transporte em termos dos parâmetros de entrada 
do modelo de otimização........................................................................................................102 
Quadro 28 – Parâmetros coletados de artigos selecionados...................................................142 
Quadro 29 – Testes não-paramétricos para os resultados ótimos em termos da política de 
centralização total...................................................................................................................143 
Quadro 30 – Testes não-paramétricos para os resultados ótimos em termos da política 
mista........................................................................................................................................147 
Quadro 31 – Testes não-paramétricos para os resultados ótimos em termos do custo total...151 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SUMÁRIO 
 
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................... 13 
1.1 OBJETIVOS DO ESTUDO ............................................................................................... 15 
1.1.1 Objetivo Geral ............................................................................................................... 15 
1.1.2 Objetivos Específicos ..................................................................................................... 16 
1.2 RELEVÂNCIA DO ESTUDO ........................................................................................... 16 
1.3 ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO ....................................................................................... 20 
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ........................................................................................... 22 
2.1 GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS VERDE .................................................... 22 
2.2 MODELOS DE LOCALIZAÇÃO DE INSTALAÇÕES .................................................. 30 
2.2.1 Modelos de Localização de Instalações que Incorporam Variáveis Ambientais ..... 30 
2.2.2 Modelos de Localização de Instalações que Incorporam Efeitos de Centralização de 
Estoques ................................................................................................................................... 42 
3 MODELO PROPOSTO ...................................................................................................... 68 
4 METODOLOGIA ................................................................................................................ 74 
4.1 IMPLEMENTAÇÃO DO MODELO ................................................................................. 74 
4.2 ANÁLISES DE SENSIBILIDADE ................................................................................... 75 
4.3 APRESENTAÇÃO E TRATAMENTO ESTATÍSTICO DOS RESULTADOS .............. 81 
5 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ............................................................ 84 
5.1 DESCRIÇÃO DOS RESULTADOS ................................................................................. 84 
5.2 TESTES DE KRUSKAL-WALLIS E MEDIANA ............................................................ 90 
5.2.1 Análise das Políticas de Alocação de Estoques ........................................................... 90 
5.2.2 Análise do Custo Total .................................................................................................. 98 
5.3 IMPLICAÇÕES GERENCIAIS ....................................................................................... 102 
6 CONCLUSÕES ................................................................................................................... 105 
6.1 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS .................................. 107 
REFERÊNCIAS ................................................................................................................... 109 
APÊNDICES ......................................................................................................................... 116 
APÊNDICE A – CÓDIGO PARA OTIMIZAÇÃO E SIMULAÇÃO ESCRITO NA 
LINGUAGEM DO SOFTWARE AIMMS 3.10. .................................................................... 116 
APÊNDICE B – PARÂMETROS COLETADOS DE ARTIGOS SELECIONADOS. ........ 142 
 
 
APÊNDICE C – RESULTADOS COMPLETOS DOS TESTES NÃO-PARAMÉTRICOS 
PARA OS RESULTADOS ÓTIMOS EM TERMOS DA POLÍTICA DE 
CENTRALIZAÇÃO TOTAL................................................................................................. 143 
APÊNDICE D – RESULTADOS COMPLETOS DOS TESTES NÃO-PARAMÉTRICOS 
PARA OS RESULTADOS ÓTIMOS EM TERMOS DA POLÍTICA MISTA. ................... 147 
APÊNDICE E – RESULTADOS COMPLETOS DOS TESTES NÃO-PARAMÉTRICOS 
PARA OS RESULTADOS ÓTIMOS EM TERMOS DO CUSTO TOTAL. ........................ 151 
ANEXOS ............................................................................................................................... 153 
ANEXO A – LINHA DE TEMPO EVOLUTIVA DA GESTÃO DA CADEIA DE 
SUPRIMENTOS VERDE. ..................................................................................................... 153 
 
13 
 
1 INTRODUÇÃO 
 
Mudanças climáticas e problemas ambientais decorrentes do aquecimento global têm estado 
no centro das discussões sobre os grandes temas e dilemas da atualidade. De acordo com o 
Painel Intergovernamental sobre Mudança Climática (Intergovernmental Panel on Climate 
Change – IPCC)1, emissões de gases de efeito estufa (GEE), particularmente de dióxido de 
carbono (CO2), são o principal fator gerador do aquecimento global. 
À medida que as condições do meio ambiente se alteram, crescem os mandatos regulatórios e 
as exigências ambientais (Protocolo de Quioto 2 , responsabilidade social, agências 
governamentais) para reduzir as emissões de GEE em todo o mundo (BUTNER, GEUDER e 
HITTNER, 2008; PAKSOY, ÖZCEYLAN e WEBER, 2011). Além disso, nações 
desenvolvidas têm estipulado metas independentes que consideram cortes significativos em 
suas emissões – a Política Energética da União Europeia, por exemplo, estima uma redução 
de 20% até 2020 – e há uma convergência crescente no debate sobre um preço universal para 
o carbono (WORLD ECONOMIC FORUM, 2008). 
Nesse contexto, o interesse pela preservação ambiental emerge como um propósito real das 
organizações (FERRETTI et al., 2007), fazendo com que uma atenção especial seja dada ao 
desenvolvimento de estratégias ambientais (PAKSOY, ÖZCEYLAN e WEBER, 2011). Se há 
alguns anos o único objetivo dos negócios era maximizar o lucro ou melhorar o serviço ao 
cliente (SHAPIRO, 2001), agora a temática ambiental desempenha um papel central nas 
políticas de gestão estratégica e operacional (FERRETTI et al., 2007). A escolha recai apenas 
sobre aproveitar o desafio das alterações climáticas como uma oportunidade para reestruturar 
as atividades da empresa ou adiar essa decisão. As organizações que atuarem neste momento 
poderão obter vantagens que, talvez, sejam negadas àquelas que aguardarem pelas 
regulamentações, entre as quais estão a conquista de uma fatia do crescente mercado de 
consumidores éticos, a atração ea retenção dos melhores talentos e o crescimento global mais 
sustentável (BUTNER, GEUDER e HITTNER, 2008). 
 
1 Painel Intergovernamental sobre Mudança Climática. Disponível em: <http://www.ipcc.ch/>. Acesso em: 02 
jul. 2011. 
2 “O Protocolo de Quioto é um acordo internacional patrocinado pela ONU (Organização das Nações Unidas), 
firmado em 1997 por 59 países, na cidade de Quioto, no Japão. O protocolo inscreve-se no âmbito da 
Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima, tendo por objetivo reduzir as emissões de 
GEEs em nações industrializadas – por meio de metas que correspondem, em média, à redução de 5,2% sobre o 
montante emitido pelo país em 1990 – e estabelecer um modelo de desenvolvimento limpo para os países 
emergentes” (Federação das Indústrias do Estado de São Paulo – FIESP). Disponível em: 
<http://www.fiesp.com.br/ambiente/perguntas/clima.aspx#8>. Acesso em: 02 jul. 2011. 
14 
 
Grande parte das oportunidades decorrentes do combate às emissões de carbono repousa 
sobre a cadeia de suprimentos, exigindo uma transformação fundamental nas práticas de 
supply chain (BEAMON, 1999) e estimulando as empresas a buscar novas abordagens para o 
gerenciamento eficaz de suas emissões – da compra de matérias-primas e da produção à 
distribuição e ao descarte dos produtos (BUTNER, GEUDER e HITTNER, 2008). Conceitos 
como sustentabilidade na cadeia de suprimentos (DYLLICK e HOCKERTS, 2002; KOPLIN 
et al., 2007), triple bottom line (ELKINGTON, 1997), gestão ambiental (HANDFIELD et al., 
2005) e gestão da cadeia de suprimentos verde (green supply chain management – GrSCM) 
(BOWEN et al., 2001; SARKIS, 2003; VACHON e KLASSEN, 2006; SRIVASTAVA, 2007) 
têm despertado, assim, um interesse crescente na academia e no mundo corporativo 
(ANDERSEN e SKJOETT-LARSEN, 2009). 
Srivastara (2007) define a gestão da cadeia de suprimentos verde como a integração do 
conceito de meio ambiente à gestão da cadeia de suprimentos. Esse processo inicia-se com o 
reconhecimento das dimensões ambientais, como emissões de carbono e demanda por energia 
e outros recursos naturais (BUTNER, GEUDER e HITTNER, 2008), e estende-se desde o 
design de produtos, da seleção de materiais e dos processos de produção até a entrega do 
produto final aos consumidores e a gestão do produto após sua vida útil (SRIVASTAVA, 
2007). 
Particularmente, a redução de carbono acrescenta outro fator ao desafio de se atingir o 
equilíbrio adequado entre as políticas de transportes, processos e estoques na cadeia de 
suprimentos (Figura 1). O sucesso, nesse caso, requer que os executivos e os gestores da 
cadeia de suprimentos otimizem produtos, processos, informações e fluxos de caixa sob novos 
trade-offs: custos, serviço, qualidade e emissões de carbono (BUTNER, GEUDER e 
HITTNER, 2008). 
 
Figura 1 – Impacto do carbono sobre cenários de ressuprimento. Adaptado de Butner, Geuder e Hittner 
(2008). 
Cenário 1
Frequência de 
ressuprimento alta
Cenário 2
Frequência de 
ressuprimento baixa
Tamanho do 
ressuprimento
Custo de
estoque
Transporte
Custo Carbono
Armazenagem
Carbono
Aumento 
custo/carbono
Tamanho ressuprimento
Redução
custo/carbono
15 
 
Revisões nas estratégias de otimização da rede logística se fazem, então, necessárias, de 
forma a considerar a variável adicional de carbono e o seu impacto sobre decisões relativas à 
localização de instalações e às operações de distribuição e transporte, incluindo as escolhas 
quanto aos tipos de modais e as políticas de alocação de estoques. A cadeia de suprimentos, 
no entanto, não será alterada radicalmente, mas a economia sob a qual as práticas tradicionais 
se apoiam mudará e otimizar a cadeia de suprimentos se tornará uma atividade ainda mais 
complexa (BUTNER, GEUDER e HITTNER, 2008). De toda maneira, com a forte ênfase na 
redução da pegada de carbono3, a integração dessas considerações na fase de desenho das 
cadeias de suprimentos fornecerá às empresas mais visibilidade sobre como gerenciar cadeias 
eficientes, eficazes e verdes (CHAABANE et al., 2008). 
1.1 OBJETIVOS DO ESTUDO 
 
1.1.1 Objetivo Geral 
 
O objetivo geral do presente estudo é desenvolver um modelo de programação matemática 
para o desenho de redes logísticas verdes, considerando, juntamente com os custos logísticos 
tradicionais, os custos das emissões de carbono decorrentes das atividades de transporte ao 
longo da cadeia de suprimentos. Para tanto, o trabalho será baseado nas formulações 
propostas por Chaabane et al. (2008) e Montebeller (2009), relativas, respectivamente, à 
mensuração do impacto ambiental através das emissões de CO2 e ao efeito de consolidação 
dos estoques. 
Uma vez que o impacto total das funções de distribuição sobre o meio ambiente correlaciona-
se às variáveis distância e modal de transporte, será analisada, ainda, a influência de diferentes 
modais não apenas sobre as emissões de carbono, como também sobre a quantidade total de 
estoque presente na rede de distribuição. 
Deseja-se, com esse modelo, contribuir para a compreensão do trade-off existente entre as 
decisões que impactam o meio ambiente ao se planejar as operações de supply chain e os 
custos associados a essa cadeia de suprimentos. A ideia central é permitir um melhor 
entendimento gerencial sobre como a taxação das emissões de carbono pode afetar a decisão 
 
3 A pegada de carbono é a quantidade total de gases de efeito estufa produzida para apoiar, direta e 
indiretamente, as atividades humanas, sendo normalmente expressa em toneladas equivalentes de dióxido de 
carbono (TIME FOR CHANGE, 2011). Disponível em: <http://timeforchange.org/what-is-a-carbon-footprint-
definition?page=1>. Acesso em: 30 jul. 2011. 
16 
 
de localizar uma ou mais instalações em uma rede de distribuição, além de discutir 
importantes questões relacionadas à adoção de diferentes modais de transporte. 
1.1.2 Objetivos Específicos 
 
Os objetivos específicos desta pesquisa podem ser traduzidos em oito questões fundamentais: 
a. Quantos armazéns devem ser abertos na rede de distribuição? 
b. Onde localizar os armazéns? 
c. Em qual proporção cada mercado deve ser alocado a um determinado armazém? 
d. Quais são os níveis ótimos de estoque de ciclo e de segurança a serem mantidos em 
cada instalação? 
e. Quais são as frequências de ocorrência de cada uma das políticas de alocação de 
estoques? 
f. Para cada política de alocação de estoques, como se caracterizam os modais de 
transporte em função dos parâmetros utilizados nas análises de sensibilidade? 
g. Qual a influência das variáveis ambientais na otimização da malha logística? 
h. Qual o impacto dos modais de transporte no custo total da rede, bem como em seus 
principais componentes? 
A fim de alcançar esses objetivos, a abordagem essencial da análise constituir-se-á na geração 
e na otimização de diferentes cenários aleatórios, com o posterior tratamento estatístico dos 
resultados. 
1.2 RELEVÂNCIA DO ESTUDO 
 
“Com um dano econômico estimado de cerca de US$85 para cada tonelada de dióxido de 
carbono, limitar as emissões de gases de efeito estufa e colocar um preço sobre elas será 
inevitável” (BUTNER, GEUDER e HITTNER, 2008, p. 1). Reduzir a pegada de carbono se 
tornará uma obrigação e as empresas devem esperar ser cobradas por suas emissões, o que 
forçará mudanças na gestão de suas cadeias de suprimentos (BUTNER, GEUDER e 
HITTNER, 2008). 
Estudos revelam que as organizações estão percebendo estratégias de redução de emissão de 
gases de efeito estufa e políticas de sustentabilidade como questões primordiais na condução 
17 
 
de seus negócios. Um levantamento realizado pelo IBM Institute Business Value Global 
Corporate Social Responsibility, em 2008, mostra que um terço das empresas tem sido 
obrigado por seus parceiros de negócios a adotar ou adquirir novospadrões de gestão de 
carbono (BUTNER, GEUDER e HITTNER, 2008). Por sua vez, o relatório “Supply Chain 
Network Design: Architecting a Green Future”4, conduzido pelo grupo Aberdeen junto a 300 
empresas em todo o mundo, indica que os temas responsabilidade social corporativa 
(corporate social responsibility – CSR) e gestão sustentável da cadeia de suprimentos 
(sustainable supply chain management – SSCM) estão no topo da “agenda verde”. Os 
resultados evidenciam, ainda, que metade dessas empresas planeja redesenhar suas cadeias de 
suprimentos e que 80% delas já estão sujeitas às novas regulamentações ambientais (NARI, 
JHANA e ROBERT, 2008 apud RAMUDHIN, CHAABANE e PAQUET, 2010). 
Do lado da demanda, cresce também a preocupação com o meio ambiente. Uma pesquisa5 
conduzida junto a consumidores de todo o mundo revela que 85% deles estão “extremamente” 
ou “um tanto” preocupados com a mudança climática, enquanto 81% esperam que suas vidas 
sejam diretamente impactadas por esse fenômeno (WORLD ECONOMIC FORUM, 2008). 
Como parte de uma estratégia global de gestão da cadeia de suprimentos verde, a quantidade 
de emissões de carbono resultante das atividades de transporte em uma rede de distribuição é 
um problema a ser tratado pelos gestores de supply chain (REED et al., 2010). Globalmente, 
estima-se que o setor de logística e transporte tenha uma pegada de carbono de cerca de 2.800 
mega-toneladas. O transporte rodoviário representa, em termos absolutos, a maior parte desse 
total, com aproximadamente 57% de participação, seguido pelo transporte marítimo com 17% 
(WORLD ECONOMIC FORUM, 2008). 
 
4 NARI, V.; JHANA, S.; ROBERT, S. Supply chain network design: architecting a green future. Aberdeen 
Group, Boston, 2008. 
5 Accenture end consumer survey on climate change, 2007. 
18 
 
 
Figura 2 – Participação nas emissões por atividade logística. Adaptado de World Economic Forum (2008). 
No Brasil, o setor de transporte é responsável por 9% das emissões de CO2 (MCT, 2006). 
Desse total, o modal rodoviário representa 90,2% (MME, 2002), refletindo as profundas 
assimetrias da matriz de transporte brasileira, que sempre priorizou uma logística baseada no 
transporte por caminhões, “relegando a planos de menor expressão modais como o ferroviário 
e o aquaviário (incluindo o de cabotagem), que deveriam ter grande importância na 
distribuição de mercadorias e bens em um país com as dimensões do Brasil” (MMA, 2011, p. 
17). 
Figura 3 – Emissões de CO2 equivalente por fonte – Brasil, 2006. Adaptado de MCT (2006). 
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
Logística e Atividade de Transporte
Frete 
Rodoviário
Frete 
Marítimo
Frete Aéreo
Frete 
Ferroviário
Contruções 
Logísticas
To
ta
l d
e
 E
m
is
sõ
e
s 
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 M
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C
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Em
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ga
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n
e
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C
O
2
e
 p
o
r 
an
o
)
76
9
7
4 2 2
Desmatamento e queimadas Transporte Industrial Outros setores Energia Processo industrial
19 
 
É importante ressaltar, contudo, que isso não significa que o modal rodoviário seja o menos 
eficiente. Em termos de intensidade de emissões por tonelada-quilômetro, o modal aéreo é 
consideravelmente o mais intenso em carbono, como mostra a Figura 4 (WORLD 
ECONOMIC FORUM, 2008). 
 
Figura 4 – Eficiência de emissão por modal de transporte. Adaptado de World Economic Forum (2008). 
No médio prazo, o setor de logística e transporte apresenta oportunidades comercialmente 
viáveis para reduzir cerca de 1.400 mega-toneladas de CO2. Aproximadamente 60% desse 
potencial de redução de carbono corresponde às emissões do próprio setor. O restante é 
relativo à cadeia de suprimentos como um todo e pode ser obtido a partir de mudanças nas 
configurações de logística e transporte, entre as quais se destaca a otimização das redes – vide 
Quadro 1 (WORLD ECONOMIC FORUM, 2008). 
 
 
 
 
 
 
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4
Aéreo - Curta Distância
Aéreo - Longa Distância
Rodoviário - Capacidade Leve
Rodoviário - Todos
Rodoviário - Longa Distância
Ferroviário
Marítimo - Curta Distância
Marítimo - Longa Distância
Fatores de Emissão em CO2e kg / tonelada-km
M
o
d
a
l d
e
 T
ra
n
sp
o
rt
e
20 
 
Quadro 1 – Oportunidades de descarbonização na cadeia de suprimentos. Adaptado de World Economic 
Forum (2008). 
 
1.3 ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO 
 
O conteúdo desta dissertação está organizado em seis capítulos. 
O capítulo 1 introduz o tema estudado e apresenta a sua relevância, bem como os objetivos da 
pesquisa. Tendências e oportunidades para a gestão sustentável da cadeia de suprimentos são 
discutidas, alicerçando os principais motivadores para a condução deste trabalho. 
O capítulo 2 apresenta o referencial teórico no qual se baseia o trabalho. Primeiramente, são 
abordados o conceito de gestão da cadeia de suprimentos verde e a evolução dos temas 
socioambientais no contexto da cadeia de suprimentos. Em seguida, modelos e formulações 
de localização de instalações são apresentados, englobando a inclusão de variáveis ambientais 
e o tratamento dos estoques na rede de distribuição. 
O capítulo 3 compreende o modelo de programação matemática proposto no estudo. A 
configuração da rede logística considerada é detalhada e as premissas assumidas na 
estruturação da modelagem são discutidas. São expostos, ainda, os parâmetros, as variáveis, a 
função objetivo e a restrição adotados na formulação do problema. 
A metodologia utilizada na condução da pesquisa, por sua vez, é apresentada no capítulo 4. A 
implementação do modelo de localização de instalações é descrita, seguida pela especificação 
dos dados e dos procedimentos utilizados nas análises de sensibilidade. 
Oportunidades de Descarbonização na 
Cadeia de Suprimentos
Diminuição Potencial 
Mt CO2e
Índice de Avaliação de 
Viabilidade
Tecnologias Limpas de Veículos 175 Alto
Desaceleração da Cadeia de Suprimentos 171 Alto
Agricultura de Baixo Carbono 178 Médio
Redes Otimizadas 124 Alto
Construções Eficientes em Energia 93 Alto
Iniciativas de Design de Embalagens 132 Alto
Manufatura de Baixo Carbono 152 Médio
Treinamento e Comunicação 117 Médio
Trocas de Modais 115 Médio
Logística Reversa / Reciclagem 84 Médio
Nearshoring 5 Médio
Aumento da Entrega em Domicílio 17 Médio
Redução do Congestionamento 26 Baixo
21 
 
O capítulo 5 analisa e discute os resultados encontrados, respondendo, assim, as perguntas 
que orientam este estudo. São abordadas, ainda, as implicações gerenciais decorrentes da 
aplicação do modelo proposto. 
Por fim, as conclusões do trabalho são apresentadas no capítulo 6, assim como as suas 
limitações e as sugestões para pesquisas futuras. 
 
 
 
22 
 
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
 
2.1 GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS VERDE 
 
A gestão da cadeia de suprimentos contempla a integração de todas as atividades associadas à 
transformação e ao fluxo de bens e serviços, envolvendo desde as empresas fornecedoras de 
matérias-primas até os usuários finais, bem como os respectivos fluxos de informação 
(BALLOU, 2006). De forma mais abrangente, o Council of Supply Chain Management 
Professionals (CSCMP)6 define que 
A gestão da cadeia de suprimentos engloba o planejamento e a gestão de 
todas as atividades envolvidas na administração de contratos com 
fornecedores, na transformação e no gerenciamento logístico. Inclui também 
a coordenação e a colaboração com os parceiros de canal, que podem ser 
fornecedores, intermediários, prestadores de serviços terceirizados e clientes. 
Em essência, a gestão da cadeia de suprimentos integra a gestão da oferta e 
da demanda dentro e entre empresas. 
Tradicionalmente, a gestão da cadeia de suprimentos foca medidas de desempenho econômico 
e nível de serviço para avaliar a eficácia e a eficiência de uma rede logística (BEAMON, 
1999). Discussões sobre sustentabilidade,porém, são suportadas pela noção básica de que a 
performance de uma cadeia não deve considerar somente os lucros, mas também o impacto 
causado sobre os sistemas ecológicos e sociais (GLADWIN, KENNELLY e KRAUSE, 1995; 
STARIK e RANDS, 1995; JENNINGS e ZANDBERGEN, 1995). Nesse contexto, a gestão 
sustentável da cadeia de suprimentos surge como um conceito que amplia a visão tradicional 
ao incorporar as dimensões social e ambiental à avaliação de desempenho. Tal conceituação 
de desempenho é comumente conhecida como triple bottom line (KLEINDORFER, 
SINGHAL e VAN WASSENHOVE, 2005). 
O conceito de triple bottom line, desenvolvido por Elkington (1998, 2004), é uma abordagem 
teórica de avaliação de desempenho que considera, simultaneamente, objetivos econômicos, 
sociais e ambientais. Essa nova perspectiva sugere que existem atividades nas quais as 
organizações podem envolver-se que não só afetam positivamente o meio ambiente e a 
sociedade, como também resultam em benefícios econômicos de longo prazo e em vantagem 
competitiva para as empresas (CARTER e ROGERS, 2008). 
 
6 Council of Supply Chain Management Professionals. Disponível em: <cscmp.org>. Acesso em: 29 jun. 2011. 
23 
 
Carter e Rogers (2008) desenvolvem um framework conceitual de elementos-chave da cadeia 
de suprimentos sustentável, que inclui o triple bottom line (Figura 5). Baseados nesse modelo 
e em uma ampla revisão de literatura sobre sustentabilidade, os autores introduzem uma nova 
teoria para o gerenciamento da cadeia de suprimentos sob a perspectiva sustentável, definida 
da seguinte forma: 
Gestão da cadeia de suprimentos sustentável é a integração estratégica, 
transparente e o alcance de metas sociais, ambientais e econômicas de uma 
organização na coordenação sistêmica dos principais processos de negócios 
interorganizacionais para melhorar o desempenho econômico de longo prazo 
da empresa e de suas cadeias de suprimentos (CARTER e ROGERS, 2008, 
p. 368). 
 
Figura 5 – Gestão sustentável da cadeia de suprimentos. Adaptado de Carter e Rogers (2008). 
Seuring e Müler (2008), por sua vez, apresentam uma extensa revisão de literatura sobre a 
gestão sustentável da cadeia de suprimentos para o período de 1994 a 2007. Após a análise de 
191 artigos cujos focos recaem em, pelo menos, duas dimensões da sustentabilidade, os 
autores identificam como principais motivadores para a condução dos estudos o enfoque no 
desempenho econômico ou no desejo de desenvolver um produto sustentável. Seuring e 
Müler (2008) destacam também a evidência de que a pesquisa está bastante voltada para os 
aspectos ambientais, enquanto a abordagem social e a integração entre as três dimensões da 
sustentabilidade são assuntos ainda pouco explorados. 
De acordo com Srivastava (2007), a importância da gestão ambiental no âmbito da cadeia de 
suprimentos se deve à deterioração do meio ambiente, principalmente em relação à escassez 
Desempenho 
Econômico
Sociedade
Ambiente 
Natural
Bom?
MelhorMelhor
O Melhor
• Sustentabilidade como parte de uma 
estratégia integrada
• Visão de longo prazo
• Produtividade (fazer mais com menos)
Estratégia
• Planejamento de contingência 
• Rupturas no fornecimento
• Visibilidade nas cadeias de 
fornecimento
• Risco de manchete no noticiário
• Agilidade
Gerenciamento de Risco
• Gerenciamento das partes interessadas
• Operação dos fornecedores
• Processos RFP/RFQ
• Relatórios financeiros (SOX)
• Prazos para os consumidores
Transparência
• Profundamente enraizada
• Cidadania organizacional
• Valores e ética
• Cultura da qualidade
Cultura Organizacional
24 
 
de recursos naturais, à saturação dos aterros sanitários e ao aumento dos níveis de poluição. 
Contudo, não somente a preocupação ambiental, mas também as pressões externas aos 
negócios por parte dos governos e dos consumidores e a regulamentação crescente, além da 
expectativa de alta lucratividade e geração de bons negócios, têm levado muitas organizações 
a atentar para a necessidade de adequar os processos de suas cadeias de suprimentos 
(KLEINDORFER, SINGHAL e VAN WASSENHOVE, 2005; LINTON, KLASSEN e 
JAYARAMAN, 2007; SRIVASTAVA, 2007; MARKLEY e DAVIS, 2007; ANDERSEN e 
SKJOETT-LARSEN, 2009). 
Adicionalmente, o paradigma da gestão ambiental como fator de incremento de custos tem 
sido alterado para a gestão ambiental como potencial fonte de vantagem competitiva (VAN 
HOEK, 1999), em decorrência do aumento da produtividade, da economia de recursos e da 
eliminação de desperdícios advindos dos investimentos em iniciativas ambientais na cadeia de 
suprimentos (PORTER e VAN DER LINDE, 1995). 
Incorporando o componente ambiental ao gerenciamento da cadeia de suprimentos, Srivastava 
(2007, p. 54-55) conceitua a gestão da cadeia de suprimentos verde como “a integração do 
pensamento ambiental na gestão da cadeia de suprimentos, incluindo design de produtos, 
terceirização e seleção de materiais, processos de fabricação, entrega do produto final aos 
consumidores, bem como gestão do produto ao término de sua vida útil”. 
O escopo da gestão da cadeia de suprimentos verde abrange desde estratégias reativas de 
monitoramento do meio ambiente até abordagens mais pró-ativas implementadas por meio de 
diversas práticas operacionais: redução, reutilização, retrabalho, recuperação, reciclagem, 
remanufatura e logística reversa (SRIVASTAVA, 2007). A adoção dessas práticas pode 
estender-se à cadeia de valor, envolvendo tanto os fornecedores, por meio da avaliação de 
seus desempenhos ambiental (HANDFIELD et al., 2002), como os compradores, através de 
ações para orientá-los na redução de seus impactos ambientais (HANDFIELD, SROUFE e 
WALTON, 2004). 
Com o objetivo de apresentar uma visão abrangente e integrada sobre o conceito de gestão da 
cadeia de suprimentos verde, Srivastava (2007) faz uma revisão contemplando 227 trabalhos, 
a partir da qual o autor propõe uma classificação para a literatura existente. São definidas três 
categorias baseadas no contexto do problema estudado: importância da gestão da cadeia de 
suprimentos verde, design verde, que inclui o design ambientalmente consciente 
25 
 
(environmentally conscious design – ECD) e a análise do ciclo de vida (life-cycle assessment 
– LCA) do produto, e operações verdes, composta por manufatura e remanufatura verde, 
logística reversa e network design e gestão de resíduos. O Anexo A apresenta uma linha de 
tempo evolutiva considerando os principais artigos publicados na área até 2005. 
Baseada na classificação de Srivastava (2007), uma análise das publicações referentes às 
várias atividades da gestão da cadeia de suprimentos verde foi realizada, com o objetivo de 
mostrar a evolução do tema nos últimos anos. O Quadro 2 resume a abordagem principal 
adotada em cada uma das referências, bem como a metodologia empregada na condução dos 
estudos. 
Quadro 2 – Resumo dos estudos sobre o tema gestão da cadeia de suprimentos verde. 
 
 
Autor(es)
Contexto da 
GrSCM
Metodologia Abordagem Principal
Dotoli et al. 
(2005)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
XX
Propõem uma abordagem multinível para o projeto de redes 
logísticas que provê diferentes estruturas de rede, através das 
quais é possível melhorar a flexibilidade, a agilidade e o 
desempenho ambiental (emissões de carbono) da cadeia de 
suprimentos no processo de design .
XX
Hugo e 
Pistikopoulos 
(2005)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Apresentam um modelo matemático para a inclusão explícita de 
princípios da análise de ciclo de vida (LCA) ao problema clássico 
de desenho e planejamento de redes logísticas.
XX
Listes e Dekker 
(2005)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Apresentam uma abordagem de programação estocástica pela 
qual um modelo de localização determinístico para o projetode 
redes de recuperação de produtos pode ser extendido de forma 
a considerar explicitamente incertezas.
XX
Nagurney e 
Toyasaki (2005)
Gestão de 
resíduos
Algoritmo 
computacional
XX
Desenvolvem um framework integrado para a modelagem de 
redes de logística reversa de resíduos eletrônicos, incluindo 
gestão de resíduos e reciclagem.
XX
Rao e Holt (2005)
Importância da 
GrSCM 
Estatística 
descritiva e
Regressão
XX
Identificam potenciais ligações entre a gestão da cadeia de 
suprimentos verde - como uma iniciativa para a melhoria 
ambiental - o desempenho econômico e a competitividade 
junto a uma amostra de empresas da Ásia.
XX
Ravi, Ravi e 
Tiwari (2005)
Logística Reversa 
e Network Design
Analytical 
network process 
(ANP)
XX
Empregam analytical network process (ANP) e balanced 
scorecard na análise de alternativas de logística reversa para 
computadores ao final de suas vidas úteis.
XX
Sheu, Chou e Hu 
(2005)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear
XX
Apresentam um modelo de programação linear multi-objetivo 
para otimização de uma cadeia de suprimentos verde integrada, 
incorporando atividades de logística reversa para produtos 
usados.
XX
Jayaraman (2006)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear
XX
Apresenta um modelo de programação matemática linear para o 
planejamento e o controle agregados da produção em cadeias 
de suprimentos de circuito fechado com recuperação e 
reutilização de produtos.
XX
26 
 
Continuação Quadro 2 – Resumo dos estudos sobre o tema gestão da cadeia de suprimentos verde. 
 
Autor(es)
Contexto da 
GrSCM
Metodologia Abordagem Principal
Min, Ko e Ko 
(2006)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação não-
linear inteira 
mista
XX
Propõem um modelo de programação não-linear inteira-mista e 
um algoritmo genético para o problema de consolidação de 
produtos retornados em uma cadeia de suprimentos de circuito 
fechado.
XX
Nagurney, Liu e 
Woolley (2006)
Logística Reversa 
e Network Design
Método de Euler
XX
Propõem um framework para a determinação das tarifas ótimas 
de carbono aplicadas às plantas de energia elétrica no contexto 
da cadeia de suprimentos elétrica. 
XX
Srivastava e 
Srivastava (2006)
Logística Reversa 
e Network Design
Modelagem 
descritiva e 
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Desenvolvem um framework integrado que cobre um domínio 
amplo de atividades, estendendo-se desde a estimativa de 
retornos em diferentes localizações, em diferentes períodos de 
tempo, passando pela coleta e disposição real até o estágio 
modular.
XX
Tsoulfas e Pappis 
(2006)
Logística Reversa 
e Network Design
Estudo de caso
Identificam sistematicamente princípios ambientais para o 
desenho e a operação de cadeais de suprimentos.
Vachon e Klassen 
(2006)
Importância da 
GrSCM 
Regressão
XXXX
Examinam antecedentes (tanto ao nível da planta como da 
cadeia de suprimentos) de práticas de cadeia de suprimentos 
verdes. A integração da cadeia de suprimentos - tanto logística 
(nível tático) como tecnologicamente (nível estratégico) - é um 
fator potencialmente importante de práticas verdes.
XX
Lu, Wu e Kuo 
(2007)
Manufatura/ 
Remanufatura 
Verde
Analytical 
hierarchy process 
(AHP) 
XX
Apresentam um método de tomada de decisão multi-objetivo 
para a gestão da cadeia de suprimentos verde, com o intuito de 
auxiliar os gestores na medição e na avaliação do 
desempenho dos fornecedores.
XX
Matos e Hall 
(2007)
Design Verde Estudo de caso
XX
Discutem os problemas referentes à integração das questões de 
desenvolvimento sustentável no âmbito da cadeia de 
suprimentos, especificamente a aplicabilidade da análise do 
ciclo de vida (LCA).
XX
Rusinko (2007)
Manufatura/ 
Remanufatura 
Verde
Estatística 
descritiva
XX
Apresenta um estudo exploratório das relações entre práticas 
específicas de manufatura ambientalmente sustentáveis e 
resultados competitivos na indústria de carpete comercial dos 
EUA.
XX
Barker e Zabinsky 
(2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Estudo de caso
XX
Propõem um framework conceitual baseado em diferentes 
estudos de caso para a incorporação da logística reversa no 
desenho da cadeia de suprimentos.
XX
Beamon (2008)
Importância da 
GrSCM 
Revisão de 
literatura
XX
Descreve os desafios e as oportunidades enfrentados pela 
cadeia de suprimentos do futuro, destacando a sustentabilidade 
e os efeitos sobre o desenho, a gestão e a integração da cadeia 
de suprimentos.
XX
Chaabane et al. 
(2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Propõem um modelo de programação matemática para o 
desenho de redes logísticas ambientalmente conscientes cujo 
impacto ecológico é medido através do custo das emissões de 
carbono decorrentes das atividades de transporte na cadeia de 
suprimentos.
XX
Frota Neto et al. 
(2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
multi-objetivo
XX
Desenvolvem um programa multi-objetivo para o desenho e a 
avaliação de redes logísticas sustentáveis, em que o custo e o 
impacto ambiental são considerados.
XX
27 
 
Continuação Quadro 2 – Resumo dos estudos sobre o tema gestão da cadeia de suprimentos verde. 
 
 
 
 
Autor(es)
Contexto da 
GrSCM
Metodologia Abordagem Principal
Lee e Dong (2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Heurística
XX
Discutem o projeto de rede logística para a recuperação de 
produtos de informática através do desenvolvimento de um 
modelo de programação determinística que gerencia 
sistematicamente fluxos logísticos, inclusive reversos. Dada a 
complexidade do problema, uma abordagem heurística é 
desenvolvida.
XX
Min e Ko (2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
inteira mista
XX
Abordam o problema de determinar o número e a localização 
das instalações de reparação, nas quais produtos retornados 
pelos varejistas ou consumidores são inspecionados, reparados 
e recodicionados para redistribuição.
XX
Sheu (2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear
XX
Formula um modelo de programação linear multi-objetivo para 
otimizar as operações de geração de energia nuclear e os fluxos 
de logística reversa dos resíduos produzidos.
XX
Srivastava (2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
Desenvolve um modelo de localização-alocação de instalações 
para uma rede de baixo custo de logística reversa eficiente. A 
rede de logística reversa proposta consiste em centros de coleta 
e dois tipos de instalações de reparo ,criadas por fabricantes de 
equipamentos originais (OEM) ou consórcios, para algumas 
categorias de devolução de produtos sob várias restrições 
estratégicas, operacionais e de serviço no contexto indiano.
Subramanian, 
Talbot e Gupta 
(2008)
Manufatura/ 
Remanufatura 
Verde
Programação não-
linear 
XX
Introduzem um modelo de programação matemática não-linear 
que incorpora considerações do planejamento tradicional de 
operações (capacidade, produção e estoque) juntamente com 
questões ambientais que variam conforme o ciclo de vida do 
produto (design , produção e fim de vida útil).
XX
Zhu, Sarkis e Lai 
(2008)
Logística Reversa 
e Network Design
Estatística 
descritiva/ANOV
A
XX
Examinam os níveis de adoção de práticas de gestão da cadeia 
de suprimentos verde na China e determina se indústrias 
diferem nessas práticas com ênfase em suas implicações 
específicas para a gestão da cadeia de suprimentos de circuito 
fechado.
XX
Bojarski et al. 
(2009)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Exploram a otimização do planejamento e do desenho de 
cadeias de suprimentos considerando questões econômicas e 
ambientais. O modelo compreende decisões estratégicas 
quanto à localização de instalações, à seleção da tecnologia de 
processamento e ao planejamento da produção e da 
distribuição,ao mesmo tempo em que incorpora aspectos 
ambientais através da abordagem de ciclo de vida (LCA).
XX
Carraro (2009)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Analisa a influência da emissão de carbono na estratégia de 
localização de fábricas e centros de distribuição, bem como o 
impacto de determinados benefícios fiscais nos critérios de 
decisão.
XX
Guide Jr. e 
Wassenhove 
(2009)
Logística Reversa 
e Network Design
Revisão de 
literatura
XX
Apresentam uma visão geral sobre cadeias de suprimentos de 
circuito fechado a partir da perspectiva de negócios, 
concentrando-se na recuperação do valor rentável de produtos 
devolvidos.
XX
28 
 
Continuação Quadro 2 – Resumo dos estudos sobre o tema gestão da cadeia de suprimentos verde. 
 
Autor(es)
Contexto da 
GrSCM
Metodologia Abordagem Principal
Guillén-Gosálbez 
e Grossmann 
(2009)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação não-
linear inteira 
mista
XX
Abordam o projeto de cadeias de suprimento sustentáveis na 
indústria química na presença de incertezas no ciclo de vida dos 
estoques associadas à operação da rede.
XX
Holt e Ghobadian 
(2009)
Importância da 
GrSCM 
Estatística 
descritiva
XX
Examinam a extensão e a natureza do esverdeamento da cadeia 
de suprimentos no setor industrial do Reino Unido, bem como 
os fatores que influenciam a amplitude e a profundidade dessa 
atividade.
XX
Mutha e Pokharel 
(2009)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear
Propõem um modelo matemático para o projeto de redes de 
logística reversa. Assume-se que os produtos devolvidos devem 
ser consolidados em um armazém antes de serem enviados para 
centros de reprocessamento. Peças desmontadas são enviadas 
para remanufatura ou mercados secundários. Reciclagem e 
descarte desses módulos também são considerados no modelo.
Pietrapertosa et 
al. (2009)
Design Verde
Análise de 
cenários
XX
Apresentam a aplicação integrada das metodologias LCA (life 
cycle assessment ), externE e comprehensive analysis a um 
estudo de caso local, com o objetivo de melhor caracterizar os 
impactos ambientais do sistema energético, com especial 
referência às atividades de extração.
XX
Subramanian, 
Gupta e Talbot 
(2009)
Design Verde
Programação não-
linear
XX
Propõem um modelo no qual as decisões de design de produto 
são integradas ao processo de coordenação da cadeia de 
suprimentos sob a lei de Responsabilidade Estendida do 
Produtos (ERP), que incide sobre o desempenho ambiental do 
ciclo de vida dos produtos.
XX
Yang, Wang e Li 
(2009)
Logística Reversa 
e Network Design
Algoritmo 
computacional
XX
Desenvolvem um modelo de uma rede geral de cadeia de 
suprimentos de circuito fechado, que inclui fornecedores de 
matérias-primas, produtores, varejistas, consumidores e centros 
de reparação.
XX
Chung e Wee 
(2010)
Design Verde
Análise de 
sensibilidade
XX
Investigam o impacto do design verde de produto, do fator de 
deterioração e do investimento em aplicações de tecnologia da 
informação nos processos de negócios considerando 
remanufatura.
XX
Guillén-Gosálbez 
e Grossmann 
(2010)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Propõem o projeto e o planejamento ótimos de cadeias de 
suprimentos sustentáveis na presença de incertezas no modelo 
de deterioração usado para avaliar seus desempenhos 
ambiental.
XX
Hu e Hsu (2010)
Importância da 
GrSCM 
Estatística 
descritiva
Explora os fatores críticos para a implementação da prática de 
gestão da cadeia de suprimentos verde nas indústrias elétrica e 
eletrônica de Taiwan em relação às diretivas da União Européia.
Kannan, 
Sasikumar e 
Devika (2010)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Desenvolve um modelo de cadeia de suprimentos de circuito 
fechado para retornos de produtos, sendo as decisões tomadas 
em termos de aquisição de materiais, produção, distribuição, 
reciclagem e descarte.
XX
Mollenkopf et al. 
(2010)
Importância da 
GrSCM 
Revisão de 
literatura
XX
Examinam a relação entre estratégias de cadeias de suprimentos 
verdes, enxutas e globais, com ênfase na implementação atual 
dessas três iniciativas.
XX
29 
 
Continuação Quadro 2 – Resumo dos estudos sobre o tema gestão da cadeia de suprimentos verde. 
 
O Quadro acima revela que metodologias baseadas em modelagem matemática têm sido as 
mais comumente usadas, através do emprego de diversas ferramentas e técnicas na 
formulação dos problemas pesquisados, tais como programação linear, programação linear 
inteira mista e programação não-linear. 
Pela revisão elaborada também é possível perceber que a literatura tem sido amplamente 
desenvolvida no que tange à integração entre logística reversa e gestão de resíduos. No 
entanto, exemplos de estudos contemplando a incorporação dos custos das emissões de 
carbono na cadeia de suprimentos são limitados, embora a precificação do carbono seja 
Autor(es)
Contexto da 
GrSCM
Metodologia Abordagem Principal
Ramudhin, 
Chaabane e 
Paquet (2010)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear inteira 
mista
XX
Propõem um modelo de planejamento estratégico sensível ao 
mercado de carbono para o desenho de cadeias de suprimentos 
sustentáveis.
XX
Sundarakani et 
al. (2010)
Logística Reversa 
e Network Design
Solução analítica
XX
Examinam a pegada de carbono nas cadeias de suprimentos, 
contribuindo para o conhecimento e a prática da gestão da 
cadeia de suprimentos verde. Os resultados mostram que as 
emissões de carbono entre estágios de uma cadeia de 
suprimentos podem representar uma ameaça significativa, 
requerendo, por isso, uma atenção especial na fase de desenho 
das cadeias.
XX
Wang, Lai e Shi 
(2010)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear
Propõem um modelo de otimização multi-objetivo que captura 
o trade-off entre o custo total e a influência ambiental.
Azevedo, 
Carvalho e 
Machado (2011)
Importância da 
GrSCM 
Estudo de caso
XX
Investigam a relação entre práticas de gestão da cadeia de 
suprimentos verde e desempenho da cadeia de suprimentos no 
contexto da indústria automobilística.
XX
Koh, 
Gunasekaran e 
Tseng (2011)
Importância da 
GrSCM 
Revisão de 
literatura e 
Estudo de caso
XX
Desenvolvem um modelo conceitual descrevendo os 
antecedentes para uma inserção bem sucedida de diretivas 
ambientais - Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE) e 
Restriction of the use of certain Hazardous Substances (RoHS) - 
em uma cadeia de suprimentos verde.
XX
Paksoy, Bektas e 
Özceylan (2011)
Logística Reversa 
e Network Design
Programação 
linear
XX
Investigam uma série de medidas de desempenho operacionais 
e ambientais, em especial aquelas relacionadas às operações de 
transporte, no contexto de uma cadeia de suprimentos de 
circuito fechado.
XX
Wee et al. (2011)
Logística Reversa 
e Network Design
Solução analítica 
e Análise de 
sensibilidade
XX
Propõem um modelo que considera estratégia de estoque 
gerenciada pelo fornecedor e conduz uma análise de custo e 
benefício de ciclo de vida para produtos eletrônicos verdes. Os 
resultados mostram que preço de venda, taxa de deterioração, 
custo de manutenção de estoque, taxa de retorno do produto e 
qualidade de remanufaturamento têm um efeito significativo 
no modelo.
XX
30 
 
considerada pelos economistas como a solução mais efetiva para a redução substancial dessas 
emissões (RAMUDHIN, CHAABANE e PAQUET, 2010). 
Evidentemente, a introdução de mecanismos baseados no mercado de carbono confere maior 
complexidade à gestão da cadeia de suprimentos, impondo custos e restrições adicionais a 
essa atividade (RAMUDHIN, CHAABANE e PAQUET, 2010). Mesmo assim, uma 
metodologia integrada capaz de medir pegadas de carbono e identificar diferentes cenários de 
análise, possibilitando, simultaneamente,a minimização de custos e a consideração de 
estratégias de negócio ambientalmente responsáveis, faz-se necessária (CHAABANE et al., 
2008). 
Tradicionalmente considerações estratégicas como essa são feitas na etapa de planejamento 
das redes logísticas (CHAABANE et al., 2008). Portanto, uma gestão eficiente da cadeia de 
suprimentos verde deve começar pela inclusão da consciência ambiental na etapa de desenho 
da rede, o que faz com que esse seja o tema abordado neste estudo. A seção 2.2 dedica-se à 
discussão sobre modelos de localização de instalações, com especial atenção às variáveis 
ambientais no tópico 2.2.1. 
2.2 MODELOS DE LOCALIZAÇÃO DE INSTALAÇÕES 
 
2.2.1 Modelos de Localização de Instalações que Incorporam Variáveis Ambientais 
 
Em seu trabalho, Chaabane et al. (2008) propõem um modelo de programação matemática 
para o desenho de redes logísticas ambientalmente conscientes cujo impacto ecológico é 
medido através do custo das emissões de carbono decorrentes das atividades de transporte na 
cadeia de suprimentos. Por considerar esses custos juntamente com os custos logísticos 
tradicionais, o problema é formulado como um programa de otimização de objetivo único. A 
técnica de programação linear inteira mista é empregada para lidar com diferentes decisões 
estratégicas, incluindo a seleção de fornecedores e subcontratados, a alocação de produtos, a 
utilização de capacidade e a atribuição de links de transporte necessários para satisfazer a 
demanda do mercado. 
A formulação matemática considera os custos fixos e variáveis da cadeia de suprimentos. Os 
custos fixos são compostos pelos custos de abertura e manutenção das instalações e pelos 
custos de alocação das matérias-primas aos fornecedores e dos produtos manufaturados aos 
31 
 
subcontratados. Já a parcela de custos variáveis é dada em função dos custos de fornecimento 
de matérias-primas e produtos manufaturados, do custo de ressuprimento, do custo de 
transporte e do custo de emissão de gases de efeito estufa. A seguinte notação é utilizada: 
P = conjunto de todos os produtos, 
R ⊂ P = conjunto de matérias-primas, 
M ⊂ P = conjunto de produtos manufaturados, 
C ⊂ M = conjunto de produtos acabados, 
N = conjuntos de todos os nós, 
D ⊂ N = conjunto de mercados consumidores, 
S ⊂ N = conjunto de todos os subcontratados, 
Sp ⊂ S = conjunto de subcontratados do produto p ∈ M, 
V ⊂ N = conjunto de fornecedores de matérias-primas, 
Vr ⊂ V = conjunto de fornecedores da matéria-prima r ∈ R, 
Suc(p) = conjunto de sucessores imediatos do produto p ∈ P / C na estrutura de produtos7, 
S(Suc(p)) = função que retorna todos os subcontratados para o conjunto de sucessores 
imediatos do produto p ∈ P / C, 
Mi = conjunto de produtos que pode ser manufaturado pelo subcontratado i ∈ S, 
Ri = conjunto de matérias-primas que pode ser fornecido pelo fornecedor i ∈ V, 
K = conjunto de todos os modais de transporte k ∈ K, 
λi = custo fixo associado ao uso da instalação i ∈ S ∪ V, 
aip = custo de start-up associado à alocação do produto p ∈ M ∪ R à instalação i ∈ Sp ∪ 
Vp, 
cip = custo unitário do produto p ∈ M ∪ R na instalação i ∈ Sp ∪ Vp, 
t kijp = custo unitário de transporte do produto p ∈ P do nó i ∈ Vp ∪ Sp ao nó j ∈ S(Suc(p)) 
∪ D usando o modal de transporte k ∈ K, 
lkij = custo unitário de ressuprimento entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D usando o modal de 
transporte k ∈ K, 
δ = custo por tonelada de emissão de gases de efeito estufa, 
α
k = fator de emissão de gases de efeito estufa por unidade de peso e por unidade de 
distância devido à utilização do modal de transporte k ∈ K, 
 
7 Do inglês, Bill of Material (BOM). 
32 
 
gpp’ = quantidade de produtos p ∈ P / C necessários para fabricar uma unidade do produto 
p’ ∈ Suc(p), 
mp = número máximo de instalações que podem ser abertas para o produto p ∈ M ∪ R, 
bip = capacidade do nó i ∈ Sp ∪ Vp para o produto p ∈ M ∪ R, 
teip = tempo de processamento do produto p ∈ M no nó i ∈ Sp, 
dpd = quantidade de produto p ∈ C demandada pelo mercado consumidor d ∈ D, 
ρi = limite inferior (em %) da capacidade agregada a ser usada se o subcontratado ou o 
fornecedor i ∈ S ∪ V é escolhido, 
Ti = tempo total disponível na linha de montagem do subcontratado i ∈ S, 
τij = número máximo de modais de transporte que pode ser utilizado entre os nós i ∈ V ∪ S e 
j ∈ S ∪ D, 
κ
k = capacidade volumétrica do modal de transporte k ∈ K, 
ψ
k = capacidade de peso do modal de transporte k ∈ K, 
 πp = peso do produto p ∈ P, 
δp = volume do produto p ∈ P, 
d(i,j) = distância entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D. 
As variáveis de decisão são tais que: 
F kijp = quantidade de unidades do produto p ∈ P enviadas do nó i ∈ Vp ∪ Sp ao nó j ∈ 
S(Suc(p)) ∪ D usando o modal de transporte k ∈ K, 
Xip = quantidade de unidades do produto p ∈ M ∪ R manufaturada ou fornecida pelo nó i ∈ 
Sp ∪ Vp, 
U kij = número de ressuprimentos entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D usando o modal de 
transporte k ∈ K, 
Yip = 1 se o produto p ∈ M ∪ R é alocado ao nó i ∈ Vp ∪ Sp, 
 0 caso contrário, 
Ai = 1 se o nó i ∈ V ∪ S é aberto e opera para, pelo menos, um produto, 
 0 caso contrário, 
Z kij = 1 se o modal de transporte k ∈ K é usado entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D, 
 0 caso contrário. 
A função objetivo a ser minimizada é dada pela expressão (2.1): 
33 
 
Minimizar Z = (2.1) 
,),(
))(())((
k
ijp
RMp VSi DpSucSj Kk
p
k
RMp VSi DpSucSj Kk
k
ijp
k
ijp
k
ij
VSi DSj Kk
k
ij
RMp VSi
ipipip
RMp VSi
ip
SVi
ii
FjidFt
UlXcYaA
pppp
pppp
∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑
∑ ∑ ∑∑ ∑∑ ∑∑
∪∈ ∪∈ ∪∈ ∈∪∈ ∪∈ ∪∈ ∈
∪∈ ∪∈ ∈∪∈ ∪∈∪∈ ∪∈∪∈
+
++++
παδ
λ
 
sujeito à 
,∑
∪∈
∪∈∀≤
pp VSi
pip MRpmY 
,,0 ppipipip VSiMRpYbX ∪∈∀∪∈∀≤− 
,0∑
∈
∈∀≤−
iMp
iiipip SiATteX 
,0∑
∈
∈∀≥−
iMp
iiiipip SiATteX ρ 
,0∑ ∑
∈ ∈
∈∀≥








−
i iRp
i
Rp
ipiip ViAbX ρ 
,,0
))((
∑ ∑
∪∈ ∈
∪∈∀∈∀≥−
DpSucSj Kk
pp
k
ijpip SViPpFX 
)),((,0
)('
'' pSucSiRMpXgF
pp SVj pSucp
ippp
Kk
k
ijp∑ ∑∑
∪∈ ∈∈
∈∀∪∈∀=− 
,,0 iiiip RMpVSiAY ∪∈∀∪∈∀≤− 
,, DdCpdF pd
Si Kk
k
idp
p
∈∀∈∀=∑∑
∈ ∈
 
,, DSjSViZ ij
Kk
k
ij ∪∈∀∪∈∀≤∑
∈
τ 
(2.2) 
(2.3) 
(2.4) 
(2.5) 
(2.6) 
(2.7) 
(2.8) 
(2.9) 
(2.10) 
(2.11) 
34 
 
,,,0 KkDSjSViUF
ii MRp
k
ij
kk
ijpp ∈∀∪∈∀∪∈∀≤−∑
∪∈
κδ
 
,,,0 KkDSjSViUF
ii MRp
k
ij
kk
ijpp ∈∀∪∈∀∪∈∀≤−∑
∪∈
ψπ
 
,,,0 KkDSjSViMZU kij
k
ij ∈∀∪∈∀∪∈∀≤−
 
,,, KkDSjSViUZ kij
k
ij ∈∀∪∈∀∪∈∀≤ 
,,))((,,0 KkDpSucSjSViMRpF pp
k
ijp ∈∀∪∈∀∪∈∀∪∈∀≥ 
,),(0 ppip SMVRipX ×∪×∈∀≥
 
,),(}1,0{ ppip SMVRipY ×∪×∈∀∈ 
,}1,0{ VSiAi ∪∈∀∈ 
,,,}1,0{ KkDSjVSiZ kij ∈∀∪∈∀∪∈∀∈ 
.,))((,,inteiro KkDpSucSjSViPpU pp
k
ij ∈∀∪∈∀∪∈∀∈∀ 
A restrição (2.2) assegura que, para cada matéria-prima e produto manufaturado, o número de 
instalações operacionais não excede o número máximo disponível de fornecedores e 
subcontratados. A restrição (2.3) garante que a capacidade da instalação para um determinado 
produto ou matéria-prima não é violada, enquanto a restrição (2.4) não permite que o tempo 
de processamento utilizado na fabricação de um produto ultrapasse o tempo total disponível 
na sua linha de montagem. As quantidades mínimas das capacidades totais de uma empresa 
subcontratada e de um fornecedor que devem ser ocupadas para justificar o estabelecimento 
de um contrato são consideradas, respectivamente, nas restrições (2.5) e (2.6). O balanço de 
massa do sistema é assegurado pelas restrições (2.7) e (2.8). Uma instalação é aberta se 
houver ao menos um produto alocado a ela, conforme a restrição (2.9). A restrição (2.10) 
garante que toda a demanda é atendida. O número máximo de modais de transporte que pode 
(2.12) 
(2.13) 
(2.14) 
(2.15) 
(2.16) 
(2.17) 
(2.18) 
(2.19) 
(2.20) 
(2.21) 
35 
 
ser utilizado entre dois elos é dado pela restrição (2.11), ao passo em que as restrições(2.12) e 
(2.13) asseguram que a capacidade volumétrica e a capacidade de carga de cada modal são 
respeitadas. O número de transferências entre dois nós da cadeia para um dado modal de 
transporte não é nulo apenas se esse modal for efetivamente usado, o que conduz à restrição 
(2.14). Da mesma forma, a utilização de um modal está condicionada à ocorrência de 
transferências, conforme a restrição (2.15). As demais restrições garantem a integralidade das 
variáveis de decisão. 
De acordo com o Chaabane et al. (2008), essa nova formulação provê aos gestores um sistema 
quantitativo de apoio à tomada de decisão que facilita o entendimento dos trade-offs 
existentes entre o custo logístico total e a redução da pegada de carbono. Na prática, o modelo 
proposto ajuda a quantificar o custo adicional decorrente da adoção de uma iniciativa verde. 
Através de um exemplo ilustrativo, os autores demonstram que o custo total cresce 
exponencialmente com a redução das emissões de carbono. Sob uma perspectiva gerencial, 
portanto, esse resultado sugere que empresas que estejam considerando diminuir o impacto 
ambiental das cadeias de suprimentos nas quais estão inseridas devem buscar novas 
alternativas, a fim de absorver os custos adicionais (CHAABANE et al., 2008). 
Ramudhin, Chaabane e Paquet (2010) abordam o problema do design de uma cadeia de 
suprimentos sustentável sob o sistema de comércio de emissões (Emission Trading System). 
Além das decisões logísticas tradicionais de seleção de fornecedores, subcontratação, 
alocação de produtos às diversas instalações, utilização de capacidade e configuração de 
transportes, o modelo proposto incorpora decisões de make or buy. Caso a meta de redução 
das emissões de dióxido de carbono não seja alcançada, a empresa pode escolher entre 
promover reduções de emissões ao longo de sua cadeia de suprimentos ou comprar créditos 
de carbono excedentes de outras instituições. 
São consideradas as emissões de carbono nas instalações da rede decorrentes dos processos de 
produção e nas atividades de transportes. A metodologia empregada avalia, primeiramente, o 
custo estimado para a implantação das diferentes iniciativas estratégicas de redução de 
emissões e, então, compara-o com o preço de mercado dessas emissões. A programação linear 
inteira mista é utilizada na formulação matemática, cujo objetivo é minimizar o custo 
logístico total e o custo do impacto ambiental medido pelas emissões de carbono. O modelo 
multi-objetivo utiliza a seguinte notação: 
36 
 
P = conjunto de todos os produtos, 
R ⊂ P = conjunto de matérias-primas, 
M ⊂ P = conjunto de produtos manufaturados, 
C ⊂ M = conjunto de produtos acabados, 
N = conjuntos de todos os nós, 
D ⊂ N = conjunto de mercados consumidores, 
h ⊂ H = conjunto de todos os centros de distribuição, 
S ⊂ N = conjunto de todos os subcontratados, 
Sp ⊂ S = conjunto de subcontratados do produto p ∈ M, 
V ⊂ N = conjunto de fornecedores de matérias-primas, 
Vr ⊂ V = conjunto de fornecedores da matéria-prima r ∈ R, 
Suc(p) = conjunto de sucessores imediatos do produto p ∈ P / C na estrutura de produtos, 
s
pSP = conjunto de todos os subcontratados para o conjunto de sucessores imediatos do 
produto p ∈ P / C, 
Mi = conjunto de produtos que pode ser manufaturado pelo subcontratado i ∈ S, 
Ri = conjunto de matérias-primas que pode ser fornecido pelo fornecedor i ∈ V, 
K = conjunto de todos os modais de transporte k ∈ K. 
As variáveis de decisão são dadas por: 
F kijp = quantidade de unidades do produto p ∈ P enviadas do nó i ∈ Vp ∪ Sp ∪ H ao nó j ∈ 
s
pSP ∪ H ∪ D usando o modal de transporte k ∈ K, 
Xip = quantidade de unidades do produto p ∈ M ∪ R manufaturada ou fornecida pelo nó i ∈ 
Sp ∪ Vp, 
U kij = número de ressuprimentos entre os nós i ∈ V ∪ S ∪ H e j ∈ S ∪ H ∪ D usando o 
modal de transporte k ∈ K, 
Yip = 1 se o produto p ∈ M ∪ R é alocado ao nó i ∈ Vp ∪ Sp, 
 0 caso contrário, 
Ih = 1 se o centro de distribuição h ∈ H é operacional, 
 0 caso contrário, 
Ai = 1 se o nó i ∈ V ∪ S é aberto e opera para, pelo menos, um produto, 
 0 caso contrário, 
 
37 
 
Z kij = 1 se o modal de transporte k ∈ K é usado entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D, 
 0 caso contrário. 
O conjunto de parâmetros usado na formulação do modelo matemático é definido como 
segue: 
λi = custo fixo anual associado ao uso da instalação i ∈ S ∪ V, 
vk = custo fixo anual para operação de um centro de distribuição h ∈ H, 
aip = custo de start-up associado à alocação do produto p ∈ M ∪ R à instalação i ∈ Sp ∪ 
Vp, 
cip = custo unitário do produto p ∈ M ∪ R na instalação i ∈ Sp ∪ Vp, 
t kijp = custo unitário de transporte do produto p ∈ P do nó i ∈ Vp ∪ Sp ao nó j ∈ spSP ∪ D 
usando o modal de transporte k ∈ K, 
lkij = custo unitário de ressuprimento entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D usando o modal de 
transporte k ∈ K, 
ϕ = custo por tonelada de emissão de gases de efeito estufa, 
α
k = fator de emissão de gases de efeito estufa por unidade de peso e por unidade de 
distância devido à utilização do modal de transporte k ∈ K, 
i
pβ = fator de emissão de gases de efeito estufa por quantidade produzida do produto p ∈ M 
relativo ao processo industrial, 
LEmissão = limite de emissão fixado por regulação governamental, 
gpp’ = quantidade de produtos p ∈ P / C necessários para fabricar uma unidade do produto 
p’ ∈ Suc(p), 
mp = número máximo de instalações que podem ser abertas para o produto p ∈ M ∪ R, 
bip = capacidade do nó i ∈ Sp ∪ Vp para o produto p ∈ M ∪ R, 
teip = tempo de processamento do produto p ∈ M no nó i ∈ Sp, 
dpd = quantidade de produto p ∈ C demandada pelo mercado consumidor d ∈ D, 
ρi = limite inferior (em %) da capacidade agregada a ser usada se o subcontratado ou o 
fornecedor i ∈ S ∪ V é escolhido, 
Ti = tempo total disponível na linha de montagem do subcontratado i ∈ S, 
τij = número máximo de modais de transporte que pode ser utilizado entre os nós i ∈ V ∪ S e 
j ∈ S ∪ D, 
v = número máximo de centros de distribuição, 
38 
 
κ
k = capacidade volumétrica do modal de transporte k ∈ K, 
ψ
k = capacidade de peso do modal de transporte k ∈ K, 
 πp = peso do produto p ∈ P, 
δp = volume do produto p ∈ P, 
dij = distância entre os nós i ∈ V ∪ S e j ∈ S ∪ D. 
A função objetivo que minimiza o custo logístico total é calculada como a soma dos custos 
fixos, dos custos variáveis e dos custos de emissão: 
,1 ECVCFCF ++=
 
,h
Hh
i
RMp VSi
ipipi
SVi
i IvYaAFC
pp
∑∑ ∑∑
∈∪∈ ∪∈∪∈
++= λ
 
,kijp
RMp HVSi DHSPj Kk
k
ijp
HVSi DHSj Kk
k
ij
k
iip
RMp VSi
ip
Ft
UlXcVC
pp
s
p
pp
∑ ∑ ∑ ∑
∑ ∑ ∑∑ ∑
∪∈ ∪∪∈ ∪∪∈ ∈
∪∪∈ ∪∪∈ ∈∪∈ ∪∈
++=
 
,










−








+
=
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑
∪∈ ∪∪∈ ∪∪∈ ∈ ∈ ∈
Emissão
RMp HVSi DHSPj Kk Mp Si
ipp
i
p
k
ijpijp
k LXFd
EC
pp
s
p p
πβπαϕ
 
onde: 
FC é composto pelo custo fixo de utilização das instalações (fornecedores e subcontratados) 
e pelo custo fixo de alocação dos produtos às instalações, 
VC é composto pelo custo de suprimento de matérias-primas e de fabricação de produtos 
manufaturados, pelo custo de expedição (relacionado ao número de carregamentos) e pelo 
custo de transporte, 
EC é o custo de emissão de carbono. 
A segunda função objetivo avalia a cadeia de suprimentos sob a perspectiva puramente 
ambiental e é dada em função de toneladas de carbono equivalente (tCO2e): 
(2.22) 
(2.23) 
(2.24) 
(2.25) 
39 
 
,2 ip
Mp Si
p
i
p
k
ijpijp
RMp HVSi DHSPj Kk
k XFdF
ppp
s
p
∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑
∈ ∈∪∈ ∪∪∈ ∪∪∈ ∈
+= πβπα 
sendo que a primeira parcela representa a quantidade de carbono emitida nas atividades de 
transporte e a segunda parcela representa as emissões das atividades de manufatura. 
O modelo está sujeito às seguintes restrições: 
,MRpmY p
VSi
ip
pp
∪∈∀≤∑
∪∈
 
,,0 ppipipip VSiMRpYbX ∪∈∀∪∈∀≤−
 
,0 SiATteX iiip
Mp
ip
i
∈∀≤−∑
∈
 
,0 SiATteX iiiip