Proposta de um modelo para alocação de suprimentos humanitários em unidades de armazenamento móveis

Sistemas de logística humanitária operam sob severas restrições de infraestrutura e enfrentam o fenômeno da convergência de materiais em cenários de alta volatilidade. Inseridas neste caos operacional, as Unidades de Armazenamento Móveis (MSUs) frequentemente sofrem com alocações ineficientes de suprimentos vitais. Embora o foco central desta abordagem resida nas MSUs, destaca-se que a utilização de outras estruturas temporárias adaptadas — como ginásios e escolas — é altamente comum a depender do contexto do desastre, sendo a metodologia aplicável a esses ambientes desde que suas dimensões espaciais sejam compatibilizadas e inseridas nos parâmetros do modelo. Atualmente, as decisões de arranjo físico (layout) nessas instalações são tipicamente manuais e ad-hoc, o que eleva a carga cognitiva dos operadores sob pressão e gera retrabalho físico prejudicial à ergonomia da operação. Para mitigar esse gargalo logístico de "chão de fábrica", o presente trabalho propõe uma metodologia de apoio à decisão orientada à resiliência — priorizando a capacidade de absorção de choques de demanda em detrimento da eficiência tradicional de alto giro. A arquitetura algorítmica integra a matriz multidimensional ABC-XYZ, clusterização com restrições (constrained clustering) e simulações de Monte Carlo. O método extrai parâmetros estatísticos de bases de dados históricas não para prever o futuro de forma determinística, mas para modelar o comportamento da volatilidade e padronizar o dimensionamento volumétrico. A modelagem foi validada utilizando registros da Defesa Civil do Estado de São Paulo como instância empírica de validação (proxy) do estresse logístico. Os resultados evidenciaram uma elevada estabilidade espacial em blocagem densa, demonstrando que a topologia gerada suporta picos extremos de demanda ao manter margens de segurança ociosas propositais na ordem de 20\%. Conclui-se que o modelo atua como uma ferramenta analítica pragmática, reduzindo o tempo de planejamento e a dependência da intuição do gestor, viabilizando layouts robustos sem a necessidade de infraestruturas tecnológicas dispendiosas.

Resumo (inglês)

Humanitarian logistics systems operate under severe infrastructure constraints and face the phenomenon of material convergence in highly volatile scenarios. Within this operational chaos, Mobile Storage Units (MSUs) frequently suffer from inefficient allocations of vital supplies. Although the primary focus of this approach relies on MSUs, the use of other adapted temporary structures—such as gymnasiums and schools—is highly common depending on the disaster context. The proposed methodology is applicable to these environments provided their spatial dimensions are harmonized and inputted into the model’s parameters. Currently, layout decisions in these facilities are typically manual and ad-hoc, which increases the cognitive load of operators under pressure and generates physical rework detrimental to operational ergonomics. To mitigate this "shop floor" logistical bottleneck, this paper proposes a resilience-oriented decision-support methodology—prioritizing the capacity to absorb demand shocks over traditional high-throughput efficiency. The algorithmic architecture integrates the multidimensional ABC-XYZ matrix, constrained clustering, and Monte Carlo simulations. The method extracts statistical parameters from historical databases not to predict the future deterministically, but to model volatility behavior and standardize volumetric sizing. The modeling was validated using records from the Civil Defense of the State of São Paulo as an empirical validation instance (proxy) for logistical stress. Results evidenced high spatial stability in dense blocking, demonstrating that the generated topology withstands extreme demand peaks by maintaining purposeful idle safety margins in the order of 20%. In conclusion, the model acts as a pragmatic analytical tool, reducing planning time and reliance on managerial intuition, thereby enabling robust layouts without the need for expensive technological infrastructures