Sistema de Agendamento de Navios GNL

A Global Gas Transport geria 22 navios, 8 instalações de liquefação e 14 slots de terminal numa rede global usando um conjunto de modelos Excel mantidos por 6 schedulers. O planeamento de cenários era tão demorado que planos subótimos eram regularmente aceites devido à pressão de prazos, e a conformidade contratual tinha caído para 91%.

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   Mapeou e digitalizou o conjunto completo de restrições: janelas de disponibilidade de navios, velocidades de trânsito, curvas de boil-off, slots de capacidade de terminal e obrigações contratuais de entrega.

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   Construiu um modelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP) em Python usando Gurobi Optimizer que minimiza simultaneamente a perda total de boil-off e a exposição a demurrage.

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   Desenvolveu um portal de agendamento React + TypeScript com uma interface Gantt de drag-and-drop, permitindo aos schedulers rever e executar cenários what-if em segundos.

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   Integrou uma camada de API Node.js / GraphQL ligando o otimizador a feeds de posição de navios ao vivo, sistemas de nomeação de terminais e a base de dados de contratos da mesa de trading.

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   Construiu workflows automatizados Apache Airflow que re-executam o otimizador sempre que é detetado um desvio de ETA de navio ou uma alteração de slot de terminal.

Digitalizámos todo o modelo de restrições da cadeia de abastecimento de GNL e resolvemo-lo como um problema de otimização matemática. O motor MILP Gurobi avalia milhões de combinações de agendamento em menos de 90 segundos. Os schedulers já não constroem planos do zero — reveem, ajustam e aprovam planos ótimos gerados por computador, libertando capacidade cognitiva para negociação comercial.