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Problema de desbalanceamento do sistema de bicicletas compartilhadas (SBCs): como solucionar?

O sistema de bicicletas compartilhadas (SBCs) está se tornando cada vez mais popular pelo mundo. De 2007 até 2017, o número de serviços de SBCs saltou de 48 para 1.766, sendo que apenas em 2017 surgiram 444 novos serviços, ou seja, houve um crescimento de 33% de novos serviços, como mostra a figura abaixo [1].

Figuras 1 : Crescimento do sistema de bicicletas compartilhadas no mundo [1]

 

Uma pesquisa realizada pelo Citibike, uma empresa que fornece o serviço em Nova York, mostrou que apesar de 91% [2] dos entrevistados estarem satisfeitos e desejarem que o serviço seja expandido, 64% [2] apontaram como um grande problema o fato de as estações estarem completamente cheias ou vazias, pois não conseguem devolver ou retirar as bicicletas imediatamente.

Essa insatisfação está relacionada com o desbalanceamento das bicicletas entre as estações. O desbalanceamento é um dos maiores desafios logísticos e financeiros desse sistema, podendo representar algo entre 30 e 50% dos custos operacionais [3].

Uma das causas desse desbalanceamento pode ser o relevo do local, já que os usuários geralmente utilizam as bicicletas em rotas saindo de um ponto mais alto para um ponto mais baixo da cidade, e o caminho inverso provavelmente será realizado através de ônibus, táxi ou outro modo de transporte que requer menor esforço. Uma outra causa é a rotina dos usuário, geralmente durante a semana, as pessoas têm o trajeto casa – trabalho no período da manhã e o trajeto trabalho – casa no final do dia, logo, no período da manhã, é mais provável que as estações de zonas residenciais estejam vazias e em zonas comerciais cheias e o contrário acontece no período da noite [4].

O problema de desbalanceamento não é fácil de se resolver, pois a solução não é apenas prever o número de bicicletas necessários por estação, mas também minimizar os custos e o tempo consumido para balancear o sistema. Devido a essa complexidade, as empresas têm utilizado heurísticas, algoritmos e até “machine learning” para melhorar a previsão de demanda [6], ou seja, o número de bicicletas necessárias, as estações em que devem estar localizadas as bicicletas, o período do dia que deve ocorrer a relocação, número de vans necessárias para realizar a reposição, dentre outros parâmetros.

Após realizada a parte matemática, as bicicletas podem ser redistribuídas de maneira direta como em caminhões, vans ou bicicletas. E são as próprias bicicletas que têm ganhado destaque no modelo direto de realocação das SBCs [5], primeiro por ser muito mais barato do que os caminhões e vans e segundo por conseguir se locomover mais rapidamente até as estações que necessitam das bicicletas, principalmente nas cidades grandes que possuem altos índices de trânsito.

Em paralelo ao sistema de reposição direto, com o intuito de mitigar ainda mais o problema, as empresas têm utilizado métodos indiretos como sistemas de bonificação para pessoas que viajam no contra fluxo dos deslocamentos pendulares ou minutos de locação gratuita para quem devolver bicicletas em locais de mais alta altitude [4].

As empresas de sistemas de compartilhamento de bicicletas têm feito grandes esforços para solucionar esse complexo problema. Com o aumento do número de pessoas interessadas no assunto e o avanço dos modelos de previsão é provável que aumente a satisfação dos usuários e alavanque ainda mais a utilização de um meio de transporte mais ecológico e consequentemente melhore o trânsito nas grandes cidades.

Fontes:

[1] https://www.mobilize.org.br/midias/pesquisas/situacao-global-do-transporte-e-mudanca-climatica.pdf

[2] https://www.wnyc.org/story/survey-64-citibike-users-unhappy-about-full-and-empty-docks/

[3] http://itdpbrasil.org/wp-content/uploads/2019/05/2-BSPG_Portugu%C3%AAs-1.pdf

[4] https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-22052018-092405/publico/RodolfoCelestinodosSantosSilvaCorr18.pdf

[5] https://bikeportland.org/2016/09/07/portland-now-using-pedal-powered-trikes-to-help-rebalance-bike-share-stations-191007

[6] https://www.citylab.com/transportation/2014/08/balancing-bike-share-stations-has-become-a-serious-scientific-endeavor/379188/

 

Atua desde 2017 em projetos de consultoria e treinamentos em Logística e Supply Chain para empresas dos setores de Varejo, Alimentos e Bebidas, Químico e Petroquímico, Saúde e Análises Clínicas, Higiene e Beleza, E-commerce e Siderurgia e Metalurgia. Clientes que já realizou projeto: GPA, Nestlé, Unilever, ICONIC Lubrificantes, DASA, Mercado Livre e Vale. Tipos de projetos realizados: Modelagem e Otimização de Malha Logística, Estratégia de Contratação de Transportes e Estudo Ferroviário para Transporte de Cargas

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