Problemas em Custos de Transporte e Scheduling

O fim da produção é o consumo, e sem o transporte, não há consumo. Logo é uma etapa extremamente importante em relações econômicos, naturalmente existe um custo, além de problemas de logística a serem resolvidos nessa questão.

Vamos esquecer Traveling Salesman por um momento e focar em outras formas de definir o problema. A forma mais sensata de o definir usando o Hamilton Path (Caminho de Hamilton), que é um problema computacional em que: dado um grafo G: (V,E), em que V são vértices e E são arestas (de edges), encontre o menor caminho entre pontos A e B. Esse problema é muito comum na sua aplicação em jogos (como MMORPGs), mas naturalmente é um problema que um apps como o Uber precisam continuamente resolver.

O caminho de Hamilton e exemplos

Não se poderia definir esse problema com ciclos eulerianos ou ciclos de Hamilton (onde o foco é visitar cada vértice do sistema), então em essência, num exemplo mais claro: qual é o menor caminho entre n vértices e m arestas que minimiza a distância entre os pontos A e B? Obviamente imagens por satélite através do GPS são usadas como base nesse problema, e temos as ruas como vértices e as conexões entre elas como as arestas, onde obviamente definimos a distância em quilômetros.

Mas não só isso, nesse caso precisamos ter informações que são relevantes no contexto de trânsito. Por exemplo, áreas que nesse momento podem estar congestionadas, o que aumentaria o tempo de transporte. Ou se houveram alagamentos, chuvas fortes, que poderiam ou atrapalhar ou impossibilitar a entrega, naturalmente essas coisas tem que ser vista antes, para que depois não hajam problemas.

É óbvio que existem diversos caminhos e sequências de rotas que levam ao mesmo lugar (especialmente em cidades grandes), por isso, esse conhecimento é essencial, além de áreas de risco que tem um perigo em relação a danos a carga ou outros pormenores, e tudo isso um app como ifood ou uber necessitam saber, porém, as coisas podem ficar mais complexas quando escalamos o problema. É óbvio também que cargas maiores terão mais contingências, e naturalmente o tempo de entrega pode aumentar (tipo aquecedores boiler ou geladeiras, e etc).

Escalando para transporte de cargas

Existem algumas formas de realizar transportes de cargas, alguns meios, vou citar apenas exemplo do Brasil (veja um mapa aqui). Temos as ferrovias, hidrovias, rodovias, dutovias e cabotagens (pela costa do país), em que rodoviárias são as principais e depois delas as ferroviárias. Essa semana mesmo eu estava passando de carro por uma região mais afastada de SP no interior, e vi um trem de carga passando por cima de uma ponte, e no mapa citado nesse parágrafo podemos ver o mapeamento de todas essas vias, que são naturalmente importantes.

Normalmente commodities são transportadas através de ferrovias, como petróleo, minérios, carvão (usado em termoelétricas) e etc. É óbvio que caminhões em rodovias são a forma de transporte mais comum por ser mais simples do que vias ferroviárias que são limitadas especialmente e em rotas (tem um custo e tempo para criar ferrovias), e naturalmente todo tipo de produto, como carnes, verduras, drinks e etc passam por essas rodovias. A que mais talvez seja importante do ponto de vista visual do consumidor, seja de produtos comprados na internet que podemos ver onde está em aplicativos ou no site, o famoso rastreio.

Cargas marítimas

Existe desde sempre o comércio marítimo na sociedade já relativamente desenvolvida na engenharia de barcos. Exemplos iniciais vão desde o Golfo Persa (o berço da civilização; no norte), o Mar Mediterrâneo, Mar Báltico, Mar Negro e etc. Depois da descoberta do Novo Mundo, o atlântico e o pacífico viraram uma nova variável em transportes internacionais, existem assim rotas de commodities de n nações que podem ser definidas por um problema de Hamilton Path também.

Os valores flutuantes de custo de transporte marítimo são listados internacionalmente, usarei dados atuais do Trading Economics. O Índice de frete de Containers (Containerized Freight Index) está em 1403 pontos atualmente, uma baixa de anual de mais de 37%, em que os preços de contratos são usados como base dessa mudança (contract for difference (CFD)). O Baltic Dry Index mede a taxa de navios transportando "dry commodities" como metais, minérios e grãos e está em 2560 pontos atualmente, como um aumento desde julho deste ano (quando estava em 1422).

É claro que quando falamos de contratos de navios de containers, eles levam commodities e produtos em bulk (em massa). Porém, quando importamos um bem do Japão por exemplo que vem de navio, o que pagos é um custo marginal do bulk (obviamente). O ponto é que há um custo mínimo variável de transporte, sempre buscando eficiência em distância e tempo percorrido para que a transação ocorra. Então quando compramos da China, essa relação ocorre, com marcações e identificações de destino que são um problema de logística complexo em si para o número de transações que ocorrem em tempo real ao redor do mundo, é um conjunto de dados realmente grande.

Problemas de Scheduling

Um tema que Rothbard cita no MES (Man, Economy and the State) é scheduling, que ele chama de cadeias temporais de agendas de mercado. Então é óbvio que o tempo de entrega mesmo dada qualquer distância inicial (mesmo do outro lado do mundo) demanda calendários de transações que devem ser cumpridos, caso não sejam a empresa poderá ter problemas no longo prazo em sua escala de transações.

Problemas de Scheduling são tratados há muito tempo na ciência da computação (o Traveling Salesman pode ser considerado de Scheduling também), e também pode ser definido na teoria dos grafos como fizemos no começo. Numa tese de Felix Breuer e Caroline J. Klivans eles definem o problema como:

"Um problema de scheduling sobre n itens é dado por uma fórmula Booleana S sobre fórmulas atômicas xi ≤ xj para i, j ∈ [n] := {1, . . . , n}. Um k-scheduling que resolve S é um vetor inteiro a ∈ [k]^n, pensado como uma atribuição dos xi, tal que S seja verdadeira quando xi = ai. Consideramos os n itens como tarefas a serem agendadas em intervalos de tempo discretos, e as fórmulas atômicas são interpretadas como restrições sobre as tarefas. Um k-scheduling satisfaz todas as restrições usando no máximo k intervalos de tempo" (Breuer e Klivans, Scheduling Problems).

Vou explicar e resumir a idea acima. Basicamente fórmulas booleanas pode ser usadas para fazer operações condicionadas, nesse caso é uma versão atòmica em que temos xi e xj elementos, em que i e j vão de 0 até n elementos. Tais fórmulas são funções que descrevem o problema a ser resolvido, nesse caso podem ser de n itens catalogados para entregas em lugares distintos partindo da mesma empresa, onde deve ser efetuado o cálculo de distância e tempo de entrega k provável dado o sistema atual.

Algoritmos nesse contexto são aplicados também a outros problemas, como scheduling em processadores. Existem algoritmos até bem diferentes nesse contexto como o Ant Colony (inspirado no comportamento de formigas) e o Bee Colony (inspirado no comportamento de abelhas), mesmo algoritmos genéticos (inspirados na teoria da evolução no conceito de "Survival of the fittest"). Empresas precisam resolver esses problemas continuamente, e obviamente elas possuem softwares que aplicam soluções para os mesmos sejam terceirizados ou internos.

Não existe Free-Shipping

É claro que existe no sentido de que você de fato tem a opção de frete-grátis em vários contextos de compras online, mas nunca é de graça literalmente, a empresa vai pagar o ônus do frete por você por você ter feito uma compra maior entre outras razões. Mas sempre há um custo mínimo de transporte, mesmo o que chega de navios cargueiros (vamos usar o Porto de Santos por exemplo) passam depois por um processo de descarregamento, transporte vias térreas, a empresas distribuidoras de logística (como uma DHL da vida), e então até nossas casas em caminhões ou até de carro e motos (um modelo interessante estilo motorista de aplicativos) dependendo do tamanho da carga.

O problema mais profundo

O real problema é o aumento de custo em toda a cadeia de transporte através de impostos. Hoje, se eu quiser importar um Zelda Ocarina of Time japonês eu terei que pagar impostos nessa transação. Isso em si pode fazer o custo para o consumidor duplicar no preço final, fazendo assim um mercado elástico ter um número menor de transações. Uma solução simples é zerar o imposto, e se isso não for politicamente possível, ao menos o diminuir cronicamente em menos de 10% para todas as transações internacionais (assim como acabar com o imoral IOF, como assim alguém é taxado mesmo numa visita em outro país?).

Isso faria até o governo arrecadar mais na verdade (digo, sendo menores que 10%), visto que mercados elásticos tendem a ser muito sensíveis nesses tipos de transações. O melhor seria realmente os zerar completamente até do ponto de vista de transações com fins corporativos, não seria uma má ideia até colocar isso gravado na constituição.