Tese de Doutoramento em Engenharia Civil.Earthworks are often regarded as one of the most costly and time-consuming components of linear infrastructure
constructions (e.g., road, railway and airports). Since actual construction requirements originate higher demands for
productivity and safety in earthwork constructions, the optimal usage of every resource in these tasks is paramount. The
management of resources in an earthwork construction site is, in great part, a function of the allocation of the available
equipment, for which there are a vast number of possible equipment allocation combinations. Simultaneously, while there
is often high competitiveness, where the pressure is to provide the least possible costs and durations, contractors and
project designers often settle for an allocation solution that is mostly based on their own intuition and accumulated
experience. This guarantees neither optimal resource usage, nor a solution associated with minimal cost and duration.
The optimal allocation of equipment in earthwork tasks is a complex problem that requires the study of several different
aspects, as well as the knowledge of a large number of factors. In fact, earthworks are comprised by a combination of
repetitive, sequential, and interdependent activities based on heavy mechanical equipment (i.e., resources), such as
excavators, dumper trucks, bulldozers and compactors. In order to optimally allocate the available resources, knowledge
regarding their specifications (e.g., capacity, weight, horsepower) and the work conditions to which they will be subjected
(e.g., material types, required and available volumes in embankment and excavation fronts, respectively) is essential. This
knowledge can be translated into the productivity (i.e., work rate) of each piece of equipment when working under a
specific set of conditions. Moreover, since earthwork tasks are inherently sequential and interdependent, the interaction
between the allocated equipment must be taken into account. A typical example of this is the need for matching the work
rate of an excavator plant with the capacity of a truck plant to haul the excavated material to the embankment fronts.
Given the non-trivial characteristics of the earthwork allocation problem, conventional Operation Research (e.g., linear
programming) and blind search methods are infeasible. As such, a potential solution is to adopt metaheuristics – modern
optimization methods capable of searching large space regions under a reasonable use of computational resources. While
this may address the issue of optimizing such a complex problem, the lack of knowledge regarding optimization parameters
under different work conditions, such as equipment productivity, calls for a different approach. Bearing in mind the
availability of large databases, including in the earthworks area, that have been gathered in recent years by construction
companies, technologies like data mining (DM) come forward as ideal tools for solving this problem. Indeed, the learning
capabilities of DM algorithms can be applied to databases embodying the productivity of several equipment types when
subjected to different work conditions. The extracted knowledge can then be used to estimate the productivity of the
available equipment under similar work conditions. Furthermore, as previously referred, since earthwork tasks include the
material hauling from excavation to embankment fronts, it also becomes imperative to analyse and optimize the possible
transportation networks. In this context, the use of geographic information systems provides an easy method to study the
possible trajectories for transportation equipment in a construction site, ultimately allowing for a choice of the best paths to
improve the workflow.
This work explores the integration of different technologies in order to allow for an optimization of the earthworks process.
This is translated in the form of an evolutionary multi-criteria optimization system, capable of searching for the best
allocation of the available equipment that minimizes a set of goals (e.g., cost, duration, environmental impact). The results
stemming from the application of the system to a case study in a Portuguese earthwork construction site are presented.
These comprise the assessment of the system performance, including a comparison between different optimization
methods. Furthermore, an analysis regarding the improvement of workflow in the construction site after the implementation
of the system is discussed, in the context of several comparisons between original (i.e., obtained by manual design) and
optimized allocation solutions. Ultimately, these results illustrate the potential and importance of using this kind of
technologies in the management and optimization of earthworks.Em projetos de construção de infraestruturas de transporte lineares (e.g., estradas, vias férreas e aeroportos), as
terraplenagens são geralmente consideradas um dos componentes com custos e tempos de execução mais elevados. Tendo
em conta que cada vez mais é exigido um aumento na produtividade e segurança no contexto das construções de
terraplenagens, torna-se fulcral a otimização de todas as tarefas relacionadas com este processo. A gestão de recursos num
estaleiro de terraplenagens é, em grande parte, função da alocação do equipamento mecânico disponível, para a qual existe
um número quase infinito de soluções possíveis em cada caso. Simultaneamente, embora se verifique um alto nível de
competitividade nesta área, onde o objetivo é obter custos e durações de execução o mais baixos possíveis, o planeamento
das tarefas de terraplenagens é em grande parte baseado na experiência acumulada dos engenheiros e especialistas. Porém,
tais métodos não garantem nem uma utilização ótima dos recursos disponíveis, nem uma solução associada ao custo e
duração de execução mínimos.
A alocação ótima de equipamento mecânico em tarefas de terraplenagens é um problema complexo que requer o estudo de
vários aspectos distintos, assim como o conhecimento de um elevado número de fatores. De facto, estas tarefas são
demarcadas por combinações de atividades repetitivas, fortemente baseadas no uso de equipamento mecânico (i.e.,
recursos), tal como escavadoras, dumpers, espalhadores e compactadores. Para que seja possível a sua alocação ótima, é
essencial o conhecimento das suas especificações (e.g., capacidade, peso, potência) e das condições a que estão sujeitos
durante a sua atividade (e.g., tipos de material, volumes disponíveis em frentes de escavação e necessários em frentes de
aterro). Este conhecimento pode ser traduzido na produtividade de cada equipamento quando sujeito a determinadas
condições de trabalho. Para além disso, uma vez que as terraplenagens consistem em tarefas inerentemente sequenciais e
interdependentes, a interação entre os equipamentos tem de ser tomada em consideração. Um exemplo típico deste aspecto
pode ser ilustrado pela necessidade de sincronizar a produtividade de uma equipa de escavadoras com a de uma equipa de
dumpers, para que seja possível um fluxo constande de escavação e transporte de geomateriais das frentes de escavação
para as frentes de aterro.
Tendo em conta as características não triviais do problema de alocação em terraplenagens, os métodos convencionais de
procura de soluções, tais como Investigação Operacional (e.g. programação linear) e busca exaustiva são impraticáveis.
Assim, uma potencial solução é a adoção de metaheurísticas – métodos de otimização moderna capazes de efetuar a busca
de soluções em espaços de procura extensos com níveis de exigência computacional razoáveis. Embora estes métodos
sejam práticos para a otimização de problemas de elevado nível de complexidade, como é o caso das terraplenagens, existe
ainda a necessidade de abordar o problema relacionado com a escassez de conhecimento de vários parâmetros necessários à
otimização, tais como a produtividade dos equipamentos sujeitos a diferentes condições de trabalho. Considerando os
recentes avanços da tecnologia e o aumento da prática de recolha de dados, verifica-se a disponibilidade de extensas bases
de dados de construção, incluindo na área de terraplenagens. Neste sentido, tecnologias tais como o data mining (DM)
surgem como ferramentas ideais para abordar esse problema. De fato, as capacidades de aprendizagem dos algoritmos de
DM podem ser aplicadas às bases de dados existentes com informação relativa à produtividade de vários tipos de
equipamento sujeitos a diferentes condições de trabalho. Mediante este processo, o conhecimento extraído pode então ser
usado em novos casos para estimar a produtividade de equipamentos em condições semelhantes. Adicionalmente, uma vez
que as tarefas de terraplenagens incluem o transporte de materiais de frentes de escavação para frentes de aterro, como
previamente referido, torna-se ainda imperativa a análise e otimização das potenciais trajetórias de transporte ao longo do
estaleiro. Neste contexto, a utilização de sistemas de informação geográficos providencia um método eficaz de estudo e
escolha das melhores trajetórias para o equipamento de transporte, melhorando o fluxo de trabalho no estaleiro.
Este trabalho explora a integração de diferentes tecnologias tendo em vista a otimização das tarefas de terraplenagens. Isto
concretiza-se sob a forma de um sistema de otimização evolutiva multi-objetivo, capaz de eleger a melhor distribuição dos
equipamentos de terraplenagens disponíveis que minimiza um determinado conjunto de objetivos (e.g., custo, duração,
impacto ambiental). São apresentados os resultados decorrentes da aplicação do sistema desenvolvido num caso de estudo,
associado a um estaleiro de terraplenagens em Portugal. Estes abrangem a avaliação do desempenho do sistema de
otimização, incluindo a comparação de vários métodos de otimização. Para além disso, é realizada uma análise relativa ao
melhoramento do fluxo de trabalho no estaleiro após a implementação do sistema, sendo enquadrada numa série de
comparações entre as soluções originais (i.e., obtidas pelos métodos convencionais de dimensionamento) e as soluções
otimizadas correspondentes. Em última análise, estes resultados ilustram o potencial e a importância da utilização deste
tipo de tecnologias na gestão e otimização das terraplenagens.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) SFRH/BD/71501/2010
