A administração do transporte é fundamental para a manutenção da competitividade das empresas, visto que o transporte tem um alto impacto nos custos logísticos totais. Em particular no Brasil, onde o combustível representa uma parcela significativa dos custos das transportadoras. Assim, esse artigo apresenta o desenvolvimento de um modelo matemático que otimiza o custo com combustível e auxilia na definição da polícia de reabastecimento das empresas. Basicamente, este modelo analisa das variações de preços dos combustíveis existentes em uma malha rodoviária, assim, ele define: (i) qual posto de combustível utilizar, e (ii) quanto de combustível deve ser abastecido em cada posto escolhido. Para auxiliar no desenvolvimento do modelo foram pesquisados vários artigos relacionados com a otimização da política de reabastecimento. Ao contrário dos trabalhos analisados, na qual os modelos são validades utilizando simulações, o modelo apresentado usa um estudo de caso como referencia e, neste caso, o modelo chegou a uma redução de 2,3% no custo total de combustível.
Considering the high impact of the transport on the total logistics cost, the transportation management is fundamental to maintain the company's competitiveness. Particularly in Brazil, fuel represents a significant cost for the motors carriers. So, this paper presents the development of a generic mathematic model that optimizes the fuel cost and assists the company's decision making on refuelling policy choices. Basically, in order to reduce the total cost, this model analyses the fuel prices variations in a road network and, thereby, it define: (i) which truck stop(s) to use, and (ii) how much fuel to buy at the chosen truck stop(s). Therefore, to assist the development of this model, a set of publications was raised related to the techniques of refuelling optimization. As opposed to the papers analyzed, in which, the models are validated using simulations, the presented model uses a case study as a reference and, in this case, the model provided a decrease of 2.3% in total fuel cost.