Engtt: Software para Motor de Flete Rodoviario Basado en Costos Operacionales y Parámetros Antt

Lucas Santos Villar Arias; Arthur Pinheiro de Araújo Costa

DOI: 10.22167/2675-6528-202603186

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

El transporte por carretera representa la principal modalidad logística de Brasil, con la composición de los costos de flete regulada por la Agencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT). Ante la ausencia de una metodología estructurada para el cálculo del flete y la dependencia de hojas de cálculo aisladas en el sector, se desarrolló el software EngTT. El objetivo fue crear una herramienta de apoyo a la decisión que integrara variables operativas, calculase el costo total por ruta y comparase los resultados con el piso mínimo de la ANTT, identificando escenarios de no conformidad y compresión de margen antes de la fijación de precios. La metodología adoptada fue aplicada, cuantitativa y experimental, con construcción incremental orientada al concepto de Producto Mínimo Viable (MVP). El sistema se estructuró en tres modos de uso – Montar Ruta Visual, Batch por hoja de cálculo y Scrape de rutas – compartiendo un motor de cálculo desacoplado y parámetros centralizados. Los resultados obtenidos demostraron que el software cumplió el objetivo propuesto, evidenciando variaciones de margen y conformidad regulatoria entre las rutas analizadas. Se observó que rutas de mayor extensión, como Ribeirão Preto × Guarujá, presentaron un incremento de costo debido a la necesidad de pernoctaciones adicionales del conductor, mientras que rutas más cortas, como Cajamar × Guarujá, mostraron mayor adherencia al piso regulatorio de la ANTT. Se concluyó que la solución desarrollada es aplicable al sector de transporte por carretera de cargas como herramienta eficaz de fijación de precios y gestión operativa.

Palabras clave: ANTT; Carga contenerizada; Ingeniería de software; Flete por carretera; Python.

1. Introducción

El transporte por carretera de mercancías es la principal modalidad logística en Brasil, siendo responsable de aproximadamente el 62% del movimiento total de cargas en el país (AGÊNCIA CIDADES, 2025). Esta dependencia estructural de la economía brasileña se refleja en los costos logísticos nacionales, que alcanzan alrededor de R$ 940 mil millones anuales, con un crecimiento promedio del 7% al año (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE OPERADORES LOGÍSTICOS, 2024). La relevancia de esta modalidad impone la necesidad de procesos eficientes y transparentes para la gestión de sus costos.

La composición de los costos de flete por carretera es compleja, involucrando variables fijas y variables, como combustible, mantenimiento, peajes, depreciación, seguros, impuestos y tiempo de estadía. Para asegurar la conformidad y la justicia en las operaciones, el flete mínimo por carretera está regulado por la Agencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT), que actualiza su tabla de pisos mínimos semestralmente o siempre que hay una variación superior al cinco por ciento en el precio del gasoil (AGÊNCIA NACIONAL DE TRANSPORTES TERRESTRES, 2025). Además, la Ley nº 10.209/2001 instituye el vale-peaje obligatorio, y la Ley nº 13.103/2015 regula la jornada del conductor profesional, estableciendo ocho horas diarias con posibilidad de hasta dos horas extras e integrando el tiempo de espera a la jornada (BRASIL, 2001; BRASIL, 2015).

A pesar de la regulación y la complejidad involucrada, una gran parte de las organizaciones del sector aún enfrenta desafíos significativos en el cálculo del flete. La práctica común es la utilización de hojas de cálculo aisladas, que carecen de estandarización metodológica, trazabilidad de las premisas y comparación sistemática con los parámetros regulatorios vigentes. Esta ausencia de una metodología estructurada compromete la precisión en la fijación de precios, dificulta la toma de decisiones operativas y comerciales, y expone a las empresas a riesgos de incumplimiento regulatorio.

Ante este escenario, se hace evidente la necesidad de una herramienta que integre las variables operacionales y los parámetros regulatorios, ofreciendo una solución estandarizada, auditable y reproducible para el cálculo de flete. El presente trabajo propone el desarrollo de un software denominado EngTT, cuyo nombre combina el concepto de motor de cálculo, derivado del inglés Engine, con la referencia a la tabla regulatoria de la ANTT, sintetizando su propósito central de estructurar el cálculo de flete carretero en conformidad con las normas de la agencia.

La investigación se justifica por la brecha práctica y teórica en la gestión de los costos del flete por carretera de contenedores, con el objetivo de ofrecer una herramienta de apoyo a la decisión que resuelva la ausencia de una metodología estructurada para el cálculo del flete en las organizaciones del sector. Para ello, el objetivo de la investigación es desarrollar un software de apoyo a la decisión capaz de resolver la ausencia de una metodología estructurada para el cálculo del flete por carretera de contenedores en las organizaciones del sector, que hoy operan con hojas de cálculo aisladas, sin trazabilidad de las premisas y sin comparación sistemática con los parámetros regulatorios vigentes. Para ello, el software EngTT integra variables operativas como combustible, peajes, neumáticos, dietas del conductor y tiempos de estancia, calcula el costo total de la operación por ruta y compara el resultado con el piso mínimo establecido por la ANTT, permitiendo identificar escenarios de no conformidad regulatoria y de compresión de margen antes de la fijación de precios al contratante.

2. Material y Métodos

La investigación se caracterizó por ser aplicada, cuantitativa y experimental, con el objetivo de desarrollar una herramienta estandarizada para el cálculo estructurado y auditable del flete rodoviario de contenedores. Se adoptó un desarrollo iterativo, orientado al concepto de Producto Mínimo Viable (MVP), con ciclos de revisión, prueba y refinamiento, siguiendo los principios de la Ingeniería de Software (PRESSMAN, 2016). El estudio utilizó datos operativos parametrizados, construidos a partir de referencias reales del sector, sin identificación de empresas, garantizando imparcialidad y replicabilidad. El enfoque inicial fue en operaciones de carga de contenedores con vehículos de seis ejes, una configuración común en el transporte de larga distancia en Brasil.

El proceso metodológico implicó revisión de literatura, definición de requisitos, modelado de la arquitectura, implementación del software, parametrización y recolección de datos, ejecución y validación de los módulos, y análisis de los resultados. Este flujo iterativo permitió la construcción progresiva de la solución.

Para el desarrollo del software EngTT, se empleó Python (v3.11.9) como lenguaje principal y el framework web Django para la interfaz local. La arquitectura fue modular y en capas (SOMMERVILLE, 2019), con Presentación, Aplicación, Dominio, Datos e Integración. Bibliotecas como Pandas (v2.2.3) y openpyxl manipularon hojas de cálculo Excel (.xlsx), y Selenium automatizó la captura de datos del portal QualP. PyInstaller se usó para empaquetar en ejecutable de Windows, y Visual Studio Code (v1.90.1) como entorno de desarrollo.

Los datos de entrada y parámetros operacionales fueron centralizados en archivos Excel. El `config.xlsx` almacenó premisas estándar (direcciones base, ejes, tabla ANTT, markup, horas de espera), mientras que el `EngTT_Cost_Model.xlsx` consolidó parámetros económicos del vehículo (consumo, neumáticos, diarias, seguro). El `EngTT_RouteDatabase.xlsx` fue utilizado para procesamiento en lote.

El motor de cálculo de EngTT, en el directorio `engine/`, se estructuró para descomponer el flete en componentes rastreables. La ruta se modeló como una secuencia de segmentos (base, depósito, cliente, puerto, retorno a base), con distancia y tiempos asociados. Los costos variables se calcularon en base a combustible, neumáticos, peajes (Ley nº 10.209/2001) y estancia. El viaje del conductor y las dietas se parametrizaron según la Ley nº 13.103/2015, con ajuste para tiempos de operación excedentes. Los parámetros de piso mínimo de la ANTT se integraron como referencia regulatoria para comparación directa con el costo operativo (AGÊNCIA NACIONAL DE TRANSPORTES TERRESTRES, 2025), aplicándose un factor de retorno en vacío del 92% para tramos sin carga.

El EngTT se estructuró en tres modos de uso. El Montar Ruta Visual permitía la simulación individual de rutas, configurando parámetros para obtener costo total, precio de venta y comparación con el piso ANTT. El Batch por hoja de cálculo procesaba múltiples rutas de una hoja de cálculo de entrada estandarizada, generando un archivo de salida con historial y gráficos comparativos. El Scrape de rutas realizaba el enriquecimiento automatizado de la base de rutas con datos del portal QualP (distancia, peaje, tiempo estimado, piso mínimo ANTT), operando como integración asistida vía Selenium, con autenticación manual. Archivos como `EngTT_Scrape.xlsx` y `EngTT_Scrape_output.xlsx` se usaron para entrada y salida del Scrape, con resultados finales almacenados en `runtime_exports/` con marca de tiempo.

3. Resultados y Discusión

La implementación del software EngTT representó una solución funcional y robusta para el desafío del cálculo estructurado de flete rodoviario contenerizado, conforme al objetivo central de esta investigación. El sistema demostró capacidad para realizar análisis tanto individualmente como en lote, integrándose a los parámetros regulatorios de la Agencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) y ofreciendo un mecanismo para el enriquecimiento automatizado de datos externos. El proceso de desarrollo siguió rigurosamente las prácticas modernas de la Ingeniería de Software, con especial atención a la modularidad del código, la centralización de las premisas operacionales y la clara separación de responsabilidades por capas, garantizando la mantenibilidad y la escalabilidad de la herramienta.

La arquitectura de EngTT, organizada en capas de Presentación, Aplicación, Dominio, Datos e Integración, facilitó la gestión de los requisitos y la construcción incremental del Producto Mínimo Viable (MVP). Este enfoque permitió que el sistema se desarrollara en Python, con una interfaz web local, y que el motor de cálculo se desacoplara, lo que contribuye a la flexibilidad y la reutilización del código. La centralización de los parámetros operativos y regulatorios en un archivo `config.xlsx` eliminó la necesidad de codificación directa, haciendo que el modelo sea auditable y accesible para usuarios no técnicos para ajustes y validación de las premisas.

El motor de cálculo de EngTT fue diseñado para descomponer el flete en componentes rastreables, abordando la composición de la ruta como una secuencia de segmentos que incluyen salida de base, paso por depósito, atención al cliente, puerto (si aplica) y retorno a base. A cada segmento se le asociaron su distancia, tiempo de desplazamiento y tiempo de permanencia, distinguiendo entre movimiento productivo y tiempo improductivo. Esta granularidad en el cálculo es fundamental para la precisión de la fijación de precios y para la identificación de cuellos de botella operativos.

En cuanto a los costos, el software calculó los componentes variables, como el combustible por kilómetro, basándose en el consumo medio del vehículo, y el costo de neumáticos por kilómetro. Los peajes se trataron como un componente obligatorio y segregado, de conformidad con la Ley nº 10.209/2001, que establece el vale-peaje. El costo de estancia se determinó por el tiempo de permanencia del vehículo en las instalaciones del embarcador o destinatario, un factor crítico que frecuentemente impacta la rentabilidad de las operaciones de transporte.

El viaje del conductor y las dietas se parametrizaron basándose en la Ley nº 13.103/2015, que establece una jornada regular de ocho horas diarias, con la posibilidad de hasta dos horas extras, e integra el tiempo de espera a la jornada laboral. Cuando el tiempo total de la operación excedió los límites diarios legales, el sistema incrementó automáticamente el número de dietas y, consecuentemente, el costo total estimado. Esta funcionalidad es crucial para garantizar la conformidad laboral y la correcta asignación de los costos asociados a la mano de obra.

La composición del precio de venta sugerido por EngTT se obtuvo aplicando un porcentaje de margen comercial, definido en el archivo `config.xlsx`, sobre el costo total estimado de la ruta. Este precio de venta se comparó luego con el piso mínimo de flete establecido por la ANTT, permitiendo la identificación de escenarios de conformidad regulatoria, compresión de margen o subdimensionamiento de precio. Esta comparación directa es uno de los pilares de la herramienta, ofreciendo una visión clara de la viabilidad comercial y regulatoria de cada operación.

La ejecución del modelo computacional permitió simular diversas configuraciones de ruta, utilizando como estudio de caso las rutas Cajamar × Guarujá, Guarulhos × Guarujá, Extrema (MG) × Guarujá y Ribeirão Preto × Guarujá. Estas rutas fueron seleccionadas por representar diferentes rangos de distancia y perfiles operativos, lo que posibilitó un análisis exhaustivo de los impactos de las variables de costo. Los resultados demostraron variaciones significativas de costo entre las rutas, influenciadas principalmente por la distancia recorrida, la incidencia de peajes, el tiempo de estancia y la necesidad de pernoctaciones adicionales para el conductor.

En rutas de mayor extensión, como Ribeirão Preto × Guarujá, el tiempo total de operación frecuentemente sobrepasó la jornada diaria legal del conductor, resultando en un incremento significativo en el costo total estimado debido a la necesidad de pernoctas adicionales. Este hallazgo subraya la importancia de considerar la legislación laboral en el cálculo del flete, ya que el incumplimiento puede generar costos no previstos y riesgos legales para las empresas transportadoras.

Por otro lado, rutas más cortas, como Cajamar × Guarujá, presentaron mayor adherencia al piso regulatorio de la ANTT, con una menor probabilidad de compresión de margen operacional. Este resultado corrobora la literatura técnica del sector, que indica la incidencia proporcional de peajes y los tiempos de espera para carga y descarga como factores más críticos en rutas de menor distancia, mientras que la jornada del conductor tiene un impacto predominante sobre el costo total en rutas más largas (Ballou, 2016).

El análisis comparativo entre el costo calculado por EngTT y el piso mínimo regulatorio de la ANTT para las rutas simuladas reveló escenarios distintos. Para la ruta Cajamar × Guarujá, el costo operativo calculado por EngTT fue de R$ 3.045,91, con un precio de venta sugerido de R$ 3.198,21 (aplicando un markup del 5%), mientras que el piso ANTT era de R$ 3.398,58. De manera similar, para Extrema (MG) × Guarujá, el costo EngTT fue de R$ 3.149,40, el precio de venta R$ 3.306,87 y el piso ANTT R$ 3.763,69. En ambos casos, el precio de venta sugerido por EngTT quedó por debajo del piso regulatorio de la ANTT, indicando un escenario de potencial no conformidad o necesidad de ajuste en el markup para cumplir con la regulación.

En contraste, para la ruta Guarulhos × Guarujá, el costo EngTT fue de R$ 2.512,56, el precio de venta R$ 2.638,19 y el piso ANTT R$ 2.454,54. En este caso, el precio de venta sugerido por EngTT superó el piso mínimo de la ANTT, indicando un margen positivo y conformidad regulatoria. Para Ribeirão Preto × Guarujá, el costo EngTT fue de R$ 5.791,68, el precio de venta R$ 6.081,26 y el piso ANTT R$ 8.468,47, nuevamente con el precio de venta por debajo del piso regulatorio. Esta distinción entre el costo operacional, el precio de venta sugerido y el piso regulatorio de la ANTT es crucial para la evaluación de la viabilidad económica y regulatoria de cada ruta, permitiendo decisiones de fijación de precios más estratégicas.

La ejecución del módulo Scrape de rutas demostró la viabilidad técnica de la integración asistida con el portal QualP para el enriquecimiento automatizado de la base de rutas. El flujo de captura, tras la confirmación manual del inicio de sesión por parte del usuario, recopiló con éxito datos de distancia, peaje por eje, tiempo estimado de viaje y el piso mínimo ANTT para las rutas informadas. La decisión de mantener la autenticación manual resultó acertada, dada la variabilidad en los flujos de inicio de sesión del portal QualP, lo que haría que una automatización total fuera frágil y de difícil mantenimiento. El archivo de salida del Scrape se generó en formato estándar, permitiendo el encadenamiento directo con el modo Batch sin necesidad de transformaciones intermediarias de datos.

La arquitectura en capas adoptada en EngTT demostró ser eficaz en la separación de responsabilidades, facilitando el mantenimiento y la evolución incremental del sistema. La centralización de los parámetros en el archivo `config.xlsx` eliminó la práctica de “hardcodes” distribuidos en el código, haciendo las premisas del modelo explícitas y auditables, un atributo valioso tanto para la validez científica de la investigación como para la trazabilidad en contextos de uso profesional. Este enfoque está alineado con los principios de cohesión y bajo acoplamiento, fundamentales en la Ingeniería de Software (Pressman, 2016; Sommerville, 2019).

La separación de los tres modos de uso – Ensamblar Ruta Visual, Batch por hoja de cálculo y Scrape de rutas – permitió que cada flujo se optimizara para su propósito específico, sin comprometer la coherencia del motor de cálculo subyacente. La validación práctica del ejecutable `.exe` confirmó que la solución es técnicamente distribuible y accesible a usuarios sin conocimiento técnico en Python, lo que amplía su potencial de aplicación en el sector. En síntesis, los resultados obtenidos demuestran que EngTT es capaz de calcular el costo total de operación por ruta, incorporar variables operacionales y regulatorias, y comparar los valores con el piso mínimo de la ANTT, respondiendo de forma eficaz al objetivo de proporcionar una metodología estructurada y una herramienta de apoyo a la decisión para la fijación de precios de fletes carreteros contenerizados.

4. Conclusión

El presente estudio buscó desarrollar un software de apoyo a la decisión para suplir la ausencia de metodología estructurada en el cálculo de flete rodoviario contenerizado, integrando variables operacionales y regulatorias para comparación con el piso mínimo de la ANTT. Se verificó que el software EngTT demostró ser una solución funcional y robusta, capaz de realizar análisis de costo total por ruta, tanto individualmente como en lote, y de incorporar parámetros regulatorios de la Agencia Nacional de Transportes Terrestres. Se observó que la herramienta permitió identificar escenarios de no conformidad regulatoria y de compresión de margen antes de la precificación, al comparar el precio de venta sugerido con el piso mínimo de la ANTT. El análisis de las rutas simuladas, como Cajamar × Guarujá y Ribeirão Preto × Guarujá, evidenció variaciones significativas de costo, influenciadas por la distancia recorrida, incidencia de peajes, tiempo de estadía y la necesidad de pernoctas adicionales del conductor, conforme la Ley nº 13.103/2015. Se notó que rutas de mayor extensión presentaron incremento de costo debido a las pernoctas, mientras que rutas más cortas mostraron mayor adherencia al piso regulatorio. La arquitectura modular y la centralización de parámetros en el archivo `config.xlsx` garantizaron la mantenibilidad y la auditabilidad del modelo.

La principal contribución de EngTT reside en su capacidad de transformar un proceso de fijación de precios de flete, antes dependiente de hojas de cálculo aisladas y con baja trazabilidad, en una metodología estandarizada, auditable y reproducible, ofreciendo soporte estratégico a la gestión logística y comercial. Sin embargo, el modelo actual presenta limitaciones, como la dependencia de autenticación manual en portales externos para el módulo Scrape de rutas, la fragilidad inherente a integraciones basadas en interfaces web de terceros, la necesidad de archivos Excel en el entorno de ejecución y la cobertura inicial restringida a la carga contenerizada. Para estudios futuros, se sugiere la publicación del software en un entorno de producción con base de datos persistente, la expansión del tratamiento de la tabla ANTT para otras configuraciones vehiculares, el desarrollo de informes gerenciales con indicadores de desempeño logístico y la integración con interfaces de programación de aplicaciones (APIs) para consulta de rutas y peajes, buscando una experiencia de aplicación de escritorio más completa.

Referencias Bibliográficas

AGÊNCIA CIDADES. Rodovias são responsáveis por 62% do transporte de cargas no Brasil. Brasília, 2025. Disponível em: https://www.agenciacidades.com.br/reportagens/rodovias-sao-responsaveis-por-62-do-transporte-de-cargas-no-brasil/697/. Acesso em: 1 nov. 2025.

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ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE OPERADORES LOGÍSTICOS (ABOL). Gastos com transportes no Brasil sobem 7% e chegam a R$ 940 bilhões. São Paulo, 2024. Disponível em: https://abolbrasil.org.br/noticias/noticias/gastos-com-transportes-no-brasil-sobem-7-e-chegam-a-r-940-bilhoes/. Acesso em: 1 nov. 2025.

BALLOU, Ronald H. Logística Empresarial: Transportes, Administração de Materiais e Distribuição Física. São Paulo: Atlas, 2016.

BRASIL. Lei nº 10.209, de 23 de março de 2001. Institui o vale-pedágio obrigatório sobre o transporte rodoviário de carga e dá outras providências. Diário Oficial da União, Brasília, 2001.

BRASIL. Lei nº 13.103, de 2 de março de 2015. Dispõe sobre o exercício da profissão de motorista; altera a Consolidação das Leis do Trabalho (CLT) e dá outras providências. Diário Oficial da União, Brasília, 2015.

PRESSMAN, Roger S. Engenharia de Software: uma abordagem profissional. 8. ed. Porto Alegre: AMGH, 2016.

SOMMERVILLE, lan. Ingeniería de Software. 10. ed. São Paulo: Pearson, 2019.

Artículo originado del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Ingeniería de Software del MBA USP/Esalq

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