Esta pesquisa propõe uma abordagem genérica de processamento de dados de rastreamento de veículos de carga com a finalidade de extrair indicadores de desempenho logístico no contexto urbano. Tais indicadores são importantes para caracterizar como as operações logísticas se desenvolvem nas cidades e subsidiar o processo de tomada de decisão dentro do âmbito do planejamento urbano de cargas, por parte do poder público. Esta abordagem é aplicada a três bases de dados - para a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) - obtidas junto a empresas privadas distintas, sendo duas grandes redes varejistas e a terceira uma provedora de serviços de mapas. Apesar de algumas limitações nos dados disponíveis, foi possível identificar paradas dos caminhões e analisar suas características, como: distribuição espacial e temporal, frequência de paradas por veículo, a localização de clusters de paradas etc. Além disso, foi possível classificar do os veículos que circulam na cidade distinguindo a parcela que corresponde ao 'fluxo de passagem", veículos que estão apenas cruzando a cidade (São Paulo) e, por fim, apresentou-se também um estudo do perfil de velocidades - por hora e dia da semana - em uma importante via arterial de São Paulo. Os resultados e análises desta pesquisa reforçam que há grande potencial na utilização de dados de rastreamento de veículos de carga no contexto do planejamento de transporte urbano de cargas, embora este dependa em parte de algumas especificidades dos dados, como a frequência dos registros, a precisão da posição geográfica coletada, além da necessidade de um processamento otimizado devido ao grande volume de dados.

The purpose of this research is a general approach for processing tracking data of cargo vehicles in order to extract logistic performance indicators in the urban scenario, essential to characterize how logistic operations are developed and support the decision-making process within the scope of urban freight planning by the public sector. This approach is applied to three data bases - for the São Paulo Metropolitan Region (SPMR) - acquired from different private companies, being two large retailers and the third a great mapping services provider. In spite of available data limitations, it was possible to identity truck stops and analyze its particulars, such as: spatial and temporal distribution, stop frequency per vehicle, the location of stop clusters, etc. Apart from that, it was possible to classify among the flow of vehicles in the city, the ones that are just passing, crossing the city, and ultimately, it was presented a speed profile analysis - per day and week day - of an important arterial way of São Paulo. The results and analysis of this research reinforce that there is great potential in the use of cargo vehicle tracking data for urban freight planning, even though it partially depends on some data specifics, such as frequency of records, location accuracy, besides the need of an optimized data processing due to their great volume.