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2025 |
Aplicação de Análise Multicritério no Apoio à Decisão para a Abertura de Comissionamento para Missões Operacionais de um Esquadrão de Transporte Aéreo da FAB Proceedings Article Ramiro de Paiva Fagundes; Camile Ramos; Bruno Santos Luiz; Daniel Alberto Pamplona; Mischel Carmen Neyra Belderrain Resumo | Links | BibTeX | Tags: Alocação de Recursos, Eficiência Operacional, estruturação de problemas @inproceedings{Fagundes2025AplicacaoAnalise,O presente trabalho aplicou o método Value-Focused Thinking (VFT), associado à Análise Multicritério de Decisão (MCDA), objetivando a estruturação e suporte ao processo decisório referente à abertura de comissionamento em um Esquadrão de Transporte Aéreo da Força Aérea Brasileira. A primeira etapa iniciou-se com a identificação dos valores, como operacionalidade, satisfação do tripulante, segurança de voo, transparência e economia de recursos. Em seguida, elaborou-se a hierarquia de objetivos fundamentais, estabelecendo, em seu último nível, atributos mensuráveis. A partir da avaliação das alternativas disponíveis, identificou-se que a utilização de comissionamento baseada em critérios de limites máximos e mínimos apresentou desempenho superior diante dos múltiplos critérios definidos, demonstrando maior alinhamento às diretrizes institucionais. Os resultados indicam que a aplicação do VFT contribui para a construção de um processo mais transparente e racional, pautado nos princípios da administração pública, permitindo a proposição de alternativas aderentes à realidade das unidades, mesmo que não previstas nas normas vigentes. |
Classificação das Companhias Aéreas com Base na Eficiência Operacional: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina Proceedings Article João Antônio Vieira Barbosa; Rodrigo Martins da Silva Fajoses; Victor Andrade Assis; João Vitor Brunheroto Anacleto; Álvaro Luiz Campos Justen Costa; Mateus Habermann; Daniel Alberto Pamplona Resumo | Links | BibTeX | Tags: Classificação Supervisionada, Companhias Aéreas, Eficiência Operacional @inproceedings{Barbosa2025ClassificacaoCompanhias,A classificação de companhias aéreas é um tema de considerável relevância para diversos stakeholders, sendo tradicionalmente dominada por modelos de negócios como Tradicional (Legacy), Baixo Custo (LCC) e Híbrido. Contudo, essas classificações frequentemente carecem de critérios operacionais objetivos e padronizados, o que pode comprometer sua utilidade analítica e a capacidade de refletir a crescente convergência estratégica no setor. Este estudo tem como objetivo principal avaliar a eficácia da classificação tradicional e, concomitantemente, propor e validar um modelo alternativo de classificação fundamentado na eficiência operacional da frota. Para tal, foram utilizadas métricas operacionais reais de companhias aéreas norte-americanas, abrangendo o período de 1995 a 2020. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, incluindo Random Forest, Support Vector Machines e Regressão Logística, foram empregadas para construir e comparar modelos preditivos baseados tanto na classificação tradicional quanto na abordagem proposta, esta última utilizando indicadores sintéticos de Produtividade da Frota (PF) e Intensidade Operacional Ajustada (IOA). Os resultados indicam que os modelos de machine learning, especialmente o Random Forest, demonstraram alta capacidade preditiva para ambas as abordagens de classificação. A classificação proposta, baseada em eficiência operacional, revelou-se não apenas robusta em termos de desempenho preditivo, com acurácias frequentemente superiores a 90%, mas também ofereceu maior interpretabilidade quanto aos fatores operacionais determinantes. Conclui-se que abordagens orientadas por dados, como a proposta, são promissoras para fornecer diagnósticos mais objetivos, replicáveis e acionáveis sobre a eficiência das companhias aéreas, complementando ou refinando as classificações tradicionais. |