Utilize este link para identificar ou citar este item: https://bdm.unb.br/handle/10483/18936
Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2017_LauroSilveiraPedreiradeFreitasJúnior.pdf1,2 MBAdobe PDFver/abrir
Título: Modelo de transbordo para problemas de designação de inspetores : um estudo de caso na Agência Nacional de Aviação Civil
Autor(es): Freitas Júnior, Lauro Silveira Pedreira de
Orientador(es): Rosano Peña, Carlos
Coorientador(es): Celestino, Victor Rafael Rezende
Assunto: Aeronáutica comercial
Monte Carlo, Método de
Simulação (Computadores)
Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC)
Data de apresentação: 13-Nov-2017
Data de publicação: 10-Jan-2018
Referência: FREITAS JÚNIOR, Lauro Silveira Pedreira de. Modelo de transbordo para problemas de designação de inspetores: um estudo de caso na Agência Nacional de Aviação Civil. 2017. 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: Mecanismos de otimização computacionais são ferramentas utilizadas para múltiplas funcionalidades. Uma delas trata de designação de pessoas e resolução de problemas de escalonamento de pessoal. O problema estudado foi o designação ótima de inspetores de fiscalização da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), entre as unidades federativas espalhadas pelo território brasileiro (26 Estados Brasileiros e o Distrito Federal). Esta pesquisa tem o objetivo de propor um modelo de transbordo, que possibilita a otimização de custos de deslocamento entre as unidades federativas e, ainda, que cada localidade seja tanto de oferta de inspetores como de demanda, com a utilização de uma ferramenta de otimização, o Excel, com o suplemento OpenSolver. A partir de dados secundários provindos de registro em forma de série histórica, buscou-se uma solução ótima ao problema de designação de inspetores apresentado pela organização alvo deste estudo de caso. Este estudo é de natureza empírica com análise descritiva e abordagem probabilística já que se utiliza de simulações para prever as demandas por missões de fiscalização. A simulação utilizada segue o método de Monte Carlo que prevê cenários em base a dados estatísticos como média e desvio padrão, com capacidade de realização de várias interações, o que a torna mais confiável. Os resultados obtidos apresentam custos operacionais considerando o objetivo geral do modelo: a redução de custos de deslocamento, respeitando as restrições de oferta. A análise dos resultados demostra que a utilização da ferramenta é viável para a resolução do problema de alocação, pois este logra obter os resultados esperados. Com respeito a confiabilidade do modelo, pode-se afirmar favoravelmente, com base na análise de sensibilidade da solução obtida.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2017.
Aparece na Coleção:Administração



Este item está licenciado na Licença Creative Commons Creative Commons