Utilize este link para identificar ou citar este item:
https://bdm.unb.br/handle/10483/18936
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