Ferramenta metodológica para o gerenciamento de riscos em aeroportos

Abstract

O desenvolvimento de um SGSO (Sistema de Gerenciamento de Riscos à Segurança Operacional) é o meio pelo qual são implementadas medidas para que os riscos das operações aeroportuárias sejam identificados, classificados e para que sejam tomadas as providências para evitar que suas consequências sejam reduzidas, mitigadas ou eliminadas. A Organização da Aviação Civil Internacional (OACI) é responsável por normatizar o gerenciamento de riscos na aviação civil, dentre outras responsabilidades, e recomenda a utilização da Matriz de Risco para avaliar eventos de risco por meio de sua Probabilidade e Severidade, classificando os eventos em Aceitáveis, Toleráveis e Intoleráveis. A utilização da Matriz de Risco, entretanto, é um critério mínimo exigido, e que deve ser adaptado para atender às necessidades de cada aeroporto, e quanto maior a complexidade, maior a necessidade de adaptações. Visando contribuir para a gestão de riscos em aeroportos, este trabalho faz uma associação da análise de eventos de risco utilizando a matriz de riscos com uma análise numérica por meio da Lógica Fuzzy, trazendo não mais apenas a classificação linguística para os eventos (Aceitável, Tolerável ou Intolerável). São propostos quatro eventos de risco, em duas simulações de operações aeroportuárias simplificadas. A partir disso, é realizada uma pesquisa com cinco avaliadores especialistas em SGSO buscando uma resposta numérica para a Probabilidade e a Severidade associada a cada evento. As respostas foram o input para um Sistema de Controle Fuzzy (SCF), construído com base na matriz de riscos da OACI. Os outputs deste SCF permitiram a classificação numérica dos eventos de risco. Três, dentre os quatro eventos, foram classificados como 3A pela matriz, mas com valores diferentes de saída do SCF. Os resultados mostram que é viável a utilização da ferramenta para refinamento de análise de tolerabilidade, mas é necessário um maior aparato ferramental para avaliação numérica de Probabilidade e Severidade de eventos de risco.