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Título: MODELO DE LOCALIZAÇÃO-ALOCAÇÃO ÓTIMA DE SERVIDORES: ESTUDO DE CASO NA ANAC
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): CHRISTOPHER FEITOSA DA SILVA

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
JANAINA FIGUEIRA MARCHESI - Coorientador
Número do Conteúdo: 59090
Catalogação:  19/05/2022 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59090@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59090@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59090

Resumo:
Ao longo dos últimos anos o desenvolvimento da Pesquisa Operacional foi fundamental para o crescimento da indústria aérea. No Brasil, o órgão responsável pela fiscalização da aviação civil é a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). O objetivo da dissertação é desenvolver um modelo de otimização para localização-alocação de pessoal (servidores) e aplicá-lo à um estudo de caso da ANAC, no contexto de Safety Oversight. Uma revisão sistematizada de literatura foi conduzida para identificar os gaps e soluções recentes na literatura de problemas de facility location. O objetivo descrito foi alcançado e o modelo matemático foi validado pelo Estudo de Caso proposto. O modelo alocou 31 porcento dos servidores da ANAC na Região Sudeste do Brasil, 25 porcento na Região Nordeste, 17 porcento na Região Norte, 17 porcento na Região Sul e 10 porcento na Região Centro-Oeste; reduzindo em 66 porcento a quantidade total de inspetores. Obteve-se ainda uma matriz de distribuição de capacitações por agência da ANAC, de forma que o tomador de decisão possa analisar o perfil ótimo de habilitações dos funcionários de cada agência. Uma análise de sensibilidade foi conduzida para avaliar a flexibilidade do modelo, que se mostrou eficiente para aplicações em problemas reais.

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