[en] EFFICIENT USE OF AIRPORT RESOURCES: OPTIMIZING THE AIRPORT CHECK-IN COUNTER ALLOCATION PROBLEM

[pt] USO EFICIENTE DOS RECURSOS AEROPORTUÁRIOS: OPTIMIZAÇÃO DO PROBLEMA DE ALOCAÇÃO DE BALCÕES DE CHECK-IN

[pt] GERSON ARAUJO DIAZ

[pt] SIMULACAO

[pt] ALOCACAO DE BALCOES DE CHECK-IN

[pt] LOGISTICA AEROPORTUARIA

[pt] TEORIA DE FILAS

[pt] MODELOS DE OTIMIZACAO

[en] SIMULATION

[en] THEORY OF THE QUEUE

[en] OPTIMIZATION MODELS

[pt] Esta dissertação trata sobre o problema de alocação de balcões de check-in em um aeroporto. O processo de check-in é um dos serviços aeroportuários mais problemáticos. Ineficiências neste processo propagam problemas como o efeito chicote, sendo uma das causas dos baixos níveis de serviço. Além disso, em geral, as ilhas de check-in ocupam grandes áreas nos aeroportos afetando possíveis receitas de concessão. Uma alocação eficiente de balcões para o processo de check-in poderia reduzir custos aeroportuários e elevar o nível de serviço oferecido para os passageiros. Visando otimizar o ACCAP a nível diário, este trabalho apresenta uma nova metodologia que combina otimização e simulação. O objetivo é determinar o número ótimo, programação e localização de balcões para check-in, de forma a minimizar custos operacionais e garantir um dado nível de serviço. A metodologia proposta divide-se em três passos. O passo número um faz uso de modelos de otimização para o problema de alocação de balcões de check-in num aeroporto considerando uma política de alocação variável. Dois novos modelos de optimização são apresentados, um para um sistema de check-in comum e outro para um sistema dedicado. Os modelos visam determinar o menor número de balcões por intervalo de tempo e ao mesmo tempo equilibrar os custos operacionais e o nível de serviço oferecido. Estes modelos apresentam dois conjuntos de restrições que levam em consideração aspectos estocásticos do processo de check-in. Um conjunto considera o conceito de fator de utilização da teoria de filas e o outro, a flutuação na taxa de chegada dos passageiros entre intervalos de tempo adjacentes. O passo número dois usa simulação para avaliar se os resultados do passo anterior cumprem um determinado nível de serviço quando são consideradas incertezas na chegada dos passageiros e tempo de atendimento no processo de check-in. Além disso, a simulação terminada ajuda definir a duração adequada do intervalo de tempo e parâmetros chaves relativos aos modelos de otimização. Em geral, o processo de check-in é analisado considerando um padrão de chegada dos passageiros em procura do serviço de registro e como estes passageiros são atendidos nos balcões. A fim de avaliar essas distribuições: tempo entre chegada dos passageiros e tempo de atendimento, um conjunto de cenários é definido. Os principais cenários para ser testados são para um sistema comum e um dedicado. Assim, testando certo número de replicações para cada experimento de simulação, as estatísticas de desempenho do sistema são obtidas. Estatísticas de interesse tem que ver com o tempo de espera e tamanho da fila. O passo número três é aplicado só para sistemas de check-in dedicados. Uma vez que se conhece o número de balcões por intervalo de tempo para cada voo é possível minimizar o total de balcões satisfazendo a restrição de adjacência. Esta restrição estipula que todos os balcões do mesmo voo devem estar juntos. Sem a restrição de adjacência, o número mínimo de balcões poderia ser achado facilmente através de uma alocação fixa de recursos por intervalo de tempo. Este procedimento indicaria o número máximo de balcões requeridos no intervalo de tempo de maior ocupação, mas este resultado não garante uma solução que satisfaz a restrição de adjacência. Assim, os modelos matemáticos relacionados com programação de recursos adjacentes tem que garantir uma alocação ótima de balcões com balcões. A metodologia proposta é testada com um caso de estudo existente na literatura. Primeiro, considerando realidades práticas do planejamento de recursos nos processos aeroportuários, a duração de meia hora identificou-se como o tamanho adequado do intervalo de tempo para a discretização do problema de alocação de balcões de check-in num aeroporto. Depois, comparando os resultados obtidos entre a metodologia e o caso de estudo baseado só em simulação, os resultados demostram a confiabilidade e acurácia da metodologia proposta neste trabalho. Assim, o balance entre custos operacionais e nível de serviço foi alcançado, além de conseguir um tempo máximo de espera de vinte minutos o que representa uma melhora no nível de serviço geral. A metodologia também é aplicada para um problema relativo ao aeroporto de Guarulhos, São Paulo, Brasil. Este problema é muito mais complexo do que anterior em termos de volume de passageiros e número de voos. O caso de estudo é desenvolvido para um dia especifico e para a principal aliança que opera no aeroporto de Guarulhos. Tomar como referência os resultados de uma análise de qualquer dia é possível para aeroportos de alto fluxo porque eles não apresentam sazonalidade na demanda. Para iniciar o estudo de caso, o problema geral é decomposto em problemas menores considerando distinções naturais como voos domésticos e internacionais ou alianças entre companhias aéreas. Cada grupo obtido representa um cronograma de voos que é avaliado independentemente. Os resultados evidenciam a confiabilidade e acurácia da metodologia para equilibrar custos operacionais e um dado nível de serviço. Respeito a custos operacionais ou factibilidade de implementação, o número de balcões requeridos encaixa na faixa de valores sugeridos pelo procedimento da IATA. Respeito ao nível de serviço, além de cumprir os termos gerais, conseguiu-se um tempo máximo de espera de trinta minutos o que representa uma melhora no nível de serviço geral. Baseado nos exemplos desenvolvidos neste trabalho e respeito aos modelos de otimização, as restrições que levam em consideração o fator de utilização e o fator de flutuação tem grande impacto nos sistemas de check-in comum. Além disso, o problema de propagação entre dois intervalos de tempo adjacente pode acontecer quando existe um decremento na taxa de chegada dos passageiros. Neste sentido, os modelos de otimização foram reforçados com as restrições de fator de utilização e fator de flutuação para neutralizar esse problema. Finalmente, ressaltar novamente que a metodologia proposta neste trabalho é baseada em otimização e simulação o que leva em conta um equilíbrio entre custos operacionais e um dado nível de serviço. Ao mesmo tempo busca-se promover a combinação de programação linear e simulação como uma técnica de pesquisa operacional para otimizar processos. Esta nova técnica pode ser facilmente desenvolvida já que otimização e simulação são ferramentas amplamente disponíveis na pesquisa operacional.

[en] This dissertation deals with the Airport Check-in Counter Allocation Problem (ACCAP). The check-in process is one of the most problematic airport services. Inefficient check-in processes propagate problems as a bullwhip effect being the basis for low quality service levels. Moreover, check-in counters usually occupy a considerable area in airports affecting concession revenues. An efficient check-in process may therefore contribute to reduce airport costs and increase service level. This work presents a new methodology to optimize the ACCAP that combines optimization and simulation. The objective is to determine the optimal number, schedule and location of check-in counters assigned to departing flights, such that operational costs are minimized and a given service level is ensured. The methodology is composed of three steps. Step 1 uses optimization models to determine the optimal number of desks. Step 2 uses simulation to assess if the results obtained in Step 1 meet the service level. Step 3 uses an optimization model to enforce an adjacent constraint for dedicated check-in systems. For Step 1 it is developed two new optimization models for common and dedicated check-in systems that include constraints regarding the utilization factor concept of queue theory, and the fluctuation in the passenger arrival rate. Step 2 uses standard simulation methods and Step 3 uses models existing in literature. The methodology is tested in a real sample to show its reliability and accuracy. Then, it is applied to a case study in a busiest airport. The results demonstrate the positive performance of the process considering the trade-off between operational costs and a given service level. Also, a maximum waiting time of thirty minutes is obtained and it is incorporated to the overall service level.

HUGO MIGUEL VARELA REPOLHO

JOAO PEDRO ALMEIDA DA ROCHA PITA

SILVIO HAMACHER

JOAO PEDRO ALMEIDA DA ROCHA PITA

HUGO MIGUEL VARELA REPOLHO

FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA

2016-01-21

2015-04-10

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25655@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25655@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25655