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Estatística
Título: MODELO DE LOCALIZAÇÃO-ALOCAÇÃO ÓTIMA DE SERVIDORES: ESTUDO DE CASO NA ANAC
Autor: CHRISTOPHER FEITOSA DA SILVA
Colaborador(es): SILVIO HAMACHER - Orientador
JANAINA FIGUEIRA MARCHESI - Coorientador
Catalogação: 19/MAI/2022 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59090&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59090&idi=2
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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