SIMULAÇÃO DO TERMINAL DE DESEMBARQUE DOMÉSTICO DO AEROPORTO INTERNACIONAL TANCREDO NEVES

Pedro Marinho Sizenando Silva 1

Rafael Maia Reis 2Mônica do Amaral 3Luiz Ricardo Pinto 4

Universidade Federal de Minas Gerais

Av. Antônio Carlos, 6627, Pampulha, CEP: 31.270-010 Belo Horizonte – Minas Gerais – Brasil

pedromarinho84@ibest.com.br 1, rmaia22@gmail.com 2

monica@dep.ufmg.br 3, luiz@dep.ufmg.br 4

RESUMO O bom entendimento dos fluxos de processo e dos aspectos operacionais de qualquer

organização tem se tornado, cada vez mais, essencial para a obtenção de vantagem competitiva, especialmente nos casos em que o crescimento da demanda pode comprometer o bom funcionamento do sistema, como se observa atualmente nos aeroportos brasileiros. Nesse contexto, o uso de técnicas de simulação se torna extremamente útil ao processo de tomada de decisão, pela possibilidade de se criar cenários e avaliar alternativas para melhoria dos serviços prestados. O presente trabalho se baseia na aplicação dessas técnicas ao terminal de desembarque doméstico do Aeroporto Internacional Tancredo Neves, em Belo Horizonte, com o objetivo de fornecer um melhor entendimento aos gestores do aeroporto com relação ao fluxo interno de passageiros e bagagens. São apresentados alguns resultados preliminares, buscando-se identificar configurações físicas que atendam satisfatoriamente às exigências dos clientes, diante da movimentação crescente prevista para os próximos anos.

PALAVARAS CHAVE. Operações em aeroportos. Terminal de passageiros. Crescimento de demanda. Simulação.

ABSTRACT The proper understanding of the flows of process and operational aspects of any

organization has become, increasingly, essential for gaining competitive advantage, especially where the growth of demand may undermine the proper functioning of the system, as is observed currently in Brazilian airports. In this context, the use of simulation techniques, it becomes extremely useful to decision-making process, the ability to create and evaluate alternative scenarios for improving the services provided. This work is based on the application of these techniques to the terminal landing home Tancredo Neves International Airport, in Belo Horizonte, with the goal of providing a better understanding of the airport managers with respect to the internal flow of passengers and baggage. Are presented some preliminary results, seeking to identify physical settings that satisfactorily meet the demands of customers, given the growing movement planned for the coming years.

KEYWORDS. Airport operations. Passenger’s terminal. Demand growth. Simulation.

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1. Introdução Os aeroportos são sistemas de integração entre as companhias aéreas, os usuários e os

demais componentes do sistema aeroportuário, permitindo a transferência intermodal de passageiros e cargas entre veículos de transporte terrestre e aéreo, além de realizar transferências intramodais, que consistem nas conexões entre os vôos disponíveis (RIBEIRO, 2000).

Devido à sua complexidade, ainda de acordo com o mesmo autor, os aeroportos podem ser divididos em dois subsistemas: o aéreo e o terrestre. O primeiro é formado pelo espaço aéreo vinculado ao aeroporto para controle de tráfego e pelas áreas destinadas ao estacionamento e à circulação de aeronaves. Enquanto o último é composto pelo sistema de movimentação de passageiros e cargas, englobando as áreas de acesso, estacionamento e egresso de veículos, terminais de passageiros, áreas de manutenção de aeronaves e outras atividades de apoio às companhias de aviação.

Dentre as estruturas aeroportuárias terrestres, o terminal de passageiros (TP) merece destaque por ser o local de maior contato direto com os usuários e cuja importância está relacionada não somente à realização dos serviços de movimentação dos passageiros e de suas bagagens, mas também às percepções de conforto, eficiência e segurança geradas por esses ambientes (ALVES, 2007).

Em linhas gerais, os TP’s são construções que efetuam uma série de processos associados à transferência intermodal de passageiros, podendo apresentar processamento interno centralizado em um único edifício ou descentralizado, e diversas configurações físicas, como linear, píer, satélite, transporter ou híbrida.

Em sua parte interna, ocorrem diversas atividades interligadas, dentre as quais algumas são consideradas operacionais, por serem essenciais ao processo de transferência intermodal, como check-in, controle de passaportes, embarque e desembarque de passageiros (FEITOSA, 2000). E outras, ditas não operacionais, que auxiliam o processo de forma indireta, como lojas, restaurantes, bancos e outros (ALVES, 2007).

Diante da importância econômica e da complexidade do sistema aeroportuário, diversos estudos têm sido desenvolvidos para auxiliar no projeto de instalações, no planejamento de escalas de vôos, no estudo dos fluxos associados aos TP’s e no gerenciamento da capacidade de atendimento para uma demanda crescente (TRETHEWAY, 2000).

Tais trabalhos são motivados principalmente pelo crescimento contínuo do número de usuários (ADELANTADO, 2004), observado desde a última década do século XX (RUTNER et al., 1997), devido à redução dos preços praticados nas passagens aéreas (SILVA e REIS, 2007).

Nesse contexto, os modelos de simulação têm se destacado pela possibilidade de modelar problemas reais caracterizados por múltiplas relações, muitas vezes dinâmicas, entre variáveis de comportamento estocástico, pois permite avaliar diversas alternativas referentes à implantação de mudanças que possam garantir melhorias no processo (GATERSLEBEN e WEIJ, 1999).

Além disso, os softwares específicos para simulação oferecem facilidades para construção do modelo, dispõem de recursos de animação e de geração de relatórios estatísticos, que facilitam as atividades de verificação, de validação e de análise de cenários (FEITOSA, 2000).

2. Revisão de Literatura Button e Taylor (2000) acreditam que o rápido crescimento do setor de transporte aéreo

internacional tem sido essencial para o sucesso da economia global, citando o turismo, a exportação de produtos e o fluxo de pessoas motivado pela realização de acordos comerciais como alguns fatores que contribuem para esse aumento da demanda.

Para Pacheco et al. (2006), o desempenho dos aeroportos está relacionado ao uso recursos disponíveis, podendo-se utilizar alguns indicadores financeiros, como o retorno comercial, ou também indicadores operacionais, como o volume de passageiros e de bagagens embarcados e desembarcados para a sua mensuração.

Em ambos os casos, os autores ressaltam a importância da eficácia na realização das

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atividades processadas nos TP’s, tanto em termos de velocidade de processamento de passageiros e cargas, como em termos do conforto e da satisfação exigidos pelos clientes, e reconhecem a necessidade de implantação de melhorias em relação à qualidade dos serviços prestados.

Nesse sentido, Jim e Chang (1998), afirmam que estudos recentes sobre o processamento realizado em aeroportos indicam que muitos problemas relacionados à capacidade de atendimento ocorrem porque há um grande desequilíbrio entre as capacidades de várias partes do sistema, como os TPs, as áreas disponíveis para pousos e decolagens e em relação ao planejamento do espaço aéreo. Essas diferenças de capacidade, muitas vezes, geram atrasos e cancelamento de vôos, ocasionando insatisfação nos usuários e motivando estudos que direcionem o aumento das capacidades de atendimento ou ao aumento da eficiência das instalações existentes (RUTNER et al., 1997).

Muitos trabalhos são dedicados à implantação de melhorias em relação às estruturas do subsistema aéreo, focados no controle de tráfego, como o estudo de caso realizado por Kemppainen et al. (2007), que demonstrou a possibilidade de redução de até 30% dos custos ocasionados por congestionamento nos horários de pico em uma companhia aérea européia de médio porte, pela aplicação de diferentes técnicas para determinação das escalas de vôos. Ou ainda o trabalho de Shortle et al. (2004), que desenvolveram um sistema de simulação para avaliar o risco de ocorrência de colisões em casos de aumento na utilização de pequenos aeroportos que não dispõem de torres de controle.

Outros são voltados à infra-estrutura aeroportuária, como Adelantado e Deman (2002), que desenvolveram um sistema para modelagem e simulação da infra-estrutura de aeroportos utilizando arquitetura de alto nível e interface gráfica, permitindo a simulação e a validação de cenários para diversos componentes. E Adelantado (2004), com o desenvolvimento de um sistema de simulação e prototipagem rápida, que permite avaliar e comparar diversas configurações de aeroportos de forma direta, facilitando a inclusão de componentes adicionais e a integração do sistema. Os trabalhos de Samuel e Alves (2003) e de Santana e Müller (2002), no Brasil, também merecem destaque pela construção de modelos de simulação para o Aeroporto Internacional de São Paulo / Guarulhos, para avaliação dos impactos provocados pela construção de uma nova pista para pousos e decolagens.

O desenvolvimento de trabalhos de simulação voltados ao subsistema terrestre tem se destacado principalmente em relação ao estudo dos fluxos que ocorrem nos TP’s que, de acordo com Pitt et al. (2002), tendem ao processamento centralizado, com configurações em píer ou satélite, sendo conectados às pistas de pouso e decolagem por trens, ônibus ou esteiras em aeroportos mais novos com grande movimentação de passageiros e de cargas.

Alguns trabalhos, como o de Cao et al. (2003), realizado no Aeroporto Internacional de Ottawa, Canadá, ou o de Takakuwa e Oyama (2003), desenvolvido no Aeroporto de Kansai, no Japão, possuem caráter mais restrito, considerando operações de chegada e check-in, com o objetivo de reduzir filas de espera e perdas de vôo, pela introdução de mudanças nas escalas de trabalho das equipes de atendimento.

Outros podem se dedicar tanto às operações de embarque quanto de desembarque (JIM e CHANG, 1998), considerando o fluxo nos terminais, o tamanho dos grupos de passageiros, o tempo gasto em espera e em restituição de bagagens, dentre outras informações, especialmente em condições de aumento de demanda e se concentram principalmente no estudo de cenários para aumento da capacidade de atendimento (GATERSLEBEN e WEIJ, 1999). Trabalhos desse tipo foram realizados nos aeroportos brasileiros de São José dos Campos e de Ribeirão Preto (FEITOSA, 2000), em Singapura (JIM e CHANG, 1998) e Istambul, Turquia (KIRAN et al., 2000), dentre outros.

O trabalho de Nkasanda et al. (2004), por sua vez, se voltou a outras operações do sistema terrestre, como o de transporte exclusivo de cargas. O estudo de simulação realizado no aeroporto de Pearson, Toronto, Canadá, permitiu comparar políticas diferentes para movimentação de materiais e avaliar seus efeitos em caso de aumento do volume a ser transportado, levando em consideração a capacidade do sistema.

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3. O Sistema Estudado O Aeroporto Internacional Tancredo Neves (Confins), está situado na rodovia MG 10 –

km 39, na região metropolitana de Belo Horizonte e foi inaugurado em 1984, para atender a então crescente demanda de passageiros, que não poderia ser absorvida pelos aeroportos existentes na época: Pampulha (Belo Horizonte), Lagoa Santa e Carlos Prates (DINIZ e DINIZ, 2006).

Porém, durante muito tempo, o aeroporto operou em situação de sub-alocação, principalmente devido à sua distância do centro de Belo Horizonte, de aproximadamente 42 km, com uma movimentação anual de passageiros bem menor que a sua capacidade instalada, projetada para 5 milhões de pessoas.

Nos últimos anos, entretanto, o aeroporto vem apresentando um aumento no fluxo de passageiros, como mostrado na figura 1, em decorrência de esforços do governo do estado de Minas Gerais. Foram realizados investimentos em obras na Linha Verde, que proporcionaram acesso rápido ao aeroporto e a transferência, ao longo do ano de 2005, de mais de 120 vôos anteriormente alocados ao aeroporto da Pampulha, representando um aumento de 644,58%.

-

100.000

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Figura 1 – Crescimento do número de passageiros no período Jan/2003 a Dez/2007

Para comportar o fluxo dos mais de 4,3 milhões de passageiros somente no ano de 2007, Confins possui um TP com 53.950 m2, que pode ser classificado como centralizado e linear, equipado com 33 balcões de check-in, 15 posições para estacionamento de aeronaves, além de 50 estruturas de apoio, cuja vista aérea é mostrada na figura 2(a).

Das duas salas de desembarque, uma é destinada ao recebimento de vôos domésticos e regionais, mostrada na figura 2(b), e a outra a vôos internacionais. A sala de desembarque doméstico possui dimensões de 19,20 m de largura, 91,17 m de comprimento e área de 1.750,75 m2 e está equipada com cinco esteiras para restituição de bagagens, operando a uma velocidade de aproximadamente 0,41 m/s, sendo que três delas possuem dimensões de 31,996 m de comprimento total, com 21,336 m na parte externa e as demais apresentam 21,336 m e 12,700 m de comprimento total e de comprimento na parte externa, respectivamente.

4. Método de Pesquisa Do ponto de vista metodológico, o presente trabalho constitui uma pesquisa empírica

baseada em modelagem quantitativa orientada por simulação e possui caráter tanto descritivo quanto normativo, pois tem como objetivos criar um modelo adequado à descrição de um processo real, estabelecendo relações causais entre as variáveis de estudo e também de desenvolver um conjunto de ações que possam introduzir melhorias no desempenho do sistema (BERTRAND e FRANSOO, 2002).

A condução do estudo de simulação foi realizada nas seguintes etapas: definição do escopo e entendimento do problema, elaboração de um modelo conceitual, coleta e análise de dados, construção do modelo computacional, verificação e validação do modelo, que são descritas nas seções que se seguem.

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(a) Vista aérea do terminal de passageiros (b) Visão panorâmica da sala de desembarque

Figura 2 – Aeroporto Internacional Tancredo Neves

4.1. Definição do escopo e entendimento do problema O presente trabalho consiste na simulação da sala de desembarque doméstico do

Aeroporto Tancredo Neves, desconsiderando-se o desembarque internacional, pois este não representa um gargalo para o sistema, devido ao pequeno número de passageiros recebidos.

Foram consideradas apenas as atividades operacionais que ocorrem dentro do terminal, com exceção da chegada de aeronaves, que acontece na parte externa, desconsiderando-se informações relativas à existência de posições disponíveis para estacionamento e ao número de puxadores para as malas dos passageiros nesse primeiro estágio da pesquisa.

4.2. O modelo conceitual O modelo conceitual de simulação para o TP do Aeroporto Tancredo Neves, mostrado

na figura 3, se baseia no fluxo de quatro tipos de entidades pelo sistema, que se movimentam por três estruturas do aeroporto, o pátio de manobra das aeronaves, o acesso ao terminal e a sala de desembarque doméstico.

Durante a etapa inicial, representada pela chegada das aeronaves ao pátio de manobras, ocorrem atrasos ou adiantamentos dependentes da ocorrência de imprevistos tanto nos aeroportos de origem quanto no Aeroporto Tancredo Neves, considerado como destino.

A seguir, na área de acesso ao TP, acontecem as atividades de descida dos passageiros e a retirada de todas as malas do avião. Os primeiros se dirigem para a sala de desembarque pelas escadas rolantes de acesso, enquanto as últimas são transportadas até o local em que são colocadas nas esteiras, de acordo com critérios de alocação definidos por funcionários da Infraero, levando em consideração a quantidade de passageiros e o tamanho das esteiras.

Quando os passageiros chegam ao terminal de desembarque doméstico, estes podem seguir por dois caminhos distintos, dependendo da necessidade de retirada de bagagens. Os passageiros que não possuem bagagens a serem coletadas se dirigem diretamente para a saída, pois não foram consideradas outras atividades que podem ser realizadas dentro do terminal, como a utilização de banheiros, por exemplo. E aqueles que possuem malas vão para a esteira alocada para seu respectivo vôo e ficam ali até coletarem todas as suas bagagens, para então seguirem para a saída do sistema, após tornarem-se uma nova entidade, formada pelos passageiros e suas malas.

4.3. Coleta e análise dos dados Foram utilizados dados primários e secundários para alimentação do sistema de

simulação. Os dados primários foram coletados durante os meses de outubro de novembro de 2007 e são referentes à movimentação de passageiros e de malas dentro da sala de desembarque doméstico. Construiu-se um software, denominado Timer Register, para registro dos horários de chegada dos passageiros à esteira, do tempo entre a chegada da aeronave e a entrada da primeira bagagem na esteira, do tempo gasto entre a retirada da primeira e da última bagagem na esteira e

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do número de bagagens retiradas por cada passageiro. Os dados secundários são provenientes de um banco de dados denominado SIMS, que é

utilizado pela Infraero para controle de dados referentes aos processos de embarque e desembarque no aeroporto ou foram fornecidos pelas companhias aéreas TAM e Gol. São referentes ao mês de setembro de 2007, tanto pelo fato deste período não ter sido muito influenciado pela crise aérea brasileira, que vinha ocasionando cancelamentos e atrasos bem maiores que os padrões habituais quanto pela inserção de novos vôos naquele mês.

A análise dos dados produziu distribuições de probabilidades e outros dados para inserção no modelo de simulação, além de possibilitar a verificação e a validação do mesmo. As informações extraídas são apresentadas a seguir, organizadas de acordo com as fontes utilizadas.

CHEGADA DE AERONAVES

ATRASO DOS VÔOS

DESCIDA DOS PASSAGEIROS

RETIRADA DAS BAGAGENS

ENTRADA NO TERMINAL

BAGAGENS VÃO PARA ESTEIRAS

POSSUI MALA?

COLETA DE MALAS

SAÍDA DO TERMINAL

SIM

NÃO

PÁTIO DE MANOBRA DE AERONAVES

ACESSO AO TERMINAL DE

DESEMNBARQUE

TERMINAL DE DESEMNBARQUE

LEGENDA Aeronaves

Passageiros Bagagens Passageiros + Malas

Figura 3 – Fluxo de entidades no sistema de simulação do TP do Aeroporto Tancredo Neves

O banco de dados SIMS, da Infraero, forneceu dados referentes aos vôos recebidos e ao número de passageiros que circulam pela sala de desembarque doméstico. Em relação à chegada das aeronaves, foi estabelecido um padrão semanal, que representa bem a operação do aeroporto, pois há pouca variação entre semanas ao longo do mês. Para os adiantamentos e atrasos de chegada, foi gerada uma distribuição de probabilidades, mostrada na figura 5 (a), utilizando-se o Input Analyzer, ferramenta estatística do software de simulação Arena®. E, para a ocupação das aeronaves, calcularam-se, para cada período do dia e para cada dia da semana, as médias das taxas de ocupação registradas, desconsiderando-se os valores mais discrepantes, obtendo-se os valores mostrados na tabela 1.

Os dados coletados em campo descrevem o fluxo dos passageiros e das malas a partir do pouso das aeronaves. Para descrever os processos ocorridos nessa parte do sistema, os principais dados utilizados foram:

• Taxa de chegada dos passageiros à sala de desembarque: segue a distribuição de probabilidade mostrada na figura 5 (b);

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• Tempo entre a chegada da aeronave e a entrada da primeira mala na esteira: utilizou-se a média dos tempos coletados, com valor igual a 10,93 minutos;

-21,5 + GAMM(13,7; 2,61) minutos NORM(9,35; 1,14) minutos (a) Atraso de chegada das aeronaves (b) Chegada de passageiros ao TP

Figura 5 – Distribuições de probabilidade utilizadas no modelo de simulação

• Tempo total de coleta de malas nas esteiras: foram considerados os tempos médios de cada uma das esteiras para validação do modelo;

• Número de malas que circula em cada esteira: valores médios considerados para cada tamanho de esteira, sendo 9 para as esteiras menores e 15 para as maiores.

Tabela 1 – Taxa de ocupação média das aeronaves (%)

Dia da Semana Período DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB

Manhã 64,7 77,4 65,3 66,1 66,7 62,8 70,2 Tarde 67,9 53,1 51,6 60,5 71,8 70,1 66,5 Noite 77,6 65,8 61,8 69,4 74,5 79,4 58,3

Os dados fornecidos pelas companhias TAM e Gol foram utilizados em conjunto com aqueles gerados pela observação direta para a determinação de padrões referentes à posse das bagagens recolhidas para cada vôo. Primeiramente, a porcentagem dos passageiros que chegam sem bagagens foi calculada subtraindo-se o número de passageiros que chegavam às esteiras para coletar malas do número total de passageiros registrados em cada vôo, gerando padrões distintos para os dias úteis e para o fim de semana, como mostrado na tabela 2. A seguir, o número médio de bagagens por passageiro foi obtido pela divisão do número de malas pelo número de passageiros com bagagens, obtendo-se um valor aproximadamente igual a 1,5. Essa média foi utilizada como referência no modelo, que distribui uma, duas ou três malas para cada passageiro que possui bagagens a serem recuperadas.

Tabela 2 – Porcentagem de passageiros sem bagagens

Período Classificação dos DiasManhã Tarde Noite

Dias Úteis 40 60 40 Fins de Semana 20 20 20

4.4. O modelo computacional O modelo computacional foi desenvolvido utilizando-se o software Arena®, versão

11.0. A escolha pelo uso de um software específico para modelagem de sistemas de simulação foi motivada pela facilidade de implementação e verificação do modelo (AARONS e BOER, 2001), além da possibilidade de geração de relatórios estatísticos, que possibilitam a realização de análises rigorosas para validação e estudo de cenários futuros (KELTON, 1997).

A figura 6 mostra o modelo, segmentado em áreas referentes à chegada das aeronaves (CHEGADA), às definições de passageiros e bagagens referentes aos períodos da manhã (M), entre 6 e 12 h, da tarde (T), entre 12 e 18 h e da noite (N), entre 18 e 6 h, além da coleta das

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malas, que pode ser realizada em uma das cinco esteiras disponíveis, sendo as maiores representadas por 1, 3 e 5 e as menores por 2 e 4.

A chegada de aeronaves é considera individualmente cada uma das cinco companhias, TAM, Webjet, Varig, Gol e Ocean Air, fazendo interface com uma planilha do Excel, que contém dados referentes ao intervalo entre chegadas, dia da semana, período do dia e a capacidade da aeronave, que depende do modelo de avião.

Em seguida, cada vôo recebe um adiantamento ou atraso, determinado por uma distribuição gama e é feito o cálculo do número de passageiros, que é igual ao produto da capacidade do avião pela taxa de ocupação. Esta informação é importante para a alocação das esteiras, pois os vôos com menos e 50 passageiros são alocados prioritariamente nas esteiras menores enquanto os demais são direcionados para as esteiras maiores, caso haja alguma desocupada. Não havendo esteira disponível, o vôo permanece em espera pela liberação de uma esteira, seguindo-se um regime de fila FIFO (first in first out).

Na próxima etapa, a entidade avião é desmembrada em outras entidades, uma para cada passageiro que foi transportado, que por sua vez, também pode gerar novas entidades, referentes às malas que possui para serem coletadas ou então ser eliminado do sistema, no caso de não possuir malas para serem recuperadas.

Figura 6 – Modelo de simulação para o TP do Aeroporto Tancredo Neves

O direcionamento dos passageiros para a coleta de malas na esteira alocada ao seu vôo é mostrado na figura 7 (a), sendo importante destacar o fato de que nem todos os passageiros têm acesso direto à esteira em um primeiro momento, devido ao comprimento desta que fica exposto ao público, com as malas em movimento.

A coleta de malas é realizada quando um atributo de código de identificação é o mesmo para o passageiro e para a mala em qualquer ponto da esteira, sendo a pesquisa realizada até um máximo de 3 posições na fila de passageiros formada em frente a cada ponto, pelo submodelo mostrado na figura 7 (b). Caso a mala não encontre o seu dono em sua primeira passagem pela esteira, o modelo garante que ela seja retirada na segunda passagem. Outro atributo, referente ao número de malas a serem recuperadas, controla a saída dos passageiros do sistema.

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(a) Direcionamento dos passageiros à esteira (b) Coleta de malas na esteira pelo passageiro

Figura 7 – Detalhes dos submodelos de busca e coleta de malas nas esteiras4.

5. Verificação e validação O cenário representando a situação atual de operação do aeroporto, foi simulado com 5

replicações de um ano cada uma, e utilizado para a verificação e a validação do modelo, com base nos seguintes parâmetros:

• O número anual de vôos que desembarcaram no aeroporto: como o processo de chegada das aeronaves não é um processo aleatório, o número de chegadas foi utilizado apenas para verificação do modelo, constatando-se que o número de chegadas é sempre igual ao número de vôos agendados para o período simulado;

• O tempo médio de permanência no sistema para os passageiros que possuem malas, isto é, o tempo gasto desde a chegada da aeronave até a sua saída do terminal: os resultados obtidos, mostrados na tabela 3, exibem valores mínimo e médio muito próximos ao real, com erro médio entre 3% e 10%. Tal fato se explica pela consideração, no modelo de simulação, da escala de vôos agendados, não se considerando cancelamentos, ocasionando a chegada de alguns vôos que não ocorreram na realidade. Essa premissa levou, também, à ocorrência de 2 aviões em fila de espera pela desocupação de esteiras, o que não foi registrado nos bancos de dados do aeroporto;

Tabela 3 – Tempos médios de permanência no sistema e de espera por esteiras

Tempo no Sistema (minutos) Mínimo Médio Máximo Real 15,00 22,82 32,00 Simulado 16,54 23,59 44,29

Nº de aviões em espera pela liberação de esteira 0 0,0002 2 Tempo de espera por esteira (minutos) 0,15 4,50 9,73

• O tempo médio gasto pelos passageiros para realizar a coleta de malas nas esteiras: ficou um pouco maior que o valor real, de 9,5 minutos, como mostrado na tabela 4, provavelmente também pela não consideração dos casos de cancelamento de vôos, mas pode ser considerado aceitável.

Tabela 4 – Tempo simulado para coleta de malas nas esteiras

Tempo de coleta (min) Esteira 1 Esteira 2 Esteira 3 Esteira 4 Esteira 5 Mínimo 2,31 2,96 2,61 4,05 1,87 Médio 11,84 10,17 11,74 12,23 11,14

Máximo 26,63 24,30 26,13 26,04 27,54

2487

5. Alguns Resultados Computacionais Foram simulados três cenários, utilizando 5 replicações e 1 ano cada uma, com o

objetivo de avaliar o comportamento do sistema diante da ocorrência de um aumento de 100% da demanda anual, prevista para 2.011, devido à possibilidade do aeroporto se tornar um centralizador de operações (hub). Esse aumento de chegadas foi considerado para cada companhia, respeitando os horários de picos existentes, com a alocação de mais vôos a esses horários.

A tabela 5 mostra as configurações que caracterizam os cenários simulados: Tabela 5 – Características dos cenários simulados

Cenário Configurações 1 Aumento de 100% no número de vôos anuais. 2 Aumento de 100% no número de vôos anuais;

Inclusão de uma esteira grande, com as mesmas dimensões das maiores disponíveis; 3 Aumento de 100% no número de vôos anuais;

Aumento da extensão da parte externa das esteiras disponíveis (7 m para as esteiras maiores e 8,5 m para as esteiras menores).

Os resultados obtidos, em termos de permanência no sistema e em relação à espera de aviões pela desocupação de esteiras são mostrados na tabela 6. No cenário 1, observa-se que o aumento da demanda provocou um aumento bastante significativo no tempo de permanência dos passageiros no sistema e da ocorrência de filas de vôos aguardando a liberação de esteiras, o que levaria, certamente, a um aumento do nível de insatisfação dos usuários, que seriam obrigados a esperar um tempo maior para a retirada de suas bagagens após o desembarque.

Os outros cenários demonstram que qualquer uma das alternativas de expansão da capacidade de coleta de bagagens, se realizada, é capaz de atingir o nível de serviço observado atualmente no aeroporto, em termos médios de permanência dos clientes no sistema. A alternativa proposta no cenário 3, porém, elevaria o tempo máximo de permanência no sistema em mais de 15 minutos, que significa um aumento de 51,9% em relação ao tempo observado atualmente, enquanto na proposta do cenário 2, esse aumento seria de apenas 17%.

Tabela 6 – Tempos médios de permanência no sistema e de espera por esteiras para os cenários simulados com demanda aumentada em 100%

Tempo no Sistema (min) Nº de aviões em espera Tempo de espera (min) Cenário Mínimo Médio Máximo Mínimo Médio Máximo Mínimo Médio Máximo

1 16,66 32,51 51,52 0 1,1500 97 0,0000 29,120 41,000 2 16,37 21,75 37,44 0 0,0018 5 0,0048 3,384 14,850 3 16,82 23,55 48,61 0 0,0190 5 0,0060 5,778 20,118

Como os cenários 1 e 2 consideram esteiras de mesmas dimensões de esteiras das utilizadas atualmente, o número de pontos de acesso para a retirada da bagagem e os tempos gastos para a coleta permanecem semelhantes aos valores apresentados anteriormente, na tabela 4. Para o cenário 3, os resultados obtidos com a simulação são apresentados na tabela 7, mas também mostram resultados muito próximos dos obtidos para os demais cenários, indicando uma redução média de apenas 0,33 minutos em relação aos valores médios de coleta de malas.

Tabela 7 – Tempo médio para coleta de malas nas esteiras

Tempo de coleta (min) Esteira 1 Esteira 2 Esteira 3 Esteira 4 Esteira 5 Mínimo 3,59 2,62 3,01 3,00 3,05

Médio 11,19 10,35 11,77 11,30 10,88

Máximo 25,53 26,07 26,96 25,62 25,52

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6. Conclusão A simulação a eventos discretos se mostrou uma ferramenta de auxílio à tomada de

decisão adequada ao estudo de sistemas complexos, como o aeroportuário, possibilitando a representação da inter-relação entre diversas variáveis de comportamento estocástico, de forma prática e rápida, com a utilização de um software específico.

Os estudos ainda preliminares realizados no terminal de desembarque doméstico do Aeroporto Internacional Tancredo Neves possibilitaram a validação da hipótese de que a estrutura atualmente instalada não é capaz de atender eficientemente aos aumentos de demanda previstos para os próximos anos, requerendo investimentos em relação ao aumento da capacidade das esteiras utilizadas para retomada de bagagens pertencentes aos usuários dos vôos domésticos.

No entanto, alguns refinamentos do modelo ainda se fazem necessários à sua utilização efetiva no processo de planejamento de expansão da capacidade de atendimento aos usuários, como:

• A consideração dos tempos de deslocamentos dos passageiros até o saguão de desembarque dependentes do portão utilizado para estacionamento da aeronave;

• A ocupação das vagas disponíveis para estacionamento de aeronaves; • A capacidade de desembarque das malas, que depende da alocação de carrinhos

puxadores e de uma equipe especializada; • A consideração das probabilidades de cancelamentos dos vôos. Além disso, critérios de nível de serviço e também econômicos para comparação de

alternativas devem ser levados em consideração, de forma a permitir uma análise real dos resultados gerados pelos cenários simulados, possibilitando a criação de novas alternativas e a escolha de uma opção satisfatória para a implementação de modificações no sistema.

Por fim, podem ainda ser citadas outras possibilidades, consideradas como trabalhos futuros, como a simulação dos processos de embarque de passageiros e de decolagens, que interagem com o sistema de desembarque pelo uso das áreas destinadas para pouso e decolagem de aeronaves, pela alocação das equipes e carrinhos destinados ao transporte de bagagens e pela utilização das áreas de acesso aos aviões, por exemplo. Mas esses dois sistemas também podem compartilhar a equipe de atendimento, pois pode haver deslocamento de atendentes de uma para outra área, dependendo dos horários de chegada e saída de passageiros, com a finalidade de agilizar o atendimento e equilibrar as cargas de trabalho.

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