Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10923/10971
Type: masterThesis
Title: Indicadores de resiliência para gestão de contingências em uma empresa de transporte aéreo regular
Author(s): Rad, Eduardo Alberto Casagrande
Advisor: Henriqson, Éder
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Graduate Program: Programa de Pós-Graduação em Administração
Issue Date: 2017
Keywords: ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS
TRANSPORTE AÉREO - CONTROLE
VOO - OPERAÇÕES
AVIAÇÃO
Abstract: Um dos principais desafios organizacionais de empresas aéreas é manter a continuidade de suas operações, contornando problemas que envolvem o fechamento de aeroportos, questões de infraestrutura e eventos de manutenção não programados. Para lidar com estas contingências, as empresas utilizam Centros de Controle de Operações (CCOs), cuja responsabilidade envolve organizar e acompanhar a execução do planejamento de suas programações de voo, ao mesmo tempo em que tentam acomodar a variabilidade encontrada. Este tipo de atividade cria a necessidade de o sistema ser resiliente, isto é, a capacidade de adaptar o funcionamento do sistema antes, durante ou após alguma mudança ou desordem, a fim de manter as operações previstas, sob contextos esperados e inesperados. O objetivo desta pesquisa é propor indicadores de resiliência que visam auxiliar a gestão das principais contingências vivenciadas pelo CCO, aumentando a capacidade de funcionamento das operações previstas, ainda que diante de situações inesperadas. Esta pesquisa apresenta um estudo de caso único de uma empresa de transporte aéreo regular que opera em torno de 800 voos diários em todo Brasil e em alguns destinos internacionais. Um mapeamento sistêmico das principais contingências vivenciadas pelo CCO foi realizado utilizando o Método de Análise de Ressonância Funcional (FRAM). Os dados foram coletados por meio de entrevistas, observações diretas e análises de documentos técnicos. Foram propostos dois indicadores de resiliência que possuem potencial para indicar onde e quando as defesas do sistema devem concentrar seus esforços com a finalidade de evitar contingências.A utilização do FRAM e dos princípios da Engenharia de Resiliência (ER) mostraram-se promissores para a identificação de indicadores de resiliência, podendo o método proposto ser utilizado em pesquisas futuras que buscam identificar indicadores de resiliência em sistemas sociotécnicos complexos.
One of the major organizational challenges for airlines is to maintain the continuity of their operations, copying with problems involving airport closures, infrastructure issues and unscheduled maintenance events. To deal with these contingencies, companies use Control Centers of Operations (CCOs), whose responsibility involves planning and monitoring the execution of planning their flight schedules while attempting to accommodate the variability encountered. This type of activity creates the need for the system to be resilient, that is, the ability to adapt system operation before, during or after some change or disorder in order to maintain expected operations, under expected and unexpected contexts. The objective of this study is to propose indicators of resilience that aim to help manage the main contingencies experienced by the CCO, increasing the operational capacity of the planned operations, even in the face of unexpected situations. This research presents a single case study of a regular air transport company that operates around 800 daily flights throughout Brazil and in some international destinations. A systemic mapping of the main contingencies experienced by CCO were performed using the Functional Resonance Analysis Method (FRAM). Data was gathered by means of interviews, in locus observations and analysis of technical documents. Two indicators of resilience have been proposed that have the potential to indicate where and when the system defenses should concentrate their efforts in order to avoid contingencies. The use of FRAM and the principles of Resilience Engineering (ER) have shown promise for the identification of resilience indicators, and the proposed method may be used in future research that seeks to identify indicators of resilience in complex sociotechnical systems.
URI: http://hdl.handle.net/10923/10971
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