Relatório Terceiro Seminário de Tese

Seminário de Tese apresentado no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Infraestrutura Aeronáutica do Instituto Tecnológico de Aeronáutica, área Transporte Aéreo e Aeroportos.

Otávio Galucio Cavaleiro

PADRÕES DE NÍVEL DE SERVIÇO PARA SALAS DE PRÉ-EMBARQUE DE AEROPORTOS REGIONAIS BRASILEIROS

Anderson Ribeiro Correia Orientador Giovanna Miceli Ronzani Borille Coorientadora

Campo Montenegro São José dos Campos, SP – Brasil 2015

Resumo Com as ações do Governo Federal para o desenvolvimento da aviação regional, torna-se necessário adequar a cadeia de aeroportos envolvidos para garantir os objetivos do Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional. Este trabalho irá propor padrões de nível de serviço para as salas de pré-embarque de aeroportos regionais brasileiros através da entrevista com os passageiros para verificar suas percepções. Dado que a rede de aeroportos envolvidos é grande, pretende-se realizar, incialmente, uma análise de agrupamento para arranjar estes terminais de acordo com a semelhança de suas variáveis (por exemplo: socioeconômicas e geográficas). Com o resultado obtido, espera-se replicar os padrões propostos para cada aeroporto em seus grupos e então alcançar toda cadeia de aeroportos envolvidos no programa do governo federal. Palavras-chave: nível de serviço, aeroporto regional, análise de agrupamento, sala de pré-embarque.

1 Introdução O cenário da aviação regional no Brasil passa por mudanças expressivas atualmente em função do Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional do governo federal, conhecido como PDAR, desenvolvido pela Secretaria de Aviação Civil, SAC (2012). O objetivo desta iniciativa consiste em reorganizar os serviços prestados por empresas aéreas e aeroportos cujas operações sejam classificadas, dentro das diretrizes do programa, como regional. O PDAR, em uma de suas etapas, selecionou 270 aeroportos regionais do Brasil para estudar a necessidade de cada um, seja construção ou reforma. Destes 270, 255 já existem, alguns precisam de intervenções mais significativas, outros precisam apenas de poucos ajustes que dependem dos estudos de viabilidade técnica de cada um, em andamento pela Secretaria de Aviação Civil (2012). A topografia da região, as dimensões necessárias para os aeroportos, além de aspectos socioeconômicos são alguns dos fatores abordados pelos estudos de viabilidade técnica. Estas relações mostram que para alcançar a meta do programa é necessário abordar vários fatores que são característicos de cada região. O objetivo deste trabalho é propor padrões de nível de serviço para sala de préembarque de aeroportos regionais. Este objetivo, alinhado com o PDAR, pretende elaborar padrões a fim de garantir a qualidade dos serviços prestados na aviação regional, retorno esperado para o alto nível de investimento que necessita esta operação. Para alcançar este objetivo será necessário simplificar a avaliação do nível de serviço percebido pelos passageiros e tornar viável sua aplicação, devido ao grande número de aeroportos envolvidos. Esta simplificação será realizada através do método de análise multivariada por agrupamento. Então, os aeroportos serão categorizados e agrupados de acordo com as suas semelhanças estabelecidas por variáveis geográficas, socioeconômicas, entre outras. O texto se desenvolve com esta introdução, a revisão de literatura sobre aeroportos regionais, níveis de serviço e componente de sala de embarque, então a abordagem do método de análise de agrupamento, suas implicações, vantagens e os resultados esperados. As considerações finais tratam sobre os pontos anteriormente

mencionados, os itens a serem acrescentados e a continuidade do trabalho encerram o presente relatório.

2 Revisão da literatura Para o planejamento da infraestrutura aeroportuária, vários fatores devem ser aplicados com a finalidade de entregar um produto, neste caso o aeroporto, eficiente, seguro e que seja rentável para todos os envolvidos. Portanto, a necessidade de estudar os aspectos que influenciam estes fatores deve passar pela análise das características de cada terminal de passageiros, as quais estão relacionadas com as dimensões do terminal aeroportuário, suas funções, a natureza da operações, entre outras.

2.1. Aeroporto regional Um desafio identificado na elaboração deste trabalho foi identificar conceitos adequados para aeroportos regionais. Este não é o objetivo deste estudo, porém é necessário entender que há distinção na literatura e para mercados diferentes. Oliveira e Salgado (2008) explicam a necessidade de delimitar o mercado, dada a importância de identificar as particularidades e comportamentos de cada nicho do setor aéreo, direcionando a discussão dos mecanismos de fomento e políticas públicas. No Brasil, empresas denominadas como “tronco” e “locais” podem participar dos mesmos mercados, seja doméstico ou regional, segundo legislação da Agência Nacional de Aviação Civil, ANAC, pois é liberada a mobilidade das operadoras certificadas, conforme citado por Oliveira e Salgado (2008). Bettini (2007), conceituou voos regionais como aqueles operados de forma regular, com aeronaves com capacidade menor que 100 passageiros, entre cidades com densidade reduzida de tráfego. Oliveira e Salgado (2008) explicam a arbitrariedade deste conceito, pois densidade baixa não é um conceito concreto na literatura, exigindo um ponto de corte para ser aplicado, entre outros fatores. A discussão sobre aviação regional na literatura internacional também é bastante difusa. A Federal Aviation Association, FAA (1988) caracteriza aeroportos com base na movimentação e denomina aeroporto regional aquele cuja movimentação não ultrapassa 0,05% do total de um país. Oliveira e Salgado (2008) apresentam que o antigo regulador do transporte aéreo no Brasil, o Departamento de Aviação Civil, utilizava como

determinante para caracterizar um aeroporto regional a população da cidade que o aeroporto atende menor que um milhão de habitantes. Portanto, sem o consenso do que é aeroporto regional, este trabalho será limitado a estudar os aeroportos que fazem parte do PDAR, ou seja, os que a Secretaria de Aviação Civil classifica como regionais. Então, elaborar um padrão para os fatores inerentes das operações aeroportuárias de natureza regional é importante para que os terminais estejam alinhados com as suas propostas, abrangendo as diversas dimensões de aeroportos regionais, e atender ao nível de serviço proposto é fundamental para o sucesso das operações, seja qual for o personagem: companhia aérea, controle de tráfego, operador aeroportuário ou passageiro.

2.2 Salas de pré-embarque Ashford (1988) caracteriza sala de pré-embarque como sendo a área de espera onde os passageiros possuem espaço para aguardar seus respectivos voos. Correia et al (2008) também a classificam como o espaço em que os passageiros esperam para embarcar em um voo. Este é geralmente dimensionado para acomodar o número de passageiros 15 minutos antes do momento da partida. Esta área deve conter número suficiente de assentos, espaço para o processamento dos passageiros e de formação de filas. Wirasinghe e Shehata (1988) incluem em sua abordagem sobre o nível de serviço para salas de pré-embarque o tempo de processamento dos passageiros no portão de embarque, pois quanto mais próximo da partida ocorrer o embarque, menos espaço será requisitado para acomodar os passageiros, porque estes permanecerão pouco tempo nesta área. E esta análise, por consequência, leva em consideração o tamanho das aeronaves que recebem passageiros desta sala de pré-embarque e a natureza da operação devido ao maior tempo necessário para verificar documentação e segurança em operações internacionais. Para Ashford (1988), a avaliação dos passageiros quanto ao nível de serviço em salas de pré-embarque está relacionada com o tempo que estes ficam dentro dela. Portanto, um passageiro que chegar com uma hora de antecedência terá uma percepção

diferente daquele que chegou imediatamente antes do embarque, para o mesmo componente e mesmos indicadores. No caso de aeroportos onde os portões de embarque são compartilhados pela mesma sala de pré-embarque, Wirasinghe e Shehata (1988) destacam que a quantidade de portões, o intervalo entre processamento dos embarques e a geometria do espaço interferem diretamente no acúmulo de passageiros. Barros e Wirasinghe (1998) notaram que o incremento de aeronaves cada vez maiores influenciam vários componentes aeroportuários e um dos principais é a sala de pré-embarque, onde os autores afirmam que esta, quando o voo está atrasado, deve acomodar a totalidade dos passageiros do voo e que para esses casos deve haver uma área mínima para garantir determinado nível de serviço. A diversidade de aeronaves utilizadas em voos de natureza regional, segundo a ANAC (2015) é grande, utilizando desde pequenas aeronaves autorizadas a operar com capacidade de 9 passageiros (Grand Caravan, C208) a aeronaves médias como os Airbus A321, autorizados a operar com capacidade de 220 passageiros. Esta variedade de aeronaves operantes caracteriza a necessidade do correto dimensionamento das salas de pré-embarque, conforme Barros e Wirasinghe (1998). A abordagem da diversificação da frota regular que opera atualmente nos aeroportos regionais também é feita por Oliveira e Salgado (2008), colocando em discussão a participação de empresas como TAM e GOL, cujas aeronaves não possuem capacidade inferior a 100 passageiros e mesmo assim estão presentes em vários aeroportos e rotas classificados como de natureza regional pela ANAC (2015).

2.3 Nível de serviço A noção de nível de serviço foi desenvolvida pelas autoridades de tráfego americanas e se refere ao número de automóveis em uma faixa de trânsito, como citado por De Neufville e Odoni (2003). Adaptando este conceito para o terminal de passageiros, os autores relacionam nível de serviço com a quantidade de espaço disponível para determinada atividade. Ainda mencionam que maior será o nível de serviço quando os passageiros tiverem mais espaço disponível.

De Neufville e Odoni (2003) também destacam que este conceito de nível de serviço envolve noções de fluxos e atrasos. Para melhorar o nível de serviço é preciso avaliar custos de construção e de operação, considerando-o então como um parâmetro para tomada de decisões dos operadores aeroportuários. Estas avaliações, das necessidades para melhorar o nível de serviço, varia conforme o interesse do investimento, que deverá levar em conta aspectos como: (i) perfil dos passageiros que utilizam o aeroporto, (ii) recursos disponíveis, (iii) contexto econômico da região e (iv) companhias aéreas que operam no aeroporto. Em sua obra, De Neufville e Odoni (2003) dão amplo destaque para a importância do tempo de permanência dos passageiros no aeroporto e que este fator deve ser levado em consideração para estabelecimento de padrões de nível de serviço. Correia e Wirasinghe (2004) destacam a necessidade de estudar formas adequadas para avaliar o nível de serviço no lado terrestre dos aeroportos. Também relacionam os atrasos nas operações com consequências econômicas. Entre suas conclusões, para a época da pesquisa foi identificada a falta de estudos de nível de serviço em países em desenvolvimento, afirmando que esta é uma necessidade global. Ainda sugerem que novos estudos devem ser conduzidos para propor padrões de nível de serviço individuais de acordo com a percepção dos passageiros, pois através da observação de passageiros e entrevistas seria possível correlacionar características dos componentes com a variação dos níveis de serviço. Martel e Seneviratne (1990), citados por Correia e Wirasinghe (2004), após aplicarem entrevistas com passageiros nos terminais aeroportuários, constataram que a disponibilidade de espaço foi o fator que mais influenciou a qualidade do serviço, assim como foi observado que em áreas de espera o fator mais importante foi a disponibilidade de lugares. Os autores também concluíram que outros aspectos devem ser levados em consideração, não apenas espaço e tempo, para avaliar a qualidade dos serviços na perspectiva dos passageiros. Correia et al (2008) destacam que medir o nível de serviço percebido nos componentes de embarque como um todo, conforme o perfil do passageiro que está utilizando determinado aeroporto, irá identificar o nível de importância que este passageiro dá para cada componente individualmente, ajudando a direcionar os investimentos. Correia et al (2008) apresentam a necessidade de identificar o

movimento que o usuário irá realizar no terminal, se embarque, desembarque ou conexão, pois cada um destes grupos vai ter um conjunto de necessidades específicas e usarão diferentes ferramentas para processar os passageiros. E só então avaliar o nível de serviço do terminal, levando em consideração as características individuais de cada grupo. Em seu trabalho sobre índice global para avaliação de nível de serviço, Correia et al (2008) usaram a entrevista com os usuários para identificar os principais atributos que influenciam a percepção de nível de serviço pelos passageiros. Para aplicar o questionário, foram levantadas as particularidades de cada participante da pesquisa de acordo com o tipo de voo, o propósito da viagem, a natureza da operação, o gênero do passageiro,

companhia

aérea,

entre

outros.

Concluíram

que

os

operadores

aeroportuários podem usar os resultados desta pesquisa para avaliar a importância que os passageiros dão para os componentes, garantindo o correto emprego dos limitados recursos financeiros disponíveis. Horonjeff et al (2010) destaca que já fora bastante discutido a necessidade de estabelecer critérios para adotar padrões de nível de serviço e meios para avaliá-lo em terminais aeroportuários. Mas também é necessário observar que cada passageiro, funcionário ou operador tem uma perspectiva diferente para nível de serviço. Para os autores, é bastante difícil adotar critérios de nível de serviço em larga escala, pois cada aeroporto tem suas peculiaridades, variando inclusive dentro do próprio país. Porém, a maioria dos estudos aponta para um ponto em comum: o nível de serviço pode estar associado ao grau de congestionamento dos componentes do sistema aeroportuário. Para Horonjeff et al (2010) o desafio de incorporar as noções de nível de serviço com o projeto adotado para o aeroporto é o principal ponto a ser resolvido. Os limites aceitáveis, os indicadores a serem usados e o tratamento matemático destes fatores irão diferenciar os métodos de avaliação do nível de serviço e também a aplicação deste para cada caso específico. Alguns métodos de análise de nível de serviço para salas de pré-embarque estão apresentados na Tabela 1. Tabela 1: Comparação entre os métodos de análise de nível de serviço para salas de pré-embarque (Fonte: Correia e Wirasinghe, 2008)

Referência

Variável

Conclusão A variável mostrou-se estatisticamente insignificante,

Müller (1987)

Espaço

indicando a necessidade de incluir outras variáveis para a análise

Omer (1990)

A baixa significância do modelo, menor que 50%, mostra

Espaço disponível e

que este necessita ser aprimorado com o refino das variáveis

tempo de espera

ou o acréscimo de outras

Seneviratne e

Disponibilidade de

Foi indicado pelos passageiros como o indicador de

Martel (1991)

assentos

desempenho mais importante para as áreas de espera

Correia e Wirasinghe (2008) acrescentam que esta comparação de aplicações dos modelos indica fortemente que qualquer avaliação para nível de serviço em salas de préembarque deve considerar o número de assentos disponíveis como função dos passageiros que ocupam este setor.

2.4 Indicadores Para selecionar os indicadores, vários trabalhos que tratam de sala de préembarque foram utilizados como parâmetro. A Tabela 2 identifica quais os indicadores utilizados e seus respectivos autores. Tabela 2: Indicadores mais comuns Autor Ashford (1988) Seneviratne e Martel (1991) Barros e Wirasinghe (1998) Edwards (1998) Bandeira et al (2008) Correia e Wirasinghe (2008) Correia et al (2008)

Espaço disponível

Número de

Limpeza

assentos

x

Tempo de processamento

Conforto

x

x

x

x

x

x

x x x x

x

x x

Analisando os trabalhos apresentados na Tabela 2, é possível identificar que alguns indicadores são complementares, como por exemplo espaço disponível e conforto, assim como a disponibilidade de assentos. O tempo de processamento também é considerado importante, pois Ashford (1988) destaca que o tempo que o passageiro passa dentro da sala de embarque é determinante para a percepção do nível de serviço, portanto é necessário determinar um tempo em que os passageiros sejam processados para o embarque e as filas sejam relativamente curtas. Portanto, o presente trabalho tem como foco os indicadores de disponibilidade de espaço e assentos e tempo de processamento.

3 Metodologia Como apresentado na introdução deste trabalho, o programa do governo federal de desenvolvimento da aviação regional possui uma quantidade considerável de aeroportos brasileiros envolvidos. Alguns já estão em operação, outros ainda serão construídos e outros passarão por pequenos ajustes estruturais para se adequarem à proposta do projeto. Com o grande número de objetos envolvidos, a distância entre eles e as suas particularidades regionais, dificulta o estudo de um a um para elaborar seus padrões de nível de serviço. Como o objetivo deste trabalho é propor estes padrões de nível de serviço, não é suficiente aplicar a metodologia de entrevista de passageiros para cada terminal de passageiros, em função do pouco tempo disponível. Além disso, em muitos aeroportos haveria a chance de sequer existir passageiros a serem entrevistados. Portanto é necessário aplicar um método estruturado que possa usar uma quantidade menor de amostras para viabilizar o estudo. O método selecionado para o presente trabalho é a análise de agrupamento, uma ferramenta da análise multivariada que agrupa objetos de acordo com a semelhança por suas variáveis. Esta seção está divida em quatro partes. A primeira etapa consiste na apresentação dos aeroportos que fazem parte do PDAR, pois estes são os objetos a serem agrupados. A segunda etapa apresenta o método de análise de agrupamento, suas vantagens e a escolha das variáveis para este estudo. A terceira parte trata da ferramenta que será utilizada para coletar dados e, finalmente, a quarta parte apresentará o meio de transformar os dados coletados em padrões de nível de serviço. A Figura 1 esquematiza

o processo de pesquisa. A Figura 1 apresenta as quatro principais etapas que compõe a metodologia proposta.

Figura 1: Metodologia a ser utilizada

3.1 Objetos Os objetos utilizados neste trabalho têm como base o que está definido pelo PDAR, isto é, tratam-se de 270 aeroportos regionais, espalhados nas cinco regiões do Brasil, conforme a Figura 2.

Figura 2: Distribuição geográfica dos aeroportos regionais brasileiros do PDAR (Fonte: Google Earth – Agosto/2015)

3.2 Análise de Agrupamento A análise de agrupamento é utilizada para arranjar os objetos em grupos conforme suas semelhanças, conceito utilizado por Lu et al (2011). De acordo com Wedel e Kamakura (2000), citado por Machado et al (2013), este arranjo pode ser realizado por três métodos: (i) sem sobreposição, (ii) com sobreposição e (iii) conjunto fuzzy, conforme a Figura 3.

Figura 3: Ilustração dos tipos de arranjos (Machado et al, 2013) O método sem sobreposição considera que cada objeto pode fazer parte de apenas um grupo. O método com sobreposição aceita que um mesmo objeto pode pertencer a mais de um grupo. E o método fuzzy considera que um objeto tende a pertencer mais a um grupo. Assim como no trabalho de Machado et al (2013), o método aqui empregado será o da não sobreposição, pois o objetivo é formar grupos com aeroportos distintos que pertençam apenas a um único grupo. Machado et al (2013) afirma que são dois os métodos de geração de grupos não sobrepostos: hierárquico e não hierárquico. A diferença entre ambos está na relação dos objetos entre si. O primeiro identifica relações hierárquicas entre os objetos usando medidas de similaridades entre estes. O segundo, deriva os grupos da amostra diretamente a partir de uma matriz de dados, geralmente através de uma função objetivo otimizada. A escolha do método se dá pela conclusão de Webb (2002), que classifica o método hierárquico como o mais utilizado para resumir dados. O trabalho de Machado

et al (2013) utilizou desta ferramenta para agrupar setores da indústria de manutenção aeronáutica, enquanto que Cardoso Junior et al (2011) a utilizou para agrupar terminais portuários brasileiros, mostrando a variedade de aplicação da análise de agrupamento. O número ideal de arranjos é abordado por Cardoso Junior et al (2011) e este conclui que não é possível generalizar, pois esta formação depende da estrutura desconhecida de dados e do algoritmo aplicado. Então, Cardoso Junior et al (2011) apresenta métodos para validação do número de agrupamentos necessários para cada caso. Esta validação será realizada para melhor estruturar os arranjos deste estudo e será tratada posteriormente. Método de agrupamento hierárquico A aplicação deste método se mostrou mais adequada para este trabalho em função da necessidade de simplificar os dados obtidos dos objetos para agrupá-los, conforme Webb (2002). O resultado obtido pela sua aplicação se dá na formação de um gráfico chamado dendrograma, cuja estrutura lembra de uma árvore e suas ramificações representando a estrutura hierárquica entre os objetos, conforme a Figura 4.

Figura 4: Ilustração de um dendrograma O dendrograma da Figura 4 pode ser lido da seguinte forma: são oito objetos (denominados de A a H) a serem agrupados e estes estão dispostos na base do gráfico. O objeto A tem variáveis que indicam semelhanças com o objeto B. O objeto C possui semelhanças com o arranjo formado pelos objetos A e B (Arranjo 1), formando outro

arranjo de grupo (Arranjo 2). Os objetos D e E formam outro grupo por suas semelhanças e assim sucessivamente. A linha vertical pontilhada à direita indica a quantidade de grupos que foram formados a partir do ponto onde ela corta. A linha pontilhada mais a esquerda revela uma análise menos conservadora, desconsiderando significativamente as semelhanças entre os objetos e por isso forma apenas dois grupos (um grupo formado pelos objetos A, B, C, D e E e outro grupo formado pelos objetos F, G e H). Enquanto a linha pontilhada mais a direita indica uma análise mais minuciosa, que leva em conta mais semelhanças entre os objetos. Portanto, quanto mais semelhanças forem levadas em consideração e a importância entre suas relações (a distância entre a origem do gráfico e o ponto de união do grupo), mais grupos serão formados. Então o número total de grupos depende de como os objetos se comportam entre si e de que maneira a análise é realizada. Apresentado por Machado et al (2013), o processo de agrupamento ocorre da seguinte forma: algoritmos de agrupamento hierárquico trabalham na base da não semelhança relativa entre os objetos que serão agrupados. Pode ser estruturado com base na semelhança, na diferença ou na distância entre os objetos. A medida que os objetos se mostrarem mais ou menos semelhantes, mais ou menos distantes, serão arranjados em grupos a partir das variáveis aplicadas. Na primeira etapa, conforme explanado por Machado et al (2013), com N objetos, estes serão agrupados em um único arranjo. Então, estes objetos serão comparados entre si, através das suas variáveis, usando, por exemplo, a distância Euclidiana ou qualquer uma das medidas de dissimilaridade. Então serão formados dois grupos com objetos semelhantes entre si. O processo é repetido até que se tenha o número de arranjos necessários.A Tabela 3 apresenta algumas medidas de dissimilaridade utilizadas pelos autores. Tabela 3: Medidas de dissimilaridade mais comuns (Fonte: Machado et al, 2013) Medida de dissimilaridade Distância Euclidiana

Fórmula

⎛ 2⎞ ⎜⎝ ∑ ( ynk − ymk ) ⎟⎠ k

1

2

1 − ∑ ( ynk − yn ) ( ymk − ym ) σ nσ m

Coeficiente de correlação

k

Distância angular

∑y

y

∑y

− ymk

k

Distância Canberra

nk

2 (∑ ynk2 ymk )

12

nk mk

k

( ynk + ymk )

k

Machado et al (2013) ainda acrescenta que os grupos também são comparados entre si através do método de ligação, que decide as ligações e combinações de grupos a cada etapa do processo. Esses métodos estão apresentados na Tabela 4. Tabela 4: Método de ligação entre os grupos e suas aplicações (Fonte: Machado et al, 2013) Algoritmo

Ligação simples

Ligação completa

Ligação média

Ligação centroide

Relação da distância Menor distância entre dois objetos do grupo

Maior distância entre dois objetos do grupo

Quantitativas ou qualitativas

Distância média entre dois objetos do grupo

Distância entre as médias do segmento de variáveis Soma dos quadrados das

Inércia Mínima (Ward)

Aplicação em variáveis

Quantitativas

diferenças entre cada indivíduo e o indivíduo médio

Definidos os métodos para trabalhar com as semelhanças entre os objetos, deve-se utilizar uma matriz padronizada das variáveis. Essa padronização é opcional, porém Frei (2006) recomenda fazê-la a fim de evitar que as unidades escolhidas para mensurar as variáveis possam afetar a similaridade entre os objetos, amenizando a ponderação de atributos com maior ou menor amplitude. Assim, todas as variáveis deixarão de ter

unidade. Fávaro et al (2009) concluem que a influência de variáveis com diferentes magnitudes é solucionada com a padronização da matriz. Oliveira e Salgado (2008) utilizaram a modelagem quantitativa para determinar a demanda por transporte aéreo regular no Brasil. O estudo utilizou variáveis com poder preditivo para estabelecer o mercado de voos regulares e gerou modelo econométrico com controle de efeitos da correlação entre essas variáveis dentro dos agrupamentos regionais. As variáveis utilizadas por Oliveira e Salgado (2008), assim como as suas justificativas são apresentados na Tabela 5. O modelo econométrico proposto por Oliveira e Salgado (2008) mostrou que as variáveis são estatisticamente significantes, garantindo a qualidade deste. Tabela 5: Variáveis de agrupamento por microrregião (Fonte: Oliveira e Salgado, 2008) Variável Produto Interno Bruto (PIB) da microrregião Produto Interno Bruto (PIB) do entorno da microrregião

Justificativa Indicação do estado de desenvolvimento da região. Indutor de tráfego de turismo e negócios Influência da mesorregião na atração de tráfego Quanto maior a área da microrregião, mais

Área da microrregião

municípios envolvidos, portanto maior alcance populacional e consequentemente maior necessidade de deslocamentos Indica o potencial de atração de tráfego pela

Atrações

infraestrutura turística ou de negócios da microrregião Quanto maior a distância entre a capital e a

Distância da capital

microrregião, menor a possibilidade de utilizar aeroportos troncais, induzindo tráfego na localidade Quanto mais distante for o aeroporto mais

Distância ao aeroporto mais próximo

próximo, menor a chance do tráfego ser disperso entre estes

O uso de outras variáveis não está descartado, pois a literatura pode apresentar outras também estatisticamente significantes e que possam melhorar o modelo de agrupamento proposto neste trabalho. As variáveis operacionais, relacionadas diretamente aos aeroportos, como por exemplo movimentação anual, oferta de assentos, entre outras, serão experimentadas na análise de agrupamento para este trabalho e sua validação será discutida nos resultados.

3.3 Coleta de dados Após realizar o agrupamento dos aeroportos e definir quais podem participar como estudo de caso para a coleta de dados, é necessário verificar na literatura o que já foi utilizado para propor padrões de nível de serviço em terminais aeroportuários. Em razão da particularidade dos terminais regionais brasileiros, será necessário adaptar os métodos para coleta de dados para levar em consideração a realidade do mercado aéreo regional. Como apresentado na Tabela 6, vários trabalhos distintos utilizaram o método de entrevistar os passageiros. A diferença entre eles está no tamanho da amostra, nos componentes estudados e o tamanho e as operações de cada terminal aeroportuário. Alguns também acrescentaram outros meios de coleta de dados, como cronometragem de tempo, registro do comportamento por imagens, etc. Tabela 6: Dimensionamento da amostra Referência

Aeroporto

Componente

Bandeira e Correia

Heliporto Farol de São

Check-in e sala de pré-

(2007)

Tomé

embarque

Tamanho da amostra

60 passageiros

1.281 passageiros Bandeira et al (2014)

Guarulhos, Congonhas

Check-in e Inspeção de

(694 em Guarulhos,

e Brasília

Segurança

281 em Congonhas e 306 em Brasília)

Guarulhos, Galeão, Borille (2012)

Viracopos, Brasília e

Desembarque

496 passageiros

Guarulhos

Sala de pré-embarque

120 passageiros

Correia et al (2008)

Guarulhos

Global

119 passageiros

Eboli e Mazzulla (2009)

Lamezia, Itália

Global

1.800 passageiros

Seyanont (2012)

Bangkok, Tailândia

Global

500 passageiros

Congonhas

Correia e Wirasinghe (2008)

Sobre o dimensionamento da amostra, cada trabalho utilizou um método diferente. Eboli e Mazzulla (2009) utilizaram uma amostra de 5% do total de passageiros que estavam no aeroporto no momento da coleta, Bandeira et al (2014) pautaram em uma formulação fundamentada na estimativa da proporção populacional com as características que foram analisadas. O dimensionamento da amostra para este trabalho se dará após a formação do arranjo dos grupos e seleção dos objetos que serão realizadas as coletas. Para cada aeroporto a ser selecionado como estudo de caso, pretende-se, previamente, fazer um cálculo de dimensionamento da amostra, ou seja, definir previamente o número de passageiros a serem entrevistados em cada aeroporto. Quanto à entrevista, Aaker et al (1998) sugere que uma sequência de etapas lógicas deve ser seguida para desenvolver um bom questionário. Correia et al (2008)

desenvolveram o formulário que também identifica algumas informações dos passageiros, como natureza do voo, propósito da viagem, gênero, companhia aérea, etc. Estes dados são encontrados também em outros estudos, pois geram dados estatísticos relevantes para fazer o posterior acompanhamento dos levantamentos.

3.4 Padrões de nível de serviço Com os dados coletados, tratados e analisados, a etapa a seguir será a de interpretá-los como direcionamento para propor os padrões de nível de serviço que é o objetivo principal deste estudo. Para aeroportos regionais, pouco se sabe dos parâmetros utilizados para nível de serviço. Bandeira et al (2008) destaca a falta de padrões de nível de serviço, pois na maioria dos casos as recomendações são definidas arbitrariamente. Medeiros (2004) propôs padrões de nível de serviço que englobam três tipos de aeroportos: (i) internacional, (ii) doméstico e (iii) regional. Porém, os aeroportos regionais são diferentes entre si em vários aspectos, como visto anteriormente. Quanto às operações, por exemplo, o Aeroporto de Ribeirão Preto – Doutor Leite Lopes, em São Paulo, possui 56 movimentações (pouso e decolagem) diárias regulares vigentes, segundo a planilha Horário de Transportes (HOTRAN), disponibilizada pela Agência Nacional de Aviação Civil, ANAC (2015). Enquanto isso, o Aeroporto de Ipatinga, Minas Gerais tem aprovadas 8 operações diárias regulares. E em aeroportos como o de Coari, no Amazonas que possuem apenas uma operação por dia e somente em alguns dias da semana. Com o arranjo dos grupos, pretende-se estabelecer que cada grupo de aeroportos regionais, classificados por semelhanças entre suas variáveis, possua um padrão de nível de serviço adequado aos seus procedimentos, para que não haja desperdício de investimentos em casos de superdimensionamento de áreas, pautados pela percepção do nível de serviço pelos usuários, assim como o subdimensionamento, que pode causar transtornos operacionais.

4 Resultados preliminares Para este relatório, os resultados apresentados estão limitados à análise de agrupamento dos aeroportos envolvidos no Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional, o PDAR.

4.1 Aeroportos Foram consultados os documentos disponibilizados para consulta pública pela Secretaria de Aviação Civil (2012) para identificar os aeroportos que fazem parte do PDAR. Foi observado, durante a consulta, que dois aeroportos carecem de informações específicas sobre suas localidades: (i) Ilha de Marajó – PA e (ii) Porto Trombetas – Oriximiná – PA. O primeiro só possui a informação geral de sua localização, sem determinar o município que estará situado. O segundo apresenta informações correspondentes ao distrito atendido de Porto Trombetas, no Pará, porém sem informar outros aspectos, como município atendido, para que as variáveis fossem incluídas, uma vez que Oriximiná aparece como outro aeroporto do programa. Portanto, estes dois objetos estão fora da análise de agrupamento.

4.2 Variáveis Uma vez identificados os objetos, as informações sobre as variáveis, selecionadas para o presente estudo, foram localizadas em diferentes fontes, a saber: (i) no sítio do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, IPEA (2015), dentro da ferramenta denominada IpeaData; (ii) pelo mapa interativo do Programa de Regionalização do Turismo, iniciativa do Ministério do Turismo, MTur (2015); (iii) a planilha de Horário de Transporte, HOTRAN, da Agência Nacional de Aviação Civil, ANAC (2015) e (iv) informações da Secretaria de Aviação Civil, SAC (2015). A escolha das variáveis socioeconômicas foi pautada pela utilização por Oliveira e Salgado (2008) e estão descritas na Tabela 7. Tabela 7: Variáveis socioeconômicas Variável

Descrição

PibCid

Produto Interno Bruto do município que está ou estará localizado o aeroporto

PibEnt

Produto Interno Bruto da microrregião que está localizado o município de instalação do aeroporto

AreaEnt

Área da microrregião que está localizado o aeroporto

DistCap

Distância do aeroporto até a capital do estado que

está situado FatorTur

Fator adotado pelo Ministério do Turismo (2015) que classifica cada município dentro do seu contexto no setor turístico.

AeroProx

Distância ao aeroporto mais próximo, não necessariamente localizado na mesma unidade da federação

A variável FatorTur é escalonada de 1 a 5, correspondendo ao grau de importância turística de cada município, adotado pelo Ministério do Turismo (2015), sendo 1 equivalente ao menor grau e 5 ao maior grau. Em sua escala, o MTur utiliza as letras de A (maior importância) a E (menor importância) para esta classificação, porém foi necessário transformá-la em índices numéricos a fim de ponderar a importância para a análise de agrupamento. Outras variáveis entraram na análise por experimentação e abrangem as características operacionais dos aeroportos, apresentadas na Tabela 8. Tabela 8: Variáveis operacionais Variável

Descrição

Aero

Se o aeroporto já está operante (binária)

Decolagens13

Número total de decolagens no ano de 2013 (último ano disponível para consulta)

OperSem

Número de operações por semana autorizadas, no ano corrente (2015)

OferSem

Número de assentos ofertados por semana, no ano corrente (2015)

A variável Aero corresponde a presença ou não de operações no aeroporto do município, para isso foi adotado o número 0 para caso não haja operações e 1 para aqueles que já possuem operações. As variáveis OperSem e OferSem foram consultadas em agosto de 2015 e representam as operações autorizadas pela ANAC (2015). A oferta de assentos está diretamente ligada não apenas ao número de operações, mas às aeronaves que operam,

pois como citado na revisão de literatura, o tamanho das aeronaves influencia nas análises de sala de pré-embarque.

4.3 Padronização da matriz de dados Após a identificação dos aeroportos e a escolha das variáveis, a matriz de dados apresenta o formato da Tabela 9. Tabela 9: Exemplo da matriz de dados Var1

Var2

...

VarN

Aero1

x1y1

x2y1

...

xny1

Aero2

x1y2

x2y2

...

xny2

...

...

...

...

...

AeroN

x1yn

x2yn

...

xnyn

Conforme destacado anteriormente, na seção da metodologia, a normalização da matriz de dados foi necessária para tirar o peso das escalas diferenciadas de cada variável, para que todas tenham a mesma importância na hora de calcular a dissimilaridade entre os objetos. Esta normalização se deu pelo cálculo da média de cada variável coluna e seus respectivos desvios padrão. E então padronização se deu pela relação entre os valores de cada item da matriz com a média e o desvio padrão de sua coluna.

4.4 Análise de Agrupamento Com a matriz padronizada, foi possível efetuar o procedimento de agrupamento que se deu inicialmente pelo cálculo da distância entre os objetos e pelo seus índices de ligação. A distância utilizada neste modelo foi a Euclidiana e a aglomeração pelo método Ward, pois estes também foram mais utilizados na literatura consultada. O software utilizado foi o XLStat, que possui licença comprada pelo autor do trabalho pelo período de um ano. Este software destaca-se pela simplicidade do seu uso e por apresentar os resultados estatísticos de cada fase do processo. O resultado da análise de agrupamento foi a formação de 5 grupos com quantidades distintas de aeroportos em cada um e estão apresentados no Anexo I deste relatório.

O dendrograma atribuído a este agrupamento está resumido na Figura 5, onde cada grupo está representada por um número antecedido pela letra C (C1, C2, C3, etc) O eixo das abscissas corresponde a dissimilaridade de cada objeto (aeroporto) da análise. Quanto maior a distância da origem ao nó (ponto de encontro para formação do grupo), menor o grau de semelhança entre os objetos.

Figura 5: Dendograma geral A Figura 6 apresenta os aeroportos com maior similaridade entre suas variáveis, com apenas 8 objetos dentro deste grupo. Este resultado está dentro do esperado, pois ambas cidades se enquadram como importantes polos geradores de tráfego, seja pelo Produto Interno Bruto, seja pelas características operacionais de cada um. Estes dados estão incluídos na matriz de dados.

Figura 6: Grupo 5, o menor da análise de agrupamento Outros grupos não estão apresentados aqui pela quantidade de objetos dentro deles, entretanto a Figura 7 mostra o que seria a organização intermediária dos grupos,

ou seja, aqueles aeroportos que operam atualmente, são considerados como geradores de tráfego, porém não estão entre os mais classificados nas suas operações. O grupo maior, com 149 objetos representa os aeroportos cujas variáveis se assemelham e possuem menor importância turística, econômica e operacional.

Figura 7: Grupo Intermediário da análise de agrupamento A Tabela 10 apresenta o resumo da formação dos grupos, o tamanho destes e seus objetos intermediários, que são aqueles aeroportos que não se enquadram no extremo dos agrupamentos, ou seja, possuem variáveis medianas. Tabela 10: Resumo da análise de agrupamento Grupo

Objetos

Objeto Intermediário

1

149

Pimenta Bueno - RO

2

30

Itapipoca - CE

3

69

Dourados - MS

4

12

São Borja - RS

5

8

Londrina - PR

5 Considerações finais O agrupamento mostrou resultados satisfatórios, pois preliminarmente, os aeroportos estão agrupados conforme seus nichos consultados durante a elaboração do trabalho. Com esta etapa concluída, deve-se selecionar um aeroporto em cada grupo

para prosseguir com a etapa das entrevistas e posterior determinação dos padrões de nível de serviço para seus grupos. A viabilidade da visita aos aeroportos deve ser levantada com o orientador para verificar se é possível aplicar o método de entrevista a pelo menos um aeroporto de cada grupo ou se apenas alguns grupos serão consultados para alcançar o objetivo geral deste trabalho. Com a seleção dos aeroportos realizada, será possível prosseguir com o dimensionamento da amostra, pois esta depende diretamente da determinação do sítio de estudo. Os métodos de entrevistar os passageiros e a elaboração dos novos padrões de nível de serviço estão sendo estudados para estruturar sua aplicação neste trabalho. O cronograma apresentando as próximas etapas deste trabalho está indicado na Tabela 11. Tabela 11: Cronograma das atividades a serem realizadas Etapa

Pré-requisito

Ação

Seleção dos aeroportos

Análise de agrupamento

Solicitar formalmente a visita

realizada

para aplicar as entrevistas

Aeroportos selecionados

Entrevistar passageiros quanto a

Entrevistas

suas percepções de nível de serviço Tratamento dos dados

Formulários preenchidos

Analisar os dados coletados para estabelecer relações entre suas percepções e o que os aeroportos oferecem

Padrões de nível de serviço

Análise da relação causal

Estabelecer novos padrões para os estudos de caso

Replicação dos resultados

Padrões de nível de serviço

Abranger todos os 270 aeroportos do PDAR com base no agrupamento realizado

Por fim, o resultado esperado para este trabalho será um quadro de referência com os padrões de nível de serviço para cada grupo de aeroportos consultados, gerando então uma forma de consulta para as tomadas de decisão dos responsáveis pelas operações destes terminais aeroportuários, conforme a Tabela 12.

Tabela 12: Padrões de nível de serviço para salas de pré-embarque em aeroportos regionais brasileiros INDICADOR: ASSENTOS/PASSAGEIRO NÍVEL DE SERVICO

A

B

C

D

E

D

E

Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Grupo 5 INDICADOR: AREA/PASSAGEIRO NÍVEL DE SERVICO

A

B

C

Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Grupo 5 INDICADOR: TEMPO DE PROCESSAMENTO/PASSAGEIRO NÍVEL DE SERVICO Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Grupo 5

A

B

C

D

E

6 Referências AAKER, D. e KUMAR, V., Day, G. Marketing Research, 6. ed. John Wiley and Sons, New York. 1998. AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL. ANAC. Hotran – Horário de transprtes. Acesso em 3 de Agosto de 2015. Disponível em http://www2.anac.gov.br/arquivos/xls/hotran/1.5.xls. 2015. ASHFORD, N. Level of service design concept for airport passenger terminals—a European view. Transportation Planning and Technology, 12:1, 5-21. 1988. BANDEIRA, M. C. G. da S. P., DUARTE, M. C., CORREIA, A. R. e ALVES, C. J. P. Desenvolvimento de uma medida de nível de serviço para o terminal de passageiros do Aeroporto Internacional de Fortaleza. Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes, Fortaleza. Anais da XXII ANPET. vol. 1. pp. 1-2. 2008. BANDEIRA, M.C.G.S.P., BORILLE, G.M.R., MAIA, M.C.D. e MOSER, R.F. Key indicators that affect the perception of service quality in critical airport areas of passenger boarding. Journal of Transportation Literature 8 (4), 7 e 36. 2014. BARROS, A.G. e WIRASINGHE, S.C. Sizing the Airport Passenger Departure Lounge for New Large Aircraft. Transportation Research Record 1622, National Research Council, Washington, D.C., pp. 13-21. 1998. BETTINI, H. Um Retrato da Aviação Regional no Brasil. Documento de Trabalho N. 018 – Acervo Científico do Núcleo de Estudos em Competição e Regulação do Transporte Aéreo (NECTAR). São José dos Campos, SP. 2007. BORILLE, G. M. R. A Method to Evaluate the Determinants Factors of the Level of Service Offered at Airport Passenger Terminals: Operational Arrival Components. 169 f. (Tese de Doutorado) Instituto Tencológico de Aeronáutica, São José dos Campos. 2012. CARDOSO JUNIOR, M. M. ; MADEIRA JUNIOR, A. G. ; GONÇALVES, T. J. M. e SCARPEL, R. A. . Classificação de terminais portuários brasileiros utilizando métodos de análise multivariada de dados. Revista Ingepro : Inovação, Gestão e Produção, v. 3, p. 29-40, 2011. CORREIA, A. R. e BANDEIRA, M. C. Relatório Técnico - Pesquisa de Nível de Serviço Heliporto Farol de São Tomé - Petrobrás. Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Divisão de Engenharia de Infra-Estrutura Aeronáutica. São José Dos Campos. 2007. CORREIA, A. R. e WIRASINGHE S. C. Evaluating Level of Service at Airport Passenger Terminals: Review of Research Approaches. Transportation Research Record, Washington, D. C., v. 1888, p. 1-6, 2004.

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Plano de ação Dados da pesquisa •

Título: Padrões de nível de serviço para salas de pré-embarque de aeroportos regionais brasileiros

•

Aluno: Otávio Galucio Cavaleiro

•

Orientador: Anderson Ribeiro Correia (Coorientadora: Giovanna M. R. Borille)

•

Relatora: Rogéria de Arantes Gomes Eller

•

Data do seminário: 25 de setembro de 2015

•

Seminários anteriores: 11 de agosto de 2014 e 08 de maio de 2015.

Atividades acadêmicas •

Disciplinas cursadas: o 1º Período (2º sem/14): IT 203 – Aeroportos, IT 205 – Produção e Custos no Transporte Aéreo e IT 210 – Análise Operacional e Gerencial de Sistemas Logísticos. o 2º Período (1º sem/15): IT 204 – Análise Operacional e Gerencial de Aeroportos e IT 200 – Infraestrutura Aeronáutica.

•

Disciplinas a serem cursadas: o 4º Período (1º sem/16): IT 201 – Análise de Transportes

Cumprimento de prazos •

Data prevista para conclusão das atividades de pesquisa e início da escrita da versão final da tese e do artigo: Fevereiro de 2016

•

Data prevista de submissão do artigo a um periódico: Abril de 2016

•

Data prevista da submissão da tese: Maio de 2016

Periódico almejado •

Nome do periódico: Journal of Air Transport Management

•

URL

do

periódico:

http://www.journals.elsevier.com/journal-of-air-

transport- management/ •

Qualis do periódico: A2 (Agosto de 2015)

•

Justificativa da escolha do periódico: Por estar divulgando novos desenvolvimentos e tendências para o setor da aviação, interessado em mercados emergentes e em amadurecimento e, por fim, pela relação destas com as necessidades dos consumidores.

ANEXO I – Resultado Agrupamento Grupo 1

Tarauacá Barcelos Boca do Acre Borba Carauari

Grupo 2 Marechal Thaumaturgo Porto Walter Maragogi Amaturá Codajás Jutaí

Coari

Santo Antônio de Jesus

Eirunepé Fonte Boa Humaitá Itacoatiara Manicoré Nova Olinda do Norte

Canindé Itapipoca Jijoca de Jericoacoara Alto Paraíso de Goiás Itumbiara

Barreiras Feira de Santana Ilhéus Lençóis Maraú Vitória da Conquista Aracati Juazeiro do Norte Sobral São Mateus Anápolis

Caxias

Caldas Novas

Governador Nunes Freire

Pirenópolis

São João dos Patos

Rio Verde

Ouro Preto

Imperatriz

Paracatu

Araxá

Nova Andradina

Cruzeiro do Sul

Pauini Santa Isabel do Rio Negro São Gabriel da Cachoeira São Paulo de Olivença Tabatinga

Grupo 3

Grupo 4

Grupo 5

Arapiraca

Lábrea

Porto Seguro

Maraã Maués Parintins Tefé Uarini

Uberlândia Santarém Foz do Iguaçu Londrina Maringá

São Borja

Navegantes

Joaçaba Franca Guaratinguetá Araguaína Gurupi

Ribeirão Preto

Amapá

Cametá

Oiapoque Bom Jesus da Lapa Cipó Guanambi Ibotirama Irecê Itaberaba Jacobina

Castanhal

Diamantina Governador Valadares Juiz de Fora

Afogados da Ingazeira

Montes Claros

Nova Friburgo Volta Redonda Bonfim Rorainópolis Gramado Correia Pinto Canindé de São Francisco Guarujá

Poços de Caldas Pouso Alegre São João del Rei Uberaba Dourados Três Lagoas

Mateiros

Sinop

Jequié Paulo Afonso Santa Maria da Vitória Sento Sé Teixeira de Freitas Crateús Iguatu Quixadá Cachoeiro de Itapemirim Colatina Linhares Catalão Jataí Minaçu Porangatu

Cáceres Rondonópolis Altamira Marabá Parauapebas Campina Grande Caruaru Fernando de Noronha Garanhuns Petrolina Parnaíba Cascavel Guarapuava Paranaguá

Bacabal Balsas Barra do Corda Barreirinhas Carolina Pinheiro Santa Inês Barbacena Caxambu Divinópolis Goianá Ituiutaba Jaíba Janaúba João Pinheiro Muriaé Passos Patos de Minas Pirapora Piumhi Ponte Nova Salinas Santana do Paraíso São Sebastião do Paraíso Teófilo Otoni Ubá Unaí Varginha Bonito Corumbá Costa Rica Coxim Naviraí Alta Floresta Barra do Garças Juara Juína Lucas do Rio Verde Matupá Pontes e Lacerda São Félix do Araguaia Tangará da Serra Vila Rica Almeirim Breves Conceição do Araguaia Dom Eliseu Itaituba Jacareacanga

Ponta Grossa Angra dos Reis Cabo Frio Campos dos Goytacazes Itaperuna Macaé Parati Resende Mossoró Bagé Caxias do Sul Passo Fundo Pelotas Rio Grande Santa Maria Chapecó Joinville Lages Araçatuba Barretos Bauru Marília Piracicaba Presidente Prudente São José do Rio Preto São José dos Campos Sorocaba

Monte Alegre Novo Progresso Oriximiná Ourilândia do Norte Paragominas Redenção Rurópolis Santana do Araguaia São Félix do Xingu Tucuruí Monteiro Patos Araripina Arcoverde Salgueiro Serra Talhada Bom Jesus Corrente Floriano Paulistana Picos São Raimundo Nonato Bandeirantes Campo Mourão Francisco Beltrão Pato Branco Telêmaco Borba Toledo Umuarama União da Vitória Caicó Ariquemes Cacoal Guajará-Mirim Ji-Paraná Pimenta Bueno Vilhena Caracaraí Alegrete Erechim Santa Cruz do Sul Santa Rosa Santa Vitória do Palmar Santo Ângelo Uruguaiana Caçador Concórdia Forquilhinha Jaguaruna São Joaquim

São Miguel do Oeste Três Barras Araraquara Botucatu Fernandópolis Ourinhos Registro Rio Claro