relatório de desempenho operacionalespeciais.decea.gov.br/performance/wp-content/...6.12. id br 03...

Ministério da Defesa Departamento de Controle do Espaço Aéreo

Relatório de Desempenho Operacional

TERMINAL BELO HORIZONTE

| 2019 |

RELATÓRIO DE DESEMPENHO OPERACIONAL DA

TERMINAL BELO HORIZONTE

Este relatório apresenta uma análise de desempenho operacional do DTCEA-CF com

foco na Área de Controle Terminal de Belo Horizonte e no Aeroporto Internacional

de Confins.

O objetivo principal desse estudo foi servir como um primeiro estudo de caso para

aplicação de indicadores operacionais que estão em desenvolvimento pelo Grupo de

Trabalho de Indicadores Operacionais para o SISCEAB, conduzido pelo ICEA e

gerenciado pela APLOG.

Com esse trabalho obteve-se resultados de indicadores para o caso do DTCEA-CF,

além de identificar necessidades para obtenção de dados, padronização de

informação e definições importantes para medições do SISCEAB.

O período de desenvolvimento do estudo de caso de do DTCEA-CF ocorreu durante

todo o ano de 2018.

Este trabalho foi conduzido pelo ICEA e supervisionado pelo SDOP e aprovado pelo

VICEA.

Rio de Janeiro, 14 de dezembro de 2018.

Robson Louzada de Lima Ferreira Cel Av

Diretor do ICEA

Ary Rodrigues Bertolino Brig do Ar Chefe do SDOP

Leônidas de Araújo Medeiros Junior Maj Brig do Ar

Vice-Diretor do DECEA

2

DESCRIÇÃO DO DOCUMENTO Título do Documento

Relatório de Desempenho Operacional da Terminal Belo Horizonte (2018) PROGRAMA DE

REFERÊNCIA EDIÇÃO DATA DA EDIÇÃO

Grupo de Trabalho Indicadores Operacionais

Estudo Proposta 14 DEZ 2018

SUMÁRIO Este relatório do grupo de Trabalhos Indicadores Operacionais apresenta uma análise preliminar da performance do DTCEA-CF com foco nas Áreas Principais de Performance de Eficiência, Segurança, Capacidade, Meio ambiente e Custo Benefício.

Palavras chaves Gerenciamento de Tráfego Aéreo

Medidas de Performance

Indicadores de Performance

ATM TMA-BH SBCF CONTATO

APLOG -DECEA Praça Sen. Salgado Filho, 896/928 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20021-340 TCel Av R1 Hygino Lima Rolim Tel: +55 21 2101 6307 Email: [email protected]

ELABORADO POR TCel Av R1 Hygino Lima Rolim Maj Esp CTA Fernando Garcia Pfutze Cap Esp CTA Ricardo Silva de Oliveira 1º Ten Eng Rafael de Araújo Almeida 1º Ten Est Camila da Silva 2° Ten Esp CTA Ivanelson Lobato dos Santos SO BCT Marco Antônio Rodrigues Corrêa 2S BCT Pedro Ivo Santos Ribeiro 2S BCT Nelson Junior do Amaral 2S BCT Thiago Sandei de Oliveira CV DACTA Est Adriano Duarte da Silva CV Leonardo Silva de Barros Ribeiro

REVISADO POR Maj Av Hugo Dominato Rossi

COORDENADO POR TCel Av R1 Hygino Lima Rolim

STATUS E TIPO DOS DOCUMENTOS STATUS DISTRIBUIÇÃO

Draft Edição Proposta Edição Revisada

(X) (X) (X)

Ostensiva DECEA Restrita

(X) (X) (X)

NOME DE REFEREÊNCIA INTERNO: RDOT 01 V1.1

3

SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS .............................................................................................................................. 5

LISTA DE TABELAS ............................................................................................................................. 6

SIGLAS ...................................................................................................................................................... 7

1. INTRODUÇÃO .............................................................................................................................10

1.1. Sobre este relatório ..................................................................................................... 10

1.2. Escopo do relatório ..................................................................................................... 10

1.3. Fonte de dados ............................................................................................................ 12

1.4. KPA e KPI ..................................................................................................................... 13

1.5. Estrutura do relatório .................................................................................................. 16

2. VISÃO GERAL DA TMA-BH ....................................................................................................17

2.1. APP-BH ........................................................................................................................ 17

2.2. Aeroporto Internacional de Confins ............................................................................ 19

2.3. Dados básicos .............................................................................................................. 21

2.4. Características dos ATCO ............................................................................................. 22

2.5. Evolução do tráfego .................................................................................................... 24

2.6. Variabilidade de tráfego .............................................................................................. 27

2.7. Meteorologia ............................................................................................................... 28

3. Indicadores ATM .......................................................................................................................31

3.1. KPI 01 – PONTUALIDADE DE PARTIDA......................................................................... 31

3.2. KPI 02 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT .................................................................. 35

3.3. KPI 06 – CAPACIDADE DO ESPAÇO AÉREO .................................................................. 39

3.4. KPI 09 – CAPACIDADE DE CHEGADA DO AEROPORTO ................................................ 41

3.5. KPI 10 – TAXA PICO DE CHEGADA DO AEROPORTO .................................................... 41

3.6. KPI 13 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN ...................................................................... 42

3.7. KPI 14 – PONTUALIDADE DE CHEGADA ....................................................................... 46

3.8. KPI 15 – VARIABILIDADE DO TEMPO DE VOO ............................................................. 50

3.9. ID BR 01 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE ............................................. 52

3.10. ID BR 02 – TEMPO DE CHEGADA NA TERMINAL ..................................................... 53

3.11. ID BR 03 – TEMPO DE SAÍDA NA TERMINAL ............................................................ 54

3.12. ID BR 04 – HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO ATC X QUANTIDADE DO

EFETIVO 54

3.13. ID BR 05 – HORAS DO EFETIVO DO ÓRGÃO X HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO

ÓRGÃO 56

3.14. ID BR 06 – RELAÇÃO ENTRE HORAS DE LOGIN X HORAS ATCO ............................... 57

3.15. ID BR 07 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE NO SETOR ........................ 59

4

4. CONCLUSÕES ..............................................................................................................................59

5. BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................................61

6. ANEXO A – DETALHAMENTO INDICADORES ................................................................62

6.1. KPI 01 – PONTUALIDADE DE PARTIDA......................................................................... 62

6.2. KPI 02 - TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT ................................................................... 65

6.3. KPI 06 – CAPACIDADE DO ESPAÇO AÉREO .................................................................. 68

6.4. KPI 09 – CAPACIDADE DE CHEGADA DO AEROPORTO ................................................ 70

6.5. KPI 10 – TAXA PICO DE CHEGADA DO AEROPORTO .................................................... 73

6.6. KPI 11 – UTILIZAÇÃO DA CAPACIDADE DE CHEGADA ................................................. 75

6.7. KPI 13 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN ...................................................................... 77

6.8. KPI 14 – PONTUALIDADE DE CHEGADA ....................................................................... 80

6.9. KPI 15 – VARIABILIDADE DO TEMPO DE VOO ............................................................. 83

6.10. ID BR 01 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE DE PISTA .......................... 85

6.11. ID BR 02 – TEMPO DE CHEGADA NA TERMINAL ..................................................... 86

6.12. ID BR 03 – TEMPO DE SAÍDA NA TERMINAL ............................................................ 89

6.13. ID BR 04 – HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO X QUANTIDADE DE EFETIVO 91

6.14. ID BR 05 – HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO X QUANTIDADE DE HORAS DO

EFETIVO DO ÓRGÃO ................................................................................................................ 94

6.15. ID BR 06 – RELAÇÃO ENTRE HORAS DE LOGIN X HORAS ATCO ............................... 98

6.16. ID BR 07 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE NO SETOR ...................... 101

5

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Croqui da TMA-BH ........................................................................................................................ 11

Figura 2 - Setorização da TMA-BH ............................................................................................................... 18

Figura 3 - Uso das cabeceiras ......................................................................................................................... 20

Figura 4 - Evolução do efetivo ....................................................................................................................... 22

Figura 5 - Efetivo ATCO x Graduação .......................................................................................................... 22

Figura 6 - Supervisores X Tempo de Serviço no Órgão ....................................................................... 23

Figura 7 - Instrutores X Tempo de Serviço no Órgão ........................................................................... 23

Figura 8 - ATCO x Nível de inglês ................................................................................................................. 24

Figura 9 - Evolução dos movimentos em SBCF ...................................................................................... 25

Figura 10 - Média Diária de Movimentos por Dia da Semana de SBCF ........................................ 27

Figura 11 - Total de Movimentos da Aviação Comercial por Mês em SBCF ............................... 28

Figura 12 - Total de Movimentos da Aviação Geral por Mês em SBCF ......................................... 28

Figura 13 - Média mensal de ocorrência de nevoeiro em Confins entre 2015 e 2017 .......... 30

Figura 14 - Média mensal de ocorrência de trovoada em Confins entre 2015 e 2017 .......... 31

Figura 15 - Gráfico decolagens X pontualidade ...................................................................................... 33

Figura 16 - Gráfico de pontualidade das decolagens por parâmetro ............................................ 33

Figura 17 - Distribuição de pontualidade das decolagens ................................................................. 33

Figura 18 - KPI 01 de diferentes bases ...................................................................................................... 35

Figura 19 - Média do tempo adicional de Taxi-out por mês para a cabeceira 16 .................... 36

Figura 20 - Distribuição do tempo de taxi-out para a cabeceira 16 ............................................... 37

Figura 21 - Média do tempo adicional de taxi-out por cia aérea para a cabeceira 16 ............ 37

Figura 22 - Média do tempo adicional de Taxi-out por mês para a cabeceira 34 .................... 37

Figura 23 - Distribuição do tempo de taxi-out para a cabeceira 34 ............................................... 38

Figura 24 - Média do tempo adicional de taxi-out por cia aérea para a cabeceira 34 ............ 38

Figura 25 - Setorização da TMA-BH ............................................................................................................ 39

Figura 26 - KPI 10 mensal ao longo do ano .............................................................................................. 42

Figura 27 - Tempo adicional de taxi-in por cia aérea (fonte: BH Airport) .................................. 43

Figura 28 - Gráficos de tempo de taxi-in com fonte no TATIC FLOW ........................................... 44

Figura 29 - Gráficos de tempo de taxi-in com fonte da BH Airport ................................................ 45

Figura 30 - Tempo médio de taxi-in por gate (fonte: BH Airport) ................................................. 46

Figura 31 - Pontualidade de chegada por faixa de pontualidade (fonte: BH Airport) ........... 47

Figura 32 - Gráficos de pontualidade obtidos com TATIC FLOW ................................................... 48

Figura 33 - Gráficos de pontualidade obtidos com a BH Airport .................................................... 49

Figura 34 - Tempos médios de voo com destino SBCF........................................................................ 51

Figura 35 - Tempos médios de voo com origem em SBCF ................................................................. 52

Figura 36 - Média do Indicador ID BR 01 por faixa horária .............................................................. 53

Figura 37 - Indicador ID BR 04 para APP-BH .......................................................................................... 55

Figura 38 - Indicador ID BR 04 para a TWR-CF ..................................................................................... 55

Figura 39 - Indicador ID BR 05 para a APP-BH ..................................................................................... 57


Figura 41 - Indicador ID BR 06 para a APP-BH ...................................................................................... 58


6

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Aeroportos na TMA-BH ............................................................................................................... 11

Tabela 2 – Descrição dos indicadores ........................................................................................................ 15

Tabela 3 - Divisão dos setores da TMA-BH .............................................................................................. 17

Tabela 4 - Mix de Aeronaves na TMA-BH ................................................................................................. 18

Tabela 5 - Mix de Aeronaves de SBCF......................................................................................................... 20

Tabela 6 - Visão geral do SISCEAB ............................................................................................................... 21

Tabela 7 - Total de Movimentos Anual de SBCF (Pousos + Decolagens + Cruzamentos +

TGL) .......................................................................................................................................................................... 24

Tabela 8 - Movimentos Nacionais e Internacionais Comerciais ...................................................... 25

Tabela 9 - Movimentos Nacionais por região .......................................................................................... 25

Tabela 10 - Movimentos Internacionais por região ............................................................................. 26

Tabela 11 - Movimentos Nacionais e Internacionais da Aviação Geral ........................................ 26

Tabela 12 - Movimentos Nacionais da Aviação Geral por região .................................................... 26

Tabela 13 - Movimentos Asa Fixa e Rotativa da Aviação Geral ....................................................... 27

Tabela 14 - Variante do indicador ............................................................................................................... 31

Tabela 15 - KPI 01: Dado X Fonte ................................................................................................................. 32

Tabela 16 - Capacidade de setor ATC ......................................................................................................... 40

Tabela 17 - Capacidade de pista de SBCF.................................................................................................. 41

Tabela 18 - Variante do indicador ............................................................................................................... 46

Tabela 19 - KPI 14: Dado x Fonte ................................................................................................................. 47

7

SIGLAS

ACC Area Control Centre

A-CDM Airport Collaborative Decision Making

ACFT Aircraft

AD Aerodrome

AIBT Actual In-Block Time

ALDT Actual Landing Time

ANAC Agência Nacional de Aviação Civil

ANS Air Navigation Service

AOBT Actual Off-Block Time

APLOG Assessoria de Planejamento, Orçamento e Gestão

APP Approach control

ARR Arrival

ASBU Aviation System Block Upgrade

ATC Air Traffic Control

ATCO Controlador de Tráfego Aéreo

ATFM Air Traffic Flow Management

ATM Air Traffic Management

ATOT Actual Take-Off Time

ATS Air Traffic Services

BDC Banco de Dados Climatológicos

BHR Busy Hour Rate

BIMTRA Banco de Informações de Movimento de Tráfego Aéreo

CGNA Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea

CHS Capacidade Horário do Setor

CI Código de Identificação do Indicador

CINDACTA I Primeiro Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego

Aéreo

CTP Capacidade Teórica de Pista

DECEA Departamento de Controle do Espaço Aéreo

DEP Departure

DT Delta tempo de voo na TMA

8

DTCEA-CF Destacamento de Controle do Espaço Aéreo de Confins

EEAR Escola de Especialistas de Aeronáutica

EIBT Estimated In-Block Time

ELDT Estimated Landing Time

EOBT Estimated off-block time

ETA Estimated time of arrival

FAF Final Approach Fix

FIR Flight Information Region

FL Flight Level

GANP Global Air Navigation Plan

HE Hora de escala

HL Hora Logada

HTM Hora de entrada na terminal

ICA Instrução do Comando da Aeronáutica

ICAO International Civil Aviation Organization

ICEA Instituto de Controle do Espaço Aéreo

ID Indicador

IF Intermediate Approach Fix

IFR Instrument Flight Rules

ILS Instrument Landing System

INF Informação

KPA Key Performance Area

KPI Key Performance Indicator

MCA Manual do Comando da Aeronáutica

Npico Número Pico

Nref Número de Referência

PBA Performance-Based Approach

PLN Plano de voo

PRU Performance Unit Review

PSNA Provedor de Serviços de Tráfego Aéreo

RMS Report Management System

RWY Runway

9

SAGITARIO Sistema Avançado de Gerenciamento de Informações de Tráfego

Aéreo e Relatório de Interesse Operacional

SBCF Aeroporto Internacional Tancredo Neves

SDOP Subdepartamento de Operações do DECEA

SGPO Sistema de Gerenciamento de Pessoal Operacional

SGTC Sistema de Gerenciamento de Torre de Controle

SID Standard Instrument Departure

SISCEAB Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro

SRPV-SP Serviço Regional de Proteção ao Voo de São Paulo

STAR Standard Instrument Arrival

STDMA Sistema de Tratamento de Dados de Movimento de Aeródromos

TATIC Total Air Traffic Information Control

TGL Toque e arremetida

TMA Terminal Control Area

TMA-BH Área de controle terminal de Belo Horizonte

TMST Tempo médio ponderado entre dois pousos consecutivos

TRef Tempo de Referência

TWR-CF Torre de controle de aeródromo de Confins

TWY Taxiway

UTC Universal Time Coordinated

VFR Visual Flight Rules

VHF Very High Frequency

10

1. INTRODUÇÃO

1.1. Sobre este relatório

Este relatório apresenta os resultados obtidos do estudo de caso realizado no APP-

BH e na TWR-CF para auxiliar na especificação dos indicadores do macroprocesso

ATM, na definição dos sistemas de coleta de dados e do processo de automação, em

suporte ao empreendimento de Gestão por desempenho do Programa SIRIUS, do

DECEA.

Seus resultados são fruto da análise de dados realizada pelos representantes do

SDOP, ICEA, CGNA, SRPV-SP, DTCEA-CF e APLOG, relativos ao período de 1º de

novembro de 2017 a 31 de outubro de 2018 para atender aos seguintes objetivos

específicos:

a) Definir a metodologia de indicadores ATM para o DECEA;

b) Definir o processo de coleta de dados para os indicadores do ASBU, da ICAO;

c) Definir os eventos relevantes para as metodologias dos indicadores e as

respectivas fontes de dados fidedignas; e

d) Avaliar os desenvolvimentos necessários para a integração entre os sistemas

de Torre de Controle – TWR e de Controle de Aproximação – APP.

1.2. Escopo do relatório

Este estudo contempla o controle de área terminal de Belo Horizonte (TMA-BH), a

qual é representada na Figura 1, na qual é possível observar o esboço da área

geográfica horizontal da TMA-BH e os aeródromos públicos e privados que estão

dentro dos limites horizontais da TMA-BH.

A Tabela 1 por sua vez apresenta a lista de todos os aeródromos, públicos e privados,

inseridos nos limites laterais da TMA-BH. Dessa lista, o Aeródromo mais importante

e objeto de estudo desse relatório é o Aeroporto Internacional da Confins (SBCF).

Nessa tabela também é possível observar o percentual de movimentos dos

aeródromos em relação ao total de movimentos nos aeródromos contidos nos

limites laterais da TMA-BH. O período analisado dessa tabela foi de 07 DEZ 2017 a

08 JUN 2018, da fonte RMS. Verifica-se dessa forma que o Aeroporto Internacional

de Confins é o mais relevante em termos de movimentos, com 92,1% tráfego da

TMA-BH.

11

Figura 1 – Croqui da TMA-BH

Tabela 1 - Aeroportos na TMA-BH

REGIONAL COD ICAO

AERÓDROMO TIPO % Mov na TMA

CINDACTA I

SBBH PAMPULHA Público 1,4% SBCF CONFINS Público 92,1% SBPR CARLOS PRATES Público 4,4% SNPA PARÁ DE MINAS Público 2,0% SBLS LAGOA SANTA Militar 1,2% SDGM FAZENDA MUCAMBO Privado - SDJR JN RESORT Privado 0,2%

SIVJ CIRRUS SOCIEDADE AERODESPORTIVA

Privado -

SJQT HARAS RPC Privado 0,2% SNLG SERRA DO CIPÓ Privado 0,2% SNXI ALBERTO RAMOS Privado -

12

REGIONAL COD ICAO

AERÓDROMO TIPO % Mov na TMA

SWPS FAZENDA DAS PEROBAS Privado - SWZT FAZENDA DO BREJO Privado 0,1%

1.3. Fonte de dados

As fontes de dados disponíveis foram aquelas provenientes de sistemas e órgãos do

SISCEAB, tais como:

• TATIC FLOW: dados de 33 aeroportos relacionadas aos movimentos de solo,

pouso e decolagem. Inclui assim as fases de Pushback, Taxi-Out, Take-Off,

Landing, Taxi-In, etc. Sendo o período dos dados de 01 NOV 17 a 31 OUT 18.

• SAGITARIO: dados do RMS do sagitário da TMA-BH. É possível obter dados

de plano de voo, sobrevoo, mensagens ATS, conflitos, etc. Foram copiadas

254 tabelas ao todo. O período obtido de dados é de 07 DEZ 17 a 06 JUN 18.

• STDMA: dados de 33 aeroportos relacionados aos movimentos de

aeródromo, pouso e decolagem, e de cruzamento de pista, como toque-

arremetida e sobrevoo. Para este relatório só serão utilizados dados de pouso

e decolagem. Possui dados validados desde 2010. Neste relatório não foram

utilizados dados do STDMA.

• BH Airport: dados do aeroporto de Confins/MG relacionados aos

movimentos de solo, pouso e decolagem. Inclui as fases de Pushback, Taxi-

Out, Take-Off, Landing e Taxi-In. No entanto, existe uma restrição do período

dos dados que é de 01 JAN 18 a 31 MAI 18 para dados de EOBT, AOBT, EIBT

e AIBT. Enquanto que há dados gerais de solo para o período de 01 a 31 MAIO

2018.

• BIMTRA: banco de dados de tarifação do DECEA. Esse banco conta com

informações de movimento de pouso e decolagem de mais de 180

aeroportos, além de informações de sobrevoo. Neste relatório não foram

utilizados dados do BIMTRA.

• SETA MILLENNIUM: banco de dados que importa informações do SGTC e

TATIC (e suas versões) para realizar estatísticas de movimento de

aeroportos e espaço aéreo. Conta com mais de 180 aeroportos, 42 TMA e 5

13

FIR. Possui dados validados desde 2011. Neste relatório não foram utilizados

dados do SETA MILLENNIUM.

• BDC: Banco de Dados Climatológico, que apresenta dados das estações

meteorológicas de superfície e altitude, operadas no âmbito do SISCEAB.

• SGPO: Sistema de Gerenciamento de Pessoal Operacional. Contém dados de

efetivo, nível de inglês, setor de trabalho, etc.

• CGNA: responsável por dados de capacidade de pista, capacidade de setores

do espaço aéreo e pelo anuário estatístico do SISCEAB.

• Publicações Aeronáuticas: dados das trajetórias, incluindo SID, STAR e

rotas utilizadas no planejamento dos voos, informações aeronáuticas (AIP

Brasil) divulgados no portal AIS do DECEA (AISWEB).

1.4. KPA e KPI

As áreas de desempenho, também denominadas KPA (Key Performance Area), são

uma maneira de categorizar assuntos de desempenho relacionados a ambições e

expectativas de alto nível. A ICAO definiu 11 KPAs: segurança (safety e security),

impacto ambiental, custo-benefício, capacidade, eficiência de voo, flexibilidade,

previsibilidade, acesso e equidade, participação e colaboração, interoperabilidade

(ICAO, 2009).

Uma breve descrição de cada área segue abaixo, as quais são apresentadas de

maneira completa no Doc 9854 (ICAO, 2005):

• Acesso e equidade – Um sistema de navegação aéreo (ANS) deve fornecer um

ambiente operacional que garante que todos os utilizadores do espaço aéreo

tenham o direito de acesso aos recursos ATM necessários de forma segura.

Deve ainda assegurar a equidade para todos os utilizadores do espaço aéreo

que tenham acesso a um determinado espaço aéreo ou serviço.

• Capacidade – O ANS deve explorar a capacidade inerente para atender a

demanda de usuários do espaço aéreo em horários de pico e locais enquanto

minimiza restrições sobre o fluxo de tráfego.

• Custo-benefício – O ANS deve ser rentável e ao mesmo tempo equilibrar os

diversos interesses da comunidade ATM. O custo do serviço para os

utilizadores do espaço aéreo deve ser sempre considerado quando se avalia

14

qualquer proposta para melhorar a qualidade do serviço ATM ou

desempenho do serviço ATM.

• Eficiência – Aborda a eficácia operacional e econômica das operações de voo

gate-to-gate. Os usuários do espaço aéreo querem partir e chegar no horário

selecionado e voar a trajetória ótima escolhida para cada fase de voo.

• Meio Ambiente – O ANS deve contribuir para a proteção do meio ambiente

levando em conta o ruído, as emissões de gases na atmosfera e outras

questões ambientais que podem ser oriundas da implantação e operação do

ANS.

• Flexibilidade – É a habilidade de todos os usuários do espaço aéreo modificar

dinamicamente as trajetórias de voo e ajustar horários de partida e de

chegada, de forma a explorar oportunidades operacionais em tempo real.

• Interoperabilidade – O ANS deve ser baseado em padrões globais e princípios

uniformes para assegurar a interoperabilidade técnica e operacional dos

sistemas de navegação aérea.

• Participação – A comunidade ATM deve estar envolvida no planejamento,

implementação e operação do sistema para garantir que a evolução do ANS

satisfaça as expectativas da comunidade ATM a nível global.

• Previsibilidade – É a capacidade dos usuários do espaço aéreo e dos

prestadores de serviço de navegação aérea (ANSP) de fornecer níveis

consistentes e confiáveis de desempenho. É ainda uma medida de variância

de atraso frente ao objetivo de desempenho. À medida que a variação do

atraso esperado aumenta, maior é a preocupação das companhias aéreas ao

desenvolver e operar seu cronograma de voos.

• Segurança (safety) – É a maior prioridade na aviação. O ATM desempenha

um papel importante no sentido de garantir a segurança global da aviação.

Normas de segurança uniformes e práticas de gerenciamento de risco e de

segurança devem ser aplicadas de forma sistemática para o ANS.

• Segurança (security) – Refere-se à proteção contra ameaças, que decorrem

de atos intencionais ou não intencionais contra a aeronave, as pessoas ou as

instalações em solo. O ANS deve ser protegido contra ameaças de segurança.

Os riscos e ameaças devem ser avaliados, de modo a garantir o acesso da

comunidade ATM sem prejuízo dos níveis aceitáveis de segurança.

15

A Abordagem com base no desempenho, também conhecida como PBA -

Performance-Based Approach, tem como base os seguintes princípios: foco nos

resultados através da adoção de objetivos e metas de desempenho, tomada de

decisão colaborativa impulsionada pelos resultados e dependência de fatos e dados.

O objetivo principal desse conceito busca um sistema mais seguro e eficiente através

da redução de custos e recursos, aplicação de práticas de cobrança mais equitativas

e provisão de serviços mais eficientes. De acordo com a metodologia da PBA, a

avaliação das realizações é periodicamente verificada através de uma revisão de

desempenho, que, por sua vez, requer uma coleta adequada de dados, capacidades

de medição de desempenho, bem como conhecimentos adequados.

Os indicadores de desempenho, também chamados de KPI (Key Performance

Indicator), são métricas que expressam quantitativamente o desempenho passado

e atual com base nos objetivos organizacionais. Para serem relevantes, os

indicadores precisam expressar fielmente a intenção do objetivo específico

associado. Os indicadores, em geral, não são medidos diretamente, mas sim

calculados a partir de métricas de suporte de acordo com fórmulas bem definidas.

Para este estudo foi definido um conjunto de indicadores elencados como relevantes

para uma Área Terminal, os quais estão listados na Tabela 2. Nesse quadro vê-se o

código de identificação do indicador (CI), sua nomenclatura e uma breve definição

do indicador. Para o código de identificação é utilizado o prefixo “KPI” quando se

trata de indicadores que tiveram origem no Doc 9750-NA/963 (ICAO, 2016), o

prefixo “ID BR” quando se trata de indicadores criados pelo Grupo de Trabalho.

Tabela 2 – Descrição dos indicadores

CI Nome Definição

KPI01 Pontualidade de partida Porcentagem de voos saindo do gate no horário programado (EOBT/ Horário do Registro)

KPI02 Tempo adicional de taxi-out

Comparação entre o tempo médio de táxi desimpedido de saída e o real por aeroporto

KPI06 Capacidade do espaço aéreo

Número máximo de movimentos no volume de espaço aéreo aceito sob condições normais em um dado período de tempo

KPI09 Capacidade de chegada do aeroporto

O maior número de pousos que um dado aeroporto pode suportar em uma hora de operação (também chamado de capacidade

16

CI Nome Definição

de pouso declarada ou taxa de aceitação do aeroporto)

KPI10 Taxa pico de chegada do aeroporto

95º percentil do número de pousos por hora da hora mais “busy”, registrado em um aeroporto

KPI11 Utilização da capacidade de chegada

Taxa de pouso do aeroporto (demanda acomodada) comparada com a capacidade de pouso ou demanda o que for menor

KPI13 Tempo adicional no taxi-in

Comparação entre o tempo de taxi de chegada desimpedido e o tempo real por aeroporto

KPI14 Pontualidade de chegada Porcentagem de voos chegando ao gate no horário programado (EIBT)

ID BR 01

Relação entre demanda x capacidade de pista

Relação entre movimento (pouso, decolagem e TGL) realizado e a capacidade de pista

ID BR 02

Tempo de chegada na Terminal

É comparação do tempo desimpedido de chegada na TMA com o tempo real de voo na terminal

ID BR 03

Tempo de saída na Terminal

É comparação do tempo desimpedido de saída da TMA com o tempo real de voo saindo da terminal

ID BR 04

Horas de voos evoluídos no órgão x quantidade

do efetivo

Somatório das horas de voo no espaço aéreo de um órgão operacional por quantidade de efetivo

ID BR 05

Horas de voos evoluídos no órgão x quantidade de horas do efetivo do

órgão

Somatório das horas de voo no espaço aéreo de um órgão operacional por: -somatório de horas de ATCO na escala; e -somatório de horas de ATCO logado

ID BR 06

Relação entre horas de LOGIN x horas ATCO

Relação entre horas de tempo ATCO logado por tempo de escala operacional

ID BR 07

Relação entre demanda x capacidade no setor

Relação entre a demanda do setor e a capacidade de declarada

O detalhamento de cada indicador é dado no ANEXO A – DETALHAMENTO

INDICADORES.

1.5. Estrutura do relatório

Este relatório está estruturado em 6 capítulos. No primeiro capítulo é apresentado

o projeto de Indicadores, o Grupo de Trabalho, o escopo do estudo e o embasamento

teórico.

17

O segundo capítulo apresenta uma visão geral da TMA-BH, caracterizando a

terminal foco do estudo assim como o principal aeroporto em análise. Além disso,

alguns tópicos são exibidos a fim de caracterizar aspectos que possuem certa

influência nos indicadores posteriormente apresentados tais como, distribuição dos

ATCO, perfil do tráfego e meteorologia.

O terceiro capítulo apresenta resultados dos indicadores para a TMA-BH,

mapeamento dos dados e análise dos indicadores.

O quarto capítulo aponta as conclusões do estudo, quais foram as principais

restrições, e como replicar o mesmo estudo para outras Áreas de Controle Terminal

do Brasil.

O quinto capítulo lista as principais referências que foram base para o

desenvolvimento do trabalho.

Por fim o sexto apresenta informações detalhadas e relevantes ao trabalho em forma

de Anexo.

2. VISÃO GERAL DA TMA-BH

2.1. APP-BH

As informações que se seguem foram obtidas através do Modelo e do Manual

Operacional do APP-BH (DTCEA-CF, 2018A), (DTCEA-CF, 2018B).

a) Setorização Da Terminal Belo Horizonte

A Tabela 3 lista os setores da TMA-BH e suas respectivas responsabilidades. Esses

mesmos setores são apresentados em modo gráfico na Figura 2.

Tabela 3 - Divisão dos setores da TMA-BH

SETOR RESPONSABILIDADE

S1 Chegadas/Saídas N/NW

S2 Chegadas/Saídas E/NE

S3 Chegadas/Saídas SE

S4 Chegadas/Saídas W/SW/S

FCF Final Confins

FBH Final Belo Horizonte

VFR Tráfegos sob VFR

18

Figura 2 - Setorização da TMA-BH

Entende-se por Setor SUL o agrupamento dos setores S3 e S4, com ou sem o setor

FBH; entende-se por Setor NORTE o agrupamento dos setores S1 e S2, com ou sem

o setor FCF.

Durante a operação convencional, o APP-BH não cumpre a setorização estabelecida

para a prestação do Serviço de Vigilância ATS. A distribuição passa a ser:

i. Setor Inferior: do solo ao FL120 (inclusive);

ii. Setor Superior: do FL120 (exclusive) ao FL195.

b) Mix de Aeronaves

A Tabela 4 apresenta as principais aeronaves que trafegam na TMA-BH, observa-se

que, aproximadamente, 50% do tráfego consiste das aeronaves E190, A320 e B738.

O período analisado dessa tabela foi de 07 DEZ 2017 a 08 JUN 2018, da fonte RMS.

Tabela 4 - Mix de Aeronaves na TMA-BH

Equipamento Quantidade Percentual

E190 22.223 18,6%

A320 18.219 15,2%

19


B738 16.135 13,5%

AT72 7.059 5,9%

A321 5.502 4,6%

B737 5.464 4,6%

A319 5.266 4,4%

C208 3.227 2,7%

BE9L 2.038 1,7%

AS50 1.802 1,5%

B763 1.670 1,4%

BE58 1.632 1,4%

R44 1.630 1,4%

A332 1.464 1,2%

OUTROS 26.238 21,9%

No aeroporto da Pampulha (SBBH) operam variados tipos de aeronaves, sendo a

maioria de pequeno porte.

2.2. Aeroporto Internacional de Confins

As informações que se seguem foram obtidas através do Modelo e do Manual

Operacional do APP-BH (DTCEA, 2018C), (DTCEA, 2018D).

Atualmente a pista 16/34 tem 45 m de largura por 3.000 m de comprimento com

aumento planejado para 3.600 m, sendo que o pavimento dos 600 m adicionais já

está conforme para utilização, faltando apenas a homologação para utilização desta

porção.

A TWY F1 (taxiway de saída rápida) é a mais utilizada por aeronaves que pousam

na RWY 16.

Não é permitido giro de 180º no leito da pista, de modo que uma aeronave que não

seja capaz de livrar a pista pela TWY F1 após o pouso deverá fazê-lo pela TWY H.

A movimentação nos pátios acontece em sua maioria nos pátios 1 e 2, pois os pátios

3 e 4 são destinados ao terminal de carga e à companhia Gol, respectivamente.

20

A frequência de uso das cabeceiras é de 85 e 15%, respectivamente, para as

cabeceiras 16 e 34, conforme pode ser observado na Figura 3 obtido com dados do

TATIC FLOW.

Figura 3 - Uso das cabeceiras

A Tabela 5 apresenta os principais tipos de aeronaves que operam em SBCF,

observa-se que, aproximadamente, 75% do tráfego consiste das aeronaves E190,

A320, B738 e AT72. O período analisado dessa tabela foi de 01 NOV 2017 a 31 OUT

2018, da fonte Tatic Flow.

Tabela 5 - Mix de Aeronaves de SBCF


E190 33.800 33,5%

A320 17.961 17,8%

B738 11.745 11,6%

AT72 11.302 11,2%

B737 6.761 6,7%

A319 6.361 6,3%

E195 6.195 6,1%

A321 1.689 1,7%

B734 957 0,9%

AT76 931 0,9%

B763 570 0,6%

A332 527 0,5%

A333 396 0,4%

21


B733 284 0,3%

OUTROS 1546 1,5%

2.3. Dados básicos

De maneira resumida a Tabela 6 mostra as principais características que permitem

configurar o APP-BH e a TWR-CF.

Tabela 6 - Visão geral do SISCEAB

AP

P-B

H

TW

R-C

F

Área geográfica (mil km²)1 23,7 -

Número de ATCO em operação 68 45

Número de ATCO em formação/instrução2 - -

Número de ATCO não operacional 1 1

Efetivo total ATCO3 69 46

Percentual operacional 98,6% 97,8%

Número de setores 6 -

Quantidade de aeródromo público 4 1

Quantidade de aeródromo privado 8 -

Total de aeródromos 12 1

1 Informação obtida através da Carta ARC da TMA-BH disponibilizado no AISWEB (Acesso: 27 NOV 2018). 2 Quantidade de formação obtido pela EEAR. 3 Todos os valores de efetivo foram extraídos do SGPO (Acesso: 16 NOV 2017).

22

2.4. Características dos ATCO

Ao longo deste item é abordado o perfil dos ATCO que atuam no DTCEA-CF, com

base em informações cedidas pelo próprio destacamento.

Figura 4 pode-se observar informações sobre o efetivo operacional do efetivo do

DTCEA-CF ao longo do tempo, conforme SGPO, nota-se que no período de 2014 a

2018 houve um aumento em 27,8% do efetivo.

Figura 4 - Evolução do efetivo

Figura 5 indica a quantidade de efetivo no APP-BH e TWR-CF distribuídos conforme

a graduação.

Figura 5 - Efetivo ATCO x Graduação

23

Figura 6 indica a quantidade de supervisores no APP-BH e TWR-CF por tempo de

experiência no órgão.

Figura 6 - Supervisores X Tempo de Serviço no Órgão

Figura 7 representa a quantidade de instrutores por tempo de experiência no órgão.

Figura 7 - Instrutores X Tempo de Serviço no Órgão

24

Figura 8 apresenta a distribuição dos ATCO conforme o nível de proficiência na

língua inglesa, com base em informações do EPLIS.

Figura 8 - ATCO x Nível de inglês

2.5. Evolução do tráfego

Este subitem tem como objetivo fazer uma descrição da evolução do tráfego ao longo

dos últimos anos no Aeroporto Internacional de Confins. A administração deste

aeroporto pertence ao grupo privado BH-Airport desde agosto de 2014. Foi feita

uma descrição da evolução de movimentos anual, a Média Diária de Movimentos por

Dia da Semana, os Movimentos por Mês e Tipo de Voo, entre outras, com objetivo de

analisar a evolução deste aeroporto nos últimos anos. Todos estes dados têm como

fontes os Anuários Estatísticos de Tráfego Aéreo do CGNA.

Tabela 7 - Total de Movimentos Anual de SBCF (Pousos + Decolagens + Cruzamentos + TGL)

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20184

Total 121.467 110.747 108.295 114.762 100.231 100.593 86.235

Comercial 116.829 107.889 105.853 112.333 98.396 98.219 84.262

Geral 4.258 2.482 2.056 2.101 1.591 1.985 1.688

Militar 380 376 386 328 244 389 285

É apresentado, na Tabela 7 e na Figura 9, o Total de Movimentos Anual de SBCF que informa o número de movimentos nos últimos anos em análise. Onde pode-se observar que no ano de 2012 teve o maior número de movimentos chegando a 121.467 voos. A aviação geral vinha decrescendo, no entanto, aumentou 24,8% dos movimentos no

4 Os dados foram contemplados de janeiro a outubro/2018.

25

último ano, totalizando 1.985 de voos e retroagiu para 1.688 voos em 2018. A aviação militar também apresentou queda de 26,7% dos movimentos.

Figura 9 - Evolução dos movimentos em SBCF

Aviação Comercial em SBCF

A aviação comercial foi responsável por 98% dos movimentos do aeroporto de

Confins ao longo dos últimos anos. A seguir são apresentadas as Tabela 8 a Tabela

10, que detalham o movimento de voos comerciais.

Tabela 8 - Movimentos Nacionais e Internacionais Comerciais

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20185

Total de Movimentos 116.829 107.889 105.853 112.333 98.396 98.219 84.262

Nacionais 114.055 105.123 102.743 109.218 95.874 94.650 80.663

Internacionais 2.699 2.739 3.083 2.828 2.183 3.110 3.116

Sobrevoos e TGL 11 3 7 12 204 335 324

Local não identificado 64 24 20 275 135 124 159

Tabela 9 - Movimentos Nacionais por região

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20185

Nacionais 114.055 105.123 102.743 109.218 95.874 94.650 80.663

Reg. Sudeste 69.911 65.215 63.703 67.907 62.266 62.501 53.550

Reg. Sul 5.976 4.521 3.896 4.416 2.088 1.649 1.293

Reg. Centro-Oeste 15.534 13.068 13.438 12.796 10.615 10.310 8.981

Reg. Nordeste 18.136 18.487 18.869 19.888 17.115 17.166 14.157

Reg. Norte 4.498 3.832 2.837 4.211 3.790 3.024 2.682


26

Tabela 10 - Movimentos Internacionais por região

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20185

Internacionais 2.699 2.739 3.083 2.828 2.183 3.110 3.116

América do Sul 396 485 744 531 364 1.097 1.220

América Central 729 728 738 684 589 708 596

América do Norte 939 917 940 981 699 722 738

Europa 621 578 615 594 508 566 554

Ásia 0 1 0 0 0 2 2

África 14 30 46 38 23 15 6

Aviação Geral em SBCF

O aeroporto de Confins vem diminuindo os movimentos da aviação geral que é

responsável por 2% dos movimentos ao longo dos últimos anos. A seguir são

apresentadas as Tabela 11 a Tabela 13, que detalham o movimento de voos da

aviação geral.

Tabela 11 - Movimentos Nacionais e Internacionais da Aviação Geral

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20186

Total de Movimentos 4.258 2.482 2.056 2.101 1.591 1.984 1.688

Nacionais 3.212 1.381 1.493 1.474 1.054 1.162 1.196

Internacionais 176 106 172 80 72 60 37

Sobrevoos e TGL 689 922 300 348 294 495 272

Local não identificado 181 73 91 199 171 267 183

Tabela 12 - Movimentos Nacionais da Aviação Geral por região

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20185

Nacionais 3.212 1.381 1.493 1.474 1.054 1.162 1.196

Reg. Sudeste 2.915 1.242 1.250 1.265 971 1.037 1.071

Reg. Sul 37 13 30 21 8 27 16

Reg. Centro-Oeste 82 64 103 105 24 34 45

Reg. Nordeste 146 40 92 61 40 47 53

Reg. Norte 32 22 18 22 11 17 11


27

Tabela 13 - Movimentos Asa Fixa e Rotativa da Aviação Geral

2012 2013 2014 2015 2016 2017 20185

Total 4.258 2.482 2.056 2.101 1.591 1.985 1.688

Fixa 3.273 1.908 1.563 1.379 1.007 1.242 1.109

Rotativa 985 574 493 722 584 743 579

2.6. Variabilidade de tráfego

Em SBCF, observando a Figura 10, considerando os dias da semana, a sexta-feira foi

o dia mais movimentado ao longo dos anos, com base em dados desde 2012 até

2017.

Figura 10 - Média Diária de Movimentos por Dia da Semana de SBCF

Em SBCF, o tipo de aviação com maior representatividade é a comercial, que tem

uma variabilidade ao longo do ano com picos nos meses de férias, janeiro, julho e

dezembro, ainda com base em dados de 2012 a 2017 (Figura 11).

200,00

240,00

280,00

320,00

360,00

Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado Domingo

Méd

ia d

e m

ovi

men

to d

iári

o

28

Figura 11 - Total de Movimentos da Aviação Comercial por Mês em SBCF

Pode-se observar também que o mês de fevereiro apresenta o menor movimento ao

longo do ano.

Figura 12 - Total de Movimentos da Aviação Geral por Mês em SBCF

O mês de janeiro é o que registra o menor movimento da aviação geral, ao longo dos

anos, conforme visto na Figura 12.

2.7. Meteorologia

Como se observa até aqui, o intuito maior deste documento é apresentar um estudo

voltado para o desenvolvimento de indicadores que traduzam as várias etapas ou

processos que compõem as operações aéreas, como o percentual de atraso das

aeronaves no momento da decolagem e do pouso e a utilização da capacidade de

chegada dos aeródromos, em especial, neste caso, do aeródromo de Confins.

Contudo, acredita-se que seja dada maior robustez a esses indicadores quando são

7.500

8.000

8.500

9.000

9.500

10.000

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

Méd

ia d

e m

ovi

men

to p

or

mês

0

50

100

150

200

250

300

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

Méd

ia d

e m

ovi

men

to p

or

mês

29

consideradas as características meteorológicas predominantes da região em estudo,

mormente aquelas que, direta ou indiretamente, mais afetam as operações aéreas.

Nesse sentido, a análise da ocorrência de determinados parâmetros atmosféricos

pode auxiliar na identificação de sua influência no gerenciamento da navegação

aérea em geral, e, de modo particular, nas operações adstritas aos aeródromos. Cita-

se, como ilustração, o quanto a pontualidade de chegada dos voos com destino a

Confins pode ser (ou de fato é) afetada por condições de tempo adversas, como no

caso de visibilidade restrita devido à ocorrência de nevoeiro na pista ou de

trovoadas na região em torno do aeroporto.

Desse modo, a fim de facilitar a busca de soluções para essas indagações, apresenta-

se, a seguir, um levantamento estatístico simples elaborado com base nos registros

reais de variáveis atmosféricas observadas no aeródromo de Confins, no período

entre 2015 e 2017. O objetivo aqui não é descrever a climatologia da área em estudo,

mas buscar indícios que apontem para a existência da relação entre condições de

mau tempo nos aeródromos e perda de eficiência em sua operacionalidade por meio

do uso de indicadores de desempenho ATM e de métricas de meteorologia.

Antes de iniciar a análise cabe relembrar o conceito de nevoeiro, ou seja, fenômeno

caracterizado pela presença de minúsculas gotículas de água em suspensão na

atmosfera adjacente à superfície, as quais reduzem a visibilidade horizontal

predominante no aeródromo a menos de 1.000 metros. Logo, considerando o fato

de que em aviação valores baixos de visibilidade exigem maior rigor quanto à

aplicação de regras de separação e de operação das aeronaves na área dos

aeródromos, é razoável supor que a ocorrência de baixa visibilidade horizontal

devido à presença de nevoeiros afeta a capacidade de operação dos aeródromos,

especialmente aqueles que não dispõem de equipamentos de navegação capazes de

compensar esses impactos (ILS, por exemplo).

Conforme se observa na Figura 13, a frequência com que ocorre nevoeiro em Confins

apresenta variações mensais superiores a 50% dentro do período de análise dos

dados (2015 a 2017). Isso nos faz acreditar que a capacidade do aeródromo é

afetada de modo desigual devido a variabilidade de ocorrência do fenômeno (varia

em função da época do ano).

30

Figura 13 - Média mensal de ocorrência de nevoeiro em Confins entre 2015 e 2017 (fonte: BDC)

Para complementar a análise anterior, verificou-se o comportamento da ocorrência

de trovoadas em Confins para o mesmo período. Conceitualmente, trovoadas são

eventos atmosféricos intensos com alto grau de impacto na aviação, e em especial,

nas operações dos aeródromos, graças aos fenômenos a ela associados, quais sejam:

rajadas de vento, turbulência, formação de gelo, precipitação severa com ou sem

granizo, baixa visibilidade horizontal, relâmpagos, restrição de teto devido à

cobertura de nuvens, entre outros. Feita a revisão, a Figura 14 permite observar uma

variabilidade do fenômeno também significativa na área do aeródromo de Confins,

isto é, o fenômeno é frequente nos meses de início e final de ano (final da primavera

e verão) e praticamente não ocorre entre os meses de maio a agosto (final de outono

e inverno). Essa variabilidade é esperada em função da climatologia típica da região,

isto é, tropical com invernos muito secos e verões chuvosos. Da mesma forma que

ocorre com os nevoeiros, as trovoadas, mesmo sendo de curta duração em muitas

vezes, exigem dos operadores de navegação aérea a aplicação de procedimentos

que, em prol da segurança, tendem a diminuir a capacidade e a eficiência do

aeródromo.

31

Figura 14 - Média mensal de ocorrência de trovoada em Confins entre 2015 e 2017

3. Indicadores ATM

Cada subitem apresenta um indicador com seus resultados e discussões. A descrição

detalhada de cada indicador é apresentada no ANEXO A – DETALHAMENTO

INDICADORES.

3.1. KPI 01 – PONTUALIDADE DE PARTIDA

Este indicador aponta para a previsibilidade desempenhada pelo aeroporto em suas

operações de decolagem, sendo calculado de duas formas: com base no horário

programado de partida do voo (Registro ANAC) e com base no EOBT do Plano de

Voo. O indicador ainda apresenta duas variantes para cada parâmetro de

discrepância de 5, 15 ou 30 minutos do horário de referência, ou seja, podendo ser

antecipação ou atraso do voo, as variantes estão apresentadas na Tabela 14.

Tabela 14 - Variante do indicador

Fonte

Parâmetro Registro PLN

5, 15 ou 30 min Var 1 Var 2

A Tabela 15 relaciona o dado utilizado no indicador e a fonte de dados utilizada. A

fonte de dados empregada para o cálculo do KPI foi o TATIC FLOW, sendo que

posteriormente serão utilizados os dados de Registro, ou seja, a variante 1.

Os dados da BH Airport foram utilizados a nível de comparação. Os dados AOBT

(Actual Off-Block Time) são alimentados por meio do comando do ATCO no sistema

32

TATIC da TWR (Torre de Controle) e os de EOBT (Estimated Off-Block Time) pela

última atualização do campo respectivo no planejamento do Plano de Voo, por essa

razão o indicador deve colher os dados do Registro no futuro.

A confiabilidade dos dados de AOBT depende da precisão e doutrina dos ATCO na

utilização do sistema, tendo sido considerada segura para SBCF (Confins) a partir

das observações in loco, e pelo fato do APP BH e do CGNA terem a necessidade da

informação em tempo real.

Tabela 15 - KPI 01: Dado X Fonte

Dado Fonte

EOBT Tatic Flow

Hora programada de partida Registro

AOBT Tatic Flow

AOBT (consulta) BH Airport

3.1.1 Análise do KPI

Nos gráficos abaixo é possível analisar a pontualidade das decolagens dos voos

regulares e não regulares, no período de 1º de novembro de 2017 até 31 de outubro

de 2018. A coluna do gráfico é a quantidade média de partidas por dia em cada mês,

enquanto a linha corresponde ao indicador de pontualidade.

Nas Figura 15, Figura 16 e Figura 17 é possível analisar a pontualidade por mês e

por parâmetro de discrepância, além do gráfico de distribuição de pontualidade por

minuto. De maneira geral, para o período analisado, o valor para o parâmetro de

pontualidade de 15 min é de 88,9%.

Percebe-se que nos meses de maior movimento ocorre uma degradação na

pontualidade (janeiro, julho e dezembro).

33

Figura 15 - Gráfico decolagens X pontualidade

Figura 16 - Gráfico de pontualidade das decolagens por parâmetro

Figura 17 - Distribuição de pontualidade das decolagens

Um dos possíveis problemas desse indicador está na informação utilizada como

AOBT e EOBT. No TATIC FLOW o AOBT é obtido e partir do comando do ATCO no

34

início do Pushback da aeronave, fazendo a evolução da “strip” do voo para a posição

de táxi e seguir com as autorizações até a decolagem da aeronave (Take off), já no

sistema da BH Airport, o AOBT é obtido a partir do descalço da aeronave que permite

o deslocamento por pushback para livrar a utilização da ponte (gate). Com relação

ao EOBT, o TATIC FLOW utiliza a última atualização destinada a este campo no plano

de voo na hora da decolagem, enquanto a BH Airport utiliza o horário do registro

(antigo horário HOTRAN) que é o que foi planejado com mais antecedência.

Outro problema ocorre com relação à base de dados e a pequenos erros que geram

distorções, por exemplo, cias aéreas inexistentes por erro no indicativo do voo. O

Tipo de Voo também pode conter erros e classificar aviação geral como aviação

regular, assim como o contrário também pode ocorrer. A BH Airport não calcula o

atraso de cargueiros, enquanto que no TATIC FLOW é contabilizado por se tratar de

aviação regular.

A Figura 18 possui diversos gráficos, onde foram separados os dados referentes a

pontualidade de 15 minutos no TATIC FLOW e no BH Airport para que fosse possível

analisar a diferença entre eles. Para diminuir algumas diferenças já observadas,

foram selecionados os voos das 4 maiores cias aéreas: Azul, GOL, Avianca e TAM. Os

gráficos verdes, a esquerda, são do TATIC FLOW, enquanto que os azuis e a direita

são do BH Airport.

35

TATIC FLOW BH AIRPORT

Figura 18 - KPI 01 de diferentes bases

3.2. KPI 02 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT

Este KPI tem como objetivo fornecer uma indicação da eficiência no táxi de saída no

aeroporto. Isso inclui a espera média que ocorre em pistas de decolagens, rotas não

otimizadas de táxi e paradas intermediárias durante o táxi de saída. Este KPI

também é utilizado para estimar o excesso de consumo de combustível e emissões

associados. O KPI visa identificar o efeito do layout do aeroporto, enquanto foca na

responsabilidade do ATM em aperfeiçoar o fluxo de tráfego saindo do gate para

decolagem.

O tempo adicional de táxi é calculado depois de definido o tempo de táxi

desimpedido, que por sua vez pode-se começar com uma análise utilizando o 20º

percentil do tempo de táxi, que é o valor de táxi que separa uma lista de tempos de

táxi ordenados em 20% dos mais rápidos e dos 80% mais demorados.

A fonte de dados utilizada foi o TATIC FLOW, porque é a fonte disponível com

informações das horas de AOBT (Actual Off-Block Time), que foi considerado a hora

de “cPush” do sistema TATIC da TWR, e de ATOT (Actual Take-Off Time), que foi

considerado o “DEP” do sistema. Existe a expectativa do uso de dados da BH Airport

para fazer comparação e validação dos dados para as análises. Os dados de AOBT e

36

ATOT são obtidos a partir do comando do ATCO no sistema TATIC da TWR (Torre

de Controle). A confiabilidade destes dados depende da precisão e doutrina dos

ATCO na utilização do sistema, tendo sido considerada segura para SBCF (Confins)

a partir das observações in loco, e pelo fato do APP BH e do CGNA terem a

necessidade da informação em tempo real.


Os gráficos a seguir indicam o tempo médio de táxi em minutos da decolagem da

aviação regular e não regular, no período de 1º de novembro de 2017 até 31 de

outubro de 2018, excluindo asa rotativa. O tempo de desimpedido de taxi-out para

a cabeceira 16 é de 10,28 minutos e para a cabeceira 34 é de 10,17 minutos. O tempo

médio adicional de taxi-out para a cabeceira 16 é 3,16 minutos e para a cabeceira 34

é 3,58 minutos.

Já nos gráficos seguintes é possível ver este tempo adicional de taxi-out por

cabeceira de pista para cada uma das quatro maiores cias aéreas, eles servem para

diferenciar como a distância que os portões (gates) reservados a estas cias aéreas

podem interferir no tempo de táxi até a cabeceira de pista da decolagem. Além disso,

temos esse mesmo indicador ao longo do tempo (por mês).

Figura 19 - Média do tempo adicional de Taxi-out por mês para a cabeceira 16

37

Figura 20 - Distribuição do tempo de taxi-out para a cabeceira 16

Figura 21 - Média do tempo adicional de taxi-out por cia aérea para a cabeceira 16

Figura 22 - Média do tempo adicional de Taxi-out por mês para a cabeceira 34

38

Figura 23 - Distribuição do tempo de taxi-out para a cabeceira 34

Figura 24 - Média do tempo adicional de taxi-out por cia aérea para a cabeceira 34

O comportamento dos gráficos, no caso de Confins, é condizente com a disposição

das aeronaves de cada companhia no pátio, pois lá cada empresa ocupa Gates fixos

e agrupados na área de movimento. Como consequência, percebe-se que a Azul tem

maior tempo adicional de taxi-out para a cabeceira 16 e menor para a cabeceira 34.

Paralelamente a isso, pode-se observar que a LATAM apresenta menor tempo de

taxi-out para a cabeceira 16 por ocupar gates mais próximas a essa cabeceira.

No ATM, um eventual valor muito alto neste índice pode refletir demora por

determinada aeronave no ponto de espera devido sequenciamento de pouso que

não tenha permitido decolagem da referida aeronave. A degradação deste indicador

pode impactar em outros KPI, como por exemplo, o de pontualidade de chegada.


AOBT, assim como explicado na KPI 01. No TATIC FLOW o AOBT é obtido e partir do

39

comando do ATCO no início do pushback da aeronave, fazendo a evolução da “Strip”

do voo para o status “taxi” e seguir com as autorizações até a decolagem da aeronave

(dep), já no sistema da BH Airport, o AOBT é obtido a partir do descalço da aeronave

que permite o deslocamento por pushback para livrar a utilização da ponte (gate).

3.3. KPI 06 – CAPACIDADE DO ESPAÇO AÉREO

Esse indicador não apresenta metodologia padronizada estabelecida pelo GANP, apenas

a referência de que deve ser apresentado o número máximo de movimentos em um

determinado período de tempo por setor. Esse número depende do padrão de tráfego

aéreo e da configuração do setor, os quais são apresentados na Figura 25.

Atualmente o cálculo de capacidade de setor é realizado pelo CGNA, com

metodologia própria, estabelecida no MCA 100-17 (DECEA, 2014).

Figura 25 - Setorização da TMA-BH

Neste indicador foi utilizado a Capacidade Horária de Setor ATC (CHS), que é o

número de aeronaves que determinado setor de controle ATC é capaz de prestar

serviço de controle de tráfego aéreo, no período de uma hora.

40

Tabela 16 - Capacidade de setor ATC

SETOR(ES) Nref Npico CHS

S1/S2/S3/S4/FBH/FCF 6 8 48

S1/S2/FCF 6 8 27

S3/S4/FBH 7 9 44

VFR - 10 -

FBH 4 6 -

FCF 4 6 -

A Tabela 16 disponibiliza as informações de capacidade dos setores do APP-BH,

sendo o CHS o indicador de interesse. A coluna de “SETOR” indica a configuração de

setores do APP com o assistente, por exemplo, “1/2/FCF C/ASS” significa setores 1,

2 e final FCF agrupados com a utilização de assistente.

O Nref expressa o número ótimo de aeronaves em controle simultâneo que um

determinado setor ATC é capaz de manter por um período de tempo, sem que, em

momento algum, esse número de aeronaves controladas simultaneamente

provoque uma sobrecarga de trabalho para ATCO.

O Npico é a capacidade de controle simultâneo que um determinado setor ATC tem

condições de manter, por no máximo, 19 minutos (contínuos ou não) no intervalo

de uma hora, a fim de atender um aumento de demanda de curta duração. Durante

esse período, o ATCO experimentará uma sobrecarga de trabalho controlada.

Quando em operação convencional, cada setor poderá ter no máximo 5 aeronaves;

No caso de desativação do Setor VFR, os Serviços de Tráfego Aéreo, quando

pertinente, serão prestados às aeronaves VFR pelos setores em que estiverem

voando (S1, S2, S3 ou S4).


Este indicador é uma referência estática calculada e declarada pelo CGNA, por meio

da metodologia apresentada no MCA 100-17, a fim de fornecer parâmetros seguros

para operação em condições normais de cada setor. Esta capacidade só é alterada a

partir de mudanças na estrutura do espaço aéreo ou implantações de novas

ferramentas no órgão.

41

3.4. KPI 09 – CAPACIDADE DE CHEGADA DO AEROPORTO

Este indicador não apresenta metodologia padronizada estabelecida pelo GANP,

apenas a referência de que deve ser apresentado o número máximo de capacidade

declarada em um determinado período por aeroporto, considerando todas as

restrições.

No contexto deste relatório foi considerado que o KPI 09 é igual a capacidade do

sistema de pistas do aeroporto, considerando somente pousos.

O cálculo de capacidade de pista (pouso e decolagem) é realizado pelo CGNA, com

metodologia estabelecida no MCA 100-14, enquanto que a capacidade declarada

equivale a 80% com a finalidade de ter uma margem de segurança para possíveis

acomodações de tráfego e atrasos.


A Tabela 17 apresenta o valor da capacidade de pista calculado em 100% até o

percentual de 80%, com o valor de 31, que é a capacidade de pista declarada para

SBCF.

No entanto, o KPI 09 é calculado para a capacidade somente de pousos, desta forma

o valor para o indicador é de 16.

Tabela 17 - Capacidade de pista de SBCF

100% 90% 80%

Capacidade 39 35 31

Capacidade de Chegada 20 18 16

Este indicador é uma referência estática calculada e declarada pelo CGNA, por meio

da metodologia apresentada no MCA 100-14. Esta capacidade só é alterada a partir

de mudanças na estrutura do aeroporto, implantações de novas ferramentas ou

mudanças operacionais.

3.5. KPI 10 – TAXA PICO DE CHEGADA DO AEROPORTO

A metodologia para este indicador já é bem definida e conhecida como “Busy-Hour

rate” (BHR) na literatura (Ashford, Coutu & Beasley, 2013), geralmente aplicado ao

contexto de terminal de aeroportos, mas aqui introduzido para operação na pista.

42

Esse indicador representa o 95º percentil do número de pousos reportados no

intervalo de uma hora do aeroporto, ordenado do horário menos para o mais

movimentado.

Esse é um valor facilmente calculado e serve para o dimensionamento de

aeroportos, nesse caso podendo ser usado para o planejamento de configuração e

capacidade de pista.

Conhecendo esse indicador é possível monitorar o crescimento do movimento no

aeroporto e servir como gatilho para novos investimentos na operação e na

infraestrutura do aeroporto.


As figuras abaixo fazem a comparação da capacidade de pousos do aeroporto e o 95º

percentil do número de pousos, ou seja, um momento de grande demanda.

O valor do KPI 10 é de 13 movimentos, onde o 95º percentil indica a utilização de

81,3% da capacidade disponível na hora “busy”, ou seja, em 95% do tempo de

operação o aeroporto utiliza menos do que 81,3% de sua capacidade.

A Figura 26 apresenta o indicador calculado para cada mês e o limite da capacidade,

que é 16. Nota-se que a maioria dos meses o 95º percentil está em 13 pousos, mas

alguns meses apresentam valores como 12 ou 14.

Figura 26 - KPI 10 mensal ao longo do ano

3.6. KPI 13 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN

Este KPI tem como objetivo fornecer uma indicação da eficiência no táxi de chegada

(taxi-in) no aeroporto. Isso inclui rotas não otimizadas de táxi e paradas

intermediárias durante o táxi de chegada. Este KPI também é utilizado para estimar

o excesso de consumo de combustível e emissões associados. O KPI visa identificar

43

o efeito do layout do aeroporto, enquanto foca na responsabilidade do ATM em

aperfeiçoar o fluxo de tráfego saindo da pista de pouso até o gate.

O tempo adicional de táxi é calculado depois de definido o tempo “ideal” de táxi

desimpedido, onde podemos começar uma análise utilizando o 20º percentil (GANP)

do tempo de táxi, que é o valor que separa numa lista com os tempos de táxi

ordenados os 20% mais rápidos dos 80% mais demorados.

A fonte de dados utilizada foi a concessionária BH Airport, devido a baixa

confiabilidade dos dados de AIBT (Actual In-Block Time) extraídos do TATIC FLOW,

enquanto que ALDT (Actual Landing Time), que foi considerado o “ARR” do sistema

TATIC, pode ser extraído de maneira confiável de ambas as fontes.


Os gráficos a seguir indicam o tempo adicional de táxi-in em minutos de pouso da

aviação regular e não regular (excluídos os cargueiros), no período de 1º de maio de

2018 a 31 de maio de 2018. A maior quantidade de pouso leva 0,72 minuto de tempo

adicional de taxi-in, sendo que o Tempo de taxi desimpedido é de 3 minutos. Já nos

gráficos seguintes é possível ver este tempo adicional de táxi para cada uma das

quatro maiores cias aéreas, eles servem para diferenciar como a distância que os

portões (gates) reservados a estas cias aéreas podem interferir no tempo de táxi

desde o pouso até o gate.

Figura 27 - Tempo adicional de taxi-in por cia aérea (fonte: BH Airport)

44

TATIC FLOW

Figura 28 - Gráficos de tempo de taxi-in com fonte no TATIC FLOW

45

BH AIRPORT

Figura 29 - Gráficos de tempo de taxi-in com fonte da BH Airport

46

Figura 30 - Tempo médio de taxi-in por gate (fonte: BH Airport)

3.7. KPI 14 – PONTUALIDADE DE CHEGADA

Este indicador aponta para a previsibilidade desempenhada pelo aeroporto em suas

operações de pouso, sendo calculado de duas formas: com base no horário

programado de chegada do voo (ETA - Registro ANAC) e com base no EIBT do Plano

de Voo. O indicador ainda apresenta três variantes para os parâmetros de

discrepância de 5, 15 ou 30 minutos do horário de referência, ou seja, podendo ser

antecipação ou atraso do voo.

Tabela 18 - Variante do indicador

Fonte

Parâmetro Registro PLN

5, 15 ou 30 min Var 1 Var 2

A fonte de dado utilizada para o cálculo do KPI foi a concessionária BH Airport,

conforme Tabela 19.

Não foi utilizado o TATIC FLOW tendo em vista que os dados de AIBT (Actual In-

Block Time) são alimentados por meio do comando do ATCO no sistema TATIC da

TWR (Torre de Controle) e os de EIBT (Estimated In Block Time) pela última

atualização do campo respectivo no planejamento do Plano de Voo. A confiabilidade

dos dados de EIBT depende da precisão dos cálculos efetuados pela empresa

mantenedora do Sistema TATIC, contudo no presente momento ainda não apresenta

resultado satisfatório. Para o Estudo de Caso foi utilizado o AIBT fornecido pela

concessionária por apresentar maior precisão do que o obtido pelo TATIC.

47

Tabela 19 - KPI 14: Dado x Fonte

Dado Fonte

ETA Tatic Flow

Hora programada de chegada Registro / BH Airport

AIBT Tatic Flow

AIBT (consulta) BH Airport


Nos gráficos abaixo é possível analisar a pontualidade dos pousos dos voos

regulares e não regulares, no período de 1º de janeiro a 31 de maio de 2018. A coluna

do gráfico é a quantidade média de chegadas por dia em cada mês, enquanto a linha

corresponde ao indicador de pontualidade. Nos gráficos seguintes é possível

analisar a pontualidade por mês, e por parâmetro de discrepância, além do gráfico

de distribuição de pontualidade por minuto.

Figura 31 - Pontualidade de chegada por faixa de pontualidade (fonte: BH Airport)

48

TATIC FLOW

Figura 32 - Gráficos de pontualidade obtidos com TATIC FLOW

49

BH AIRPORT

Figura 33 - Gráficos de pontualidade obtidos com a BH Airport


AIBT e EIBT. No TATIC FLOW o AIBT é obtido e partir do comando do ATCO no

momento de chegada no gate da aeronave, fazendo a evolução da “STRIP” do voo,

contudo isso pode ocorrer em momentos distintos devido ao fato da aeronave já

50

estar sob responsabilidade do Controle de Pátio e não mais com o Controle de Solo.

Já no sistema da BH Airport, o AIBT é obtido a partir do momento de calço da

aeronave sendo mais preciso. Com relação ao EIBT, o TATIC FLOW utiliza a última

atualização destinada a este campo, contudo por se tratar de um cálculo empírico

pode não apresentar valor compatível com o real.

3.8. KPI 15 – VARIABILIDADE DO TEMPO DE VOO

A "variabilidade" das operações determina o nível de previsibilidade para os

usuários, dessa forma tem um impacto na programação das companhias aéreas.

Concentra-se na variância associada às fases do voo.

Quanto maior a variabilidade, maior será a distribuição dos tempos de viagem reais

e o custo desse tempo de buffer necessário nas agendas das companhias aéreas para

manter um nível de pontualidade satisfatório.

Neste estudo não foi possível calcular a variabilidade dos voos, no entanto, foi

possível calcular o tempo médio de voos por pares de cidades (origem-destino),

conforme observa-se na Figura 34 e Figura 35.

51

Figura 34 - Tempos médios de voo com destino SBCF

52

Figura 35 - Tempos médios de voo com origem em SBCF

3.9. ID BR 01 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE

Este indicador visa mensurar a utilização da capacidade de pista (ARR, DEP e TGL)

através de dados obtidos do sistema TATIC FLOW.

O Indicador relaciona o movimento, a efetiva utilização da pista, no intervalo de

tempo de uma hora (60min) com a capacidade declarada de pista, expresso em

percentual.

3.9.1 Análise do ID

O gráfico a seguir compara a capacidade horária de pousos e decolagens (31) com a

demanda média diária por faixa horária no período de 1º de novembro de 2017 a 31

de outubro de 2018, sendo que na quantidade de movimentos se exclui a de asas

rotativas (helicópteros).

53

Figura 36 - Média do Indicador ID BR 01 por faixa horária

Um dos possíveis problemas desse indicador está na classificação do tipo de asa,

porque deve excluir a asa rotativa no cálculo deste indicador, porém este campo tem

que ser obtido através do tipo de equipamento, o que gera a necessidade de revisão

periódica com o lançamento de novos equipamentos de asa rotativa, assim como

pode existir inconsistência neste campo no banco de dados.

Para o cálculo desse indicador foi utilizada a hora cheia, não sendo ainda possível o

cálculo a partir de cada minuto no intervalo de uma hora passada. Também não

foram incluídos os dados de TGL, em SBCF não são realizados.

3.10. ID BR 02 – TEMPO DE CHEGADA NA TERMINAL

Este Indicador consiste na comparação entre o tempo desimpedido de chegada da

TMA, obtido segundo a metodologia ANS Performance EU, considerando tempos de

voo desimpedido, com o tempo real de voo na chegada na TMA de acordo com a pista

em uso. Assim, permite que seja determinado o percentual de voos pontuais,

atrasados ou adiantados, tornando possível medir a eficiência das operações, do

design da terminal e da aderência das Companhias Aéreas ao planejamento

apresentado.


Para os fins desse relatório foi possível, inicialmente, calcular o tempo médio de

chegada na Terminal (13,4 minutos), observadas todas as chegadas da TMA-BH. Os

dados foram extraídos do SAGITARIO do DTCEA-CF sendo somente considerados os

voos com mais de 1 ponto geolocalizado registrado.

54

3.11. ID BR 03 – TEMPO DE SAÍDA NA TERMINAL

Este Indicador consiste na comparação entre o tempo desimpedido de saída da TMA,

obtido segundo a metodologia ANS Performance EU, considerando tempo de

referência, com o tempo real de voo na saída da TMA. Em nível avançado deve-se

determinar o tempo de saída desimpedido para cada SID existente. Assim, permite

que seja determinado o percentual de voos pontuais, atrasados ou adiantados,

tornando possível medir a eficiência das operações, do design da terminal e da

aderência das Companhias Aéreas ao planejamento apresentado.


Para os fins desse relatório foi possível, inicialmente, calcular o tempo médio de

saída na Terminal (10,9 minutos), observadas todas as saídas da TMA-BH. Os dados

foram extraídos do SAGITARIO do DTCEA-CF sendo somente considerados os voos

com mais de 1 ponto geolocalizado registrado.

3.12. ID BR 04 – HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO ATC X

QUANTIDADE DO EFETIVO

O objetivo deste indicador é apontar a taxa de emprego do efetivo apresentando a

quantidade de horas de voo por ATCO.

Este ID pode ser apresentado considerando duas variantes para a quantidade de

efetivo: uma é a soma ponderada do efetivo na escala operacional, com o objetivo de

equiparar a participação de cada ATCO na escala, e a outra, o efetivo do órgão.

Para fins de cálculo os estagiários não são considerados como pertencentes ao

efetivo.

Para este estudo de caso, a fonte de dados utilizada para obtenção da quantidade de

efetivo ponderado foi a escala operacional, para a quantidade de efetivo total foi o

DTCEA-CF e para a quantidade de horas de voo foi o SAGITARIO e TATIC FLOW.

É necessário que a quantidade de efetivo ponderado seja obtida de forma

automatizada, da mesma forma, a quantidade de horas de voo deverá ser obtida a

partir do SAGITARIO para APP/ACC e a partir do TATICFLOW para TWR.


Este ID indica a quantidade de horas de voo pelo efetivo ponderado e pelo efetivo

do órgão no período de 1º a 31 de maio de 2018. A quantidade ponderada de ATCO,

para o APP-BH é de 37 e para TWR-CF é 26, considerando todos os turnos, significa

55

que, para atender a quantidade de horas de voo do mês em questão, seriam

necessários 37 ATCO para o APP-BH e 26 para a TWR-CF trabalhando com o máximo

de dias de serviços observados no mesmo mês (20 dias para o APP-BH e 19 dias para

a TWR-CF).

Na primeira variante (Var 1 – Ponderado), o valor encontrado é 45,9 para o APP-BH

e 47,0 para a TWR-CF que corresponde a quantidade de horas de voo por ATCO no

mês, podendo ser analisado para todos os turnos ou cada um separadamente.

Na segunda variante (Var 2 – Efetivo) o valor encontrado é 24,2 para o APP-BH e

21,4 para a TWR-CF que é apresenta a quantidade de horas por ATCO no mês,

considerando todo o efetivo do órgão, independentemente do número de serviços

de cada ATCO, podendo, igualmente, ser observado por turno.

Figura 37 - Indicador ID BR 04 para APP-BH

Figura 38 - Indicador ID BR 04 para a TWR-CF

Com a análise deste ID será possível identificar quais organizações fazem o melhor

emprego dos seus recursos humanos a partir da comparação dos valores obtidos de

órgãos semelhantes (APP com APP, por exemplo).

56

3.13. ID BR 05 – HORAS DO EFETIVO DO ÓRGÃO X HORAS DE VOOS

EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO

O objetivo deste indicador é apresentar a quantidade de horas de voo sob

responsabilidade do Órgão ATC em cada hora de escala do respectivo Órgão.

Este ID pode ser apresentado considerando duas variantes para a quantidade de

horas trabalhadas no Órgão ATC: uma é a soma das horas de escala cumprida, com

o objetivo de mensurar a quantidade de horas de voo por horas de escala, e a

segunda, a quantidade de horas de voo por horas logadas.

Para este estudo de caso, a fonte de dados utilizada para obtenção da soma de horas

de escala foi a escala cumprida fornecida pelo APP-BH, para a soma de horas logadas

foi a distribuição dos ATCO do turno realizada pelos supervisores e para a

quantidade de horas de voo foi o TATIC FLOW e o SAGITARIO.

É necessário que a soma de horas de escala e logadas seja obtida de forma

automatizada, da mesma forma, a quantidade de horas de voo deverá ser obtida a

partir do SAGITARIO para APP/ACC e a partir do TATIC FLOW para TWR.


A Figura 39 e a Figura 40 apresentam a quantidade de horas de escala e logada por

horas de voo controlado no período de 1º a 31 de maio de 2018. Na primeira

variante (Hora Escala/Hora Voo) o valor é de 3,30 para o APP-BH enquanto que o

valor é de 3,05 para a TWR-CF.

Isso significa que para 1 hora de voo controlado foi necessário 3,30 horas de homens

na escala para o APP-BH e 3,05 horas de homens na escala para a TWR-CF, podendo

ser analisado para todos os turnos ou cada um separadamente.

Na segunda variante (Hora Logado/Hora Voo) o valor é de 1,29 para o APP-BH e

1,76 para a TWR-CF.

57

Figura 39 - Indicador ID BR 05 para a APP-BH





3.14. ID BR 06 – RELAÇÃO ENTRE HORAS DE LOGIN X HORAS ATCO

O objetivo deste indicador é apresentar a proporção de tempo na posição

operacional para cada hora de escala no respectivo Órgão.

Este ID apresenta a relação entre a soma de horas logadas (HL = quantidade de

tempo em horas que um ATCO esteve guarnecendo uma posição operacional) e a

soma das horas de escala cumprida (HE), excetuando o tempo de briefing

operacional.

Para este estudo de caso, a fonte de dados utilizada para obtenção da soma de HE foi

a escala cumprida fornecida pelo APP-BH, para a soma de HL foi a planilha de

distribuição dos ATCO durante o turno de serviço realizada pelos supervisores. Para

58

TWR-CF as informações de HE e HL foram coletadas do LRO, para o HL foi

considerado a Divisão de Turno.

Em 17,2% dos turnos do APP-BH não foi conseguido coletar a distribuição dos ATCO

durante o turno de serviço, para efeito de computo foi considerada a Hora Logada

de mesmo turno, mesmo dia da semana e mesma quantidade de ATCO do mês.

A fim de otimizar o cálculo desse ID faz-se necessário que a coleta da soma de HE e

HL (divisão de turnos) seja obtida de forma automatizada.


O gráfico a seguir indica a quantidade de horas logadas dividida pela quantidade de

horas de escala cumprida no período de 1º a 31 de maio de 2018. O valor de 39,2%,

para todos os turnos, indica que em média o ATCO está na posição operacional em,

aproximadamente, 40% do tempo de serviço, podendo o ID ser analisado para todos

os turnos ou cada um separadamente.

Figura 41 - Indicador ID BR 06 para a APP-BH


59




Este indicador não pode ter valor acima de 100%, também deve ser considerado que

existe o tempo de descanso que não foi considerado por não ter um valor específico

para ser utilizado.

3.15. ID BR 07 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE NO SETOR

Este indicador visa avaliar a taxa de ocupação no setor. Permite inferir se a demanda

real está sendo acomodada, se o setor está dimensionado corretamente ou necessita

ser reavaliado, além de evidenciar o nível de complexidade do referido setor, seja

em nível de pessoal especializado ou equipamentos disponibilizados.

Para este relatório não foi possível obter estes dados devido à falta de informações

do Radar e correta correlação com os setores. No entanto, essa análise será possível

através da verificação e validação da base de dados do SAGITARIO e a operação real.

4. CONCLUSÕES

Este relatório oferece uma análise de desempenho operacional do DTCEA-CF,

incluindo o APP-BH e a TWR-CF.

O objetivo principal desse estudo foi servir como um primeiro estudo de caso para

aplicação de indicadores operacionais que estão em desenvolvimento pelo Grupo de

Trabalho de Indicadores Operacionais ATM para o SISCEAB, o qual se subdivide em

equipe operacional e técnica.

Os objetivos específicos elencados no início do trabalho foram a definição da

metodologia de indicadores ATM para o DECEA, do processo de coleta de dados, dos

eventos relevantes para as metodologias dos indicadores e as respectivas fontes de

dados fidedignas e a avaliação dos desenvolvimentos necessários para a integração

entre os sistemas de Torre de Controle – TWR e de Controle de Aproximação – APP.

Devido à falta de dados não foi possível obter todos os indicadores como desejado,

nesses casos foi apontado o motivo e quais seriam as necessidades para o cálculo do

indicador.

A obtenção de dados da concessionária BH Airport proporcionou comparativos

interessantes com os bancos de dados do DECEA, possibilitando ainda a validação

60

dos mesmo. Assim foi considerado que os dados obtidos com o TATIC FLOW foram

satisfatórios, com exceção dos dados de ETA, EIBT e AIBT.

Foi identificada a carência de dados padronizados e sistematizados de escala de

ATCO. A falta dessa padronização pode causar diferenças na coleta para todo o

SISCEAB.

Outro dado que impossibilitou a coleta automatizada de informações de horas

logadas foi falta de confiabilidade das informações de Login e Logout na posição

operacional. Esse tipo de procedimento pode ser e é desejável que seja corrigido,

para facilitar a aquisição dos dados de forma correta, visto que não haverá ônus para

a carga de trabalho do ATCO.

Embora a equipe técnica do Grupo de Trabalho começou a armazenar alguns dados

de radar, esses dados ainda não foram analisados para esse trabalho.

O principal entregável desse estudo foi a definição das metodologias de cada

indicador, conforme pode ser observado de forma detalhada nos anexos.

A maior parte dos gráficos e figuras apresentadas neste relatório foram gerados pelo

dashboard de teste. Esse protótipo permitiu a análise dos indicadores e a definição

de um layout de dashboard que atendesse as necessidades de análise.

Por fim esse foi um primeiro passo para o cálculo e análise de um conjunto de

indicadores para um órgão operacional do SISCEAB, que poderá servir como modelo

e base de comparação para os demais órgãos, até que seja estabelecido um

procedimento a nível nacional e o gerenciamento de tráfego aéreo com base em

desempenho.

Os próximos passos serão:

a) Expansão desse mesmo trabalho para mais órgãos do SISCEAB;

b) Aplicação de um estudo de caso para um ACC; e

c) Preenchimento de requisitos necessários não atendidos nesse relatório.

61

5. BIBLIOGRAFIA

Ashford, N. J., Coutu, P., & Beasley, J. R. (2013). Airport Operations (Third ed.). ISBN-13: 978-

0071775847: McGraw-Hill.

DECEA. (2014). MCA 100-17 - Capacidade de setor ATC.

DECEA. (2015). MCA 100-14 - Capacidade do Sistema de Pistas.

DECEA. (2017). AIP BRASIL - Publicação de Informação Aeronáutica. Instituto de Cartografia

Aeronáutica, Rio de Janeiro. Acesso em 14/11/17

DECEA. (2017). Anuário estatístico de tráfego aéreo / 2016. Centro de Gerenciamento da

Navegação Aérea (CGNA).

DECEA. (2018a). ICA 63-33 Horário de Trabalho do Pessoal ATC, CNS, MET, AIS, SAR e OPM.

DECEA. (2018b). ICA 100-22 Serviço de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo.

DTCEA. (2018C). Manual da Torre de Controle de Confins - TWR-CF.

DTCEA. (2018D). Modelo Operacional da Torre de Controle de Confins - TWR-CF.

DTCEA-CF. (2018A). Manual Operacional do Controle de Aproximação de Belo Horizonte APP-

BH.

DTCEA-CF. (2018B). Modelo Operacional do Controle de Aproximação de Belo Horizonte APP-

BH.

EUROCONTROL. (2016). Performance Review Report: An Assessment of Air Traffic Managment

in Europe during the Calendar Year 2015. Performance Review Commission.

FAA; EUROCONTROL. (2016). 2015 - Comparison of Air Traffic Managment-Related Operational

Performance: U.S./Europe.

ICAO. (2005). Doc 9854, Global Air Traffic Management Operational. International Civil

Aviation Organization.

ICAO. (2009). Doc 9883, Manual on Global Performance of the Air Navigation System.

International Civil Aviation Organization.

ICAO. (2016). Doc 9750-AN/963: 2016-2030 Global Air Navigation Plan. International Civil

Aviation Organization, Fifth Edition.

ICEA. (2017). Projeto Indicadores de Desempenho ATM - Documento de projeto. Subdiretoria

de Pesquisa, São José dos Campos.

62

6. ANEXO A – DETALHAMENTO INDICADORES

6.1. KPI 01 – PONTUALIDADE DE PARTIDA

A metodologia utilizada para obtenção do KPI 01 consiste na extração automática

dos dados de pushback (AOBT) dos voos regulares informados pelo TATIC FLOW de

cada aeroporto e sua comparação com o horário de partida programado no plano de

voo (PLN) e no horário do registro de voo da ANAC (EOBT). O dado AOBT é

alimentado por meio do comando do ATCO (comando cPUSH) no sistema

TATIC/SGTC.

A variação de tempo (ΔT) será obtida através da diferença em módulo entre AOBT

e EOBT em ambos os casos, conforme segue abaixo:

ΔT1 = |AOBT – EOBT (PLN)|

ΔT2 = |AOBT – EOBT (Registro)|

A classificação de pontualidade será obtida através de análise do valor de corte

(desvio máximo positivo ou negativo do Δ de partida (ΔT) em relação ao Δ limite

(ΔL)) que define se um voo é contado no horário ou não. Sendo assim, serão

consideradas duas variantes para o ΔL, 5 min, 15 min e 30 min, que serão calculadas

para cada tipo de partida programada (PLN e Registro de voo).

a) Voo não pontual – ΔT ≥ ΔL

b) Voo pontual – ΔT < ΔL

Após a obtenção dos dados de pontualidade para cada voo regular extraído do TATIC

FLOW, calcula-se o percentual de voos pontuais utilizando-se a fórmula métrica:

𝐾𝑃𝐼01 = ∑(𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑠𝑎í𝑑𝑎𝑠 𝑛𝑜 ℎ𝑜𝑟a 𝑟𝑖𝑜)

∑(𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑎í𝑑𝑎𝑠)× 100 [% de voos]

Este KPI poderá ser aplicado no nível do Órgão Operacional, do Aeródromo e das

Cias. Aéreas.

Considerações

Uma vez que a equipe concluiu as formalidades de pré-decolagem, a aeronave está

pronta para acionar ou iniciar o pushback do gate. Esta fase é principalmente

impactada pelo gerenciamento de pátio. Antes do pushback e preparação para saída

do gate, existem várias interações dentro e ao redor da aeronave que afetam a

aderência a um horário agendado e, assim, afetam a eficiência do voo, bem como o

sistema ATM.

63

Os fatores que afetam a fase de saída do gate incluem a pontualidade da tripulação,

o horário de preparação da aeronave, preparativos de partida antes do voo, como

inspeções de voo, abastecimento, carregamento de carga e bagagem, incluindo

refeições, embarque de passageiros, disponibilidade de rebocadores e pessoal de

serviço relacionado, bem como as autorizações de controle de tráfego aéreo.

A provisão de autorização para deixar o gate também depende dos procedimentos

locais e da complexidade da operação no solo, ou seja, volume dos movimentos de

aeronaves em torno da área e do design e esquema de controle das facilidades do

pátio.

A maioria dos PSNAs não é responsável por fornecer serviço de tráfego aéreo para

aeronaves antes de entrar na área de manobra. Deve notar-se que as aeronaves

podem ainda ser atrasadas / mantidas no gate devido a restrições nos espaços

aéreos adjacentes (meteorologia ou congestionamento), limitações no aeroporto de

destino ou falhas de equipamentos, ou ainda escassez de pessoal de controle de

tráfego aéreo (ATC).

A qualidade do dado depende da interferência do ATCO, que deverá efetuar os

comandos no sistema TATIC FLOW conforme a progressão do voo, evitando atrasos

e antecipações.

É necessária uma melhor tomada de decisão colaborativa e informações atualizadas

em tempo real permitindo operações de gate ágeis para manter a eficiência. Como

cada PSNA é diferente e cada aeroporto é único em termos de desafios operacionais,

os objetivos de desempenho e os requisitos de recursos sempre serão diferentes.

Portanto, a escolha de usar um KPI operacional em particular variará com base em

seu valor para cada ANSP e, possivelmente, cada aeroporto.

A participação de todos os envolvidos nessa fase de voo é fundamental para a

melhoria do presente indicador. Assim, o conceito A-CDM figura como elemento

essencial para o ganho de eficiência, sobretudo em aeroportos complexos e com alta

demanda de movimento.

Uma vez que o KPI 01 depende da ação do ATCO para a definição do AOBT, é

recomendável que os dados sejam comparados com outras fontes com o objetivo de

confirmar sua precisão, como por exemplo, os sistemas de bordo das aeronaves que

poderão auxiliar nesta validação dos dados.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Órgão, Setor e Companhia Aérea.

64

Título Indicador Pontualidade de Saída (KPI 01)

Área do Negócio Previsibilidade

Descrição do

Indicador

Porcentagem de voos saindo do gate no horário programado (EOBT, Registro

ANAC).

Objetivo Mensuração Este KPI fornece uma indicação geral da qualidade do serviço prestado na

pontualidade de saída (voos regulares) do gate nos aeroportos selecionados.

Fonte GANP 2016

Periodicidade Mensal Resp. Mensuração APLOG

Meta para o Período

Última Medição Data: Valor:

Fórmula (Métrica) 𝐾𝑃𝐼01 = ∑(𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑠𝑎í𝑑𝑎𝑠 𝑛𝑜 ℎ𝑜𝑟á𝑟𝑖𝑜)

∑(𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑎í𝑑𝑎𝑠)× 100 [% de voos]

Identificação das

Variáveis

1. Filtrar somente os voos regulares (tipo de plano de voo).

2. Determinar variação de tempo (Delta partida).

ΔT 1 = |AOBT – EOBT|

ΔT 2 = |AOBT – Hora de partida registro|

3. Classificar se o voo está pontual ou não (com as 2 variantes de ΔT 1 e 2).

- Se ΔT ≥ ΔL → Voo não pontual

- Se ΔT < ΔL → Voo pontual

Delta limite = 5min,15 min ou 30 min (calcular para os 3 casos)

4. Calcular percentual de voos pontuais.

Parâmetros de Análise

(visão do indicador

por)

Dia, mês, ano, órgão de controle, companhia aérea e/ou aeroporto individualizado.

Clientes SDOP, administradores do aeroporto e companhias aéreas.

Gerência Recebedora

do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Valor de corte (desvio máximo positivo ou negativo de saída agendado partida

programada) que define se um voo é contado como no horário ou não.

Valor de 5, 15 e 30 minutos.

Decolagens agendadas com base nos planos de voo regulares.

Obs.: Resolução da ANAC alterando de 30 para 15 minutos.

Fonte dos Dados TATIC FLOW – Registro de voo ANAC

Responsável pelos

Dados APLOG

65

6.2. KPI 02 - TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT


dos dados de pushback e decolagem informados pelo TATIC FLOW de cada

aeroporto para a composição do tempo real de taxi e sua comparação com o tempo

de taxi desimpedido. Os dados AOBT e DEP são alimentados por meio do comando

do ATCO no sistema TATIC.

Assim, a qualidade do dado depende da interferência do ATCO, que deverá efetuar

os comandos no sistema TATIC/SGTC conforme a progressão do voo, evitando

atrasos e antecipações.

O tempo de taxi desimpedido é obtido por meio de metodologia estatística,

desenvolvida pelo PRU - Performance Unit Review (EUROCONTROL) e divulgado na

nota técnica Unimpeded Taxi-out Time (EUROCONTROL, s.d.). A seguir é

apresentada a tradução das 5 etapas que compõe a referida metodologia.

Suposições metodológicas

Com base nesta definição de tempo de táxi de saída (tempo entre o abandono do

gate e a decolagem), o tempo de táxi de saída pode ser afetado por:

• possível atraso no push-back; e

• tempo de ocupação da pista de decolagem.

Dados necessários

Os seguintes dados são necessários para calcular o tempo de saída de taxi real:

Sigla Descrição Fonte

ADEP Código de aeroporto de saída usando o código padrão de 4 letras da

ICAO, conforme definido no Doc. ICAO 7910

Dados do

TATIC

AOBT

O tempo de off-block real significa a data e a hora reais da desocupação

da posição de estacionamento. Essa informação é o CLR PUSH BACK

do TATIC

Dados do

TATIC

ATOT

O tempo de decolagem real significa a data e a hora reais que uma

aeronave retirou se da pista de decolagem (rodas). Essa informação é o

DEP do TATIC

Dados do

TATIC

DRWY 'designador de pista de partida' significa o designador ICAO da pista

utilizada para decolagem (por exemplo, 10L)

Dados do

TATIC

DSTND

O designador do ponto de partida, ou seja, a última posição de

estacionamento onde a aeronave estava estacionada antes de partir do

aeroporto

Dados do

TATIC

66

Grupo de gates

O tempo real de taxi de saída depende da distância entre o gate de partida e a pista

de partida. Devido ao grande número de possíveis combinações gate-pista, os gates

estão agrupados em alguns aeroportos.

Cálculo de tempo de taxi-out desimpedido (metodologia PRU)

O tempo de taxi-out desimpedido é calculado em cinco etapas:

1. Verificação da qualidade dos dados

a) As horas off-block e de decolagem recebidas dos aeroportos são

verificadas por consistência e completude.

b) Detecção e filtragem de valores-limite estatísticos:

• Os voos com um tempo de desaceleração real negativo são rejeitados

da amostra de tráfego;

• Os voos com um tempo real de taxi-out superior a 5 horas são

rejeitados da amostra de trânsito.

2. Para cada voo de saída da amostragem de tráfego

a) Cálculo do tempo real de taxi-out, que é a diferença entre o tempo real de

off-block (AOBT) e o tempo de decolagem real (ATOT).

b) Determinação do nível de congestionamento contando o número de

outras decolagens e pousos durante o intervalo de tempo (tempo de off-

block, tempo de decolagem do respectivo voo).

c) Determinação do rendimento do aeroporto (número total de

movimentos, decolagens e pousos incluídos, no aeroporto) observados na

hora que antecede o tempo real de off-block (AOBT).

d) Determinação da combinação do taxi de saída (pista de partida, gate ou

grupo de gate) ao qual pertence o respectivo voo.

3. Determinação do nível de saturação

a) Estimativa do rendimento pico do aeroporto (R) usando o percentil 90 do

rendimento do aeroporto dentro da hora anterior de todos os voos na

amostra de referência. Para cada combinação do taxi de saída (pista de

partida, gate ou grupo de gate):

b) Cálculo de uma primeira estimativa do tempo de taxi-out desimpedido

(U1) usando o percentil 20 dos tempos reais de deslocamento dos voos

pertencentes a essa combinação.

67

c) Computação do nível de saturação (L):

𝐿 = 𝑈1.𝑅

60

4. Identificação dos voos desimpedidos

a) Para cada grupo (gate (s) de partida; pista de decolagem):

b) Seleção de voos com um

Índice de congestionamento ≤ 0,5 * nível de saturação

5. Cálculo do tempo de taxi de saída desimpedido

a) Para cada grupo (gate(s) de partida; pista de decolagem):

• Se o número de voos desimpedidos no grupo for inferior a 10, nenhum

tempo de taxi de saída desimpedido é calculado para essa

combinação;

• Se o número de voos desimpedidos for maior ou igual a 10, o tempo

de taxi de saída desimpedido para esta combinação é definido como a

mediana das horas reais de taxi de saída desimpedidos observados

dos voos desimpedidos.

Para esse indicador será adotado a simplificação de cálculo para o 20º percentil

como sendo o resultado do taxi desimpedido, que foi considerado aceitável quando

comparado com o resultado apresentado pela metodologia acima descrita, em testes

realizados com amostras reais.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Órgão, Setor, Companhia Aérea, Pista e

Gate.

Título Indicador Tempo Adicional do Taxi-out (KPI 02)

Área do Negócio Eficiência

Descrição do

Indicador

Comparação entre o tempo médio de táxi desimpedido de saída e o real por

aeroporto ou conjunto de aeroportos.

Objetivo Mensuração

Este KPI tem como objetivo fornecer uma indicação da eficiência no táxi de

saída no aeroporto. Isso pode incluir a espera média que ocorre em pistas de

decolagens, rotas não otimizadas de táxi e paradas intermediárias durante o

táxi de saída. Este KPI também é utilizado para estimar o excesso de consumo

de combustível e emissões associadas. O KPI visa identificar o efeito do

layout do aeroporto, enquanto foca na responsabilidade do ATM em

aperfeiçoar o fluxo de tráfego saindo do gate para decolagem.

Fonte GANP 2016

Periodicidade Mensal Resp. APLOG

68

Título Indicador Tempo Adicional do Taxi-out (KPI 02)

Mensuração



Fórmula (Métrica) 𝐾𝑃𝐼02 =∑(𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑎𝑥𝑖 𝑜𝑢𝑡)

Quantidade total decolagens[min/voos]

Identificação das

Variáveis

1. Excluir helicópteros (GANP) e VFR.

2. Determinar tempo desimpedido de taxi-out (conforme 20º percentil).

3. Delta Tempo de taxi-out = Máx [0, (ATOT-AOBT) – Tempo Taxi-Out

Desimpedido]

Parâmetros de

Análise (visão do

indicador por)

Dia, mês, ano, pista, gate, órgão ATC, companhia aérea e/ou aeroporto

individualizado.

Clientes SDOP, administrador do aeroporto e companhias aéreas.


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Tempo de taxi-out desimpedido / com o tempo real utilizado conforme

informações do TATIC.

Fonte dos Dados TATIC FLOW

Responsável pelos

Dados APLOG

6.3. KPI 06 – CAPACIDADE DO ESPAÇO AÉREO

Conforme publicação específica do CGNA, MCA 100-17, descrita abaixo.

Metodologia

A capacidade horária do setor (CHS) é o número de aeronaves que um setor é capaz

de prestar o serviço de controle de tráfego aéreo no período de uma hora. É

calculada a partir da fórmula a seguir:

𝐶𝐻𝑆 =3.600𝑥(0,683𝑥𝑁𝑟𝑒𝑓 + 0,317𝑥𝑁𝑝𝑖𝑐𝑜)

𝑇

O CHS expressa a capacidade de fluidez do tráfego de determinado setor. Observe-

se que, não necessariamente um setor que tenha um N maior acarretará um CHS

maior, pois está capacidade sofre maior influência da complexidade e do tempo de

permanência no setor (T) do que do número N.

69

Assim verifica-se que a fluidez do tráfego aéreo de um setor de controle será tanto

maior quanto maior for CHS do setor.

Dessa forma, no o planejamento do espaço aéreo deve buscar a redução de sua

complexidade e do tempo de permanência das aeronaves no setor e o consequente

aumento da CHS, mais do que a busca pelo aumento do número N.

Considerações

O NRef expressa o número ótimo de aeronaves em controle simultâneo que um

determinado setor ATC é capaz de manter por um período de tempo, sem que, em

momento algum, esse número de aeronaves controladas simultaneamente

provoque uma sobrecarga de trabalho para ATCO. Deve-se levar em conta que a

capacidade calculada de um setor é o Nref.

O Npico é a capacidade de controle simultâneo que um determinado setor ATC tem

condições de manter, por no máximo, 19 (dezenove) minutos (contínuos ou não) no

intervalo de uma hora, a fim de atender um aumento de demanda de curta duração.

Durante esse período, o ATCO experimentará uma sobrecarga de trabalho

controlada. Caso se observe que tal situação tenda a se prolongar, medidas ATFM

deverão ser tomadas.

Título Indicador Capacidade do Espaço Aéreo (KPI 06)


Descrição do

Indicador

O CHS expressa a capacidade de fluidez do tráfego de determinado setor.

Observe-se que, não necessariamente um setor que tenha um N maior

acarretará um CHS maior, pois está capacidade sofre maior influência da

complexidade e do tempo de permanência no setor (T) do que do número N

Objetivo

Mensuração

Fonte GANP 2016

Periodicidade Anual Resp.

Mensuração APLOG



Fórmula (Métrica) 𝐾𝑃𝐼06 =3600 ∗ (0,683 ∗ 𝑁𝑅𝑒𝑓 + 0,317 ∗ 𝑁𝑃𝑖𝑐𝑜)

𝑇

Identificação das

Variáveis

NRef expressa o número ótimo de aeronaves em controle simultâneo que um determinado setor ATC é capaz de manter por um período de tempo

70

Título Indicador Capacidade do Espaço Aéreo (KPI 06)

Npico é a capacidade de controle simultâneo que um determinado setor ATC tem condições de manter, por no máximo, 19 (dezenove) minutos (contínuos ou não) no intervalo de uma hora

Parâmetros de

Análise (visão do

indicador por)



do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Fonte dos Dados

Responsável pelos

Dados APLOG

6.4. KPI 09 – CAPACIDADE DE CHEGADA DO AEROPORTO

A saturação da capacidade de operação das pistas de pouso e de decolagem tem sido

um dos maiores problemas dos aeroportos nacionais e internacionais. Objetivando

manter o fluxo de tráfego aéreo próximo das condições ótimas, evitando possíveis

sobrecargas do sistema de infraestrutura aeronáutica, o CGNA desenvolveu um

método para padronizar o cálculo de capacidade do sistema de pistas, visando

acompanhar a evolução da demanda/capacidade de cada aeroporto, encontrando,

assim, subsídios que permitam emitir recomendações prévias aos aeroportos de

interesse, com a finalidade de manter a operacionalidade em harmonia.

O método adotado para o cálculo de capacidade do sistema de pistas levará em

consideração não só o tempo de ocupação de pista, mas também outros parâmetros

que interferem significativamente na capacidade de operação da pista. Esse método

será denominado capacidade teórica de pista.

Para a determinação da capacidade do sistema de pistas, os seguintes fatores são

considerados:

a) Fatores de planejamento; e

b) Fatores relativos às operações de pouso e de decolagem.

71

Fatores de planejamento

Os fatores de planejamento são elementos utilizados para a simplificação dos

modelos matemáticos, ou dos aspectos operacionais, que influenciam na

determinação da capacidade do sistema de pistas. Os mais comuns aplicados são:

a) Condições ideais de sequenciamento e de coordenação de tráfego aéreo;

b) Todas as equipes operacionais são consideradas com a mesma capacitação e

o mesmo desempenho operacional; e

c) Todos os equipamentos de radionavegação e de auxílios visuais são

considerados, técnica e operacionalmente, sem restrições; e todos os

equipamentos de comunicações (VHF/Telefonia) são considerados

operacionais.

Fatores relativos às operações de pouso e de decolagem

a) Tempos médios de ocupação de pista;

b) MIX de aeronaves;

c) Percentual de utilização das cabeceiras;

d) Comprimento do segmento de aproximação final;

e) Separação mínima regulamentar de aeronaves;

f) Configuração das pistas de pouso e de táxi;

g) Velocidade de aproximação final; e

h) Utilização ou não de equipamento radar.

Metodologia

Determinada conforme metodologia específica do CGNA, MCA 100-14 (DECEA,

2015), descrita abaixo.

• DETERMINAÇÃO DO TEMPO MÉDIO PONDERADO ENTRE DOIS POUSOS

CONSECUTIVOS (TMST)

O tempo médio ponderado despendido para percorrer a separação total entre dois

pousos consecutivos é obtido dividindo-se essa distância pela velocidade média

ponderada do MIX de aeronaves, conforme equação abaixo:

𝑇𝑀𝑆𝑇 =𝑆𝑇

𝑉𝑀

• DETERMINAÇÃO DO NÚMERO DE POUSOS NO INTERVALO DE UMA HORA

(P)

72

Dividindo-se o intervalo de uma hora, em segundos, pelo tempo médio ponderado

despendido para percorrer a separação total entre dois pousos consecutivos,

encontra-se o número de pousos possíveis com a separação proposta no intervalo

proposto, conforme equação abaixo:

𝑃 =3600

𝑇𝑀𝑆𝑇

• DETERMINAÇÃO DO NÚMERO DE DECOLAGENS NO INTERVALO DE UMA

HORA (D)

Aplicando-se a separação total encontrada é possível intercalar uma decolagem

entre dois pousos consecutivos. Ao subtrair uma aeronave do total de pousos,

encontra-se o número possível de decolagens, no intervalo de tempo considerado,

conforme equação abaixo:

𝐷 = 𝑃 − 1

• DETERMINAÇÃO DA CAPACIDADE TEÓRICA DE PISTA (CTP)

Para se determinar a capacidade do sistema de pistas, basta somar o número de

pousos encontrados com o número de decolagens, conforme equação abaixo:

𝐶𝑇𝑃 = 𝑃 + 𝐷

Caso se tenha a informação de Capacidade Teórica de Pista (CTP) e queira obter o

número de pousos basta então aplicar a seguinte fórmula:

𝑃 =𝐶𝑇𝑃 + 1

2

Considerações

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Aeródromo e Pista.

Título Indicador Capacidade de chegada (KPI 09)

Área do Negócio Capacidade

Descrição do

Indicador

O maior número de pousos que um dado aeroporto pode suportar em uma hora de

operação (também chamado de capacidade de pouso declarada ou taxa de aceitação

do aeroporto).

Objetivo Mensuração A capacidade declarada do aeroporto.

Fonte GANP 2016 e MCA 100-14

Periodicidade Anual Resp.

Mensuração CGNA


73

Título Indicador Capacidade de chegada (KPI 09)


Fórmula (Métrica) 1. Conforme MCA 100-14:

2. KPI09 = (CTP+1)/2

Identificação das

variáveis

No nível de um aeroporto.

Selecione o valor mais elevado das capacidades de pouso declaradas.

Resultado do KPI: ajuste o valor para uma taxa de pouso horária, caso a informação

seja dada em intervalo inferior a uma hora.



por)

Aeroporto

Clientes CGNA, ANSP’s e Cias. Aéreas.


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Indicar a configuração operacional para cada aeroporto. Pistas utilizadas para a

decolagem e pouso.

Fonte dos Dados

Responsável pelos

Dados CGNA

6.5. KPI 10 – TAXA PICO DE CHEGADA DO AEROPORTO

O KPI 10 também é conhecido como “Busy-Hour rate” (BHR) na literatura (Ashford,

Coutu, & Beasley, 2013), geralmente aplicado ao contexto de terminal de aeroportos,

mas aqui introduzido para operação na pista.

Esta é a taxa horária acima da qual 5% do tráfego no aeroporto é processado. Esta

medida foi introduzida para superar alguns dos problemas envolvidos com o uso do

“Standard Busy Hour”, que era dada pela 30º hora mais movimentada, onde o nível

implícito de congestionamento no pico não era o mesmo de aeroporto para

aeroporto. O BHR é facilmente calculado classificando os volumes operacionais em

ordem de magnitude e calculando a soma cumulativa de volumes que representam

5% do volume anual.

O 95º percentil da quantidade de pousos em uma hora significa o valor que separa

uma lista com a quantidade de pousos por hora e data ordenados os 5% de horas

74

mais congestionadas dos 95% de horas menos congestionadas, ou seja, é a hora pico

de pousos desconsiderando valores altos que podem ser atípicos, outliers ou erros

de sistema.

Considerações

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Aeródromo e Pista.

Título Indicador Taxa pico de chegada do aeroporto (KPI 10)


Descrição do

Indicador

Representa o 95º percentil do movimento de pousos reportados em um aeroporto, na

continuidade de horas ordenadas da menos ocupada até a hora mais movimentada.

Objetivo Mensuração O número real de pousos no aeroporto

Fonte GANP 2016

Periodicidade Mensal Resp.

Mensuração APLOG



Fórmula (Métrica)

Identificação das

Variáveis

No nível de um voo individual:

Excluir helicópteros.

No nível de uma determinada hora:

Classifique as horas em ordem crescente a partir da hora menos ocupada para a mais

movimentada.

Calcule o KPI: é igual ao valor de pouso encontrada na hora que representa o 95º

percentil dos movimentos.



por)

Aeroporto, dia, mês, ano

Clientes SDOP, CGNA e companhias aéreas


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Obs: como classificar asa rotativa ou fixa. Um dos possíveis problemas desse

indicador está na classificação do tipo de asa, porque deve excluir a asa rotativa no

cálculo deste indicador, porém este campo tem que ser obtido através do tipo de

equipamento, o que gera a necessidade de revisão periódica com o lançamento de

novos equipamentos de asa rotativa, assim como pode existir inconsistência neste

campo no banco de dados.

75

Título Indicador Taxa pico de chegada do aeroporto (KPI 10)


Responsável pelos

Dados APLOG

6.6. KPI 11 – UTILIZAÇÃO DA CAPACIDADE DE CHEGADA

Este KPI indica quão eficiente está a capacidade, sendo uma medida de acomodação

de demanda, comparada a capacidade. Em aeroportos congestionados, o KPI indica

que o processamento de demanda é a capacidade declarada. Em aeroportos não

congestionados, o KPI indica que o processamento está sem restrições com base no

PLN.

Para seu cálculo é necessário contar o número de pousos baseado no ALDT e o

número de pousos estimados com base no ELDT, ambos fornecidos pelo TATIC

FLOW, para computo da demanda horária, comparada com a capacidade de pouso,

fornecida pelo CGNA, ou demanda, o que for menor.

Metodologia

Para cada hora:

• Computar a demanda acomodada baseada no número de pousos (ALDT);

• Computar a demanda através da contagem do número de pousos estimados

(ELDT);

a) se demanda ≥ capacidade → utilização = demanda acomodada/capacidade.

b) se demanda < capacidade → utilização = demanda acomodada/demanda.

KPI = utilização *100 [%]

A tabela a seguir apresenta um exemplo ilustrativo de como é calculado essa KPI.

Demanda (D) Capacidade (C) Demanda Acomodada (DA) Eficiência

30 25 25 100% DA/C

27 25 23 92% DA/C

23 25 23 100% DA/D

23 25 21 91,3% DA/D

No nível agregado (períodos longos de tempo):

KPI = {soma (utilização * demanda) / soma (demanda)}*100 [%]

76

Considerações

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Aeródromo, Pista e Condições

meteorológicas.

Título Indicador Utilização da capacidade de pouso do aeroporto (KPI 11)


Descrição do

Indicador

Taxa de pouso do aeroporto (demanda acomodada) comparada com a capacidade de

pouso ou demanda o que for menor

Objetivo Mensuração O número de pousos não acomodados no aeroporto

Fonte GANP 2016


Mensuração APLOG



Fórmula (Métrica)

Para cada intervalo de tempo:

Compute a taxa: conte o número de pousos baseado no ALDT.

Compute a demanda: conte o número de pousos estimados baseado no ELDT.

a) se demanda ≥ capacidade: utilização = demanda acomodada/capacidade.

b) se demanda < capacidade: utilizar = demanda acomodada/demanda.

KPI = utilização x 100 [%]

No nível agregado (períodos longos de tempo)

Calcule o KPI: soma (utilização * demanda) / soma (demanda) x 100 [%]

Identificação das

Variáveis

Capacidade: conforme definido no KPI 09

Demanda: Dados dos movimentos aplicados no KPI 10



por)

Aeroporto, dia, mês e ano

Clientes CGNA, ANSP’s e Cias. Aéreas.


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise


77

Título Indicador Utilização da capacidade de pouso do aeroporto (KPI 11)

Responsável pelos

Dados APLOG e CGNA

6.7. KPI 13 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN


dos dados de pouso e block-in informados pelo TATIC FLOW de cada aeroporto para

a composição do tempo real de taxi e sua comparação com o tempo de taxi

desimpedido. Os dados AIBT e ARR são alimentados por meio do comando do ATCO

no sistema TATIC FLOW.


os comandos no sistema TATIC FLOW conforme a progressão do voo, evitando


Os dados de AIBT e ARR podem ser obtidos através de outras fontes

(Concessionárias Aeroportuárias, por exemplo), no caso de dificuldade de obtenção

via TATIC.

O tempo de taxi desimpedido é obtido por meio de metodologia estatística, da

mesma maneira apresentada para o KPI 02, desenvolvida pelo PRU - Performance

Unit Review (EUROCONTROL) e divulgado na nota técnica Unimpeded Taxi-out

Time. A seguir é apresentada a tradução das 5 etapas que compõe a referida

metodologia.

A eficiência do segmento de taxi-in é, em sua maior parte, menos impactada pelo

ATM do que o segmento de taxi-out. A eficiência de taxi-in tende a ser mais

dependente de vários fatores, incluindo a complexidade do layout do aeroporto, a

disponibilidade de taxiways de saída rápida, os efeitos de ajustes, como a

disponibilidade de gates no pátio e equipe do aeroporto/companhia aérea.

METODOLOGIA

Cálculo de tempo de chegada desimpedido (metodologia PRU)

O tempo de taxi-in desimpedido é calculado em cinco etapas:

1. Verificação da qualidade dos dados

a) As horas block-in e de decolagem recebidas dos aeroportos são

verificadas por consistência e completude.

78

b) Detecção e filtragem de valores-limite estatísticos:

• Os voos com um tempo de desaceleração real negativo são rejeitados

da amostra de tráfego;

• Os voos com um tempo real de taxi-in superior a 5 horas são rejeitados

da amostra de trânsito.

2. Para cada voo de chegada da amostragem de tráfego

a) Cálculo do tempo real de taxi-in, que é a diferença entre o tempo de pouso

real (ALDT) e o tempo real de block-in (AIBT).

b) Determinação do nível de congestionamento contando o número de

outras decolagens e pousos durante o intervalo de tempo (tempo de

pouso do respectivo voo, tempo de block-in).

c) Determinação do rendimento do aeroporto (número total de

movimentos, decolagens e pousos incluídos, no aeroporto) observados na

hora que antecede o tempo real de block-in (AIBT).

d) Determinação da combinação do taxi de chegada (pista de pouso, gate ou

grupo de gate) ao qual pertence o respectivo voo.

3. Determinação do nível de saturação

a) Estimativa do rendimento pico do aeroporto (R) usando o percentil 90 do

rendimento do aeroporto dentro da hora anterior de todos os voos na

amostra de referência. Para cada combinação do taxi de chegada (pista de

chegada, gate ou grupo de gate):

b) Cálculo de uma primeira estimativa do tempo de taxi-in desimpedido

(U1) usando o percentil 20 dos tempos reais de deslocamento dos voos

pertencentes a essa combinação.

c) Computação do nível de saturação (L):

𝐿 = 𝑈1.𝑅

60

4. Identificação dos voos desimpedidos

a) Para cada grupo (pista de pouso e gate de chegada):

b) Seleção de voos com um

Índice de congestionamento ≤ 0,5 * nível de saturação

5. Cálculo do tempo de taxi-in desimpedido

a) Para cada grupo (pista de pouso e gate de chegada):

79

• Se o número de voos desimpedidos no grupo for inferior a 10, nenhum

tempo de taxi de chegada desimpedido é calculado para essa

combinação;

• Se o número de voos desimpedidos for maior ou igual a 10, o tempo

de taxi de chegada desimpedido para esta combinação é definido

como a mediana das horas reais de taxi de chegada desimpedidos

observados dos voos desimpedidos.

Para esse indicador será adotado a simplificação de cálculo para o 20º percentil

como sendo o resultado do taxi desimpedido, que foi considerado aceitável quando

comparado com o resultado apresentado pela metodologia acima descrita, em testes

realizados com amostras reais.

Considerações

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Órgão, Aeródromo, Companhia Aérea,

Pista, Gate, Condições Meteorológicas e Regras de Voo.

Título Indicador Tempo Adicional de Taxi-in (KPI 13)


Descrição do

Indicador

Comparação entre o tempo médio de taxi de chegada desimpedido e o tempo real por

aeroporto ou conjunto de aeroportos


Este KPI tem como objetivo fornecer uma indicação da eficiência no taxi de chegada

no aeroporto. Isso pode incluir a espera média que ocorre em rotas não otimizadas de

taxi e paradas intermediárias durante o taxi de saída. Este KPI também é utilizado

para estimar o excesso de consumo de combustível e emissões associadas. O KPI visa

identificar o efeito do layout físico do aeroporto, enquanto foca na responsabilidade

do ATM em aperfeiçoar o fluxo de tráfego chegando no gate.

Fonte GANP 2016


Mensuração



Fórmula (Métrica) 𝐾𝑃𝐼13 = ∑(𝑑𝑒𝑙𝑡𝑎𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝑑𝑒𝑡𝑎𝑥𝑖𝑖𝑛)

∑𝐷𝑒𝑝𝐼𝐹𝑅[minuto/voo]

Identificação das

Variáveis

Para cada voo chegando:

- ALDT (TATIC FLOW)

- AIBT (TATIC FLOW)

- Gate (TATIC)

80

Título Indicador Tempo Adicional de Taxi-in (KPI 13)

- Cabeceira (TATIC FLOW)

Obs: As variáveis supracitadas podem ser obtidas através de outras fontes

(Concessionárias Aeroportuárias, por exemplo), no caso de dificuldade de obtenção

via TATIC.

No nível de voos individuais:

1. Selecionar voos chegando, excluir helicópteros e VFR;

2. Determinar tempo desimpedido do taxi-in (conforme 20º percentil)

3. Computar o tempo adicional de taxi-in:

Tempo adicional de taxi-in = Máx [0, (AIBT-ALDT) – Tempo de Taxi-in

Desimpedido]



por)

Dia, mês, ano, cabeceira, gate, companhia aérea e aeroporto individualizado.



do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Fonte dos Dados TATIC

Responsável pelos

Dados APLOG

6.8. KPI 14 – PONTUALIDADE DE CHEGADA


dos dados de block-in informados pelo TATIC FLOW de cada aeroporto e sua

comparação com o horário de chegada programado (ETA – Registro da ANAC). O

dado AIBT é alimentado por meio do comando do ATCO no sistema TATIC FLOW.


os comandos no sistema TATIC FLOW conforme a progressão do voo, evitando


METODOLOGIA

A variação de tempo (ΔT) será obtida através da diferença em módulo entre AIBT e

EIBT ou ETA, conforme segue abaixo:

ΔT1 = |AIBT – EIBT (PLN)|

81

ΔT2 = |AIBT – ETA (Registro)|

A classificação de pontualidade será obtida através de análise do valor de corte

(desvio máximo positivo ou negativo do Δ de partida (ΔT) em relação ao Δ limite

(ΔL)) que define se um voo é contado no horário ou não. Sendo assim, serão

consideradas três variantes para o ΔL, 5 min, 15 min e 30 min, que serão calculadas

para cada tipo de partida programada (PLN e Registro de voo).

a) Voo não pontual – ΔT ≥ ΔL

b) Voo pontual – ΔT < ΔL

Após a obtenção dos dados de pontualidade para cada voo regular extraído do TATIC

FLOW, calcula-se o percentual de voos pontuais utilizando-se a fórmula métrica:

𝐾𝑃𝐼14 = ∑(𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑐ℎ𝑒𝑔𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑛𝑜 ℎ𝑜𝑟a 𝑟𝑖𝑜)

∑(𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐ℎ𝑒𝑔𝑎𝑑𝑎𝑠)× 100 [% de voos]

Considerações

A chegada no gate é o último segmento de desempenho nas cinco fases do voo. Como

tal, o atraso da chegada no gate depende do desempenho de todas as fases de voo

anteriores. O atraso na chegada do gate também pode ocultar alguma ineficiência

em fases de voo anteriores, pois o horário de chegada programado pode incluir um

tempo de armazenamento total para alcançar um nível mais alto de desempenho

pontual.

A participação de todos os envolvidos nessa fase de voo é fundamental para a

melhoria do presente indicador, semelhante ao destacado no KPI 01. Assim, o

conceito A-CDM figura como elemento essencial para o ganho de eficiência,

sobretudo em aeroportos complexos e com alta demanda de movimento.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Órgão, Aeródromo, Companhia Aérea e

Condições Meteorológicas.

Título Indicador Pontualidade na Chegada (KPI 14)


Descrição do

Indicador

Porcentagem de voos chegando ao gate no horário programado (comparação com a

programação)

Objetivo

Mensuração

Este é um KPI com foco no usuário do espaço aéreo e no passageiro. Fornece uma

indicação geral da qualidade do serviço prestado pelos ANSP e companhias aéreas em

executar a pontualidade de chegada ao gate nas localidades selecionadas.

Fonte GANP 2016

82



Mensuração APLOG

Meta para o

Período

Última Medição Data: N Informado Valor: N Informado

Fórmula

(Métrica) 𝐾𝑃𝐼14 =

∑(𝑣𝑜𝑜 𝑝𝑜𝑛𝑡𝑢𝑎𝑙)

∑Voo Regulares× 100 [% de voos]

Identificação das

Variáveis

Para cada voo programado de partida:

- Hora de chegada programada - Registro (ETA)

- Tempo real de chegada no gate (AIBT) – TATIC

- Tempo de chegada estimado (EIBT) – TATIC

Obs: As variáveis supracitadas podem ser obtidas através de outras fontes (Concessionárias

Aeroportuárias, por exemplo), no caso de dificuldade de obtenção via TATIC.

1. Filtrar somente os voos regulares

2. Determinar variação do tempo (delta chegada = ΔT)

ΔT1 = |AIBT – EIBT|

ΔT2 = |AIBT-ETA|

3. Classificar se o voo está pontual ou não (com as 2 variantes ΔT1 e ΔT2)

Se ΔTi ≥ Limite → Voo não pontual

Se ΔTi < Limite → Voo pontual

Limite = 5, 15 ou 30 min

Parâmetros de

Análise (visão do

indicador por)

Dia, mês, ano, companhia aérea e aeroporto individualizado

Clientes SDOP, administradores do aeroporto e companhias aéreas

Gerência

Recebedora do

Resultado

SDOP

Grau de

Avaliação

Orientação para

Análise

Valor de corte (desvio máximo positivo ou negativo de chegada agendado) que define se

um voo é contado como no horário ou não.

Valores de 5 minutos, 15 minutos e 30 minutos.

Chegadas agendadas com base nos planos de voo repetitivos (RPL).

Obs.: Resolução da ANAC alterando de 30 para 15 minutos.


83


Responsável

pelos Dados APLOG

6.9. KPI 15 – VARIABILIDADE DO TEMPO DE VOO

A "variabilidade" das operações determina o nível de previsibilidade para os

usuários, dessa forma tem um impacto na programação das companhias aéreas.

Concentra-se na variância associada às fases do voo.

Quanto maior a variabilidade, maior será a distribuição dos tempos de viagem reais

e o maior o custo desse tempo de buffer necessário nas agendas das companhias

aéreas para manter um nível de pontualidade satisfatório.

Metodologia

1. Excluir Indicativo de chamada que não possuem uma frequência mínima mensal

requerida (20 vezes no mês);

2. Ordenar de forma crescente em tempo os voos de um mesmo Indicativo de

chamada*;

3. Identificar o tempo mais curto (dado pelo percentil 1) e o tempo mais longo (dado

pelo percentil 2)**;

4. Computar a variabilidade:

*Tempo de voo = AOBT-AIBT (gate-to-gate). Podendo ser detalhado por tempo de

taxi-out, voo e taxi-in, nesses casos será necessário ATOT e ALDT.

**Variante 1: considerar 70% do voos de um mesmo Indicativo de chamada. O

tempo mais curto será o 15º percentil na ordem de duração de voo. O tempo mais

longo será o 85º percentil na ordem de duração de voo.

Variante 2: considerar 60% do voos de um mesmo Indicativo de chamada. O tempo

mais curto será o 20º percentil na ordem de duração de voo. O tempo mais longo

será o 80º percentil na ordem de duração de voo.

Considerações

Quanto menor a variação do tempo de voo, melhor será a previsibilidade do mesmo,

o que é positivo para todo o sistema.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de Aeródromo, Companhia Aérea e Voo

individual.

84

Título Indicador Variabilidade do tempo de voo (KPI 15)


Descrição do Indicador

Distribuição da duração do voo em torno de um valor médio.


A "variabilidade" das operações determina o nível de previsibilidade para os usuários, dessa forma tem um impacto na programação das companhias aéreas. Concentra-se na variância associada às fases do voo

Quanto maior a variabilidade, maior será a distribuição dos tempos de viagem reais e o maior o custo desse tempo de buffer necessário nas agendas das companhias aéreas para manter um nível de pontualidade satisfatório.

Fonte

Comparison of ATM-Related Operational Performance: U.S./Europe (June 2014)

PRR Performance Review Report (EUROCONTROL 2015)

CANSO Recommended KPIs for Measuring ANSP Operational Performance (2015)


Mensuração APLOG



Fórmula (Métrica)

𝐾𝑃𝐼15 = Tempo mais longo−Tempo mais curto

2 (por Indicativo de chamada)

Identificação das Variáveis

A nível individual do voo (Indicativo de chamada), no período mensal ou maior:

1. Excluir Indicativo de chamada que não possuem uma frequência mínima mensal requerida (20 vezes no mês);

2. Ordenar de forma crescente em tempo os voos de um mesmo Indicativo de chamada*;

3. Identificar o tempo mais curto (dado pelo percentil 1) e o tempo mais longo (dado pelo percentil 2)**;

4. Computar a variabilidade da pela fórmula no campo anterior.

*Tempo de voo = AOBT-AIBT (gate-to-gate). Podendo ser detalhado por tempo de taxi-out, voo e taxi-in, nesses casos será necessário ATOT e ALDT.

**Variante 1: considerar 70% do voos de um mesmo Indicativo de chamada. O tempo mais curto será o 15º percentil na ordem de duração de voo. O tempo mais longo será o 85º percentil na ordem de duração de voo. Variante 2: considerar 60% do voos de um mesmo Indicativo de chamada. O tempo mais curto será o 20º percentil na ordem de duração de voo. O tempo mais longo será o 80º percentil na ordem de duração de voo.

Parâmetros de Análise (visão do

indicador por) Mês, ano, período, Indicativo de chamada, city-pair, Cia. Aérea, aeroporto.

Clientes Cias Aéreas, passageiros, CGNA, SDOP, Administradores de Aeroportos.

85

Título Indicador Variabilidade do tempo de voo (KPI 15)

Gerência Recebedora do

Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Quanto menor a variação do tempo de voo, melhor será a previsibilidade do mesmo, o que é positivo para todo o sistema.

Orientação para Análise


Responsável pelos Dados

APLOG

6.10. ID BR 01 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE DE PISTA

A metodologia utilizada para obtenção do ID BR 01 consiste na extração automática

dos dados de movimento do aeródromo (ALDT, ATOT e TGL) informados pelo TATIC

de cada aeroporto e a contagem do número de movimentos de pouso, decolagem e

TGL e sua relação com a Capacidade Declarada de Pista, obtida junto ao CGNA. Esse

ID deve ser calculado de maneira dinâmica ao longo do tempo.


os comandos no sistema TATIC conforme a progressão do voo, evitando atrasos e

antecipações.

O Indicador relaciona o movimento, a efetiva utilização da pista, no intervalo de

tempo de uma hora (60min) com a capacidade declarada de pista, expresso em

percentual.

Considerações

O percentual obtido indica a saturação da pista no intervalo de tempo de estudo,

permitindo avaliar se a taxa de acomodação está dentro dos parâmetros esperados,

e assim identificar os potenciais gatilhos de investimentos no aeroporto.

Título Indicador Relação entre demanda x capacidade de pista (ID BR 01)


Descrição do

Indicador

Relação entre movimento (pouso, decolagem e TGL) realizado e a capacidade de

pista.

86

Título Indicador Relação entre demanda x capacidade de pista (ID BR 01)


Medir a saturação de movimentos ao longo de um período de operação do aeroporto

em relação a capacidade do sistema de pistas.

Avaliar a demanda acomodada no aeroporto, possibilitando identificar gatilhos para

investimentos no layout do sistema de pistas, otimização de operação e planejamento.

Fonte

ALDT (TATIC)

ATOT (TATIC)

Capacidade declarada de pista (CGNA)

Periodicidade Resp. Mensuração APLOG



Fórmula (Métrica) ID = [demanda(no intervalo de tempo 1h)/Capacidade declarada de pista] * 100

Identificação das

Variáveis

Demanda = somatório do movimento (ALDT, ATOT e TGL no intervalo de tempo de

1h considerado

Capacidade declarada de pista



por)

1. Excluir helicópteros.

2. A cada 1 min, contar os movimentos de pouso, decolagem e TGL no intervalo de

1h que passou.

Demanda = somatório do movimento (ALDT, ATOT e TGL no intervalo de tempo de

1h considerado)

3. Calcular o ID de maneira dinâmica ao longo do tempo (com frequência de 1 min):



do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Obs: 1) Verificar o que fazer no caso em que o movimento de helicópteros é relevante

na RWY; 2) Verificar a situação de uso dos dados de TGL.


Responsável pelos

Dados APLOG

6.11. ID BR 02 – TEMPO DE CHEGADA NA TERMINAL

Este Indicador consiste na comparação entre o tempo desimpedido de chegada na

TMA, obtido segundo a metodologia ANS Performance EU, considerando tempos de

voo desimpedido, com o tempo real de voo na chegada na TMA de acordo com a pista

em uso. Assim, permite que seja determinado o percentual de voos pontuais,

87

atrasados ou adiantados, tornando possível medir a eficiência das operações, do

design da terminal e da aderência das Companhias Aéreas ao planejamento

apresentado. Os dados são obtidos através do TATIC FLOW (ARR) e do SAGITARIO

(chegada na TMA – aceite de ACFT). Serão considerados pontuais os voos com

diferença de até 3 minutos com relação ao tempo desimpedido, conforme ICA 100-

37.

Metodologia

1. Classificar os voos em Pontual, Atrasado ou Adiantado:

• Pontual: tempo de voo na TMA = tempo de voo desimpedido (± 3min)

• Adiantado: tempo de voo na TMA <tempo de voo desimpedido

• Atrasado: tempo de voo na TMA > tempo de voo desimpedido

2. O percentual de voos Pontual, Atrasado ou Adiantado consistirá em realizar

a somatória dos voos classificados como Pontual, Atrasado ou Adiantado

separadamente e dividir pelo total de voos.

3. O tempo voo adicional na TMA será a diferença entre o tempo de voo na TMA

e o tempo de voo desimpedido para os voos classificados como Atrasado.

4. O tempo adiantado de voo na TMA será a diferença entre o tempo de voo

desimpedido e o tempo de voo na TMA para os voos classificados como

Adiantado.

5. A variante de tempo adicional de voo na TMA será a somatória dos tempos

de voo adicional dividido pelo total de voos Atrasados.

6. A variante de tempo antecipado de voo na TMA será a somatória dos tempos

antecipado de voo dividido pelo total de voos Antecipados.

Considerações

Esse Indicador permite que seja avaliada a variação da operação no órgão ATC, uma

vez que compara o real a um valor de referência evidenciando pontualidade, atrasos

ou adiantamentos e o momento em que ocorreram. Assim, auxilia na elaboração de

planos de aprimoramento profissional a fim de disseminar determinadas condutas

ou ainda mitigar potenciais falhas.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de operador, Órgão, aeródromo, setor e pista

em uso.

88

Título Indicador Tempo de chegada na Terminal (ID BR 02)


Descrição do

Indicador

É comparação do tempo desimpedido de chegada na TMA com o tempo real de vôo

chegando na terminal por pista


Verificar o percentual de voos pontuais, atrasados ou adiantados em uma terminal

com vista a medir a eficiência das operações, do design da terminal e da aderência das

Companhias Aéreas ao planejamento apresentado.

Fonte




Fórmula (Métrica)

IDP = [soma (voos pontuais)/total de voos]*100

IDAdc= [soma (voos com tempo adicional)/total de voos]*100

IDAnt= [soma (voos com tempo de antecipação)/total de voos]*100

IDb = soma (tempo adicional de voo TMA)/contagem (voos com tempo adicional)

IDc = soma (tempo antecipado de voo TMA)/contagem (voos com tempo de

antecipação)

Identificação das

Variáveis

- Tempo de voo desimpedido na TMA: Determinar tempo desimpedido conforme

metodologia ANS Performance EU, considerando tempos de referência (TRef)

- Tempo de voo na TMA:

a- hora de entrada da terminal - HTM

b- hora de saída da terminal para pouso = ALDT (ARR do TATIC)

- Delta tempo de voo na TMA (DT)



por)

1- Excluir helicopteros e VFR

2 – Delta tempo de voo na TMA (DT) = (ALDT - HTM) - Tempo TMA Desimpedido

a – PONTUAIS: DT = TRef

b – ADICIONAL: DT > Tref

c- ANTECIPADA: DT < Tref



do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise


89

Título Indicador Tempo de chegada na Terminal (ID BR 02)

Responsável pelos

Dados APLOG

6.12. ID BR 03 – TEMPO DE SAÍDA NA TERMINAL

Este Indicador consiste na comparação entre o tempo desimpedido de saída da TMA,

obtido segundo a metodologia ANS Performance EU, considerando tempos de

referência, com o tempo real de voo na saída da TMA. Em nível avançado devesse

determinar o tempo de saída desimpedido para cada SID existente. Assim, permite

que seja determinado o percentual de voos pontuais, atrasados ou adiantados,

tornando possível medir a eficiência das operações, do design da terminal e da

aderência das Companhias Aéreas ao planejamento apresentado. Os dados são

obtidos através do TATIC FLOW (DEP) e do SAGITARIO (saída da TMA – hand-off).

Metodologia

1. Classificar os voos em Pontual, Atrasado ou Adiantado:

• Pontual: tempo de voo na TMA = tempo de voo desimpedido (± 3min)

• Adiantado: tempo de voo na TMA <tempo de voo desimpedido

• Atrasado: tempo de voo na TMA > tempo de voo desimpedido

2. O percentual de voos Pontual, Atrasado ou Adiantado consistirá em realizar

a somatória dos voos classificados como Pontual, Atrasado ou Adiantado

separadamente e dividir pelo total de voos.

3. O tempo voo adicional na TMA será entre diferença entre o tempo de voo na

TMA e o tempo de voo desimpedido para os voos classificados como

Atrasado.

4. O tempo adiantado de voo na TMA será a diferença entre o tempo de voo

desimpedido e o tempo de voo na TMA para os voos classificados como

Adiantado.

5. A variante de tempo adicional de voo na TMA será a somatória dos tempos

de voo adicional dividido pelo total de voos Atrasados.

6. A variante de tempo adiantado de voo na TMA será a somatória dos tempos

adiantado de voo dividido pelo total de voos Adiantados.

Considerações

90

Esse Indicador permite que seja avaliada a variação da operação no órgão ATC, uma

vez que compara o real a um valor de referência evidenciando pontualidade, atrasos

ou adiantamentos e o momento em que ocorreram. Assim, auxilia na elaboração de

planos de aprimoramento profissional a fim de disseminar determinadas condutas

ou ainda mitigar potenciais falhas.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de operador, Órgão, aeródromo, setor e pista

em uso.

Título Indicador Tempo de saída na Terminal (ID BR 03)


Descrição do

Indicador

É comparação do tempo desimpedido de saída na TMA com o tempo real de vôo

saindo da terminal por pista


Fonte




Fórmula (Métrica)

IDP = [soma (voos pontuais)/total de voos]*100

IDAdc = [soma (voos com tempo adicional)/total de voos]*100

IDAnt = [soma (voos com tempo de antecipação)/total de voos]*100

IDb = soma (tempo adicional de voo TMA)/contagem (voos com tempo adicional)

IDc = soma (tempo antecipado de voo TMA)/contagem (voos com tempo de

antecipação)

Identificação das

Variáveis

- Tempo de voo desimpedido na TMA: Determinar tempo desimpedido conforme

metodologia ANS Performance EU, considerando tempos de referência (TRef).

- Tempos de voo na TMA:

a- hora de DEP OU HANDOFF DE ACEITE – HAH1

b- hora de saída da TMA – HAH2

- Delta tempo de voo na TMA (DT)



por)

1- Excluir helicópteros e VFR

2 – Delta tempo de voo na TMA (DT) = (HAH2– HAH1) - Tempo TMA

Desimpedido

a – PONTUAIS: DT = TRef

b – ADICIONAL: DT > Tref

c- ANTECIPADA: DT < Tref


91

Título Indicador Tempo de saída na Terminal (ID BR 03)


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise


Responsável pelos

Dados APLOG

6.13. ID BR 04 – HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO X

QUANTIDADE DE EFETIVO

Conforme a ICA 63-33, 2018 a quantidade de ATCO disponibilizado pelo SISCEAB

para atender a demanda de tráfego de um Órgão ATS depende da quantidade de

movimentos anuais.

Este ID busca observar o computo de movimento considerando a quantidade de

tempo utilizada para cada movimento em relação a quantidade de efetivo

disponibilizado pelo SISCEAB.

Metodologia

Esse ID possui duas variantes. A primeira (V1) considera o efetivo ponderado (EP)

e a segunda (V2) variante considera o efetivo total (ET) do Órgão, excluindo os

estagiários.

O efetivo ponderado corresponde a quantidade mínima de ATCO necessária

considerando a quantidade máxima de serviço observada na escala de serviço de um

determinado mês. Por exemplo: No mês de maio de 2018 o operador que mais tirou

serviço no APP-BH foi o YPQC com 20 serviços, portanto 20 é número máximo de

serviço observado na escala desse mês, logo YPQC conta como 01 (um) efetivo

ponderado, se outro ATCO cumpriu 10 serviços no referido mês será contado como

0,5 no efetivo ponderado, o ID BR 04 V1 será o total das horas de voo no órgão

dividido pela soma da ponderação de todos os ATCO do Órgão, já o ID BR 04 V2, será

o total de horas de voo no órgão dividido pelo total do efetivo.

𝐼𝐷 𝐵𝑅 04 (𝑉1) = ∑ 𝐻𝑉

𝐸𝑃

92

𝐼𝐷 𝐵𝑅 04 (𝑉2) = ∑ 𝐻𝑉

𝐸𝑇

Considerações

Em V1 acredita-se poder mensurar que para cada hora de voo realizada na área do

referido Órgão foram disponibilizadas determinada quantidade de horas de ATCO

pelo PSNA. Exemplo: Para 1 h de voo controlada foi disponibilizada 4 h de ATCO

escalado.

Em V2 acredita-se poder mensurar para cada hora de voo realizada na área do

referido Órgão a quantidade de horas que os ATCO escalados pelo PSNA utilizou

para atender a demanda. Exemplo: Para 1 h de voo controlada foi disponibilizada

1,5 h de ATCO logado.

Esse KPI visa permitir a análise a nível de operador, Órgão e setor.

Título Indicador Horas de Voos Evoluídos No Órgão X Quantidade de efetivo (ID BR 04)


Descrição do

Indicador Relação entre o somatório de horas de voo controladas e o total de ATCO do PSNA


Observar o computo de movimento considerando a quantidade de tempo utilizada

para cada movimento em relação a quantidade de efetivo disponibilizado pelo

SISCEAB.

Fonte Por Voo em APP ou ACC de Vigilância:

Hora de entrada no setor (SAGITARIO)

93

Título Indicador Horas de Voos Evoluídos No Órgão X Quantidade de efetivo (ID BR 04)

Hora de saída do setor (SAGITARIO ou TATIC*)

* Para o caso do setor final do APP

Por Voo em TWR:

Hora de aceitação na final (TATIC)

Hora de Block IN (TATIC)

Hora de 1ª chamada (TATIC)

Hora de DEP

Total de efetivo:

conforme escala cumprida;

Por log (SAGITARIO ou TATIC): Hora de log in Hora log out Operador. Ou Divisão

de Turno lançada em LRO ou, ainda, registrada em planilha /sistema de

gerenciamento do supervisor.




Fórmula (Métrica)

ID BR 04 V1 = ∑HV/EP

ID BR 04 V2 =∑HV/ET

Identificação das

Variáveis

HV = Horas de voo no órgão ATC

EP= Efetivo ponderado

ET = Efetivo total



por)

Clientes SDOP e administradores de PSNA


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Avaliar a produtividade do órgão. Gerenciar pessoal. Gerenciar agrupamentos.

Atualmente a ICA 63-33 baseia-se no quantitativo de voo por ano para classificação

dos órgãos de controle no SISCEAB. Este indicador busca mensurar essa

classificação pelo somatório das horas de voo no órgão para melhorar a eficiência e

eficácia na gerência de pessoal operacional disponibilizado na escala de serviço e

durante o turno de serviço.

Fonte dos Dados TATIC, SAGITÁRIO, LRO, PLANILHA DE GERÊNCIAMENTO DE TURNO

Responsável pelos

Dados PSNA, APLOG

94

6.14. ID BR 05 – HORAS DE VOOS EVOLUÍDOS NO ÓRGÃO X

QUANTIDADE DE HORAS DO EFETIVO DO ÓRGÃO

O DECEA utiliza (conforme ICA 63-33, 2018) a quantidade de movimentos de

aeronaves em determinado porção do espaço aéreo brasileiro para estabelecer nos

Órgãos que prestam os Serviços das Atividades Operacionais do SISCEAB (CTA,

COM, MET, AIS, SAR e OPM, excetua-se apenas a AGA), os seguintes critérios de

gestão:

• criação, ativação e desativação de posições operacionais;

• cálculo de efetivo;

• definição de carga de trabalho mensal; e

• elaboração de escalas de serviço operacional.

Este ID busca refinar esse computo de movimento considerando a quantidade de

tempo utilizada para cada movimento, a quantidade de força de trabalho

disponibilizada pelo SISCEAB e o quanto efetivamente foi empregado desse efetivo

escalado para atender a demanda.

Metodologia

Esse ID possui duas variantes. A primeira (V1) considera o somatório das horas de

movimentos controlados na área do referido Órgão em relação ao somatório das

horas da Carga de Trabalho Mensal de cada ATCO que foi disponibilizada pelo Órgão

para atender o mês mensurado. A segunda (V2) variante considera o somatório das

horas de movimento controlados na área do referido Órgão em relação ao somatório

das horas de efetivo controle de toda a equipe de serviço, ou seja, considera o

somatório de horas que os ATCO, independente das funções na equipe, estiveram

guarnecendo as posições operacionais no referido mês.

Para ACC e APP com Serviço de Vigilância ATS:

Para o computo deve-se determinar:

Horário do Handoff de Aceitação do primeiro setor do Órgão pesquisado (ACC ou

APP) de cada movimento controlados: HAO

NOTA: movimento controlado considerar-se para esse ID a aeronave que recebeu o

Serviço de Controle de Trafego Aéreo e Serviço Informação de Voo e deve-se

identificar o que foi mensurado em cada Órgão, por exemplo no ACC em que não são

contabilizados os movimentos de voos VFR no Espaço Aéreo “G”.

95

Horário de Handoff de Aceitação do Órgão Adjacente (ACC ou APP) de cada

movimento controlado. Quando o Órgão Aceitante de um APP for uma TWR será

considerado o horário que o ATCO da TWR aceitou o movimento registrado no

TATIC (wSEQ ARR). Quando não houver transferência de controle será considerada

o horário do término de plano de voo registrado no SAGITARIO: HAOA

Variação de tempo para cada movimento controlado individualmente no mês:

∆t = HAOA– HAO

Somatório da variação de tempo de todos movimentos controlados no mês.

T = ∑(∆t)

Somatório do tempo das horas da escala cumprida dos supervisores, FMC,

coordenadores, instrutores e controladores (não considerar as horas de escala dos

estagiários). Deve se considerar a quantidade de horas de cada turno escalado,

desconsiderando o tempo do Briefing Operacional, horas de serviços

administrativos, escala RISAER, PFO, escuta aleatória, PIMO, cursos e demais

atividades que não estejam previstas para o profissional escalado que compõem a

equipe operacional de cada turno de serviço do Órgão (∑HE).

Somatório de Horas Logados considerando a divisão de turnos para o

guarnecimento de cada posição operacional durante o turno de serviço descrita no

LRO, planilha de gerencial do supervisor ou, preferencialmente, no extrato do

SAGITÁRIO de horas logadas nas posições operacionais com setores abertos (∑HL).

Ao se considerar a Somatório de Horas Logados (∑HL) considerando as horas de

LOGOUT e LOGIN de cada ATCO com setor associado, deve se observar o somatório

das horas dos supervisores, coordenadores e FMC que podem estar trabalhando

simultaneamente ou sem a realização de LOGIN ou, ainda, sem console dedicada

para o exercício de suas funções, inviabilizando o computo automático dessas horas

trabalhadas e não logadas. Todos os casos excepcionais devem ser descritos como

foram considerados a fim de se aproximar da realidade operacional e melhorar o

detalhamento de análise e comparação do ID.

Para TWR:

Para computo deve-se determinar:

Horário de Aceitação do TATIC (wSEQ ARR) da posição TWR de cada movimento

(HAT).

96

NOTA: movimento controlado considerar-se para esse ID a aeronave que recebeu o

Serviço de Controle de Trafego Aéreo e Serviço Informação de Aeródromo, deve-se

identificar o que foi mensurado em cada Órgão, por exemplo um movimento que

seja registrado no TATIC porém não é contabilizado no movimento da TWR.

Horário de encerramento de serviço ATC para cada aeronave que chega no pátio,

hora do BLOCK IN do TATIC (AIBT).

Horário do primeiro contato e início de controle da posição CLR de cada movimento

de saída (HCC).

Horário de DEP de cada movimento de saída (HDEP).

Variação de tempo para cada movimento de chegada individualmente no mês:

∆tin = AIBT – HAT

Variação de tempo para cada movimento de saída individualmente no mês:

∆tout = DEP – HC

Somatório da variação de tempo de todos movimentos no mês:

T = ∑(∆tin + ∆tout)

Somatório do tempo das horas da escala cumprida dos supervisores, coordenadores,

instrutores e controladores (não considerar as horas de escala dos estagiários).

Deve se considerar a quantidade de horas de cada turno escalado, desconsiderando

o tempo do Briefing Operacional, horas de serviços administrativos, escala RISAER,

PFO, escuta aleatória, PIMO, cursos e demais atividades que não estejam previstas

para o profissional escalado que compõem a equipe operacional de cada turno de

serviço do Órgão (∑HE).

Somatório de Horas Logados considerando a divisão de turnos para o

guarnecimento de cada posição operacional durante o turno de serviço descrita no

LRO, planilha de gerencial do supervisor ou, preferencialmente, no extrato do TATIC

de horas logadas nas posições operacionais com setores abertos (∑HL).

Ao se considerar a Somatório de Horas Logados (∑HL) considerando as horas de

LOGOUT e LOGIN de cada ATCO com setor associado, deve se observar o somatório

das horas dos supervisores, coordenadores e assistente de TWR que podem estar

trabalhando simultaneamente ou sem a realização de LOGIN ou, ainda, sem console

dedicadas para o exercício de suas funções, inviabilizando o computo automático

dessas horas trabalhadas e não logadas. Todos casos excepcionais devem ser

97

descritos como foram considerados a fim de se aproximar da realidade operacional

e melhorar o detalhamento de análise e comparação do ID.

NOTA:O TATIC não possui LOGIN para o assistente de TWR, se for utilizar essa fonte

de dado para ID será necessário completar com as informações do LRO ou

planilha/sistema de divisão de turno do supervisor.

𝐼𝐷 𝐵𝑅 05 (𝑉1) = ∑ 𝐻𝐸

𝑇

𝐼𝐷 𝐵𝑅 05 (𝑉2) = ∑ 𝐻𝐿

𝑇

Considerações

Em V1 acredita-se poder mensurar que para cada hora de voo realizada na área do

referido Órgão foram disponibilizadas determinada quantidade de horas de ATCO

pelo PSNA. Exemplo: Para 1 h de voo controlada foi disponibilizada 4 h de ATCO

escalado.

Em V2 acredita-se poder mensurar para cada hora de voo realizada na área do

referido Órgão a quantidade de horas que os ATCO escalados pelo PSNA utilizou

para atender a demanda. Exemplo: Para 1 h de voo controlada foi disponibilizada

1,5 h de ATCO logado.


Título Indicador Horas de Voos Evoluídos no Órgão X Quantidade de Horas do Efetivo do Órgão

(ID BR 05)


Descrição do

Indicador

Relação entre o somatório de horas de voo controladas pelo somatório de horas de

ATCO do PSNA


Medir a produtividade do órgão em termos de horas de voo. Mensurar o efetivo

previsto pela ICA 63-33 do órgão, considerando a horas escalados e horas logadas do

efetivo em termos da somatória das horas de voo na área do órgão provedor.

Fonte

Por Voo em APP ou ACC de Vigilância:

Hora de entrada no setor (SAGITARIO)

Hora de saída do setor (SAGITARIO ou TATIC*)

* Para o caso do setor final do APP

Por Voo em TWR:

Hora de aceitação na final (TATIC)

Hora de Block IN (TATIC)

Hora de 1ª chamada (TATIC)

Hora de DEP

98

Título Indicador Horas de Voos Evoluídos no Órgão X Quantidade de Horas do Efetivo do Órgão

(ID BR 05)

Total de efetivo:

conforme escala cumprida;

Por log (SAGITARIO ou TATIC): Hora de log in Hora log out Operador. Ou Divisão

de Turno lançada em LRO ou, ainda, registrada em planilha /sistema de

gerenciamento do supervisor.




Fórmula (Métrica)

ID BR 05 V1 = ∑HE/T

ID BR 05 V2 =∑HL/T

Identificação das

Variáveis

HE = Carga horária da escala cumprida

HL = Carga horária do Logon (guarnecendo uma posição operacional)



por)

Clientes SDOP e administradores de PSNA


do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Avaliar a produtividade do órgão. Gerenciar pessoal. Gerenciar agrupamentos.

Atualmente a ICA 63-33 baseia-se no quantitativo de voo por ano para classificação

dos órgãos de controle no SISCEAB. Este indicador busca mensurar essa

classificação pelo somatório das horas de voo no órgão para melhorar a eficiência e

eficácia na gerência de pessoal operacional disponibilizado na escala de serviço e

durante o turno de serviço.


Responsável pelos

Dados PSNA, APLOG

6.15. ID BR 06 – RELAÇÃO ENTRE HORAS DE LOGIN X HORAS ATCO

O PSNA do SISCEAB disponibiliza o seu efetivo operacional conforme o número de

posições operacionais que precisaram ser guarnecidas (a referência desse

quantitativo é o número de tráfego horário que represente a média horária de operação

do órgão do ano anterior) e os limites, mínimo e máximo, previstos de carga horária

de trabalho mensal, ambos estipulados na ICA 63-33 (DECEA, 2018a). Cada turno é

99

composto pela quantidade de profissionais que possam atender a demanda prevista

para o turno e ainda proporcionar um revezamento no guarnecimento das posições

operacionais denominado Descanso.

Este ID enfoca na aferição da proporção entre a carga horária do efetivo operacional

escalado (Hora de Escala) e a carga horária efetivamente empregada guarnecendo as

posições operacionais (Hora Logada).

Metodologia

Este ID pode ser confeccionado com diversas fontes de tabela de dados, podendo ser

do SAGITARIO (somatório da carga horária de LOGIN), TATIC (somatório da carga

horária de LOGIN), planilha ou sistema escala operacional, planilha ou sistema de

divisão do turno do supervisor do órgão, LRO (Livro de Registro de Ocorrências),

etc. É necessário definir quais foram às fontes de dados mais confiáveis e o porquê

foram eleitas pelo PSNA. O TATIC não possui LOGIN para o assistente de TWR, se for

utilizar essa fonte de dado para ID será necessário completar com as informações

do LRO ou planilha/sistema de divisão de turno do supervisor.

Para esse ID foi definido como:

HL: Hora Logada é a somatória da carga horária dos ATCO que estiveram

guarnecendo uma posição operacional durante um turno de serviço registrado na

divisão de turno do LRO, na planilha de divisão de turno do supervisor ou nos dados

de LOGIN do SAGITÁRIO e/ou TATIC .

HE: Hora Escala é a somatória da carga horária de todos ATCO coletada da escala

cumprida dos Órgãos, desconsiderando os 15 minutos de Briefing Operacional de

cada turno.

𝐼𝐷 𝐵𝑅 06 =𝐻𝐿

𝐻𝐸𝑥100 (%)

NOTA: Este ID poder ser apresentado com modalidades de turnos e por ATCO.

Considerações

Este ID busca desenvolver um mecanismo de aferição de qual porcentagem de

guarnecimento das posições operacionais e do Descanso, previstos pela ICA 63-33,

são utilizados pelo Órgão. Contudo não observa o como é utilizado por não

considerar a dinâmica operacional (cenário das posições operacionais),

complexidade ATC (inoperâncias e condições meteorológicas), quantidade de

movimento (demanda), demais atividades que cada Órgão estipula para seus ATCO

100

realizarem durante os turnos (PIMO, aulas de inglês, atividades administrativas,

cursos online, etc) e demais atividades inerentes a caserna militar ou empresa

provedora.


Título Indicador Relação entre horas de LOGIN x horas ATCO (ID BR 06)


Descrição do

Indicador Relação entre horas de tempo logado ATCO por tempo de escala operacional.

Objetivo Mensuração Apontar a percentagem de hora de login dos ATCO do mesmo órgão.

Fonte

Por log (SAGITARIO/TATIC):

Hora de log in

Hora log out

Operador

Escala operacional cumprida:

Horas de escala

Operador




Fórmula (Métrica) ID = (HL/HE) * 100 (%)

Identificação das

Variáveis

1- Considerar a escala operacional cumprida por ATCO

2- Somatório de horas de efetivo controle por ATCO (login/logout) = HL

3- Somatório das horas do ATCO na escala cumprida = HE

4- Considerar os 15 minutos de início de cada turno, se não estiver computado na

escala cumprida.



por)



do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise


101

Título Indicador Relação entre horas de LOGIN x horas ATCO (ID BR 06)

Responsável pelos

Dados APLOG

6.16. ID BR 07 – RELAÇÃO ENTRE DEMANDA X CAPACIDADE NO SETOR

Este indicador visa avaliar a taxa de ocupação no setor. Permite inferir se a demanda

real está sendo acomodada, se o setor está dimensionado corretamente ou necessita

ser reavaliado, além de evidenciar o nível de complexidade do referido setor, seja

em nível de pessoal especializado ou equipamentos disponibilizados.

Metodologia

1. Somar, minuto a minuto, os tráfegos em evolução no setor/grupo de setores

conforme dados recebidos do SAGITARIO

2. Dividir pela Capacidade declarada do Setor/grupo de Setores (no caso de

agrupamentos)

Considerações

Ao mensurar a aderência dos órgãos ATC ao preconizado na ICA 100-22 (DECEA,

2018b) no tocante ao Número de referência (NRef) e Número Pico (NPico), permite

que seja efetuada uma avaliação consistente por partes dos gestores dos Órgãos, de

forma a evidenciar o cumprimento das normas de segurança operacional, a fim de

se manter os tráfegos em evolução, no setor/grupo de setores, seguros e ordenados.

Título Indicador Relação entre demanda x capacidade no setor (ID BR 07)


Descrição do

Indicador Relação entre a demanda do setor entre a capacidade de declarada


Fonte - Quantidade de voos contados minuto a minuto no setor considerado

- Capacidade declarada do setor




Fórmula (Métrica) ID = (demanda/Capacidade declarada do setor) * 100

102

Título Indicador Relação entre demanda x capacidade no setor (ID BR 07)

Identificação das

Variáveis

- Demanda = quantidade de ACFT no setor considerado

- Capacidade declarada de setor



por)

- Contar, a cada 1 min, todos os movimentos no setor

- Calcular o ID de maneira dinâmica ao longo do tempo (com frequência de 1 min):



do Resultado SDOP

Grau de Avaliação

Orientação para

Análise

Fonte dos Dados SAGITARIO

Responsável pelos

Dados APLOG

relatório de desempenho operacionalespeciais.decea.gov.br/performance/wp-content/...6.12. id br 03...

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