análise da carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo por

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ESPAÇO AÉREO BRASILEIRO - ANÁLISE DA CARGA DE TRABALHO DOS
CONTROLADORES DE TRÁFEGO AÉREO POR MEIO DE SIMULAÇÃO “FAST
TIME” - ESTUDO DE CASO NA TERMINAL RECIFE.
Marcus Luiz Pogianelo
Carlos Müller
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
RESUMO
O presente trabalho se propôs a analisar por meio de simulação fast time, a carga de trabalhos dos controladores
de tráfego aéreo brasileiros nos diversos cenários de uma Área de Controle Terminal. Convencionais
procedimentos foram comparados com novos baseados em navegação por satélites. A ferramenta computacional
utilizada para tal foi o software RAMS PLUS. Um estudo de caso foi desenvolvido utilizando a área de controle
terminal Recife (TMA-RF). A carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo foi mediada nos atuais
cenários e nos procedimentos propostos, os resultados permitiram uma comparação da carga de trabalho em cada
procedimento executado.
ABSTRACT
This paper analyses the workload of Brazilian air traffic controllers using fast time simulation and specific
scenarios of a Terminal Control Area. Conventional procedures were compared to new ones based on satellite
supported navigation. RAMS PLUS was used as the simulation tool. A case study was developed using Recife
Terminal Control Area (TMA-RF). Air traffic controller workload was measured for current and new proposed
procedures and the results allowed a comparison of the workload due to each procedure.
6. INTRODUÇÃO
A aviação no mundo evoluiu muito nos últimos anos em termos tecnológicos, aeronaves cada
vez maiores, mais pesadas e velozes cruzam os continentes. A prestação do serviço de
controle de tráfego aéreo vem se desenvolvendo visando à promoção de uma atividade segura,
ordenada e com a máxima fluidez.
Desde os primórdios do controle não-radar até o emprego de técnicas que utilizam a
navegação por satélite, muitas fases foram consolidadas no controle de tráfego aéreo. Porém,
o gerenciamento e a aplicação de novas tecnologias no espaço aéreo devem ser feitos com
embasamento científico, procurando minimizar a possibilidade de falhas no Sistema. Além da
segurança, que é o pilar principal que norteia a atividade de controle de tráfego aéreo, a busca
por rotas e procedimentos que tragam a redução de custos para os usuários deve ser uma meta
constante.
Apesar da introdução de equipamentos com modernas tecnologias e novas Regras de
procedimentos de tráfego aéreo, a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo ainda
será um limitante na capacidade do espaço aéreo (Majumdar & Polak, 2001).
Atualmente a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo tem sido destaque no
cenário nacional devida a crise que se instalou no setor conhecida como “Apagão Aéreo”.
Segundo os analistas do setor em muitas situações o aspecto limitante na fluidez do tráfego
aéreo tem sido a ineficiência no gerenciamento dos órgãos de controle, (Internet, 2007). A
situação de caos aéreo instalou-se desde setembro de 2006 e mostrou claramente que a carga
de trabalho dos controladores de tráfego aéreo também constitui um fator de extrema
relevância no gerenciamento do espaço aéreo brasileiro.
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Neste contexto, a simulação fast time aplicada ao gerenciamento de tráfego aéreo e orientada
para análises das principais restrições na busca de alternativas é de fundamental importância.
Assim, todo o espaço aéreo, processos e procedimentos devem ser devidamente mapeados,
relacionados, planejados, simulados e testados antecipadamente pelos gestores. Desta forma, a
garantia da segurança dos usuários e a promoção de uma melhor utilização do espaço aéreo e
da infra-estrutura dos aeroportos poderão ser alcançadas.
Este trabalho visa analisar o gerenciamento estratégico nos controles de tráfego aéreo com
fundamentação na “administração moderna” pautada na gestão dos recursos humanos. Assim,
será analisado nessa pesquisa a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo. Estes
que atualmente, devido problemas na gestão administrativa, são indicados como a principal
restrição da capacidade de controle dos órgãos de tráfego e conseqüentemente também são
apontados como sendo os limitantes da capacidade do espaço aéreo.
Para auxiliar na tomada de decisão será usada a ferramenta de simulação em tempo acelerado
RAMS PLUS, que tem sido ao longo dos anos amplamente utilizada em estudos do
EUROCONTROL e também nos EUA (Labancová, 2004). Além disso, essa ferramenta já é
validade e verificada por controladores de vôo, sendo comprovadamente eficiente na medição
da carga de trabalho e considerada um dos melhores apoios para análise do lado aéreo dos
aeroportos. Desta forma, este trabalho busca contribuir a respeito da proposição e utilização
da ferramenta de simulação “fast time” RAMS PLUS, para avaliação operacional do espaço
aéreo e análise da carga de trabalho dos controladores de vôo com aplicação ao caso prático
brasileiro na área de Controle Terminal Recife.
7. REVISÃO DE LITERATURA
Modelagem é uma abstração da realidade, uma representação adaptada de acordo com o
problema a ser analisado. Os primeiros modelos de simulação de fluxo de aeronaves na área
de movimento e espaço aéreo terminal de aeroportos foram desenvolvidos nos Estados
Unidos no final dos anos 60, pela FAA - Federal Aviation Administration, com o objetivo de
investigar os problemas associados a congestionamentos e atrasos nos aeroportos em
decorrência do aumento da demanda pelo transporte aéreo, (Pereira, B. D. et al. 2001).
Ao longo dos anos, a simulação tem se firmado cada vez mais como alternativa principal dos
pesquisadores em terminais de passageiros e organizações aeroportuárias, em virtude de sua
confiabilidade, eficiência e capacidade de descrever situações no nível de detalhamento
requerido pelas análises, (McCabe, 1975).
As principais aplicações das ferramentas de simulação nos aeroportos tem sido: em
construção de novos sítios aeroportuários, ampliação dos aeroportos e da capacidade
aeroportuária, impacto de ruído e condições climáticas, áreas de degelo, projetos de
setorizações nas terminais, avaliação da carga de trabalho dos controladores, impacto nas
mudanças da regra de tráfego aéreo (separações), calculo de atrasos, avaliações nos índices de
segurança, calculo de consumo de combustível, estudo de custos, dentre outros. A pergunta:
“o que aconteceria se ocorresse o novo cenário?”, pode ser respondida e comparada com
outras soluções, podendo-se estimar o custo/ benefício para cada alternativa.
Segundo Botter (2002), para o desenvolvimento de estudos de simulação, podem ser dados
alguns passos sistêmicos para cada fase do projeto:
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1ª Fase: Criação do modelo com base atual:
Definição do problema e objetivo.
Definição das restrições;
Levantamento e preparação dos dados de entrada;
Verificação e validação
2ª Fase: Geração de alternativas:
Alteração da infra-estrutura
Alteração dos procedimentos
3ª Fase: Avaliação e seleção das alternativas:
Formulação de medidas de efetividade;
Experimentações;
Análise e interpretações;
Seleção
Para a elaboração de planejamentos aeroportuários e dimensionamento da carga de trabalho
dos controladores de vôo diversos autores utilizaram-se de modelos de simulação. Destaca-se
Mujamadar & Polak (2001), que estudaram os direcionadores da capacidade do espaço aéreo
Europeu por meio de simulação fast time; Oliveira (2007), que estudou a carga de trabalho
dos controladores de vôo na área de controle terminal Brasília utilizando-se do Simulador
RAMS; Majumdar & Ochieng (2002), que analisaram os fatores os quais afetam a carga de
trabalho dos controladores via modelo de simulação por computador, destacando algumas
propostas de melhorias na infra-estrutura aeroportuária, na estrutura do espaço aéreo e citando
o fator humano como parte essencial dessas interações.
Quanto aos objetivos, os trabalhos analisados podem ser divididos em duas vertentes, uma de
planejamento e outra operacional. Os estudos de planejamento procuram estimar a quantidade
e a capacidade em termos de tamanho, para atender a uma demanda atual ou futura. Já os
estudos operacionais visam identificar os “gargalos” operacionais propondo melhorias nessas
restrições, buscando atender a demanda com nível de serviço desejado.
8. MÉTODO - SIMULADOR RAMS PLUS
O RAMS - Reorganized ATC Mathematical Simulator foi desenvolvido em 1991 pela ISA
softwares para o EEC - EUROCONTROL no Experimental Center, para avaliar as mudanças
propostas na reconfiguração de setores do espaço aéreo europeu.
O RAMS está disponível no Windows plataforma NT/2000/XP. Este programa está em
constante atualização, em 2007, foi realizada a última modificação com a correção dos tempos
de blocos das aeronaves. Segundo contatos por e-mail com os usuários do programa, se o
ritmo das atualizações se mantiver, em aproximadamente quatro anos o RAMS será o
programa de simulação mais completo e eficaz para análises do espaço aéreo e aeroportos.
As características do RAMS PLUS incluem editor integrado e ferramenta de exibição,
desenvolvimento de dados rápidos, geração de tráfegos, setorização 4D, resolução de conflito
4D, resolução de manobras 4D, tarefa de carga de trabalho, rotas de vôo livre e zonas RVSM,
procedimento de esperas em TMA, seqüenciamento para pistas, movimentos de solo em
aeroporto inclusive com distribuição de gates e trajetórias de taxi, tudo com animação gráfica.
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O RAMS PLUS é um simulador do grupo microscópico mais voltado para análise da estrutura
do espaço aéreo. Ele atua também na medição da carga de trabalho dos controladores,
capacidade de processamento do aeroporto, atrasos, detecção e solução de conflitos,
utilizando o novo conceito de ATM - Air Traffic Management, como também medindo os
benefícios físicos ou modificações nos procedimentos e rotas. A ferramenta disponibiliza
monitoramento de tráfego aéreo com recurso de simulação e de relatórios.
O RAMS possui um programador de eventos e um relógio de simulação que trabalham juntos
para processar os eventos na seqüência adequada. Em cada seqüência o modelo pula o
intervalo de tempo em que nenhum evento ocorre. Esta simulação é o que se chama de “fasttime simulation” ou simulação em tempo acelerado, onde cada evento é processado de acordo
com a ordem de aparição no programador, o que resulta num menor tempo de simulação. A
Figura 3.1 mostras as entradas (inputs) e saídas (outputs) no simulador RAMS PLUS.
Figura 3.1 – Idéia do Funcionamento do simulador RAMS PLUS.
Fonte: RAMS PLUS User Manual -Release 5.26 –March, 2006.
9. CONTROLE DO ESPAÇO AÉREO
Foi instituído, em 1990, o Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB), tendo
por finalidade integrar os seguintes Sistemas: Sistema de Proteção ao Vôo (SPV), Sistema de
Telecomunicações do Ministério da Aeronáutica (STMA), Sistema de Busca e Salvamento
(SISSAR) e Sistema de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo (SISDACTA).
O SISCEAB (Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro) é conduzido pelo Comando da
Aeronáutica, através do órgão central do Sistema, o DECEA (Departamento de controle do
Espaço Aéreo). O espaço aéreo brasileiro é dividido em cinco Regiões de Informação de Vôo
(FIRs), cada qual sob responsabilidade de um CINDACTA (Centros Integrados de Defesa
Aérea e Controle do Tráfego Aéreo). Esses CINDACTA’s coordenam os órgãos locais de
controle de tráfego aéreo, ACCs, APPs e TWRs.
As Torres de Controle (TWRs) atuam numa área chamada ATZ e nela gerencia a utilização da
pista (pousos e decolagens) e controla as aeronaves nas proximidades do aeródromo com
contato visual. O Controle de Aproximação (APP) atua numa área chamada TMA/CTR e nela
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conduz as aeronaves para as diferentes rotas na decolagem e seqüencia as aeronaves para o
pouso nos aeroportos. O Centro de Área (ACC) tem jurisdição na UTA/CTA e nessa área
monitora as aeronaves nas aerovias e alimenta as áreas de controle terminal.
O DECEA é o gerente no espaço aéreo do Brasil através de seus múltiplos órgãos Regionais,
destacando-se os CINDACTA’s, elos permanentes do SISDACTA que têm a incumbência de
manter rápido, seguro, ordenados e com viabilidade econômica o fluxo do tráfego aéreo nas
áreas sob sua jurisdição.
4.1 Carga de Trabalho nos ATCs
Vários estudos indicam que com o crescimento no volume de aeronaves em um setor de
controle, há um aumento na carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo. A
capacidade do setor está relacionada prioritariamente com o volume de tráfegos e as
características geométricas, tamanho e configuração do setor. Estas análises foram realizadas
pelos autores Steim, Hurt e Rose, Laudenan, Corker, e Rogers e estão citadas no trabalho
científico de (Majumdar & Ochieng, 2002).
A carga de trabalho do controlador de vôo está diretamente relacionada com o número de
atividades no exercício da profissão de controle de tráfego aéreo e com o tempo gasto para
execução de cada uma dessas tarefas. Teoricamente, quanto maior o volume de tráfego para
ser controlado, maior o número de atribuições totais dos controladores de vôo, maior o tempo
total para executar essas tarefas e assim, maior a carga de trabalho desses profissionais.
Um aumento exagerado na carga de trabalho eleva as pressões sobre os controladores de vôo,
uma vez que tendem a aumentar o número de informações que chegam ao seu conhecimento.
O stress e o desgaste físico e mental desses controladores podem contribuir para algum tipo de
erro. A profissão de controlador de tráfego aéreo exige sempre urgência e rapidez, requisitos
básicos, que associados ao fator negativo do stress, podem não permitir ao controlador de vôo
uma análise mais cuidadosa do problema, podendo contribuir para um incidente aéreo.
Estudos mostram que a carga de trabalho experimentada pelo controlador é afetada pela
interação dos seguintes elementos: situação do espaço aéreo (características do tráfego e dos
setores), estado dos equipamentos (design, confiabilidade, precisão) e o estado dos
controladores (idade, experiência, estratégia para tomada de decisão). Estes parâmetros são
tidos como direcionadores da carga de trabalho e, consequentemente, da capacidade do
espaço aéreo (Majumdar & Polak, 2001).
10. MODELAGEM DE CENÁRIOS ALTERNATIVOS NA TMA-RF
Com o intuito de melhor representar a realidade existente na Área de Controle Terminal
Recife foram modelados para esse estudo dois “cenários” distintos para serem simulados e
analisados no software RAMS PLUS, conforme tabela 5.1. Atualmente na TMA-RF as
aeronaves executam variadas rotas de chegadas e saídas. Essas mudanças nas rotas das
aeronaves são alteradas conforme a habilidade e experiência do controlador de tráfego aéreo
que estiver atuando no momento.
A primeira modelagem foi do cenário “convencional” que representa a circulação aérea
atualmente existente na TMA-RF. Esse cenário considera as aproximações das aeronaves
através de “procedimentos convencionais”. O segundo cenário criado foi o “RNAV-18” que
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representa a proposta da nova circulação aérea para a TMA-RF. Este cenário foi elaborado
para a pista 18 de Recife. Essa proposta contempla os procedimentos de chegadas (STARs) e
otimizações de saídas utilizando conceitos de navegação aérea através de satélites, GNSS.
Tabela 5.1 - Modelagem dos 2 (dois) “Cenários” para a TMA-RF.
Modelagem
TMA-RF
cenário - (convencional)
cenário - (RNAV-18)
atual
novo
Separação
(horizontal/vertical)
5NM/1000' pés
5NM/1000' pés
Fonte: CINDACTA 3 - APP-RF – Base de dados 14/06/ 2006.
Uma questão analisada em todos os “cenários” é que na prática as aeronaves podem ser
penalizadas com mudanças inesperadas de pistas ou procedimentos mais alongados, devido a
influências meteorológicas ou separações de tráfegos, o que ocasionaria atrasos. Para modelar
essas situações de atrasos citadas acima, foram feitas distribuições estocásticas na base de
dados, as quais geraram uma aleatoriedade em todos os horários das programações dos vôos.
O atraso máximo considerado para cada vôo na entrada da TMA-RF ou durante a decolagem
foi de 10 (dez) minutos. Desta forma considerou-se sobre os horários originais uma
distribuição normal com média (µ = 5), desvio padrão (σ = 2,5) e grau de confiabilidade (2σ =
95,44%). Atribuindo “aleatoriedade” a nova base de dados foi garantida através da
distribuição uniforme realizada no software EXCEL.
Para cada “cenário” estudado nessa pesquisa foram realizadas no mínimo 10 (dez) iterações
no simulador RAMS PLUS. Também, para as análises dos resultados finais foram retiradas as
médias desses valores obtidos na simulação, calculado o desvio padrão, a variância e ainda
realizou-se o “teste de hipótese” aplicando do método “t-Stundet” para pequenas amostras.
A representação da modelagem foi planejada baseando-se nas operações que ocorreram na
TMA-RF no dia de maior movimento de tráfego aéreo no ano de 2006 (240 aeronaves). É
demonstrado na Figura 5.2 abaixo, que a hora pico nesse dia de maior movimento 14/06/2006,
ocorreu às 16:00h, com um movimento de 28 aeronaves.
Figura 5.2 – Movimento de aeronaves por hora na TMA-RF no dia 14/06/2006.
Fonte: CINDACTA 3 - APP-RF, 2006.
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Após o processo de modelagem e preparação da base de dados, verificou-se a aderência do
modelo. Esta fase é onde o modelo elaborado é testado logicamente (verificação) e
numericamente (validação). Na verificação, testa-se o modelo através de uma pequena
simulação com dados conhecidos analisando então se o modelo apresenta resultados
numéricos de mesma ordem de grandeza dos esperados (Almeida, 1998).
6. ANÁLISE DOS RESULTADOS
Para obtenção dos dados de entrada no simulador RAMS, no que diz respeito à carga de
trabalho dos controladores de vôo, foram realizadas medições das atividades executadas pelos
controladores no laboratório do ICEA e as conformidades desses dados foram analisadas pelo
pesquisador. Assim, tem-se uma medição global dos tempos que geralmente os controladores
de vôo experientes nos APPs levam para executarem suas tarefas no dia-a-dia.
Com a modelagem da carga de trabalho na hora pico, buscou-se verificar o impacto que o
horário de grande movimento de aeronaves causou ao órgão de controle de tráfego aéreo.
Como esperado os resultados do cenário “convencional” apresentaram-se maiores do que os
do cenário “RNAV-18”. Assim constatou-se que a carga de trabalho dos controladores de
tráfego aéreo é mais elevada quando se utiliza procedimentos “convencionais” do que com
procedimentos através de satélites. A seguir seguem detalhes das comparações entre o cenário
“Convencional” e “RNAV-18”.
6.1. Carga de Trabalho dos Controladores na Hora Pico (Cenário - “Convencional”)
Pode-se notar na Figura 6.3 que o tempo total de trabalho na hora pico do controlador de vôo
tático e planejador somaram 82,03min. Nessa análise, observa-se que o controlador tático
trabalhou efetivamente na hora pico 40,19min. e o planejador 41,84min.
Figura 6.3 – “Convencional”. Carga de trabalho dos controladores tático e planejador no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
A Figura 6.4 mostra a divisão percentual de trabalho entre o controlador tático e planejador no
cenário “convencional”. Nessa Figura, é destacado que do tempo total trabalhado na hora pico
(82,03min.), o controlador tático teve uma carga de trabalho de 49% e o controlador
planejador de 51%.
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Figura 6.4 – “Convencional”. Divisão percentual da Carga de Trabalho dos controladores no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
Quanto à distribuição das atividades no serviço de controle de tráfego aéreo, a Figura 6.5
mostra que no cenário “convencional”, para o “controlador tático”, na hora pico, houve um
maior tempo de comunicações com as aeronaves (52%), menos tempo para dados dos vôos
(33%), coordenação (11%) e menos tempo para procurar possíveis conflitos entre os tráfegos
no setor (4%).
Figura 6.5 – “Convencional”. Divisão percentual das atividades do controlador “tático” no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
Ainda analisando a distribuição das atividades no serviço de controle de tráfego aéreo, a
Figura 6.6 mostra que no cenário “convencional”, para o “controlador planejador”, na hora
pico, houve um maior tempo para a coordenação entre as posições operacionais (65%), menos
tempo para comunicação (18%), dados dos vôos (10%) e menos tempo foi utilizado para
procurar possíveis conflitos existentes entre as aeronaves naquele espaço aéreo (7%).
Figura 6.6 – “Convencional”. Divisão percentual das atividades do controlador “planejador” no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
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6.2. Carga de Trabalho dos Controladores na Hora Pico (Cenário - “RNAV-18”)
Ao analisar o cenário “RNAV-18” na hora pico, o objetivo foi contemplar as diferenças
marcantes com o cenário “convencional” apresentado anteriormente. Também, com foco na
carga de trabalho, foi verificado o comportamento dos setores do órgão de controle (APP-RF),
quando submetidos a um grande volume de aeronaves como o da hora pico.
Na Figura 6.7 é possível analisar a carga de trabalho dos controladores de vôo na hora pico no
cenário “RNAV-18”. Pode ser observado que o tempo total de trabalho dos controladores de
vôo, tático e planejador, somaram 58,82min. Nessa análise, observa-se que o controlador
tático trabalhou efetivamente na hora pico 27,64min. e o controlador planejador 31,18min.
Figura 6.7 – “RNAV-18”. Carga de trabalho dos controladores tático e planejador no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
Outro aspecto importante, que visa analisar a divisão percentual de trabalho entre o
controlador tático e planejador no cenário “RNAV-18”, na hora pico, é mostrado na Figura
6.8. Nessa Figura, verifica-se que do tempo total trabalhado na hora pico (58,82min.), o
controlador tático teve uma carga de trabalho de 47% e o controlador planejador de 53%.
Figura 6.8 – Divisão percentual da Carga de Trabalho dos controladores tático e planejador no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
A Figura 6.9 mostra que no cenário “RNAV-18”, para o “controlador tático” na hora pico,
houve um maior tempo de comunicações com as aeronaves (42%), 27% do tempo foi
dedicado para atividades relativas a dados dos planos de vôos dessas aeronaves, 9% do tempo
para coordenação e 22% do tempo foi despendido para procura de possíveis conflitos.
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Figura 6.9 – “RNAV-18”. Divisão percentual das atividades do controlador “tático” no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
A Figura 6.10 mostra também a distribuição das atividades no serviço de controle de tráfego
aéreo, no cenário “RNAV-18”, para o “controlador planejador”. Na hora pico para o
planejador, houve um maior tempo de coordenações entre as posições operacionais (71%) e
menos tempo foi direcionado para procurar possíveis conflitos existentes entre as aeronaves
naquele espaço aéreo (8%). Já as outras atividades, executadas pelo controlador planejador,
como comunicação e dados do plano de vôo, tem uma distribuição da carga de trabalho de 8%
e 13% respectivamente.
Figura 6.10 – “RNAV-18”. Divisão percentual das atividades do controlador “planejador” no APP-RF.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
Na Figura 6.11 pode-se observar que a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo
aumentou do cenário “RNAV-18” para o “convencional” em 39,45% se considerado somente
os aspectos na hora pico. Este aumento é expressivo e fundamentado em médias de carga de
trabalho para cada cenário verificado como significantemente diferentes para nível de
significância 5% (teste de hipótese).
A Inglaterra utiliza como carga de trabalho tolerável pelos controladores de vôo, 48 minutos
por hora. O EUROCONTROL utiliza o parâmetro de 70% de carga de trabalho aceitável em
uma hora, ou seja, 42 minutos. Estes números são baseados em pesquisas que indicam a
capacidade de concentração dos controladores de vôo (Majumdar & Polak, 2001).
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Figura 6.11 – Comparação da carga de trabalho individual dos controladores e somatório total hora pico.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
Nesse aspecto da carga de trabalho, observa-se na Figura 6.11, que na hora pico, no cenário
“convencional”, tanto o controlador tático como o planejador já estão próximos dos 42 min.
de trabalho na hora. Nessa mesma Figura, nota-se para esse cenário “convencional” que o
controlador de tráfego aéreo tático atingiu 40,19 min. de carga de trabalho na hora pico e o
planejador 41,84 min.
Figura 6.12 – Aumento do número de ACFTs com elevação da carga de trabalho numa maior razão.
Fonte: Simulador – RAMS. Hora pico (16:00h), número de aeronaves 28, (output - Task), 2008.
Finalmente, analisando a Figura 6.12 observa-se que com um aumento de 17,85% no volume
de aeronaves na hora pico, a carga de trabalho dos controladores aumentou mais do que essa
proporção. No cenário “RNAV-18” o aumento foi de 20,81% e no cenário “convencional” o
acréscimo na carga de trabalho foi de 23,90%. Os aumentos observados mostraram-se
significativos para nível de significância de 5%.
Numa análise mais abrangente, nota-se que o cenário proposto “RNAV-18”, em comparação
com o cenário “convencional”, apresentou na hora pico os menores índices globais de carga
de trabalho para os controladores de tráfego aéreo. Estes resultados, já eram esperados, pois o
cenário “RNAV-18” possui rotas e procedimentos padronizados que visam ganhos
operacionais para as aeronaves e ganhos para o órgão de controle, APP-RF. Um desses
ganhos para o APP-RF pode ser traduzido como a redução na carga de trabalho dos
controladores de vôo e automática elevação da capacidade de controle simultâneo.
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Teoricamente, poderia se dizer que quanto maior o volume de tráfegos, maior a carga de
trabalho no setor de controle. Contudo, a avaliação da carga de trabalho dos controladores de
vôo é algo bastante subjetivo e está vinculada não só ao volume de aeronaves, mas a inúmeras
variáveis não técnicas, como idade, experiência e habilidades as quais são difíceis de serem
medidas.
7. CONCLUSÕES
Baseado na proposta dessa pesquisa a simulação em tempo acelerado “fast time”, mostrou-se
bastante útil para avaliação do espaço aéreo quando o objetivo é a comparação entre cenários
e se deseja uma visão global dos eventos ocorridos. Tendo em vista os resultados obtidos,
verifica-se a viabilidade da utilização dessa metodologia no âmbito do planejamento
estratégico para os administradores do espaço aéreo.
A partir da aplicação da Simulação com o “RAMS” para otimização do espaço aéreo e
aumento da capacidade, vislumbra-se, além dos limites do resultado deste trabalho do ponto
de vista acadêmico ou científico, oportunidades imediatas de sua aplicação, quanto aos
aspectos de gerenciamento de tráfego e controle de recursos humanos. Pela sua potencialidade
como ferramenta de apoio à tomada de decisão na atividade de planejamento estratégico,
pode-se usar o RAMS para analisar a qualidade na gestão de outros órgãos de controle e
outros espaços aéreos. Quanto à velocidade durante a Simulação “fast time”, foi registrado
para os cenários um tempo médio de 20 segundos.
Sobre o problema da situação operacional na TMA-RF, o procedimento através de Satélite
propostos no estudo “RNAV-18” deixou as aeronaves cumprindo perfis de vôo pré-definidos,
não sendo necessário nenhum tipo de improviso dos Pilotos ou intervenção imediata dos
Controladores de vôo. Nessa pesquisa comparou-se o cenário “convencional” com o cenário
“RNAV-18” e este último quanto à carga de trabalho dos controladores de vôo, mostrou
melhores resultados.
Desta forma, houve redução da carga de trabalho dos controladores (cenário “convencional”
para o “RNAV-18” na hora pico redução de 28,29%), o que gera também menor “nível de
stress”, menor desgaste físico e mental, contribuindo para diminuição de possíveis erros.
Além disso, as decisões tomadas com mais cuidado podem conduzir a soluções mais
econômicas, dentro de um conjunto de soluções possíveis. Por outro lado, estando agora o
controlador de vôo com menos atribuições durante o serviço, ele poderá controlar se for
preciso, um número maior de aeronaves por setor, além de ter mais tempo para recuperação,
planejamento e coordenações, melhorando a segurança de vôo.
Quando se estuda a “carga de trabalho” no ATC, está se analisando automaticamente o fator
humano, que é tão distinto e ao mesmo tempo algo complexo. Desta forma, cada controlador
de vôo tem suas habilidades maiores ou menores para absorver determinada situação geradora
de serviço, e isso pode conduzir a cargas de trabalhos distintas para as mesmas situações
analisadas.
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