Processa registro de voo 2025
This commit is contained in:
@@ -141,3 +141,34 @@ Para reexecutar o pré-processamento:
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```powershell
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python db/pre_process/relatorio_ciclo_inspecoes_c105_2805_2026-06-15/preprocess_pdf.py
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```
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## Registro de voo 2025
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O arquivo `db/raw/Planilha 2025.xlsx` foi pre-processado por `db/pre_process/registro_voo_2025/preprocess_planilha_2025.py`.
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O processamento gera duas visoes principais:
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- `db/processed/registro_voo_2025.csv`: registro limpo, preservando a granularidade das linhas originais relevantes.
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- `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv`: registro consolidado para roteamento, com `ROTA` tratado como marcador de transicao.
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Tambem sao gerados CSVs no formato esperado pelo prototipo OAMRP:
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```text
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db/pre_process/registro_voo_2025/missoes_oamrp_2025.csv
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db/pre_process/registro_voo_2025/missoes_oamrp_2025_consolidado.csv
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```
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Criterios aplicados:
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- colunas entre `REAL` e `COM2` descartadas;
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- datas de 2025 normalizadas para formato ISO e `dd/mm`;
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- horarios tratados como UTC/Z;
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- chegadas iguais ou anteriores a partida deslocadas para o dia seguinte;
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- transicoes com `ROTA` consolidadas em origem/destino reais;
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- linha original 793, aeronave 2806, excluida dos artefatos processados;
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- `SEGMTO` preservado como campo original, sem recalculo automatico.
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O relatorio de validacao esta em:
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```text
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db/pre_process/registro_voo_2025/validacao_registro_voo_2025.md
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```
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@@ -59,3 +59,30 @@ Formato:
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- O parser atual foi calibrado para o primeiro PDF processado.
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- A grafia original do documento fonte foi preservada, inclusive ocorrências de `INPEÇÃO`.
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## v0.3 - VTO - 2026-06
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### Adicionado
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- Pre-processamento da `Planilha 2025.xlsx` para registro de voo limpo.
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- Saidas em CSV/XLSX sem mesclas e CSV OAMRP com `id,orig,dest,partida_utc,chegada_utc,prioridade`.
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- Resumo JSON com contagens, campos faltantes e criterios de conversao.
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### Alterado
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- Criado arquivo final `db/processed/registro_voo_2025.csv`.
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### Observacoes
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- `SEGMTO` foi preservado da planilha original; cruzamento de 00Z foi registrado em campo separado.
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- Colunas entre `REAL` e `COM2` foram descartadas.
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## v0.3.1 - VTO - 2026-06
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### Alterado
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- Registro de voo 2025 regenerado removendo a linha original 793, aeronave 2806.
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- Consolidado passou para 1267 trechos e registro limpo para 1420 linhas.
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- Documentacao atualizada em `README.md`, `docs/about.md`, `LOG.md` e relatorio de validacao.
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### Observacoes
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- A remocao foi aplicada no script de pre-processamento para manter reprodutibilidade.
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102
docs/roteiro_apresentacao_oamrp.doc
Normal file
102
docs/roteiro_apresentacao_oamrp.doc
Normal file
@@ -0,0 +1,102 @@
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{\rtf1\ansi\deff0
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{\fonttbl{\f0 Arial;}{\f1 Courier New;}}
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\fs24
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\b Roteiro para Apresentacao PowerPoint - OAMRP v1\b0\par
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\par
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\b Tema:\b0 Aircraft Routing - Esquadrao Arara (Transporte C-95/C-105)\par
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\b Objetivo da apresentacao:\b0 apresentar uma primeira ideia de modelo matematico/computacional para apoiar a atribuicao de aeronaves a missoes de transporte, considerando prioridade operacional, continuidade de rota, tempo minimo em solo e limite de horas ate inspecao.\par
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\par
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\b Ideia inicial 1 - Modelo MIP compacto para atribuicao de aeronaves\b0\par
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Esta primeira ideia usa um modelo de programacao inteira mista (MIP) para escolher quais missoes serao cumpridas e por qual aeronave. Nesta versao, Manaus (MN) foi definida como base operacional do Esquadrao Arara, e as missoes simuladas partem de MN para outras localidades representativas da malha da FAB. As missoes sao informadas com data e hora UTC, como em uma planilha operacional, e o codigo converte internamente para horas decimais no horizonte de planejamento. O foco nao e minimizar custo, como em modelos civis tradicionais, mas maximizar o cumprimento ponderado de missoes, dando maior peso as missoes de maior prioridade.\par
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\par
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O modelo trata cada missao como opcional. Isso significa que uma missao pode ficar de fora quando nao houver aeronave disponivel, quando a conexao temporal/geografica nao for viavel, ou quando o limite de horas de celula ate a proxima inspecao impedir a execucao segura da rota.\par
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\par
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\b Estrutura sugerida dos slides\b0\par
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\b Slide 1 - Titulo\b0\par
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Titulo sugerido: Otimizacao de Rotas e Atribuicao de Aeronaves no Esquadrao Arara.\par
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Fala sugerida: Esta apresentacao mostra uma primeira proposta de ferramenta de apoio a decisao para distribuir aeronaves C-95/C-105 entre missoes de transporte, respeitando restricoes operacionais e de manutencao.\par
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\b Slide 2 - Problema operacional\b0\par
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Mensagem central: o esquadrao precisa decidir rapidamente quais aeronaves atendem quais missoes, mantendo coerencia de rota, disponibilidade temporal e margem de horas antes da inspecao.\par
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Pontos para apresentar:\par
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- Ha varias missoes com origens, destinos, horarios e prioridades diferentes.\par
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- Cada aeronave parte de Manaus (MN), base operacional do Arara nesta simulacao, e possui horas acumuladas desde a ultima inspecao.\par
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- Nem toda combinacao de missoes e viavel para uma mesma aeronave.\par
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\b Slide 3 - Objetivo do modelo\b0\par
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Mensagem central: maximizar o valor operacional das missoes cumpridas e, em segundo nivel, organizar o uso do LRT para apoiar a manutencao.\par
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Fala sugerida: Em vez de obrigar que todas as missoes sejam atendidas, o modelo escolhe o melhor conjunto possivel. Missoes mais importantes recebem maior peso. Depois de encontrar a melhor prioridade operacional, o modelo escolhe a distribuicao que reduz o LRT restante ponderado, priorizando aeronaves mais proximas da manutencao.\par
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\b Slide 4 - Entradas do modelo\b0\par
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Entradas usadas na versao inicial:\par
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- Base operacional simulada: MN, Manaus.\par
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- Base habilitada a inspecao: MN, Manaus.\par
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- Turnaround minimo: 1 hora.\par
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- Limite de horas ate inspecao obrigatoria: 100 horas.\par
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- Aeronaves: FAB-2301, FAB-2302, FAB-2303 e FAB-2304.\par
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- Missoes: 20 missoes simuladas entre Manaus e outras localidades, incluindo BR, BE, PV, BV, GL, CG, RF e NT.\par
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- Horarios das missoes: entrada em data/hora UTC, com possibilidade de carregar CSV exportado de planilha.\par
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\b Slide 5 - Restricoes consideradas\b0\par
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Restricoes principais:\par
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- Cada missao pode ser cumprida por no maximo uma aeronave.\par
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- A aeronave so pode iniciar uma rota em uma missao que parte de sua base inicial.\par
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- A continuidade da rota exige que o destino de uma missao seja a origem da proxima.\par
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- Deve haver turnaround minimo entre chegada e nova partida.\par
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- A soma das horas voadas por aeronave nao pode ultrapassar o LRT disponivel.\par
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\b Slide 6 - Resultado da execucao inicial\b0\par
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Resultado obtido ao rodar o arquivo software/oamrp_v1.py:\par
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STATUS: Optimal\par
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Missoes cumpridas: 20/20\par
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Prioridade obtida: 74/74\par
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Todas as missoes foram atendidas\par
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Horizonte inicia em UTC: 2026-07-01T06:00:00Z\par
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LRT restante total: 124h\par
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Criterio secundario: menor LRT restante ponderado para manutencao\par
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}\f0
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\par
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Fala sugerida: Com os dados de exemplo, o solver encontrou uma solucao otima. As 20 missoes simuladas foram cumpridas, com aproveitamento integral da prioridade operacional planejada. Em seguida, a solucao foi refinada para usar melhor o LRT das aeronaves mais proximas da manutencao.\par
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\par
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\b Slide 7 - Distribuicao das aeronaves\b0\par
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Rotas encontradas:\par
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\par
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{\f1
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FAB-2301: M07 -> M08\par
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FAB-2302: M01 -> M02 -> M11 -> M12 -> M13 -> M14 -> M19 -> M20\par
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FAB-2303: M05 -> M06 -> M09 -> M10 -> M15 -> M16 -> M17 -> M18\par
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FAB-2304: M03 -> M04\par
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}\f0
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\par
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Fala sugerida: O resultado mostra uma sequencia coerente para cada aeronave. Cada rota respeita origem, destino, horarios e limite de horas disponiveis ate a inspecao.\par
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\par
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\b Slide 8 - Leitura operacional do resultado\b0\par
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Mensagem central: a malha simulada mostra que a frota consegue cumprir o pacote completo de missoes, mas algumas aeronaves ficam mais pressionadas pelo limite de horas.\par
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Pontos para apresentar:\par
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- A prioridade total possivel era 74.\par
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- A solucao atingiu 74 pontos de prioridade.\par
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- Todas as missoes foram cumpridas.\par
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- A FAB-2302 e a FAB-2304 ficaram com LRT restante igual a 0 hora, mostrando aeronaves prontas para entrar no ciclo de manutencao.\par
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\par
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\b Slide 9 - Valor para o planejamento\b0\par
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Beneficios da abordagem:\par
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- Apoia decisoes rapidas e rastreaveis.\par
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- Ajuda a visualizar gargalos de frota, horario e manutencao.\par
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- Permite testar cenarios com novas missoes, prioridades ou disponibilidade de aeronaves.\par
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- Reduz a dependencia de avaliacao manual quando ha muitas combinacoes possiveis.\par
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\par
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\b Slide 10 - Proximos passos\b0\par
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Evolucoes sugeridas:\par
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- Substituir os dados ficticios por dados reais do Esquadrao Arara.\par
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- Incluir pousos intermediarios, pernoites e janelas de disponibilidade de tripulacao.\par
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- Modelar inspecao com reset de horas em bases habilitadas.\par
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- Gerar graficos e tabelas automaticas para uso direto em briefing.\par
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- Comparar cenarios: frota completa, aeronave indisponivel, aumento de demanda ou restricao de base.\par
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\b Fechamento sugerido\b0\par
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Esta versao inicial demonstra que e possivel transformar o problema de atribuicao de aeronaves em um modelo de otimizacao explicavel. Mesmo com dados simples, o modelo ja produz uma solucao coerente, priorizada e aderente as restricoes principais de operacao e manutencao.\par
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}
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Reference in New Issue
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