Processa registro de voo 2025

docs/roteiro_apresentacao_oamrp.doc

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+{\rtf1\ansi\deff0
+{\fonttbl{\f0 Arial;}{\f1 Courier New;}}
+\fs24
+\b Roteiro para Apresentacao PowerPoint - OAMRP v1\b0\par
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+\b Tema:\b0 Aircraft Routing - Esquadrao Arara (Transporte C-95/C-105)\par
+\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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+\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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+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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+\b Estrutura sugerida dos slides\b0\par
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+\b Slide 1 - Titulo\b0\par
+Titulo sugerido: Otimizacao de Rotas e Atribuicao de Aeronaves no Esquadrao Arara.\par
+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
+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
+Pontos para apresentar:\par
+- Ha varias missoes com origens, destinos, horarios e prioridades diferentes.\par
+- Cada aeronave parte de Manaus (MN), base operacional do Arara nesta simulacao, e possui horas acumuladas desde a ultima inspecao.\par
+- Nem toda combinacao de missoes e viavel para uma mesma aeronave.\par
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+\b Slide 3 - Objetivo do modelo\b0\par
+Mensagem central: maximizar o valor operacional das missoes cumpridas e, em segundo nivel, organizar o uso do LRT para apoiar a manutencao.\par
+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
+Entradas usadas na versao inicial:\par
+- Base operacional simulada: MN, Manaus.\par
+- Base habilitada a inspecao: MN, Manaus.\par
+- Turnaround minimo: 1 hora.\par
+- Limite de horas ate inspecao obrigatoria: 100 horas.\par
+- Aeronaves: FAB-2301, FAB-2302, FAB-2303 e FAB-2304.\par
+- Missoes: 20 missoes simuladas entre Manaus e outras localidades, incluindo BR, BE, PV, BV, GL, CG, RF e NT.\par
+- 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
+Restricoes principais:\par
+- Cada missao pode ser cumprida por no maximo uma aeronave.\par
+- A aeronave so pode iniciar uma rota em uma missao que parte de sua base inicial.\par
+- A continuidade da rota exige que o destino de uma missao seja a origem da proxima.\par
+- Deve haver turnaround minimo entre chegada e nova partida.\par
+- 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
+Resultado obtido ao rodar o arquivo software/oamrp_v1.py:\par
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+{\f1
+STATUS: Optimal\par
+Missoes cumpridas: 20/20\par
+Prioridade obtida: 74/74\par
+Todas as missoes foram atendidas\par
+Horizonte inicia em UTC: 2026-07-01T06:00:00Z\par
+LRT restante total: 124h\par
+Criterio secundario: menor LRT restante ponderado para manutencao\par
+}\f0
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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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+\b Slide 7 - Distribuicao das aeronaves\b0\par
+Rotas encontradas:\par
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+{\f1
+FAB-2301: M07 -> M08\par
+FAB-2302: M01 -> M02 -> M11 -> M12 -> M13 -> M14 -> M19 -> M20\par
+FAB-2303: M05 -> M06 -> M09 -> M10 -> M15 -> M16 -> M17 -> M18\par
+FAB-2304: M03 -> M04\par
+}\f0
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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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+\b Slide 8 - Leitura operacional do resultado\b0\par
+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
+Pontos para apresentar:\par
+- A prioridade total possivel era 74.\par
+- A solucao atingiu 74 pontos de prioridade.\par
+- Todas as missoes foram cumpridas.\par
+- 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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+\b Slide 9 - Valor para o planejamento\b0\par
+Beneficios da abordagem:\par
+- Apoia decisoes rapidas e rastreaveis.\par
+- Ajuda a visualizar gargalos de frota, horario e manutencao.\par
+- Permite testar cenarios com novas missoes, prioridades ou disponibilidade de aeronaves.\par
+- Reduz a dependencia de avaliacao manual quando ha muitas combinacoes possiveis.\par
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+\b Slide 10 - Proximos passos\b0\par
+Evolucoes sugeridas:\par
+- Substituir os dados ficticios por dados reais do Esquadrao Arara.\par
+- Incluir pousos intermediarios, pernoites e janelas de disponibilidade de tripulacao.\par
+- Modelar inspecao com reset de horas em bases habilitadas.\par
+- Gerar graficos e tabelas automaticas para uso direto em briefing.\par
+- Comparar cenarios: frota completa, aeronave indisponivel, aumento de demanda ou restricao de base.\par
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+\b Fechamento sugerido\b0\par
+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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