Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Segurança da Aviação

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA [pic 1] João Víctor Barbin Lopes INTEGRAÇÃO ENTRE ANÁLISE DE DADOS DE VOO E GERENCIAMENTO DE RISCO DE FADIGA Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Segurança da Aviação e Aeronavegabilidade Continuada 2022 PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO

INTEGRAÇÃO ENTRE ANÁLISE DE DADOS DE VOO E GERENCIAMENTO DE RISCO DE FADIGA
João Víctor Barbin Lopes

RESUMO
O gerenciamento de risco à fadiga tem sido um assunto muito comentado na atualidade, tendo em vista o grande número de pesquisas que indicam a influência da fadiga em acidentes e incidentes aéreos. Isso posto, diversas empresas aéreas buscam melhorar e aprimorar os seus processos de gerenciamento de risco à fadiga, dentre eles o preditivo. Esse tipo tem como uma de suas ferramentas a utilização de modelos biomatemáticos de gestão de fadiga que, por meio de algumas variáveis, estimam o nível de alerta e fadiga de um tripulante em um determinado horário, tendo por objetivo aumentar o nível de segurança das operações aéreas. Este trabalho tem por objetivo analisar e propor uma forma de medir a fadiga em voo para que se possa validar as predições informadas por meio do modelo biomatemático utilizado, criando-se uma maior confiabilidade em torno deste. O aumento da eficácia desse tipo de processo tem um impacto positivo nas operações aéreas, o que possibilitará a melhor escalação de uma tripulação para voo, incrementando a eficiência e a segurança dessa operação. Ainda, por meio dessa validação, os operadores aéreos e as agências regulatórias poderão medir o impacto do aumento ou diminuição do limite de horas de jornada e de repouso de um tripulante.

Palavras-chave: Modelos biomatemáticos; Sistema de gerenciamento de risco da fadiga; Monitoramento de dados de voo; Fadiga de voo; Nível de alerta em voo.

ABSTRACT

Fatigue risk management has been a much discussed subject nowadays, in view of the large number of researches indicating the influence of fatigue in airplane accidents and incidents. That said, several airlines are seeking to improve and enhance their fatigue risk management processes, among them the predictive process. This type of process has as one of its tools the use of biomathematical fatigue management models that, through some variables, estimate the alertness and fatigue level of a crew member at a given time, aiming to increase the safety level of airline operations. This paper aims to analyze and propose a way to measure fatigue in flight so that the predictions informed by the biomathematical model used can be validated, creating a greater reliability around it. The increased effectiveness of this type of process has a positive impact on airline operations, which will enable better flight crew scheduling, increasing the efficiency and safety of this operation. Furthermore, through this validation, air operators and regulatory agencies will be able to measure the impact of increasing or decreasing the limit of hours of work and rest for a crew member.

Keywords: Biomathematical models; Fatigue risk management system; Flight data monitoring; Flight fatigue; Level of alertness in flight.

Data de submissão dia/mês/ano

Data de aprovação dia/mês/ano

Disponibilidade (endereço eletrônico do artigo, DOI ou outras informações).

1. INTRODUÇÃO

A fadiga de voo é um problema que acompanha a aviação desde seu princípio e, com o avanço da tecnologia e dos processos organizacionais, ela vem se tornando mais evidente na investigação de acidentes aeronáuticos. Órgãos internacionais, como a International Civil Aviation Organization (ICAO), a Federação Internacional de Associações de Pilotos de Linhas Aéreas (IFALPA, do inglês “International Federation of Air Line Pilots’ Associations”) e a Associação Internacional de Transportes Aéreos (IATA, do inglês “The International Air Transport Association”), reconhecem a fadiga como um fator contribuinte de vários eventos que afetam a segurança operacional (CNPAA; CNFH, 2017). Segundo a ICAO (2020), em seu DOC 9966, que trata de sistema de gerenciamento de risco de fadiga, a fadiga é como um grande risco de fatores humanos porque afeta a maioria dos aspectos da capacidade de um tripulante.

Tendo isso em vista, os órgãos reguladores dos países signatários da ICAO desenvolvem legislações a fim de dirimir as possíveis consequências desse fator humano. No entanto, embora baseadas nas mesmas premissas e com o mesmo objetivo de alcançar condições ideais de trabalho para as tripulações aéreas, as legislações dos membros da ICAO ainda diferem e utilizam ferramentas diferentes para evitar o aparecimento de fadiga a bordo (MISSONI; NIKOLIC; MISSONI, 2009).

Além disso, diversos estudos foram feitos ao longo do século XX para entender os efeitos da fadiga em tripulantes de aeronaves. A partir deles, ficou evidenciado que a fadiga vai muito além do que é previsto na abordagem regulatória tradicional, que leva em conta apenas limites diários, mensais e anuais. Com isso, foram criados modelos biomatemáticos que levam em conta diversos outros fatores estressores, como ciclo circadiano, alimentação e prática de exercícios físicos. Esses modelos alegam serem capazes de avaliar o nível de fadiga da tripulação (ICAO, 2013).

Sistemas de gestão de fadiga (FRMS, do inglês “Fatigue Risk Management System”) estão sendo cada vez mais utilizados por grandes companhias, as quais veem vantagem nesses sistemas que empregam estratégias defensivas multicamadas para o gerenciamento da fadiga. Porém, suas utilizações em operações menores não são justificadas devido a sua complexidade e a valores elevados de implementação, assim como de manutenção (IATA; IFALPA; ICAO, 2011).

Uma das ferramentas utilizadas no FRMS é o método preditivo, o qual utiliza a experiência e dados coletados em operações similares para a identificação de problemas potenciais. Segundo os Itens 3.3.1 e 3.3.2 do Anexo 6, nona edição, da ICAO (2013), um operador, em caráter de recomendação, deve implementar e manter um programa de análise de dados de voo (FDA, do inglês “Flight Data Analysis”) ou também conhecido como monitoramento de dados de voo (FDM, do inglês “Flight Data Monitoring”), para operação com aeronaves que ultrapassem 20.000kg e, em caráter obrigatório, para aeronaves que excedam 27.000kg. Esse programa baseia-se na análise rotineira de dados de voo e tem como objetivos a identificação de riscos operacionais e a ajuda em sua abordagem. Ainda, um programa FDM auxilia a empresa no planejamento de rotas e fornece dados operacionais essenciais para o aumento da eficiência da empresa (SKYBRARY, 2021).