João Jardim

João Jardim concluded in 2012 the MSc in Aeronautical Engineering for Airport Operations and Perfomance. Since 2014, he works in Systems Engineering in R&D Innovation for Airspace and Airports research line at Thales Portugal.

Airports Efficiency Evaluation Based on MCDA and DEA Multidimensional Tools

O benchmarking de aeroportos depende de indicadores de desempenho e de eficiência operacionais que são ferramentas importantes para o negócio, a gestão operacional, as agências reguladoras, as empresas aéreas e os passageiros. Há vários conjuntos de indicadores simples e complexos para avaliar a eficiência dos aeroportos, bem como várias técnicas para efetuar o benchmark de tais infraestruturas.

O objetivo geral deste trabalho é o desenvolvimento de modelos preditivos de desempenho e eficiência aeroportuária, utilizando metodologias robustas mas flexíveis, e incorporando simultaneamente indicadores tradicionais (número de movimentos e de passageiros, toneladas de carga transportada, número de pistas e posições de estacionamento de aeronaves, área de terminais tanto de passageiros como de carga), bem como novas restrições como, por exemplo, situações emergentes e/ou fenómenos naturais súbitos (acidentes e incidentes de placa, e cinzas vulcânicas e restrições meteorológicas, respetivamente).

Em primeiro lugar este trabalho mostra a evolução da eficiência tanto de um conjunto de aeroportos como do mesmo aeroporto ao longo de vários anos e sob vários constrangimentos, com base em duas ferramentas multidimensionais, a Análise Multicritério de Apoio à Decisão (MCDA, particularmente através do MACBETH – Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique) e o DEA – Data Envelopment Analysis. Em segundo lugar este trabalho compara os resultados obtidos usando ambas, MACBETH (MCDA) e DEA, colocando em evidência os prós e os contras de cada uma das ferramentas multidimensionais e procurando estabelecer as melhores condições para incorporar uma ou outra nos processos de decisão da gestão aeroportuária.

João Jardim concluded in 2012 the MSc in Aeronautical Engineering for Airport Operations and Perfomance. Since 2014, he works in Systems Engineering in R&D Innovation for Airspace and Airports research line at Thales Portugal.

Airports Efficiency Evaluation Based on MCDA and DEA Multidimensional Tools

O benchmarking de aeroportos depende de indicadores de desempenho e de eficiência operacionais que são ferramentas importantes para o negócio, a gestão operacional, as agências reguladoras, as empresas aéreas e os passageiros. Há vários conjuntos de indicadores simples e complexos para avaliar a eficiência dos aeroportos, bem como várias técnicas para efetuar o benchmark de tais infraestruturas.

O objetivo geral deste trabalho é o desenvolvimento de modelos preditivos de desempenho e eficiência aeroportuária, utilizando metodologias robustas mas flexíveis, e incorporando simultaneamente indicadores tradicionais (número de movimentos e de passageiros, toneladas de carga transportada, número de pistas e posições de estacionamento de aeronaves, área de terminais tanto de passageiros como de carga), bem como novas restrições como, por exemplo, situações emergentes e/ou fenómenos naturais súbitos (acidentes e incidentes de placa, e cinzas vulcânicas e restrições meteorológicas, respetivamente).

Em primeiro lugar este trabalho mostra a evolução da eficiência tanto de um conjunto de aeroportos como do mesmo aeroporto ao longo de vários anos e sob vários constrangimentos, com base em duas ferramentas multidimensionais, a Análise Multicritério de Apoio à Decisão (MCDA, particularmente através do MACBETH – Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique) e o DEA – Data Envelopment Analysis. Em segundo lugar este trabalho compara os resultados obtidos usando ambas, MACBETH (MCDA) e DEA, colocando em evidência os prós e os contras de cada uma das ferramentas multidimensionais e procurando estabelecer as melhores condições para incorporar uma ou outra nos processos de decisão da gestão aeroportuária.

João Jardim concluded in 2012 the MSc in Aeronautical Engineering for Airport Operations and Perfomance. Since 2014, he works in Systems Engineering in R&D Innovation for Airspace and Airports research line at Thales Portugal.

Airports Efficiency Evaluation Based on MCDA and DEA Multidimensional Tools

O benchmarking de aeroportos depende de indicadores de desempenho e de eficiência operacionais que são ferramentas importantes para o negócio, a gestão operacional, as agências reguladoras, as empresas aéreas e os passageiros. Há vários conjuntos de indicadores simples e complexos para avaliar a eficiência dos aeroportos, bem como várias técnicas para efetuar o benchmark de tais infraestruturas.

O objetivo geral deste trabalho é o desenvolvimento de modelos preditivos de desempenho e eficiência aeroportuária, utilizando metodologias robustas mas flexíveis, e incorporando simultaneamente indicadores tradicionais (número de movimentos e de passageiros, toneladas de carga transportada, número de pistas e posições de estacionamento de aeronaves, área de terminais tanto de passageiros como de carga), bem como novas restrições como, por exemplo, situações emergentes e/ou fenómenos naturais súbitos (acidentes e incidentes de placa, e cinzas vulcânicas e restrições meteorológicas, respetivamente).

Em primeiro lugar este trabalho mostra a evolução da eficiência tanto de um conjunto de aeroportos como do mesmo aeroporto ao longo de vários anos e sob vários constrangimentos, com base em duas ferramentas multidimensionais, a Análise Multicritério de Apoio à Decisão (MCDA, particularmente através do MACBETH – Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique) e o DEA – Data Envelopment Analysis. Em segundo lugar este trabalho compara os resultados obtidos usando ambas, MACBETH (MCDA) e DEA, colocando em evidência os prós e os contras de cada uma das ferramentas multidimensionais e procurando estabelecer as melhores condições para incorporar uma ou outra nos processos de decisão da gestão aeroportuária.