| Resumo : |
Os serviços de manutenção, reparo e overhaul (MRO) na aviação comercial são um mercado relevante, de valor estimado acima de US$ 59 bilhões em 2013. Dentre os serviços de MRO de componentes aeronáuticos, têm destaque os serviços de disponibilidade, ou pay-by-the-hour (PBH), que se destinam a atender a manutenção de itens reparáveis, quanto ao seu reparo no caso de falha e ao compartilhamento de um estoque de peças de reposição. Assim, reduz-se a necessidade de investimento e evita-se a interrupção da operação da aeronave no caso de falha de um componente essencial. Embora a literatura sobre gestão de estoques de peças de reposição seja vasta, poucos estudos são relacionados a custos de serviços. O objetivo deste trabalho é aplicar o processo de extração de conhecimento de bases de dados (KDD, do inglês Knowledge Discovery from Data) na criação de um modelo de previsão de custo de reparo de um grupo de componentes cobertos por um PBH, para apoio à precificação e ao planejamento orçamentário da oferta do serviço por um certo provedor. Discorre-se sobre os diferentes métodos de estimação de custos presentes na literatura. A coleta e seleção dos dados é descrita, bem como sua transformação e pré-processamento, de modo a permitir a construção do modelo e sua interpretação. O processo de seleção de variáveis para composição do modelo de regressão linear múltipla é comentado em detalhes. Foi aplicada análise de elasticidade para comparar o impacto das variáveis explicativas sobre a variável resposta. Observou-se que a variável mais influente foi criada durante o pré-processamento, para representar os dados faltantes, oriundos de ordens de reparo que não estavam fechadas no momento da extração dos dados. Após investigação, descobriu-se que o processo de registro dos dados favorece a ocorrência de dados faltantes, constituindo uma oportunidade de melhoria. Como uma medição de qualidade, foi calculado o erro absoluto percentual médio do modelo, cujo valor de 9,7% mostrou-se adequado quando comparado com a literatura de estimação de custos. |