Alinhado ao Plano Estratégico Militar da Aeronáutica (PEMAER) e visando ao suporte
logístico dos macroprocessos finalísticos do Comando da Aeronáutica (COMAER), Emprego
e Preparo, as Bases Aéreas desempenham papel fundamental na garantia da máxima
disponibilidade de suas frotas de aeronaves. A Base Aérea de Anápolis, por meio do Esquadrão de Manutenção, é responsável pelo suporte à operação das aeronaves F-39, operadas pelo 1º Grupo de Defesa Aérea. Para isso, buscando novas metodologias de gestão, este ensaio defende que a adoção de uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) nas manutenções preditivas do F-39 aumenta a eficiência do Esquadrão de Manutenção da Base Aérea de Anápolis. Primeiramente, argumenta-se que a utilização de IA, especificamente de Machine Learning (ML), aumentará a disponibilidade da frota, pois, em caso de falha, permitirá a solicitação antecipada de ordens técnicas faltantes e materiais de apoio, conciliando essa providência a respectiva ação corretiva. Ainda, sustenta-se que a utilização de ML reduzirá custos, pois otimizará a vida útil dos componentes, evitando substituições prematuras e garantindo processos de compras economicamente vantajosos para a administração, dada a identificação precisa da falha. Conclui-se que a aplicação de ferramenta de IA na manutenção preditiva do F-39, em um contexto mais amplo, não apenas contribuirá com a eficiência do Esquadrão de Manutenção, mas atenderá à diretriz logística do PEMAER relativa ao aprimoramento da manutenção preditiva de equipamentos de interesse do COMAER. Este cenário resultará em melhor preparação de equipagens, logo, em maior prontidão operacional com vistas à vigilância e à defesa do espaço aéreo. Ver menos