Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo604_1.pdf: 2901064 bytes, checksum: b7e34482ec08d8ee29c87b14c9c76aff (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O estudo do emprego de atividades de manutenção no contexto hospitalar ainda é embrionário, se comparado à manutenção em instituições não hospitalares. Os Equipamentos Médico-Hospitalares (EMH) operam diretamente ou indiretamente no paciente; uma falha poderá causar grandes consequências, não somente financeiras, para aquele que fornece o serviço, mas também para a saúde do paciente que recebe o serviço. Desse modo, o gerenciamento adequado dos EMHs tem elevada importância nesse ambiente. Apesar dessa importância, poucas pesquisas têm sido desenvolvidas para ajudar o decisor. Percebe-se, então, a necessidade de construção de ferramentas voltadas especificamente para o EMH. Uma das atividades praticadas normalmente e que contribuem para o gerenciamento é a substituição. Ela é frequentemente empregada de maneira subjetiva, através basicamente pela experiência. A decisão de substituir um equipamento médico é uma decisão complexa que envolve diversos fatores subjetivos e qualitativos, o que torna impossível um decisor criar um modelo mental para relacionar tais fatores e determinar a melhor ação para o problema. Assim, existe a necessidade de um modelo que apóie o decisor para determinar qual a melhor ação a ser empregada. Entende-se que a melhor ação nesse contexto é determinar quando deverá substituir o equipamento em questão. Diante das deficiências e da escassez de trabalhos referentes ao tratamento do problema de decisão, nesta dissertação foi proposto um modelo baseado na teoria da utilidade multiatributo (MAUT) para relacionar fatores conflitantes e complexos que influenciam na decisão de quando substituir, satisfazendo os reais objetivos do decisor quanto à prática dessa atividade. O modelo foi estruturado em etapas, com base na metodologia do Value-Focused Thinking. Dessa maneira, a intenção é obter uma função utilidade global, partindo-se de insights de um processo de estruturação bastante pertinente, para que se possa representar mais apropriadamente as preferências do decisor em termos dos critérios de decisão. Finalmente, obtida a função utilidade global, é feita a maximização de tal função, a fim de se obter a política ótima de substituição, ou seja, determinar em qual ano o equipamento deverá ser substituído. O modelo foi simulado por meio de um estudo de caso de substituição do tomógrafo computadorizado com dados reais e apresentou resultado compatível com a realidade, podendo ser considerado como mais uma ferramenta de grande valia para o decisor utilizar na prática

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-05T13:25:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Bruno Nunes_FINAL.pdf: 1523588 bytes, checksum: feea1e49f7dc0fcebbcf54602098e8e1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-05T13:25:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Bruno Nunes_FINAL.pdf: 1523588 bytes, checksum: feea1e49f7dc0fcebbcf54602098e8e1 (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / CNPq / A growing trend in hiring maintenance services has been observed in companies in general in order to enhance competition and reduce costs. This practice becomes even more evident in the context of health institutions, as they strongly employ technology-intensive equipment that must follow tight quality standards that intend to ensure the continuity of the service and the safety of patients. These characteristics contribute in allowing the maintenance to be executed by the Original Equipment Manufacturer (OEM), since several pre-established procedures must be attended during maintenance. Thus, it becomes relevant to analyze the interaction among customers (hospitals) and the equipment manufacturer in this particular maintenance services market. In the developed model the customers are divided into 2 classes, great size hospitals belong to class 1 and small hospitals belong to class 2 and class 1 customers have priority over class 2 customers. Class 1 customers have the option of hiring an Extended Warranty (EW) with priority or of paying for each maintenance intervention on demand, while class 2 customers have the option of hiring an standard EW (with no priority) or of paying for each maintenance intervention on demand. To model such dynamics a 2-class priority queuing system is implemented. The customers select the option that maximize their expected utilities, as they are risk averse, while the manufacturer needs to set the EW and maintenance intervention prices and select the optimal number of customers of each class to service in order to maximize their expected profit. A Stackelberg Game is used to model the interaction among players, in which the OEM is the leader and the customer is the follower. In the numerical example it has been found that the customers of class 1 decide to hire EW with priority, while class 2 customers decide to pay for maintenance services on demand. Also the OEM decides to service 3 customers of class 1 and 100 customers of class 2, which yields an expected profit of $ 3,204,450. A sensitivity analysis is also performed to analyze how the optimal solution changes due to parameters variations. / Uma tendência crescente para a contratação de serviços de manutenção tem sido observada em empresas em geral com o objetivo de aumentar sua competitividade e reduzir custos. Tal prática se torna ainda mais evidente no contexto de instituições de saúde, já que elas utilizam diversos equipamentos intensivos em tecnologia que precisam se adequar a rígidos padrões de qualidade de forma a garantir a continuidade do serviço e a segurança dos pacientes. Essas características contribuem para que os serviços de manutenção sejam executados pelo fabricante do equipamento, já que diversos procedimentos específicos precisam ser seguidos durante a manutenção. Assim, torna-se relevante analisar a interação entre clientes (hospitais) e o fabricante do equipamento neste mercado particular. No modelo desenvolvido, os clientes foram divididos em 2 classes, hospitais de grande porte pertencem à classe 1 e hospitais pequenos pertencem à classe 2 e os clientes da classe 1 têm prioridade em relação aos clientes da classe 2. Os clientes da classe 1 têm a opção de contratar uma garantia estendida com prioridade ou de pagar por cada intervenção de manutenção sob demanda, já os clientes da classe 2 têm a opção de contratar uma garantia estendida padrão (sem prioridade) ou de pagar por cada intervenção de manutenção sob demanda. Para modelar esta dinâmica um sistema de filas com 2 classes de prioridade foi implementado. Os clientes escolhem a opção que maximiza suas utilidades esperadas, já que são avessos ao risco, enquanto o fabricante deve determinar os preços das garantias estendidas e das intervenções avulsas além do número ótimo de clientes que ele deve atender de forma a maximizar o seu lucro esperado. Para modelar a interação entre os jogadores foi utilizado um Jogo de Stackelberg em que o fabricante é o líder e o cliente, o seguidor. O exemplo numérico apresentado mostra que a decisão ótima para os clientes da classe 1 é adquirir a garantia estendida com prioridade, enquanto para os clientes da classe 2 a decisão-ótima é pagar pelos serviços de manutenção sob demanda. O fabricante decide atender 3 clientes da classe 1 e 100 clientes da classe 2, o que lhe gera um lucro de $ 3,204,450. Uma análise de sensibilidade é apresentada em seguida para investigar como a solução ótima muda em decorrência de variações nos parâmetros.