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Analysis of extended warranties for medical equipment: a game theory based approach using priority queuesGUEDES, Bruno Nunes 19 February 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-05T13:25:31Z
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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.
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Análise da garantia estendida para equipamentos hospitalares: uma abordagem via teoria dos jogos e processo de renovação generalizadoZAIDAN, Henrique Pinto dos Santos 19 February 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-05T13:45:36Z
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Previous issue date: 2016-02-19 / CAPEs / A terceirização da manutenção e a adesão da garantia estendida para equipamentos
hospitalares tem se tornado uma tendência ao longo das últimas décadas, pois estão
relacionadas com a crescente complexidade e modernização dos dispositivos médicos,
bem como, com a recorrente prática da exclusividade do fabricante na realização da
manutenção. Geralmente, o relacionamento entre a instituição de saúde e o fabricante é
conduzido por meio de um documento, especificando questões como: nível de
confiabilidade, desempenho operacional, disponibilidade, duração da garantia, preço da
manutenção, penalidades e a política de manutenção a ser implementada. Sendo assim, a
presente dissertação estuda quantitativamente o problema de garantia estendida para
equipamentos hospitalares, por meio da junção de duas ferramentas: o jogo de
Stackelberg, designado para estruturar a forma de relacionamento entre as empresas, e o
Processo de Renovação Generalizado, responsável processo de falha – reparo do
equipamento (reparo imperfeito). Um cenário foi criado para a aplicação de tais métodos.
Inicialmente, o fabricante ao vender um equipamento hospitalar também oferece duas
possibilidades para a execução da manutenção: a primeira, garantia estendida, e a
segunda, serviço sob demanda. Posteriormente, a decisão do hospital é influenciada pela
estrutura de preços imposta do fabricante, a confiabilidade do equipamento e o seu grau
de aversão ao risco, visto que as falhas do dispositivo são eventos aleatórios. Para ilustrar
tal situação, realiza-se um exemplo numérico com dados de falha e reparo de um
Angiográfo. O equilíbrio do modelo implica na maximização do lucro esperado do
fabricante e o hospital decidindo pela adesão da garantia estendida. Adicionalmente,
comparando as soluções do reparo imperfeito com os cenários de reparos perfeito e
mínimo, observou-se similaridade nas estratégias para os casos de reparos imperfeito e
perfeito, enquanto que, na relação entre os reparos imperfeito e mínimo as estratégias darse-
ão de maneira oposta. Finalmente, o lucro esperado do fabricante diminui conforme
aumenta o número médio de falhas. / The outsourcing of maintenance and the acquisition of extended warranty for hospital
equipment has become a trend over the past few decades, since they are related to the
growing complexity, modernization of medical devices and the recurring practice of the
manufacturer's exclusivity in performing maintenance services. Generally, the
relationship between the health institution and the manufacturer is conducted through a
document specifying the following issues: level of reliability, operating performance,
availability, warranty period, maintenance price, penalties and maintenance policy to be
implemented. Under these circumstances, this thesis analyzes the problem of the extended
warranty for clinical equipment by joining two tools: the Stackelberg game, designed to
model the relation between companies and the Generalized Renewal Process, employed
for modeling failure-repair process (imperfect repair). A scenario was created for the
application of such methods. Initially, the manufacturer intends to sell a medical
equipment and also offers two maintenance possibilities: first, an extended warranty, and
second, maintenance services on demand. Subsequently, the hospital's decision is
influenced by manufacturer's price structure, equipment reliability and the degree of risk
aversion, since the failures occurrences of the device are random events. To illustrate this
situation, an application example with failure and repair data of an Angiography
equipment is presented. The equilibrium of model implies in expected profit
maximization for the manufacturer and hospital chooses the extended warranty option. In
addition, by comparing the solutions of the imperfect repair with perfect and minimal
repair scenarios, a similarity in the strategies adopted in cases of imperfect and perfect
repairs was observed, while the strategies were opposite when comparing imperfect and
minimal repairs. Finally, the expected profit of the manufacturer decreases as the average
number of failures increases.
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