Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-05T18:15:55Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação - Tulio Orrego - Ficha catalografica.pdf: 1800798 bytes, checksum: 9949d1db150744a49de034ac385fec55 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-05T18:15:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação - Tulio Orrego - Ficha catalografica.pdf: 1800798 bytes, checksum: 9949d1db150744a49de034ac385fec55 (MD5) Previous issue date: 2016-03-16 / CAPES / A competitividade causada pela globalização é um dos fatores mais importantes que impactam as organizações prestadoras de serviços e às empresas produtoras. É por isso que é mais frequente focar os seus esforços no melhoramento de estratégias de manutenção, mais especificamente em aquelas operações que possuem um grande impacto no nível de serviço e de produção, como é o caso de manter a confiabilidade do sistema em níveis que assegurem a produtividade. Para garantir que a área de manutenção seja eficaz, deve-se estudar qual política de manutenção é mais apropriada definindo qual, ou quais, modelo é o mais eficiente. A decisão de estabelecer o modelo de manutenção representa uma das decisões mais importantes dentro desse contexto, devido a que esta atividade compreende uma taxa importante dos custos operacionais e envolve grande quantidade dos recursos atribuídos aos trabalhos dentro da unidade produtiva. Nesta pesquisa tem-se grande interesse em estudar o comportamento particular da política de manutenção preventiva chamada de Piggyback desenvolvida por Tom Y. Liang no ano de 1985, a qual até hoje não conta com indícios de ter sido novamente explorada. Esta política gera grande curiosidade por possuir uma metodologia de manutenção simples e de fácil aplicabilidade para ser utilizada em unidades de produção, além de não precisar de grande investimento para pô-la em prática. A primeira parte desta pesquisa foi desenvolvida com base nos resultados apresentados por Liang (1985) referidos ao custo de serviço (CS) e às manutenções não programadas (UM por sua sigla em inglês) ao usar o modelo 1 da política Piggyback. Nesse modelo, o sistema é composto por dois equipamentos A e B, cujos tempos de falha estão configurados em série e seguem distribuições de probabilidade Exponencial e Weibull, respectivamente. Assim, o objetivo deste estudo é a definição do intervalo de manutenção preventiva (T) que proporcione a maior utilidade global de acordo às preferências de um decisor, utilizando a Teoria da Utilidade Multiatributo (MAUT por sua sigla em inglês) como método de decisão. Por último, é apresentada a integração do modelo de manutenção preventiva Piggyback com o modelo de gestão de sobressalentes, particularmente definido como revisão contínua. A ligação entre estes modelos é baseada nos tempos de falha dos equipamentos, os quais são gerados aleatoriamente seguindo uma distribuição de probabilidade e no intervalo (T), e são avaliados com os possíveis casos pré-estabelecidos para cada um dos modelos; portanto este procedimento é marcado pela simulação de N sistemas. A importância da integração da manutenção com a gestão de sobressalentes é baseada principalmente em assegurar a disponibilidade da unidade produtiva com o menor custo global de serviço. Para fazer isso, as variáveis de decisão devem ser estabelecidas visando o ganho geral por acima dos ganhos individuais, o que se consegue otimizando as variáveis de forma simultânea. Desse modo, a integração dos modelos pode ser útil para o melhoramento da disponibilidade de unidades produtivas agregando valor à tomada de decisão mediante a inclusão de todos os objetivos relevantes no julgamento. / The competitiveness caused by globalization is one of the most important factors that impact the service organizations and manufacturing companies. Therefore enterprises usually focus their efforts on improving maintenance strategies, particularly in those operations which have a major impact on the level of service and production, as the case of maintaining system reliability levels that ensures productivity. In order to confirm that the maintenance area to be effective, one have to consider which maintenance policy is more appropriate, defining which model, or models, is most efficient. The decision about establishing the maintenance model is one of the most important decisions in this context, because this activity contains an important rate of operating costs and it involves large amount of resources allocated to work within the productive unit. This research has great interest in studying the particular behavior of preventive maintenance policy called Piggyback developed by Tom Y. Liang in 1985, which nowadays does not have evidence of being explored again. This policy creates great curiosity because it has a simple maintenance methodology and it is easily applicable for use in factories, besides it not needs big investment to put it into practice. The first part of this research was developed based on the results presented by Liang (1985) referred to the Service Cost (SC) and unscheduled maintenance (UM) when the model 1 of Piggyback policy is used. In that model the system contains two pieces of equipment A and B whose failure times are configured in séries and have exponential and Weibull probability distributions respectively. Thus, the aim of this study is the definition of preventive maintenance interval (T) that provides the most global utility according to decision maker preferences and using the Multi-Attribute Utility Theroy (MAUT) as a decision-making method. Finally, it shows the integration of preventive maintenance model Piggyback with the model of spare management, particularly set as contínuous review. The connection between these models is based on the equipment failure times, which are randomly generated by a probability distribution and the interval (T), and are evaluated with possible pre-established cases for each model, so this procedure is marked by simulation of N systems. The importance of integrating maintenance with spare management is based primarily on ensuring the availability of the plant with the lowest overall cost of service. To do this, the decision variables should be established in order to put the overall gain on top of individual earnings, which is achieved by simultaneously optimizing the variables. Thereby the integration of the models may be useful for improving the availability of facilities adding value to decision-making process by including all relevant goals of the process.