Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-05T14:27:22Z
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Previous issue date: 2016-02-29 / CNPq / A escolha de uma estratégia adequada de manutenção para os sistemas produtivos de uma organização é um pré-requisito para a sua efetividade. Destaca-se que esta escolha é um processo decisório que utiliza modelos matemáticos para encontrar uma estratégia que otimize a relação custo-benefício das ações de manutenção. Tal estratégia deve levar em conta períodos para a execução das intervenções, bem como a existência de metas de produção. Embora seja comum a inclusão de paradas para manutenção entre períodos de operações dos sistemas nos planos de produção, geralmente aqueles modelos ignoram a finitude da duração de tais paradas; o mesmo acontece com relação à escassez dos recursos de manutenção. Entretanto, esses fatores restringem a quantidade de ações que podem ser executadas a cada parada e, portanto, não devem ser desprezados. Em virtude disso, é necessário identificar, dentre as ações de manutenção passíveis de serem executadas no sistema, aquelas que são críticas para seu(s) indicador(es) de performance. Isso é uma prerrogativa dos modelos de manutenção seletiva. Não obstante, a resolução desses modelos é tarefa árdua, já que problemas combinatórios necessitam de métodos heurísticos para serem solucionados. Neste trabalho, ambas as necessidades foram trabalhadas. O fim principal da investigação foi contribuir com os modelos de manutenção seletiva dedicados a sistemas orientados a múltiplas missões. Para isso, expandiu-se um modelo de manutenção seletiva voltado a sistemas orientados a multimissões e desenvolveu-se um algoritmo genético para resolver o problema. Estes foram postos à prova em uma aplicação numérica. Atestados a efetividade do método e a aplicabilidade do modelo, fez-se análises de sensibilidade e formulou-se modelos alternativos. Ainda se fez recomendações para a canalização de esforços em trabalhos futuros. No todo, a pesquisa configura-se como tendo natureza básica e aplicada, bem como caráter explicativo. Quanto à abordagem, é quantitativa e utiliza o método da modelagem e simulação. / The choice of a suitable maintenance strategy for productive systems of an organization is a requirement for its effectiveness. It is emphasized that this choice is a decision-making process that uses mathematical models to find a strategy that optimizes the cost-effectiveness of maintenance actions. This strategy must take into account periods for the implementation of assistance, as well as the existence of production goals. Although it is common to include maintenance downtime between periods of systems operations in production schedules, generally those models ignore the finite length of these stops; the same applies regarding to the shortage of maintenance resources. However, these factors constrain the number of actions that can be performed at each break and, therefore, should not be neglected. As a result, it is necessary to identify, among the maintenance actions that can be performed on the system, those that are critical to the performance indicator(s). This is a prerogative of selective maintenance models. Nevertheless, the resolution of these models is a difficult task, as combinatorial problems require heuristic methods to be solved. In this work, both requirements were addressed. The main purpose of the research was to contribute to the selective maintenance models dedicated to multiple mission’s oriented systems. For this it has been expanded a multiple mission oriented maintenance model and was developed a genetic algorithm for solving the problem. These were tested in a numerical application. Attested the effectiveness of the method and the applicability of the model, a sensitivity analysis were performed and alternative models were developed. Still it has made recommendations for concentrating efforts in future work. Overall, the research is characterized as having basic and applied nature, as well as explanatory character. As for the approach, it is quantitative and uses the modeling and simulation method.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/17631 |
Date | 29 February 2016 |
Creators | RIBEIRO, Lucas Frederico Alves |
Contributors | http://lattes.cnpq.br/6312739422908628, CAVALCANTE, Cristiano Alexandre Virgínio |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao, UFPE, Brasil |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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