Metodologias para determinação de periodicidade ótima de manutenção preventiva sob a suposição de reparo imperfeito em manutenção corretiva
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Enrico Antônio Colosimo
Roberto da Costa Quinino
Maria Luiza Guerra de Toledo
Gustavo Leonel Gilardoni Avalle
Roberto da Costa Quinino
Maria Luiza Guerra de Toledo
Gustavo Leonel Gilardoni Avalle
Resumo
A confiabilidade tem desempenhado um papel fundamental no desenvolvimento de
sistemas e, consequentemente, no aumento da competitividade da empresa. Assim, a
escolha adequada de um modelo para um sistema reparável é fundamental para reduzir
despesas e riscos relacionados às falhas. De um modo geral, busca-se uma política ótima
de manutenção, no sentido de reduzir o custo total esperado da manutenção. Este trabalho
apresenta metodologias alternativas para a determinação de periodicidade ótima de
Manutenção Preventiva – MP sob a suposição de Reparo Imperfeito – RI em
Manutenções Corretivas – MC. Quando um estudo de caso conta com mais de um sistema
em estudo, estimar o número de falhas até um determinado tempo de parada T, depende
diretamente da política de manutenção escolhida, ademais, estimar o tempo esperado em
que ocorre uma falha pode ser feito de formas diferentes e gerar resultados também
diferentes. Para isso, é preciso recorrer a modelos que possibilitem tais estimações e assim
forneçam subsídios para tomada de decisões tais como a escolha da política de
manutenção mais adequada. Neste trabalho utilizamos o modelo 𝐴𝑅𝐴1 – Arithmetic
Reduction of Age de memória 1 além de métodos estatísticos tais como, estimação por
máxima verossimilhança e simulação de Monte Carlo. Propomos aqui três metodologias
alternativas para obtenção da periodicidade ótima: a primeira objetiva determinar a
estimação pontual pela função custo e a estimação intervalar pela fonte de variabilidade
da Simulação de Monte Carlo; a segunda visa a estimação da função média pelo método
proposto por Jack (1997), adequando-o à classe de modelos 𝐴𝑅𝐴1; e a terceira visa
apresentar uma estimação dos tempos de falhas utilizando a função média acumulada –
𝑀𝐶𝐹 estimada Λ̂(𝑡) de forma recursiva. A situação prática estudada em Toledo et al.
(2016) é revisitada, sendo os resultados obtidos comparados e analisados. As
metodologias propostas demonstraram situações de análises alternativas a respeito do
comportamento dos sistemas em estudo, impactando diretamente na tomada de decisão
para a escolha da política de manutenção ótima. A estimação do tempo de periodicidade
ótima bem como a determinação dos tempos de falhas esperados demonstraram mais
condizente com o modelo de redução aritmética 𝐴𝑅𝐴1.
Abstract
Reliability has played a key role in system development and consequently in increasing
competition company. Thus, the appropriate choice of a model for a repairable system is
critical to reducing expenses and related risks to failures. In general, an optimal
maintenance policy is sought to reduce total cost maintenance. This work presents
alternative methodologies for determination of optimal periodicity of Preventive
Maintenance – PM under the assumption of Repair Imperfect – IR in Corrective
Maintenance – CM. When a case study has more than a system under study, estimate the
number of failures up to a certain downtime 𝑇 directly depends on the maintenance policy
chosen. In addition, to estimate the expected time where a failure occurs can be done in
different ways and generate different results too. In this work we use the model 𝐴𝑅𝐴1 –
Arithmetic Reduction of Age memory 1, in addition to statistical methods such as
maximum likelihood estimation and Monte Carlo simulationHere we propose three
alternatives methodologies for obtaining the optimal periodicity: the first objective is to
determine the point estimation by the cost function and the interval estimation by the
source of variability of the Monte Carlo Simulation; the second aims to estimate the
average function by the method proposed by Jack (1997), adapting it to 𝐴𝑅𝐴1; and the
third methodology objective an estimation of failure times using the recursively estimated
Mean Cumulative Function – MCF. Λ̂(𝑡). The practical situation studied in Toledo et al.
(2016) is revisited, and the results obtained compared and analyzed. The proposed
methodologies demonstrated alternative analysis situations regarding the behavior of the
systems under study, directly impacting the decision making for choosing the optimal
maintenance policy. The estimation of the optimal periodicity time as well as the
determination of the expected failure times proved to be more consistent with the 𝐴𝑅𝐴1
arithmetic reduction model.
Assunto
Engenharia de produção, Confiabilidade (Engenharia) - Métodos Estatísticos –, Manutenção e reparos, Decisão estatística
Palavras-chave
Confiabilidade, Manutenção, Reparo imperfeito, Modelo de idade virtual, Processo lei de potência, Função intensidade, Parada ótima