Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 653
Aluna: Cinthya Cavalcanti Flório
Orientador: Prof. Silvio Romero de Lemos Meira
Coorientadora: Profa. Fernanda Maria Ribeiro de Alencar (UFPE/ Eletrônica e Sistemas)
Título: Processo iterativo-incremental inteligente para planejar e executar priorização de grupos de atividades de manutenção que maximizam o retorno do investimento em sistemas multiativos homogêneos
Data: 18/12/2024
Hora/Local: 9h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com a estudante
Banca Examinadora:
- Prof. Hermano Perrelli de Moura
- Profa. Aêda Monalliza Cunha de Sousa (UPE / Campus Garanhuns)
- Prof. Johnny Cardoso Marques (ITA )
- Prof. João Henrique Correia Pimentel (UFRPE/Unidade Acadêmica de Cabo de Santo Agostinho)
- Profa. Marcia Jacyntha Nunes Rodrigues Lucena (UFRN/DIMAp)
RESUMO:
Atualmente, a manutenção de ativos não trata apenas de consertar o que quebrou. Abrange maneiras de detectar, antecipadamente, possível falha que um ativo tenha. Inclui o monitoramento desse ativo. A manutenção de ativos físicos deve ser realizada de forma organizada e planejada para preservá-los, prolongar sua vida útil, controlar seu ciclo de vida, entre outros. A situação é mais crítica durante paradas de manutenção pois o ativo precisará estar, momentaneamente, inoperante. Isso impacta diretamente no tempo e custo alocados para a manutenção, que, na maioria das vezes, são restritos. Por causa disso, o planejamento e a priorização de atividades da manutenção de ativos físicos, durante paradas de manutenção, são importantes para as corporações. Essas atividades apesar de relevantes, são complexas devido às diversas alternativas possíveis, a diferentes pontos de vista dos stakeholders e a fatores externos. Esse fato ainda leva à lacuna de métodos, processos, modelos e frameworks que auxiliem o gestor de ativos a alinhar as políticas da manutenção dos ativos com as estratégias de negócio das organizações, através do planejamento e da execução da priorização de atividades da manutenção. Estudos na literatura sobre a priorização das atividades de manutenção, possuem lacunas severas que inviabilizam a identificação de quais agrupamentos de atividades de manutenção, de sistemas multiativos homogêneos, aumentam o retorno do investimento em paradas de manutenção com restrições de tempo e orçamento. Assim, vários aspectos da priorização de atividades de manutenção acabam sendo negligenciados. Neste trabalho, tem-se como objetivo ajudar à identificação dos agrupamentos de atividades da manutenção, de sistemas multiativos homogêneos, que aumentam o retorno do investimento em paradas de manutenção com restrições de tempo e orçamento. Para isso, é apresentado um processo iterativo e incremental que usa tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para o planejamento e a execução da priorização de grupos de atividades de manutenção, trata-se do Shutdown Maintenance Intelligent Prioritisation Process (SMIPP). Esse processo foi avaliado de duas formas distintas. A primeira por meio de simulação e a segunda por meio de survey com especialistas. Com a simulação, investigou-se a aplicabilidade do processo proposto através da utilização de uma ferramenta de apoio desenvolvida. Com o survey, verificou-se a aderência do processo SMIPP aos dez princípios de um bom gerenciamento de processo de negócio. Os resultados obtidos nos testes de hipótese das simulações foram positivos, pois a hipótese nula dos índices foi rejeitada em muitos casos. Os resultados no survey mostraram que os participantes utilizariam o processo na sua empresa, pois ajuda na integração dos diferentes departamentos da empresa, engaja o gestor de ativos com os outros tomadores de decisão, entre outros aspectos avaliados.
Palavras-chave: Priorização. Análise multicritério de apoio à decisão. Inteligência Artificial. Gestão de ativos. Atividades de manutenção
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