Cadre traductologique

Nesta pesquisa foi tratada a política de manutenção preventiva Piggyback proposta por Liang (1985) em 2 ambientes diferentes. Esta política foi adotada como base para o desenvolvimento desta investigação por encontrar grande interesse nos efeitos apresentados e que além disso não foram localizadas mais fontes que exploraram as condições utilizadas por esta.

No primeiro ambiente tratado aqui foi exposto um problema de decisão específico de busca do intervalo de substituição preventiva, atividade altamente importante ao vê-se refletida nos custos e recursos associados, assim como o impacto da confiabilidade do sistema. A literatura exibe esta prática de forma na análise individual dos critérios, sendo bastante limitante em algumas circunstâncias. Nesta pesquisa foram utilizados os conceitos da Teoria da Utilidade Multiatributo (MAUT) para a escolha da melhor alternativa que se ajusta às preferências do decisor, baseados na avaliação, ao mesmo tempo dos critérios custo de serviço (CS) e manutenções não programadas (UM), para um sistema onde a falta do serviço prejudica enormemente os seus usuários e a imagem da empresa, e que o decisor expressa a sua preferência pelo atributo UM, pois trata-se de fornecer serviços ao consumidor sem gerar prejuízos pela falta deste.

Após fazer a avaliação dos critérios envolvidos usando MAUT, encontra-se que em todo o processo o decisor mantém a sua preferência pelo critério UM em relação do CS, expressando o seu interesse por fornecer sem interrupção o serviço. É assim que levando em consideração as preferências e o trade-off encontrado entre os critérios, considerou-se em 11 000 unidades o intervalo que representa a maior utilidade global e que leva em consideração as preferências do decisor, assegurando a prestação do serviço.

Porém, a utilização de metodologias para a tomada de decisão, quando se tem diversos critérios na área da manutenção para políticas oportunistas, proporciona vantagens ao estabelecer a criticidade de alguns deles e a estabelecer intervalos de manutenção que geram o maior ganho geral.

Por último, após de ser integrado o modelo de manutenção Piggyback com o modelo de gestão de sobressalentes, mais especificamente com o modelo de revisão contínua, e mediante os critérios custo de serviço, pedidos regulares e de emergência, se avalia a otimização dos modelos ao serem usados de forma sequencial e integrada, usando como variáveis de decisão os níveis de estoque máximo e mínimo (S, s) presentes no modelo de inventários e o intervalo da substituição

oportunista (T) do modelo de manutenção, encontrando-se a melhor configuração das variáveis de decisão para a política integrada em que os níveis de estoque são (13, 3) e o intervalo de manutenção igual a 17000 unidades, as quais representam um equilíbrio do funcionamento da política entre o custo de serviço e a operação do sistema e, que ao ser confrontado com a política otimizada em que os modelos de manutenção e gestão de sobressalentes atuam de forma sequencial, representa o maior ganho.

Conclui-se que o atuar das diferentes áreas associativa e sincronizada vai representar maiores benefícios globais que, quando se atua de forma sequencial, posto que os modelos selecionados por cada uma das áreas devem ser síncronos e visar aos objetivos gerais.

Outra oportunidade de avanço sobre esta pesquisa é a avaliação do modelo de manutenção

Piggyback modificando as suas condições de oportunidade, ao mesmo tempo em que adiciona

recursos que, ao serem atendidos, permitam assegurar a confiabilidade do sistema a nível desejado ao menor custo possível, e que utilizem a manutenção preventiva dos equipamentos com meio para o seu alcance.

Assim mesmo, propõe-se validar a política oportunista em um caso de estudo em que o componente A, seja composto por um conjunto de peças que se adequam à chegada de tempos de falha da distribuição Exponencial; com isto a política é mais abrangente a situações práticas.

Também poderia ser trabalhada uma modificação da proposta política usando no modelo de manutenção equipamentos sujeitos à degradação, no que claramente a vida do sistema é amplamente aproveitada, e a gestão de sobressalentes poderia ser aplicada nos dois equipamentos. Ao mesmo tempo explorar um modelo de manutenção preventiva Piggyback no que seja utilizado a teoria de Delay-Time para falhas induzidas de um equipamento a outro por tratar-se de um sistema em série, caso que se encaixa perfeitamente em situações que acontecem no dia a dia da produção industrial.

Por último, fazer a integração e análise do modelo de Piggyback com outros modelos de gestão de sobressalentes, como por exemplo o modelo de revisão periódica, e no que poderia ser avaliado segundo a abordagem multicritério para selecionar o melhor intervalo de pedido, que satisfaça às condições do sistema e as preferências do decisor.

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ANEXOS

A seguir são apresentados os dados obtidos da otimização do modelo de inventário para a política sequencial. Inventário (S, s) → Manutenção (T) = (8,2) → (20) T Inventário (8,2) Manutenção Sequencial CS ($/mil copias) 0 25.300 4.284 29.584 5 8.214 4.194 12.408 10 3.312 4.175 7.487 15 2.334 4.186 6.520 20 2.203 4.214 6.317 25 2.131 4.244 6.375 30 2.128 4.306 6.434 35 2.101 4.367 6.468 40 2.088 4.407 6.495 45 2.072 4.486 6.558 50 2.062 4.524 6.586 55 2.086 4.586 6.672 60 2.068 4.624 6.692 65 2.071 4.692 6.763 70 2.066 4.729 6.795 75 2.060 4.767 6.827 80 2.068 4.809 6.877 85 2.066 4.814 6.880 90 2.070 4.840 6.910

Anexo B

A seguir se expõem os dados obtidos da otimização do modelo de inventário para a política Integrada.

(Inventário + Manutenção) (S, s, T) → (13, 3, 17)

T Inventário Manutenção Integrada CS ($/mil copias) 0 6.982 4.284 11.266 5 2.982 4.194 7.176 10 2.212 4.175 6.387 15 2.186 4.186 6.372 *17 2.131 4.142 6.273 20 2.173 4.214 6.387 25 2.189 4.244 6.433 30 2.183 4.306 6.489 35 2.154 4.367 6.521 40 2.156 4.407 6.563 45 2.147 4.486 6.633 50 2.135 4.524 6.659 55 2.168 4.586 6.754 60 2.153 4.624 6.777 65 2.154 4.692 6.846 70 2.149 4.729 6.878 75 2.144 4.767 6.911 80 2.159 4.809 6.968 85 2.147 4.814 6.961 90 2.141 4.840 6.981 * Resultado da otimização