MAINTENANCE LOGISTICS OPTIMIZATION BASED ON MATERIALS DISTRIBUTION PLANNING IN A RAILWAY

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: HUGO COSTA CAMPBEL
Orientador(a): RAFAEL MARTINELLI PINTO lattes
Banca de defesa: RAFAEL MARTINELLI PINTO, EDUARDO PESTANA DE AGUIAR, ANDRE LUIS MARQUES MARCATO
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa de Pós-Graduação: PPG EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52313@1
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Resumo: O uso de ferramentas de otimização destaca-se como um relevante diferencial para as empresas no que tange a otimização de processos e melhoria de sistemas e performances. Neste contexto, a busca por modelos de programação simples e eficazes para a resolução dos problemas contribuem para adaptação de modelos existentes a fim de atender a esta crescente demanda. Atualmente, o setor de transporte ferroviário busca otimização de seus processos com o objetivo de aumentar sua competitividade e eficiência frente ao transporte realizado por rodovia. Este estudo, focado na melhoria de processos do setor ferroviário, tem como objetivo realizar o planejamento da distribuição de materiais de manutenção em uma malha ferroviária com o menor custo operacional viável. Para isto, o problema é modelado como um problema de programação inteira mista e busca tornar o processo mais eficiente, com redução de desperdícios e otimização dos recursos. Os resultados obtidos foram comparados ao processo atual de distribuição a fim de medir os ganhos em processo e em redução de custos e recursos. O modelo se mostrou eficiente em tempo e qualidade de solução quando comparado com o atual, apresentando uma redução de 20 por cento a 26 por cento nos custos totais de distribuição, variando de acordo com o almoxarifado analisado. Além disso, o estudo também mostrou uma redução no custo de distribuição para todas as localidades testadas, sendo que, quanto menor a distância destes locais ao almoxarifado, maior a redução dos custos logísticos relacionados.
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