Métodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Santos, Arthur Almeida
Orientador(a): Martins, Alexandre Xavier, Souza, Marcone Jamilson Freitas
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Manutenção produtiva total
Greedy Randomized Adaptive Search Procedure - GRASP
Iterated Local Search - ILS
Algorítmos computacionais - Simulated Annealing
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17816
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Santos, Arthur AlmeidaMartins, Alexandre XavierOliveira, Paganini Barcellos deNoronha, Thiago Ferreira deMartins, Alexandre XavierSouza, Marcone Jamilson Freitas2023-11-20T21:26:07Z2023-11-20T21:26:07Z2023SANTOS, Arthur Almeida. Métodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo. 2023. 49 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2023.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17816Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.O sucesso de uma empresa requer o bom funcionamento e a confiabilidade de seus sistemas com máquinas e equipamentos em bom estado. Para isto, é essencial um bom plano de manutenção preventiva, que tende a ficar mais complexo conforme aumenta o número de equipamentos e o horizonte de planejamento. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver algoritmos meta-heurísticos eficientes para tratar o Problema de Planejamento de Ordens de Manutenção Preventiva de Longo Prazo (PPOMPLP). O trabalho se inicia com o desenvolvimento de uma heurística construtiva e de alocação, seguido do desenvolvimento de heurísticas de busca local e de meta-heurísticas, bem como a avaliação do desempenho dos algoritmos propostos frente à outros trabalhos da literatura. Para a calibragem e validação das meta-heurísticas foram resolvidas instâncias fictícias pequenas. Após a calibragem, as meta-heurísticas foram aplicadas na resolução de instâncias maiores e a real. Como resultado, o Iterated Local Search (ILS) foi a meta-heurística de melhor performance e o resultado obtido para a instância real foi 40,5% melhor que o apresentado na literatura.The success of a company requires the proper functioning and reliability of its systems with machines and equipment in good condition. For this, a good preventive maintenance plan is essential, which tends to become more complex as the number of equipment and the planning horizon increases. The present work aims to develop efficient meta-heuristic algorithms to deal with the Long-Term Preventive Maintenance Scheduling Problem (PPOMPLP). The work begins with the development of a constructive and a allocation heuristic, followed by the development of local search heuristics and meta-heuristics, as well as the evaluation of the performance of the proposed algorithms compared to other works in the literature. To calibrate and validate the meta-heuristics, small fictitious instances were solved. After calibration, the meta-heuristics were applied to solve larger and real instances. As a result, the Iterated Local Search (ILS) was the best performing meta-heuristic and the result obtained for the real instance was 40.5% better than that presented in the literature.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 29/10/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessManutenção produtiva totalGreedy Randomized Adaptive Search Procedure - GRASPIterated Local Search - ILSAlgorítmos computacionais - Simulated AnnealingMétodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPORIGINALDISSERTAÇÃO_MétodosMeta-Hurísticos.pdfDISSERTAÇÃO_MétodosMeta-Hurísticos.pdfapplication/pdf1275168https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/2c0dbac2-dcd1-4975-b959-59430b7ddfb4/downloadc197522174d1fc95deae3a2365da32dfMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/734bd496-227b-4ace-b364-29fbb7498933/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/ededb720-a78f-4e0e-b17c-4402d85c44c7/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_MétodosMeta-Hurísticos.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_MétodosMeta-Hurísticos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4258https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/d461857b-0be5-4c42-a432-7a3acc8e42be/download7775f2caa80538f3a6e9aad8c51dfa58MD54falseAnonymousREAD123456789/178162024-11-10 21:15:20.31http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/abertoopen.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/17816https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-11T00:15:20Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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