Proposição de política de reparo imperfeito bayesiano considerando ALARP
| Ano de defesa: | 2021 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso embargado |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41926 |
Resumo: | A gestão da manutenção possui função estratégica nas organizações por colaborar para o bom desempenho operacional, a redução dos custos e o aumento da segurança. Devido a estreita relação entre otimização da manutenção e risco, a literatura tem apresentado políticas de reparo perfeito baseadas em restrições de segurança e critérios de aceitação do princípio As Low As Reasonably Practicable (ALARP). Todavia, as atividades de manutenção nem sempre restauram os equipamentos a um estado tão bom quanto novo, manutenções imperfeitas podem ocorrer por diversos fatores de ordem tecnológica, metodológica ou humana. Assim, este trabalho propõe uma política de substituição por idade baseado em reparo imperfeito bayesiano com implementação do princípio (ALARP), em combinação com critérios de aceitação de risco. A política incorpora o caso em que a falha pode ser minimamente ou perfeitamente reparada com probabilidades aleatórias, devido às diferentes habilidades dos integrantes das equipes de manutenção. Para tanto, houve a realização de revisão da literatura sobre ALARP e gestão da manutenção, modelagem analítica, aplicações numéricas e análise do impacto da qualidade da ação de manutenção no ALARP. O modelo proposto engloba a otimização de manutenção e o gerenciamento de risco, uma vez que a finalidade é determinar a idade de substituição que minimiza o custo esperado por unidade de tempo, de forma que o índice de risco atenda aos critérios de aceitação de risco do ALARP. Houve a implementação do modelo com e sem o uso do fator de desproporção no ALARP, tanto para o caso do horizonte infinito e quanto para o caso de um ciclo de substituição. Os resultados das aplicações numéricas mostram que a consideração do reparo imperfeito acarreta o aumento dos custos de substituição e diminuição da idade ótima de substituição quando comparado ao reparo perfeito. De maneira similar, o aumento do fator de desproporção aumenta os custos de manutenção do sistema, o que ocasiona a necessidade de diminuir a idade ótima de substituição dos equipamentos para conservar a segurança e confiabilidade do sistema. Percebeu-se que o parâmetro de forma e a qualidade do reparo influenciaram mais na idade ótima de substituição do que os valores das distribuições a priori. Por meio dos resultados das análises de sensibilidade, entende-se que o presente modelo é aplicável em situações reais onde há conflitos de interesse entre gestão da manutenção e risco. |
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ARAÚJO, Joyce Danielle dehttp://lattes.cnpq.br/4265182611652687http://lattes.cnpq.br/7741826884583892LOPES, Rodrigo Sampaio2021-12-03T17:57:26Z2021-12-03T17:57:26Z2021-08-25ARAÚJO, Joyce Danielle de. Proposição de política de reparo imperfeito bayesiano considerando ALARP. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2021.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41926A gestão da manutenção possui função estratégica nas organizações por colaborar para o bom desempenho operacional, a redução dos custos e o aumento da segurança. Devido a estreita relação entre otimização da manutenção e risco, a literatura tem apresentado políticas de reparo perfeito baseadas em restrições de segurança e critérios de aceitação do princípio As Low As Reasonably Practicable (ALARP). Todavia, as atividades de manutenção nem sempre restauram os equipamentos a um estado tão bom quanto novo, manutenções imperfeitas podem ocorrer por diversos fatores de ordem tecnológica, metodológica ou humana. Assim, este trabalho propõe uma política de substituição por idade baseado em reparo imperfeito bayesiano com implementação do princípio (ALARP), em combinação com critérios de aceitação de risco. A política incorpora o caso em que a falha pode ser minimamente ou perfeitamente reparada com probabilidades aleatórias, devido às diferentes habilidades dos integrantes das equipes de manutenção. Para tanto, houve a realização de revisão da literatura sobre ALARP e gestão da manutenção, modelagem analítica, aplicações numéricas e análise do impacto da qualidade da ação de manutenção no ALARP. O modelo proposto engloba a otimização de manutenção e o gerenciamento de risco, uma vez que a finalidade é determinar a idade de substituição que minimiza o custo esperado por unidade de tempo, de forma que o índice de risco atenda aos critérios de aceitação de risco do ALARP. Houve a implementação do modelo com e sem o uso do fator de desproporção no ALARP, tanto para o caso do horizonte infinito e quanto para o caso de um ciclo de substituição. Os resultados das aplicações numéricas mostram que a consideração do reparo imperfeito acarreta o aumento dos custos de substituição e diminuição da idade ótima de substituição quando comparado ao reparo perfeito. De maneira similar, o aumento do fator de desproporção aumenta os custos de manutenção do sistema, o que ocasiona a necessidade de diminuir a idade ótima de substituição dos equipamentos para conservar a segurança e confiabilidade do sistema. Percebeu-se que o parâmetro de forma e a qualidade do reparo influenciaram mais na idade ótima de substituição do que os valores das distribuições a priori. Por meio dos resultados das análises de sensibilidade, entende-se que o presente modelo é aplicável em situações reais onde há conflitos de interesse entre gestão da manutenção e risco.CAPESMaintenance management has a strategic role in organizations as it contributes to good operational performance, cost reduction and increased safety. Due to the close relationship between maintenance optimization and risk, the literature has presented perfect repair policies based on security constraints and acceptance criteria of the As Low As Reasonably Practicable (ALARP) principle. However, maintenance activities do not always restore the equipment to a state as good as new, imperfect maintenance can occur due to several technological, methodological or human factors. Thus, this work proposes an age replacement policy based on Bayesian imperfect repair with the implementation of the principle (ALARP), in combination with risk acceptance criteria. The policy incorporates the case where the failure can be minimally or perfectly fixed with random probabilities, due to the different skills of the members of the maintenance teams. For this, there was a literature review on ALARP and maintenance management, analytical modeling, numerical applications and analysis of the impact of the quality of maintenance action on ALARP. The proposed model encompasses maintenance optimization and risk management since the purpose is to determine the replacement age that minimizes the expected cost per unit of time, so that the risk index meets the risk acceptance criteria of the ALARP. The model was implemented with and without the use of the disproportion factor in ALARP, both for the case of the infinite horizon and for the case of a substitution cycle. The results of numerical applications show that considering the imperfect repair leads to an increase in replacement costs and a decrease in the optimal replacement age when compared to the perfect repair. Similarly, the increase in the disproportion factor increases the system's maintenance costs, which makes it necessary to reduce the optimal replacement age of equipment to preserve the system's safety and reliability. It was noticed that the shape parameter and the repair quality influenced more on the optimal replacement age than the values of the prior distributions. Through the results of the sensitivity analyses, it is understood that this model is applicable in real situations where there are conflicts of interest between maintenance and risk management.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAAUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessSistemas de segurançaAdministração de riscoManutençãoProposição de política de reparo imperfeito bayesiano considerando ALARPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Joyce Danielle de Araújo.pdf.txtDISSERTAÇÃO Joyce Danielle de Araújo.pdf.txtExtracted texttext/plain183312https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41926/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Joyce%20Danielle%20de%20Ara%c3%bajo.pdf.txt169742b2ef508c1110c678d9e39f0140MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Joyce Danielle de Araújo.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Joyce Danielle de Araújo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1175https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41926/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Joyce%20Danielle%20de%20Ara%c3%bajo.pdf.jpgc21ef9623a6033cb06ad8561294ac82bMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Joyce Danielle de Araújo.pdfDISSERTAÇÃO Joyce Danielle de Araújo.pdfapplication/pdf2602114https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41926/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Joyce%20Danielle%20de%20Ara%c3%bajo.pdf1293b17d5974ee75ad74aca9871bd10cMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41926/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81908https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41926/3/license.txtc59d330e2c454f71974f5866a0e8a96aMD53123456789/419262021-12-04 02:10:06.463oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-12-04T05:10:06Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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