SMIPP : processo de priorização inteligente em parada de manutenção de ativos físicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: FLÓRIO, Cinthya Cavalcanti
Orientador(a): MEIRA, Silvio Romero de Lemos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62325
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. In- clui 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, atra- vés 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 sis- temas 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 plane- jamento 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.
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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, atra- vés 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 sis- temas 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 plane- jamento 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.These days, asset maintenance isn’t just about fixing what’s broken. It covers ways to detect, in advance, possible failure of an asset. Includes monitoring of this asset. The maintenance of physical assets must be carried out in an organized and planned man- ner to preserve them, extend their useful life, control their life cycle, among others. The situation is more critical during maintenance shutdowns as the asset will need to be mo- mentarily inoperative. This directly impacts the time and cost allocated to maintenance, which, in most cases, are restricted. Because of this, planning and prioritizing physical as- set maintenance activities during maintenance shutdowns are important for corporations. These activities, although relevant, are complex due to the different possible alternatives, different points of view of stakeholders and external factors. This fact still leads to a lack of methods, processes, models and frameworks that help the asset manager to align asset maintenance policies with the organizations’ business strategies, through planning and executing the prioritization of activities. of maintenance. Studies in the literature on the prioritization of maintenance activities have severe gaps that make it impossible to identify which groupings of maintenance activities, of homogeneous multi-active systems, increase the return on investment in maintenance shutdowns with time and budget restric- tions. Thus, several aspects of prioritizing maintenance activities end up being neglected. In this work, the objective is to help identify groupings of maintenance activities, of ho- mogeneous multi-active systems, which increase the return on investment in maintenance stops with time and budget restrictions. To this end, an iterative and incremental process is presented that uses IA technologies for planning and executing the prioritization of groups of maintenance activities, this is SMIPP. This process was evaluated in two differ- ent ways. The first through simulation and the second through survey with experts. With the simulation, the applicability of the proposed process was investigated through the use of a developed support tool. With the survey, the adherence of the SMIPP process to the ten principles of good business process management was verified. The results obtained in the simulation hypothesis tests were positive, as the null hypothesis of the indices was rejected in many cases. The results in the survey showed that participants would use the process in their company, as it helps in the integration of the company’s different departments, engages the asset manager with other decision makers, among other aspects evaluated.These days, asset maintenance isn’t just about fixing what’s broken. It covers ways to detect, in advance, possible failure of an asset. Includes monitoring of this asset. The maintenance of physical assets must be carried out in an organized and planned man- ner to preserve them, extend their useful life, control their life cycle, among others. The situation is more critical during maintenance shutdowns as the asset will need to be mo- mentarily inoperative. This directly impacts the time and cost allocated to maintenance, which, in most cases, are restricted. Because of this, planning and prioritizing physical as- set maintenance activities during maintenance shutdowns are important for corporations. These activities, although relevant, are complex due to the different possible alternatives, different points of view of stakeholders and external factors. This fact still leads to a lack of methods, processes, models and frameworks that help the asset manager to align asset maintenance policies with the organizations’ business strategies, through planning and executing the prioritization of activities. of maintenance. Studies in the literature on the prioritization of maintenance activities have severe gaps that make it impossible to identify which groupings of maintenance activities, of homogeneous multi-active systems, increase the return on investment in maintenance shutdowns with time and budget restric- tions. Thus, several aspects of prioritizing maintenance activities end up being neglected. In this work, the objective is to help identify groupings of maintenance activities, of ho- mogeneous multi-active systems, which increase the return on investment in maintenance stops with time and budget restrictions. To this end, an iterative and incremental process is presented that uses IA technologies for planning and executing the prioritization of groups of maintenance activities, this is SMIPP. This process was evaluated in two differ- ent ways. The first through simulation and the second through survey with experts. With the simulation, the applicability of the proposed process was investigated through the use of a developed support tool. With the survey, the adherence of the SMIPP process to the ten principles of good business process management was verified. The results obtained in the simulation hypothesis tests were positive, as the null hypothesis of the indices was rejected in many cases. The results in the survey showed that participants would use the process in their company, as it helps in the integration of the company’s different departments, engages the asset manager with other decision makers, among other aspects evaluated.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessPriorizaçãoAnálise multicritério de apoio à decisãoInteligência ArtificialGestão de ativosAtividades de manutençãoSMIPP : processo de priorização inteligente em parada de manutenção de ativos físicosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Cinthya Cavalcanti Flório.pdfTESE Cinthya Cavalcanti Flório.pdfapplication/pdf9151932https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/62325/1/TESE%20Cinthya%20Cavalcanti%20Fl%c3%b3rio.pdfbee983a9441e9f1ebdb947eed8ad3648MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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