Manutenção centrada em confiabilidade : uma abordagem quantitativa
| Ano de defesa: | 2011 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/10183/29050 |
Resumo: | Diante da crescente importância da gestão da manutenção para o aumento da competitividade das empresas e a deficiência existente na literatura quanto à abordagens quantitativas da MCC, o tema desta dissertação é a Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC), abordada a partir de análises quantitativas. Seu principal objetivo é explorar as análises quantitativas que possam ser usadas no âmbito da MCC para contribuir na elaboração de planos de manutenção. Inicialmente, foram identificados, através de pesquisa da literatura e entrevistas em empresas manufatureiras, métodos quantitativos que poderiam dar suporte a MCC. Entre os métodos quantitativos identificados, destaque para o uso de distribuições de probabilidade, que suporta várias atividades da MCC. Os métodos de Engenharia Econômica e a simulação de Monte Carlo também merecem destaque, pois permitem análises mais sofisticadas associadas a custo e desempenho de sistemas produtivos sujeitos à manutenção. Posteriormente, foram elaborados dois métodos para desenvolver análises quantitativas que orientem a revisão ou elaboração de um plano de manutenção de equipamentos: um para um cenário de produção just in time e outro para um cenário de produção protegido por estoques. Ambos os métodos envolveram o uso de distribuições de probabilidade, simulação de Monte Carlo e análise de sensibilidade. A aplicação dos métodos é ilustradas através de estudos reais realizados em linhas de uma empresa do setor de tintas e corantes. |
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Mendes, Angélica AlebrantRibeiro, Jose Luis Duarte2011-05-18T06:00:12Z2011http://hdl.handle.net/10183/29050000774312Diante da crescente importância da gestão da manutenção para o aumento da competitividade das empresas e a deficiência existente na literatura quanto à abordagens quantitativas da MCC, o tema desta dissertação é a Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC), abordada a partir de análises quantitativas. Seu principal objetivo é explorar as análises quantitativas que possam ser usadas no âmbito da MCC para contribuir na elaboração de planos de manutenção. Inicialmente, foram identificados, através de pesquisa da literatura e entrevistas em empresas manufatureiras, métodos quantitativos que poderiam dar suporte a MCC. Entre os métodos quantitativos identificados, destaque para o uso de distribuições de probabilidade, que suporta várias atividades da MCC. Os métodos de Engenharia Econômica e a simulação de Monte Carlo também merecem destaque, pois permitem análises mais sofisticadas associadas a custo e desempenho de sistemas produtivos sujeitos à manutenção. Posteriormente, foram elaborados dois métodos para desenvolver análises quantitativas que orientem a revisão ou elaboração de um plano de manutenção de equipamentos: um para um cenário de produção just in time e outro para um cenário de produção protegido por estoques. Ambos os métodos envolveram o uso de distribuições de probabilidade, simulação de Monte Carlo e análise de sensibilidade. A aplicação dos métodos é ilustradas através de estudos reais realizados em linhas de uma empresa do setor de tintas e corantes.Due to the growing importance of maintenance management to increase the competitiveness of companies and the deficiency in the literature concerning quantitative approaches to RCM, the subject of this dissertation is the Reliability Centered Maintenance (RCM), approached from quantitative analysis. Its main objective is to explore quantitative analysis to be used in the scope of RCM and contribute for the construction of maintenance plans. Initially, quantitative methods that could support RCM were identified through literature research and interviews in manufacturing companies. Among the quantitative methods identified, probability distributions stood out for supporting various RCM activities. The methods of Economic Engineering and Monte Carlo simulation were also emphasized since they allow more sophisticated analysis related to cost and performance of production systems subjected to maintenance. Later, two methods to develop quantitative analysis for guiding the review or preparation of a maintenance plan for equipment were developed: one suited for a just-in-time production scenario and other for a scenario of production protected by stocks. Both methods involved the use of probability distributions, Monte Carlo simulation and sensitivity analysis. The methods were illustrated through a real applications in manufacturing lines of a paints and dyes production company.application/pdfporGestão da qualidadeManutenção centrada em confiabilidadeMétodo de Monte CarloReliability centered maintenanceQuantitative methodsMonte Carlo simulationJust-in-time systemProduction system protected by stocksMaintenance planManutenção centrada em confiabilidade : uma abordagem quantitativainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoPorto Alegre, BR-RS2011mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000774312.pdf000774312.pdfTexto completoapplication/pdf726355http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29050/1/000774312.pdfe4f8c41a21c360a6e2b4cab04f682209MD51TEXT000774312.pdf.txt000774312.pdf.txtExtracted Texttext/plain178171http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29050/2/000774312.pdf.txt30266f7c2dbb396be4c76494415409aeMD52THUMBNAIL000774312.pdf.jpg000774312.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1157http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29050/3/000774312.pdf.jpgec5794ce5d9141f1da17d244e8d50791MD5310183/290502018-10-11 08:48:44.984oai:www.lume.ufrgs.br:10183/29050Repositório InstitucionalPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.bropendoar:2018-10-11T11:48:44Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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