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Título: Planejamento de ordens de manutenção preventiva por meio de simheurística.
Autor(es): Coelho, Diego Gomes
Orientador(es): Souza, Marcone Jamilson Freitas
Cota, Luciano Perdigão
Palavras-chave: Planejamento
Ordem de Serviço de Manutenção
Otimização estrutural
Programação heurística
Data do documento: 2023
Membros da banca: Souza, Marcone Jamilson Freitas
Cota, Luciano Perdigão
Martins, Simone de Lima
Fonseca, George Henrique Godim da
Referência: COELHO, Diego Gomes. Planejamento de ordens de manutenção preventiva por meio de simheurística. 2023. 54 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Resumo: Este trabalho aborda o problema de alocação de tarefas de manutenção preventiva em um planejamento de 52 semanas. Dado um conjunto de tarefas de manutenção a serem realizadas em um conjunto de máquinas, um conjunto de equipes e um horizonte de planejamento, o problema consiste em designar cada tarefa a uma equipe em um determinado instante do horizonte de planejamento visando a minimizar o numero de equipes necessárias e maximizar o número de tarefas não executadas. Para tratá-lo, inicialmente foi desenvolvido um algoritmo construtivo capaz de testar automaticamente 384 regras de construção e retornar a melhor regra para cada instância. Comparado com a literatura, esse algoritmo construtivo gerou soluções de boa qualidade em tempo computacional muito menor que os algoritmos meta-heurísticos existentes. Foi desenvolvido também o algoritmo meta-heurístico Iterated Local Search (ILS) para aprimorar as soluções geradas pelo método construtivo. O algoritmo ILS atingiu o melhor resultado em 97% das instancias avaliadas. No entanto, tanto o método ILS quanto os demais métodos da literatura para o problema são determinísticos e não levam em consideração as incertezas que podem ocorrer durante a execução de uma tarefa, o que pode resultar em um planejamento insuficiente com um tempo de execução total mais longo do que o previsto. Para contornar essa situação, foi proposto um algoritmo simheurístico, nomeado SIM-ILS. Embora ele apresente um custo levemente superior ao método ILS determinístico, o SIM-ILS e capaz de captar as incertezas da operação de manutenção, tornando suas soluções mais aderentes ao ambiente industrial.
Resumo em outra língua: This work addresses the problem of assigning preventive maintenance jobs in a 52-week planning horizon. Given a set of maintenance jobs to be performed in a set of machines, a set of work teams, and a planning horizon, the problem consists in assigning each job to a team in a given instant of the planning horizon, aiming to minimize the number of necessary teams and maximize the number of jobs not performed. Initially, we developed a constructive algorithm capable of automatically testing 384 construction rules and returning the best rule for each instance. Compared to the literature, this constructive algorithm generated good-quality solutions in much less computational time than existing meta-heuristic algorithms. We also developed an Iterated Local Search (ILS) algorithm to improve the solutions generated by the constructive method. The ILS algorithm achieved the best result in 97% of the evaluated instances. However, both the ILS method and other methods in the literature for the problem are deterministic and do not consider the uncertainties that may occur during the execution of a job, which can result in insufficient planning with a total execution time longer than expected. This work proposes a simheuristic algorithm named SIM-ILS, to overcome this situation. Although it presents a cost slightly higher than the deterministic ILS method, the SIM-ILS is able to capture the un certainties of the maintenance operation, making its solutions more adherent to the industrial environment.
Descrição: Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17452
Licença: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 23/08/2023 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.
Aparece nas coleções:PROFICAM - Mestrado (Dissertações)

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