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

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Data
2023
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Resumo
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.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Manutenção produtiva total, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure - GRASP, Iterated Local Search - ILS, Algorítmos computacionais - Simulated Annealing
Citação
SANTOS, 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.