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Título: Otimização do planejamento de carga de manutenção preventiva por meio de programação matemática: aplicação a uma linha produtiva de motores
Título(s) alternativo(s): Preventive maintenance load planning optimization by mathematical programming: application to a productive line of engines
Autor(es): Nascimento, Tiago
Orientador(es): Magatão, Leandro
Palavras-chave: Manutenção
Programação linear
Programação (Matemática)
Balanceamento de linha de montagem
Maintenance
Linear programming
Programming (Mathematics)
Assembly-line balancing
Data do documento: 24-Ago-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: NASCIMENTO, Tiago. Otimização do planejamento de carga de manutenção preventiva por meio de programação matemática: aplicação a uma linha produtiva de motores. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.
Resumo: O presente trabalho aborda o problema de equilibrar as cargas de trabalho de colaboradores que executam as manutenções preventivas em linhas de usinagem de motores a combustão interna de uma indústria automotiva multinacional na região metropolitana de Curitiba-PR. Propõem-se a elaboração de um modelo matemático em Programação Linear Inteira Mista (PLIM) e, baseado nos resultados obtidos pela resolução do modelo em ferramenta computacional (solver), objetiva-se obter melhorias no balanceamento de carga de trabalho dos colaboradores. Para tanto, foi realizada a caracterização do problema, definido o escopo escolhido para aplicação da proposta e identificado detalhes da linha de usinagem. Em seguida, realizou-se uma revisão bibliográfica abordando os principais conceitos referentes ao balanceamento de cargas de manutenções preventivas, tão como realizou-se também um referencial teórico sobre a modelagem matemática a ser utilizada. Após isto, propôs-se uma metodologia de solução centrada em um modelo matemático em PLIM elaborado no presente trabalho. Na sequência aplica-se a metodologia proposta para a solução de um caso real de distribuição de mais de 1300 planos de manutenção, com periodicidades variadas, ao longo de um horizonte de análise de 156 semanas (3 anos). Os resultados obtidos evidenciam que a máxima diferença de carga de trabalho entre semanas apontada pela solução do modelo é inferior a 2,1% (variação máxima de 1,3 unidades de tempo), ao passo que a solução observada na prática apresenta variações superiores a 98% (variação máxima de 73,9 unidades de tempo). Desta forma, a abordagem de solução proposta mostra-se promissora para o auxílio à tomada de decisão operacional no contexto de equilíbrio de carga de trabalho de colaboradores que realizam atividades de manutenção.
Abstract: The present work addresses the workload-balancing problem of employees who perform preventive maintenance on machining lines for internal combustion engines. The multinational automotive industry is located in the metropolitan region of CuritibaPR. The work proposes the development of a mathematical model in Mixed Integer Linear Programming (MILP) and, based on the results obtained by solving the model in a computational tool (solver), the objective is to obtain improvements in the workload-balancing of employees. To this end, the problem was characterized, the application scope was chosen, the proposal was defined, and details of the machining line were identified. Then, a bibliographical review was carried out, addressing the main concepts related to the balancing of preventive maintenance loads, as well as theoretical references about the mathematical modeling to be used. After that, a methodology was proposed. Thus, the proposed methodology is applied to solve a real case of distribution of more than 1300 maintenance plans, with varying periodicities over an analysis horizon of 156 weeks (3 years). The results obtained show that the maximum difference in workload between weeks indicated by the model solution is less than 2.1% (maximum variation of 1.3 time units), while the solution observed in practice presents variations greater than 98% (maximum variation of 73.9 time units). Thus, the proposed solution approach is promising to aid operational decision making in the context of workload balance of employees who perform maintenance activities.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35259
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