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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/18614| Título: | Dimensionamento de estoques de peças de reposição com uso de simulação de Monte Carlo |
| Título(s) alternativo(s): | Spare parts stock sizing using Monte Carlo simulation |
| Autor(es): | Tomaz, Junio Fernandes |
| Orientador(es): | Rodrigues, Marcelo |
| Palavras-chave: | Confiabilidade (Engenharia) Controle de estoque Monte Carlo, Método de Custo industrial Manutenção Ciclo de vida do produto Reliability (Engineering) Inventory control Monte Carlo method Costs, Industrial Maintenance Product life cicle |
| Data do documento: | 3-Nov-2017 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | TOMAZ, Junio Fernandes. Dimensionamento de estoques de peças de reposição com uso de simulação de Monte Carlo. 2017. 67 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Engenharia da Confiabilidade) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017. |
| Resumo: | A adoção de uma política correta para o gerenciamento do estoque de peças de reposição MRO (manutenção, reparo e operação), pode trazer vários benefícios para as empresas, como o aumento da disponibilidade dos seus ativos e a redução de custos operacionais. As técnicas atuais de dimensionamento de estoques não levam em consideração as características individuais deste tipo de peças, que são o baixo ou baixíssimo giro, alto tempo de reposição e alto custo, não apresentando uma demanda no tempo de resposta normalmente distribuída. Para este tipo de estoque o grande desafio das organizações é a definição de quanto pedir, quando pedir e quanto manter em estoque. Este trabalho propõe um modelo para o dimensionamento de peças de reposição, onde seu objetivo é encontrar a melhor relação entre o número de peças em estoque e a disponibilidade dos ativos ao menor custo final. O estudo contempla o levantamento e análise de dados históricos dos tempos até a falha, tempos de reparo e tempo de reposição de cada peça estudada individualmente, para o modelamento das distribuições de probabilidade que representarão estas características. O estudo foi aplicado na ArcelorMittal Vega, que é uma empresa do ramo siderúrgico de grande porte localizada no sul do país. O modelo abordado neste trabalho utiliza ferramentas de confiabilidade e simulação com software pelo método de Monte Carlo, que pode ser aplicado a qualquer distribuição de probabilidade. O modelo proposto é aplicado em duas peças de reposição, sendo uma de natureza elétrica e outra de natureza mecânica. Este recurso se mostrou aderente e eficaz ao objetivo proposto, na definição do estoque de peças de reposição e sendo de fácil aplicação e compreensão. Os resultados obtidos com a simulação são mostrados no final deste estudo, e uma comparação com o estoque atual destas peças é realizada. |
| Abstract: | The adoption of a correct spare parts inventory management policy MRO (maintenance, repair and operation), can bring several benefits to the companies, such as assets availability increase and operational costs reduction. Current techniques of inventory sizing do not take into account the individual characteristics of this type of parts, which are, low or very low turnover, high lead time and high cost, not presenting a demand in the normally distributed response time. For this type of inventory the great organizations challenge is the definition of how much to order, when to order and how many to keep in stock. This work proposes a model for spare parts sizing, whose objective is to find the best relation between the number of parts in stock and the assets availability at lowest final cost. The study includes the collection and analysis of historical data from time to failure, time to repair and time to replacement of each piece studied individually in order to model the probability distributions that will represent these characteristics. The study was applied at ArcelorMittal Vega, a large steel company located in the south of country. The model applied in this work uses reliability and simulation tools with software by the Monte Carlo method that can be applied to any probability distribution. The proposed model is applied in two spare parts, one electrical and one mechanical type. This method was adherent to the proposed objective and effective on definition of spare parts number in stock, being easy to apply and understand. The simulation results are shown at the end of this study and a comparison is made with the current stock of these spare parts. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/18614 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia da Confiabilidade |
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