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Campo DCValorIdioma
dc.creatorOliveira, André Finco de-
dc.creatorBonora, Taicimara Ferreira-
dc.creatorKloss, Thiago de Almeida-
dc.date.accessioned2021-12-02T23:41:26Z-
dc.date.available2021-12-02T23:41:26Z-
dc.date.issued2020-11-10-
dc.identifier.citationOLIVEIRA André Finco de; BONORA, Taicimara Ferreira; KLOSS, Thiago de Almeida. Método de tomada de decisão AHP aplicado na gestão da manutenção industrial: estudo de caso em uma empresa de bens de consumo. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26587-
dc.description.abstractThe report “A situação da manutenção no Brasil” ABRAMAN (2017), reports that the electronics sector obtained 136 billion reais in net sales in 2017. Of this total, approximately 9.52 billion reais (7%) were allocated to industrial maintenance. Considering the high amount of financial resources allocated for this purpose, maintenance has a strategic function in an industry, as it is responsible for the availability of assets and it is directly related to the productivity, reliability and results of the company. Therefore, for decision-making in the strategic planning of maintenance in an industry, to be carried out according to the established internal objectives, mathematical models of decision making become essential. In order to assist in improving the decision-making process in the maintenance management of a thermoforming machine for the thermoforming process in a consumer goods industry located in the city of Curitiba – PR, the hierarchical decision-making method AHP (Analytic Hierarchy Process) was applied. The result obtained was that predictive maintenance is the most appropriate maintenance strategy to be used on the equipment, with a relative weight of 40.45% compared to other strategies. This result is aligned with the current position of the factory in relation to the asset, and expands the possibilities of deploying new predictive maintenance techniques to monitor the machine concerned.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectProcesso decisóriopt_BR
dc.subjectIndústrias - Manutençãopt_BR
dc.subjectProcesso decisório por critério múltiplopt_BR
dc.subjectManutenção - Indicadorespt_BR
dc.subjectDecision makingpt_BR
dc.subjectIndustries - Maintenancept_BR
dc.subjectMultiple criteria decision makingpt_BR
dc.subjectMaintenance - Directoriespt_BR
dc.titleMétodo de tomada de decisão AHP aplicado na gestão da manutenção industrial: estudo de caso em uma empresa de bens de consumopt_BR
dc.title.alternativeAHP decision making method applied in industrial maintenance management: case study in a consumer goods companypt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoO relatório “A situação da manutenção no Brasil” ABRAMAN (2017), relata que o setor eletroeletrônico obteve 136 bilhões de reais de faturamento líquido no ano de 2017. Deste total, aproximadamente 9,52 bilhões de reais (7%) foram destinados à manutenção industrial. Considerando a alta quantidade de recursos financeiros alocados para este fim, a manutenção possui função estratégica em uma indústria, pois é responsável pela disponibilidade dos ativos e está diretamente relacionada com a produtividade, confiabilidade e resultados da empresa. Portanto, para que a tomada de decisão no planejamento estratégico de manutenção de uma indústria seja realizada em consonância com os objetivos internos estabelecidos, modelos matemáticos de tomada de decisão tornam-se essenciais. Com o objetivo de auxiliar no aprimoramento da gestão de manutenção de uma máquina termoformadora do processo de termoformagem em uma indústria de bens de consumo localizada na cidade de Curitiba – PR, aplicou-se o método hierárquico decisório AHP (Analytic Hierarchy Process). O resultado obtido foi que a manutenção preditiva é a estratégia de manutenção mais adequada a ser empregada no equipamento, com um peso relativo de 40,45% em comparação com as outras estratégias. Tal resultado encontrase alinhado com a postura atual da fábrica em relação ao ativo, e expande as possibilidades de implementação de novas técnicas de manutenção preditiva para acompanhamento da máquina em questão.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Rodrigues, Marcelo-
dc.contributor.advisor-co1Loures, Eduardo de Freitas Rocha-
dc.contributor.referee1Loures, Eduardo de Freitas Rocha-
dc.contributor.referee2Rigoni, Emerson-
dc.contributor.referee3Rodrigues, Marcelo-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programGraduação em Engenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
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