Model to determine the quantities of spare parts in stock in a power generation plant
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Produção Online |
Texto Completo: | https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/2549 |
Resumo: | This paper presents a simulation model to evaluate the total downtime of a power generation plant due to lack of spare parts as a function of inventory levels of each one of these parts. The model considers items that appear once or twice in the system with reliability configuration such as series and parallel, with or without preventive replacement policy. The stochastic optimization based on Scatter Search metaheuristic is used to set inventory levels in order to minimize the mean total downtime due to lack of parts and respecting the statistical constraints over the total amount spent for the planning horizon. The results indicated that, for example, if the cost constraint of R$ 550,000 for 10 years is increased by 9.1%, the mean total downtime is reduced by 55.9% (from 617 to 272 hours).Therefore, it demonstrates that optimization of inventory levels based on different constraints allows us to understand the trade-off between availability and cost, which helps the company to choose inventory (stock) strategy that uses resources efficiently and meets operational expectations. |
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Model to determine the quantities of spare parts in stock in a power generation plantModelo para determinar as quantidades em estoque de peças sobressalentes em uma planta de geração de energiaMaintenanceInventory. Spare parts.Manutenção. Estoque. Sobressalentes.This paper presents a simulation model to evaluate the total downtime of a power generation plant due to lack of spare parts as a function of inventory levels of each one of these parts. The model considers items that appear once or twice in the system with reliability configuration such as series and parallel, with or without preventive replacement policy. The stochastic optimization based on Scatter Search metaheuristic is used to set inventory levels in order to minimize the mean total downtime due to lack of parts and respecting the statistical constraints over the total amount spent for the planning horizon. The results indicated that, for example, if the cost constraint of R$ 550,000 for 10 years is increased by 9.1%, the mean total downtime is reduced by 55.9% (from 617 to 272 hours).Therefore, it demonstrates that optimization of inventory levels based on different constraints allows us to understand the trade-off between availability and cost, which helps the company to choose inventory (stock) strategy that uses resources efficiently and meets operational expectations.Neste artigo apresenta-se um modelo para avaliar o tempo total indisponível de uma planta de geração de energia elétrica devido à falta de peças de reposição em função dos níveis de estoque de cada uma destas peças. O modelo considera itens que apareçam uma ou duas vezes no sistema com configuração de confiabilidade do tipo série ou paralelo, com ou sem política de substituição preventiva. Otimização estocástica baseada na metaheurística Scatter Search foi utilizada para definir os níveis de estoque com objetivo de minimizar a média do tempo total indisponível devido à falta de peças e respeitando a restrição estatística sobre o valor total gasto para o horizonte de planejamento. Os resultados indicaram que, por exemplo, se a restrição de custo de R$ 550.000 para 10 anos for aumentada em 9,1%, a média do tempo indisponível é reduzida em 55,9% (de 617 para 272 horas). Portanto, demonstra-se que otimizar os níveis de estoque com base em diferentes restrições permite compreender o trade-off entre disponibilidade e custo de modo a auxiliar a empresa a escolher a estratégia de estoque que utilize os recursos com eficiência e atenda às expectativas operacionais. Associação Brasileira de Engenharia de Produção2017-09-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfvideo/mp4https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/254910.14488/1676-1901.v17i3.2549Revista Produção Online; Vol. 17 No. 3 (2017); 828-856Revista Produção Online; v. 17 n. 3 (2017); 828-8561676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/2549/1563https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/2549/1562Copyright (c) 2017 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessTeodoro Filho, Alberto MagnoSchroeder, Marcos de AndradeIgnácio, Paulo Sérgio de ArrudaCosta Lima, Gabriel Alves da2017-09-15T12:32:45Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/2549Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2017-09-15T12:32:45Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false |
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