Modelo de apoio a decisão para dimensionamento da quantidade de mangotes marítimos sobressalentes para terminais aquaviários offshore

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: LIMA, Heitor Fagner Lopes de
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/49306
Resumo: As exportações e importações de petróleo e derivados possuem elevada relevância estratégica no Brasil e no mundo. A movimentação desses hidrocarbonetos entre navios e terminais marítimos é uma atividade de elevado risco, dada a possibilidade vazamento no mar e impactos ambientais. Portanto é de suma importância um bom gerenciamento dos ativos físicos e, para isso, um dos pontos de atenção é a gestão adequada dos sobressalentes que dão suporte à gestão da manutenção de terminais marítimos. Dentre os principais sobressalentes dos terminais aquaviários offshore estão os mangotes marítimos. Existem muitas pesquisas sobre resistência mecânica, materiais de construção e simulações computacionais sobre estes componentes, porém não foram encontrados na literatura estudos sobre a determinação da quantidade ótima que deve ser mantida em estoque. Diante desse contexto, este trabalho apresenta um modelo de apoio a decisão para otimização da quantidade de mangotes sobressalentes e expõe a aplicação em terminais offshore responsáveis pelo abastecimento de regiões com milhões de pessoas ao longo da costa brasileira. O modelo desenvolvido se mostrou de fácil utilização e reduziu o risco de impacto econômico, social e ambiental na empresa em que foi aplicado. O impacto social se dá pela redução do risco de desabastecimento de petróleo e derivados em várias regiões do país, o que resultaria num aumento considerável do custo de alimentos, dentre outros que dependem de logística com caminhões a diesel. O impacto ambiental se dá pela redução do risco de acidentes ambientais ocorrida pelo aumento do nível de serviço de linhas de transferência de petróleo que atravessam quilômetros no mar. E, por fim o impacto econômico devido à redução de custo de investimento em ativos imobilizados em cerca de R$ 20 milhões em relação ao que era previsto antes da aplicação da metodologia, bem como a redução anual do custo com manutenção do estoque em aproximadamente R$ 5 milhões. Além da redução possível do lucro cessante e do aprimoramento da estimativa orçamentaria para os anos seguintes, o ponto ótimo calculado para cada tipo de mangote resultou na diminuição do risco de quebra de estoque média em mais de 22%.
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Portanto é de suma importância um bom gerenciamento dos ativos físicos e, para isso, um dos pontos de atenção é a gestão adequada dos sobressalentes que dão suporte à gestão da manutenção de terminais marítimos. Dentre os principais sobressalentes dos terminais aquaviários offshore estão os mangotes marítimos. Existem muitas pesquisas sobre resistência mecânica, materiais de construção e simulações computacionais sobre estes componentes, porém não foram encontrados na literatura estudos sobre a determinação da quantidade ótima que deve ser mantida em estoque. Diante desse contexto, este trabalho apresenta um modelo de apoio a decisão para otimização da quantidade de mangotes sobressalentes e expõe a aplicação em terminais offshore responsáveis pelo abastecimento de regiões com milhões de pessoas ao longo da costa brasileira. O modelo desenvolvido se mostrou de fácil utilização e reduziu o risco de impacto econômico, social e ambiental na empresa em que foi aplicado. O impacto social se dá pela redução do risco de desabastecimento de petróleo e derivados em várias regiões do país, o que resultaria num aumento considerável do custo de alimentos, dentre outros que dependem de logística com caminhões a diesel. O impacto ambiental se dá pela redução do risco de acidentes ambientais ocorrida pelo aumento do nível de serviço de linhas de transferência de petróleo que atravessam quilômetros no mar. E, por fim o impacto econômico devido à redução de custo de investimento em ativos imobilizados em cerca de R$ 20 milhões em relação ao que era previsto antes da aplicação da metodologia, bem como a redução anual do custo com manutenção do estoque em aproximadamente R$ 5 milhões. Além da redução possível do lucro cessante e do aprimoramento da estimativa orçamentaria para os anos seguintes, o ponto ótimo calculado para cada tipo de mangote resultou na diminuição do risco de quebra de estoque média em mais de 22%.Exports and imports of oil and derivatives have high strategic relevance in Brazil and in the world. The movement of these hydrocarbons between ships and maritime terminals is a high-risk activity, given the possibility of leakage at sea and environmental impacts. Therefore, good physical assets management is of paramount importance and, for that, one of the points of attention is the proper management of spare parts that support the maintenance management of maritime terminals. Among the main spare parts of offshore terminals are maritime hoses. There is a lot of research on mechanical strength, construction materials and computer simulations on these components, but no studies were found in the literature on determining the optimal amount that should be kept in stock. Given this context, this work presents a decision support model for the optimization the amount of spare hoses and exposes the application in offshore terminals responsible for supplying regions with millions of people along the Brazilian coast. The developed model proved to be easy to use and reduced the risk of economic, social and environmental impact on the company in which it was applied. The social impact is due to the reduction of the risk of oil shortages and derivatives in several regions of the country, which would result in a considerable increase in the cost of food, among others that depend on logistics with diesel trucks. The environmental impact is due to the reduction in the risk of environmental accidents caused by the increase in the level of service of oil transfer lines that cross kilometers at sea. And, finally, the economic impact due to the reduction in the cost of investment in fixed assets of approximately R$ 20 million compared to what was expected before the application of the methodology, as well as the annual reduction in the cost of maintaining inventory by approximately R$ $5 million. In addition to the possible reduction in lost profit and the improvement of the budget estimate for the following years, the optimal point calculated for each type of hose resulted in a decrease in the risk of average out of stock by more than 22%.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de ProducaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia de produçãoOtimizaçãoSobressalentesMangotes marítimosOffshoreGestão da manutençãoModelo de apoio a decisão para dimensionamento da quantidade de mangotes marítimos sobressalentes para terminais aquaviários offshoreinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestrado profissionalreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Heitor Fagner Lopes de Lima.pdf.txtDISSERTAÇÃO Heitor Fagner Lopes de Lima.pdf.txtExtracted texttext/plain160856https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/49306/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Heitor%20Fagner%20Lopes%20de%20Lima.pdf.txt3b1ba319dfd3ded67ab19923b81354e1MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Heitor Fagner Lopes de Lima.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Heitor Fagner Lopes de Lima.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1229https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/49306/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Heitor%20Fagner%20Lopes%20de%20Lima.pdf.jpg1563538587845ad0f9f42053e88d803bMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Heitor Fagner Lopes de Lima.pdfDISSERTAÇÃO Heitor Fagner Lopes de Lima.pdfapplication/pdf2753386https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/49306/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Heitor%20Fagner%20Lopes%20de%20Lima.pdfcd996f65b65693ca9c1c800e821999f9MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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