Modelo para previsão de itens sobressalentes baseado em confiabilidade industrial: estudo desenvolvido em uma do setor petrolífero
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25669 |
Resumo: | A capacidade de competir em mercados globalizados é um qualificador presente nas organizações atuais. A gestão dos gastos produtivos (custos e investimentos) exerce influência direta nas decisões empresariais de curto e longo prazo. Nesse sentido, a busca pela otimização dos recursos, mediante redução do capital imobilizado, é um fator competitivo buscado por diversas empresas. A gestão de estoques envolve conflitos de interesses que podem conduzir o gestor a decisões incompatíveis: os estoques podem absorver grandes somas de recursos ou representar enormes perdas de produção (lucro cessante). Dentre os diversos tipos de estoques, a imobilização de itens sobressalentes aplicados à manutenção destaca-se por apresentar algumas características importantes: a demanda é irregular (lumpy), o investimento para aquisição das partes sobressalentes é elevado e o tempo de entrega é longo. Este trabalho objetiva aplicar um método para gestão de estoque sobressalente baseado em confiabilidade industrial com uso de covariáveis. O modelo aplica técnicas relacionadas a modelagem probabilística e processo de renovação, com objetivo de quantificar os itens sobressalentes. A análise faz uso de programas computacionais para manipulação dos parâmetros de confiabilidade (software Weibull® e BlockSim® - ReliaSoft) e do software R, necessário à definição das covariáveis. O dimensionamento dos sobressalentes é consolidado mediante programa desenvolvido em linguagem C++, que visa analisar as sobreposições das falhas ao longo do tempo. O estudo é aplicado ao dimensionamento de bombas centrífugas submersas (BCS) utilizadas na produção de petróleo em unidades marítimas. A ferramenta busca estruturar o processo de alocação de sobressalentes a serem imobilizados no setor petrolífero, auxiliando a tomada de decisão. |
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Cavalcante, Danilo GonçalvesSantos, Enilson Medeiros dosMedeiros, João Telesforo Nóbrega deRodrigues, Carlos Eduardo Aguiar LimaFerreira, Luciano2018-08-03T19:59:59Z2018-08-03T19:59:59Z2015-10-06CAVALCANTE, Danilo Gonçalves. Modelo para previsão de itens sobressalentes baseado em confiabilidade industrial: estudo desenvolvido em uma do setor petrolífero. 2015. 141f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25669A capacidade de competir em mercados globalizados é um qualificador presente nas organizações atuais. A gestão dos gastos produtivos (custos e investimentos) exerce influência direta nas decisões empresariais de curto e longo prazo. Nesse sentido, a busca pela otimização dos recursos, mediante redução do capital imobilizado, é um fator competitivo buscado por diversas empresas. A gestão de estoques envolve conflitos de interesses que podem conduzir o gestor a decisões incompatíveis: os estoques podem absorver grandes somas de recursos ou representar enormes perdas de produção (lucro cessante). Dentre os diversos tipos de estoques, a imobilização de itens sobressalentes aplicados à manutenção destaca-se por apresentar algumas características importantes: a demanda é irregular (lumpy), o investimento para aquisição das partes sobressalentes é elevado e o tempo de entrega é longo. Este trabalho objetiva aplicar um método para gestão de estoque sobressalente baseado em confiabilidade industrial com uso de covariáveis. O modelo aplica técnicas relacionadas a modelagem probabilística e processo de renovação, com objetivo de quantificar os itens sobressalentes. A análise faz uso de programas computacionais para manipulação dos parâmetros de confiabilidade (software Weibull® e BlockSim® - ReliaSoft) e do software R, necessário à definição das covariáveis. O dimensionamento dos sobressalentes é consolidado mediante programa desenvolvido em linguagem C++, que visa analisar as sobreposições das falhas ao longo do tempo. O estudo é aplicado ao dimensionamento de bombas centrífugas submersas (BCS) utilizadas na produção de petróleo em unidades marítimas. A ferramenta busca estruturar o processo de alocação de sobressalentes a serem imobilizados no setor petrolífero, auxiliando a tomada de decisão.The ability to compete in global markets is a present qualifying in the current organizations. The management of productive spending (costs and investments) has a direct influence on the business decisions of term short and long. In this sense, the search for optimization of the resources, through reductions in the fixed capital, is a competitive factor sought by various companies. The inventory management involves conflicts of interests that can lead the manager to inconsistent decisions: stocks can absorb large amounts of resources or represent massive production losses (profit loss). Among the various types of stocks, immobilization of spare items applied to maintenance stands out for have some important features: the demand is irregular (lumpy), the investment for the acquisition of spare parts is high and the delivery time is long. This work aims to apply a method for spare inventory management based on industrial reliability with use of covariates. The model applies techniques related to probabilistic modeling and renewal process, in order to quantify the spare items. The analysis makes use of computer programs to manipulate of the reliability parameters (Weibull® and BlockSim® software - ReliaSoft) and R® software, necessary to define the covariates. The dimensioning of the spares is consolidated through the program developed in c ++ language, which aims to analyze the failures overlapping over time. The study is applied to the sizing of centrifugal pumps (BCS) used in the production of oil in offshore units. The tool search to structure the process of allocation of spare parts to be fixed in the oil sector, aiding decision making.porCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOSobressalenteConfiabilidade industrialCovariáveisModelos probabilísticosProcesso de renovaçãoModelo para previsão de itens sobressalentes baseado em confiabilidade industrial: estudo desenvolvido em uma do setor petrolíferoModel for prevision of spare items based on industrial reliability: developed study in a industrial sector companyinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.txtDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain217468https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25669/2/DaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.txt78a57e421a62deab4e090a59325ac426MD52THUMBNAILDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.jpgDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg1619https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25669/3/DaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.jpgf71e99a82ab6a77c3b568eb226079cb8MD53TEXTDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.txtDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain217468https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25669/2/DaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.txt78a57e421a62deab4e090a59325ac426MD52THUMBNAILDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.jpgDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg1619https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25669/3/DaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdf.jpgf71e99a82ab6a77c3b568eb226079cb8MD53ORIGINALDaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdfapplication/pdf4765469https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25669/1/DaniloGoncalvesCavalcante_DISSERT.pdfdf72ae5db05a9abc7fd0cd1468d9283cMD51123456789/256692019-01-30 09:06:23.17oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/25669Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-01-30T12:06:23Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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