Métodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo.

Bibliographic Details
Main Author: Santos, Arthur Almeida
Publication Date: 2023
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UFOP
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Summary: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Métodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo.Manutenção produtiva totalGreedy Randomized Adaptive Search Procedure - GRASPIterated Local Search - ILSAlgorítmos computacionais - Simulated AnnealingPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.O sucesso de uma empresa requer o bom funcionamento e a confiabilidade de seus sistemas com máquinas e equipamentos em bom estado. Para isto, é essencial um bom plano de manutenção preventiva, que tende a ficar mais complexo conforme aumenta o número de equipamentos e o horizonte de planejamento. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver algoritmos meta-heurísticos eficientes para tratar o Problema de Planejamento de Ordens de Manutenção Preventiva de Longo Prazo (PPOMPLP). O trabalho se inicia com o desenvolvimento de uma heurística construtiva e de alocação, seguido do desenvolvimento de heurísticas de busca local e de meta-heurísticas, bem como a avaliação do desempenho dos algoritmos propostos frente à outros trabalhos da literatura. Para a calibragem e validação das meta-heurísticas foram resolvidas instâncias fictícias pequenas. Após a calibragem, as meta-heurísticas foram aplicadas na resolução de instâncias maiores e a real. Como resultado, o Iterated Local Search (ILS) foi a meta-heurística de melhor performance e o resultado obtido para a instância real foi 40,5% melhor que o apresentado na literatura.The success of a company requires the proper functioning and reliability of its systems with machines and equipment in good condition. For this, a good preventive maintenance plan is essential, which tends to become more complex as the number of equipment and the planning horizon increases. The present work aims to develop efficient meta-heuristic algorithms to deal with the Long-Term Preventive Maintenance Scheduling Problem (PPOMPLP). The work begins with the development of a constructive and a allocation heuristic, followed by the development of local search heuristics and meta-heuristics, as well as the evaluation of the performance of the proposed algorithms compared to other works in the literature. To calibrate and validate the meta-heuristics, small fictitious instances were solved. After calibration, the meta-heuristics were applied to solve larger and real instances. As a result, the Iterated Local Search (ILS) was the best performing meta-heuristic and the result obtained for the real instance was 40.5% better than that presented in the literature.Martins, Alexandre XavierSouza, Marcone Jamilson FreitasMartins, Alexandre XavierOliveira, Paganini Barcellos deNoronha, Thiago Ferreira deSantos, Arthur Almeida2023-11-20T21:26:07Z2023-11-20T21:26:07Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, Arthur Almeida. Métodos meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo. 2023. 49 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2023.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17816ark:/61566/001300000crgnhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 29/10/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2024-11-11T00:15:20Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/17816Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-11T00:15:20Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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