Desenvolvimento de modelo para a melhoria do planeamento da manutenção

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

O objetivo da presente dissertação é desenvolver uma metodologia que permita a otimização dos intervalos de manutenção em sistemas reparáveis. Para cumprir o objetivo proposto, foi desenvolvido um método que permite a distribuição das intervenções de manutenção preventiva baseada no critério do custo mínimo, na teoria dos sistemas reparáveis, nos conceitos de manutenção imperfeita e no modelo de vida virtual de um sistema. Para suportar a metodologia proposta foi realizado um levantamento bibliográfico sobre a função de manutenção, tipos de manutenção existentes, filosofias, indicadores e custos associados à função de manutenção. Para realizar a otimização dos intervalos de manutenção através do modelo proposto optou-se pelo método de algoritmos genéticos, ferramenta que permite o cálculo da melhor solução para o problema em análise através da analogia com a teoria de evolução das espécies. Finalmente, foi construído um algoritmo computacional utilizando o software Matlab, onde são realizados três casos de estudo para demonstrar as potencialidades do mesmo.

Abstract: The objective of the current work is to develop a methodology that allows the optimization of the maintenance periods in repairable systems. In order to fulfil this purpose, a methodology wascreated that allows the distribution of the preventive maintenance actions based on the minimal cost criteria, on the theory of the repairable systems, on the concepts of imperfect maintenance and on the model of virtual life. To support the proposed model, literature review was made about the maintenance function, types of maintenance, maintenance philosophy’s, maintenance performance indicators and maintenance costs. To achieve the optimization of the maintenance periods, the genetic algorithm optimization technique was used, a tool that enables the calculation of the best solution using an analogy to the theory of the evolution of species. Finally, the algorithm was computed using the Matlab software and three studies were performed to demonstrate the capabilities of the methodology proposed in the current work.