Métodos heurísticos e meta-heurísticos para a resolução do problema de sequenciamento de ordens de manutenção preventiva de longo prazo.
O sucesso de uma empresa requer o bom funcionamento e a confiabilidade de seus sistemas com máquinas e equipamentos em bom estado. Para isso, é essencial um bom plano de manutenção preventiva, que tende a ficar mais complexo com o aumento do número de equipamentos e o horizonte de planejamento. O ob...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFOP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufop.br:123456789/19090 |
| Acceso en línea: | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/19090 http://dx.doi.org/10.12819/2023.20.10.9 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Planejamento de manutenção de longo prazo Grasp Simulated annealing Iterated local search Meta-heurísticas |
| Sumario: | O sucesso de uma empresa requer o bom funcionamento e a confiabilidade de seus sistemas com máquinas e equipamentos em bom estado. Para isso, é essencial um bom plano de manutenção preventiva, que tende a ficar mais complexo com o aumento do número de equipamentos e o horizonte de planejamento. O objetivo deste estudo é 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 algoritmos de busca local e meta-heurísticos baseados em Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), Simulated Annealing (SA) e Iterated Local Search (ILS). O desempenho dos algoritmos desenvolvidos foi comparado entre eles e com os da literatura. Para a calibragem e validação dos algoritmos meta-heurísticos, foram resolvidas instâncias fictícias pequenas. Após a calibragem, os algoritmos meta-heurísticos foram aplicados à resolução de instâncias maiores e à real. Os experimentos mostraram que o ILS foi o algoritmo de melhor desempenho e seu resultado na instância real foi 40,5%, melhor que o apresentado na literatura. |
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