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Título: Modelagem em manutenção preditiva: um modelo estatístico para diagnóstico e um modelo de decisão multicritério para inspeção
Autor(es): FERREIRA, Rodrigo José Pires
Palavras-chave: Manutenção Preditiva; Análise de Vibração; Diagnóstico; Política de Inspeção; Decisão Multicritério; TDAS
Data do documento: 31-Jan-2008
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: José Pires Ferreira, Rodrigo; Teixeira de Almeida Filho, Adiel. Modelagem em manutenção preditiva: um modelo estatístico para diagnóstico e um modelo de decisão multicritério para inspeção. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
Resumo: A gestão da manutenção vem enfrentando complexos desafios para proporcionar vantagens competitivas às organizações. A manutenção preditiva é uma área da gestão da manutenção que vem acompanhando esses desafios que evoluem com a tecnologia dos equipamentos. Os gerentes responsáveis por decisões táticas e estratégicas da função manutenção precisam tomar decisões diante desta complexidade e atender os objetivos estratégicos da organização. O foco do trabalho é a modelagem da manutenção preditiva, com uso de técnicas matemáticas destinadas a representação de modelos para auxiliar na solução de problemas de manutenção preditiva. No campo de diagnóstico de defeitos, um modelo é proposto para identificação de defeitos em engrenagens fazendo uso de dados de vibração. Um estudo de caso para aplicação e avaliação de desempenho do modelo de diagnóstico de defeitos é realizado no simulador dinâmico de engrenagens no laboratório Reliability Research da Universidade de Alberta no Canadá. Na esfera da inspeção em manutenção preditiva, um modelo multicritério de decisão, baseado na teoria da utilidade multiatributo, para escolha de intervalos de inspeção preditiva é desenvolvido. Um exemplo numérico é realizado para demonstração da aplicabilidade do modelo
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4995
Aparece na(s) coleção(ções):Teses de Doutorado - Engenharia de Produção

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