Processo iterativo-incremental inteligente para planejar e executar
priorização de grupos de atividades de manutenção que maximizam o retorno
do investimento em sistemas multiativos homogêneos
Priorização.Análise multicritério de apoio à decisão. Inteligência Artificial. Gestão de ativos. Atividades de manutenção
Atualmente, a manutenção de ativos não trata apenas de consertar o que quebrou.
Abrange maneiras de detectar, antecipadamente, possível falha que um ativo tenha. Inclui o monitoramento desse ativo. A manutenção de ativos físicos deve ser realizada de
forma organizada e planejada para preservá-los, prolongar sua vida útil, controlar seu
ciclo de vida, entre outros. A situação é mais crítica durante paradas de manutenção
pois o ativo precisará estar, momentaneamente, inoperante. Isso impacta diretamente no
tempo e custo alocados para a manutenção, que, na maioria das vezes, são restritos. Por
causa disso, o planejamento e a priorização de atividades da manutenção de ativos físicos,
durante paradas de manutenção, são importantes para as corporações. Essas atividades
apesar de relevantes, são complexas devido às diversas alternativas possíveis, a diferentes
pontos de vista dos stakeholders e a fatores externos. Esse fato ainda leva à lacuna de
métodos, processos, modelos e frameworks que auxiliem o gestor de ativos a alinhar as
políticas da manutenção dos ativos com as estratégias de negócio das organizações, através do planejamento e da execução da priorização de atividades da manutenção. Estudos na literatura sobre a priorização das atividades de manutenção, possuem lacunas severas que inviabilizam a identificação de quais agrupamentos de atividades de manutenção, de sistemas multiativos homogêneos, aumentam o retorno do investimento em paradas de manutenção com restrições de tempo e orçamento. Assim, vários aspectos da priorização de atividades de manutenção acabam sendo negligenciados. Neste trabalho, tem-se como objetivo ajudar à identificação dos agrupamentos de atividades da manutenção, de sistemas multiativos homogêneos, que aumentam o retorno do investimento em paradas de manutenção com restrições de tempo e orçamento. Para isso, é apresentado um processo iterativo e incremental que usa tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para o planejamento e a execução da priorização de grupos de atividades de manutenção, trata-se do Shutdown Maintenance Intelligent Prioritisation Process (SMIPP). Esse processo foi avaliado de duas formas distintas. A primeira por meio de simulação e a segunda por meio de survey com especialistas. Com a simulação, investigou-se a aplicabilidade do processo proposto através da utilização de uma ferramenta de apoio desenvolvida. Com o survey, verificou-se a aderência do processo SMIPP aos dez princípios de um bom gerenciamento de processo de negócio. Os resultados obtidos nos testes de hipótese das simulações foram positivos, pois a hipótese nula dos índices foi rejeitada em muitos casos. Os resultados no survey mostraram que os participantes utilizariam o processo na sua empresa, pois ajuda na integração dos diferentes departamentos da empresa, engaja o gestor de ativos com os outros tomadores de decisão, entre outros aspectos avaliados.