Aplicação do método de Monte Carlo para a previsão de falhas: uma ferramenta de apoio à gestão da manutenção - de Oliveira, Lucas Guedes; Paiva, Emerson José de; Paiva, Anderson Paulo de (Revista Produção Online, 2019)
<!--[if gte mso 9]> 800x600 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> Normal 0 21 false false false PT-BR X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> <![endif]--><!--[if gte mso 10]> <![endif]--> A área de manutenção tem passado por mudanças importantes nas últimas décadas, orientada, principalmente, pela evolução dos conceitos gerenciais nas empresas. Embora tenha sido tratada, por longos períodos, como um setor oneroso para as organizações, a manutenção é apontada, na literatura mais recente, como uma enorme fonte de competitividade. Para explorar seu potencial, no entanto, a Gestão da Manutenção deve incorporar a Engenharia como o agente direcionador dos processos de rotina e melhorias. De forma prática, a empresa deve trabalhar para evitar as falhas ou, no mínimo, prevê-las. Alinhado a essa visão estratégica, o presente trabalho empenha-se no desenvolvimento e validação de um sistema de previsão de falhas. Utilizando-se do Método de Monte Carlo, este artigo integra um estudo de natureza quantitativa do gênero modelagem e simulação. A partir de conceitos matemáticos e estatísticos, foram formuladas diferentes séries de previsão de falhas e realizadas análises comparativas de suas precisões. Como resultados, foi constatada a eficácia do método na determinação do momento de ocorrência de falhas a partir de simulações numéricas e evidenciadas as regiões ótimas de previsão de cada série proposta. Dentre as principais contribuições do trabalho, destaca-se a maior precisão das séries simuladas pelo Método de Monte Carlo em relação às séries estimadas a partir da média histórica dos dados, apesar do bom ajuste dessas séries em áreas selecionadas da curva real. Trabalhos futuros irão investigar o comportamento de outros modelos de séries de falhas, geradas a partir de novas combinações dos parâmetros propostos.