Urban fleet cost optimization using a life cycle cost and Monte Carlo simulation hybrid model

Authors

  • Jorge Luiz Riechi Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Engenharia Mecânica
  • Bernardo Tormos Universitat Politècnica de València
  • Marcos Vinicius Jacometo Hillebrand Universidade Tecnológica Federal do Paraná

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2627

Keywords:

Life Cycle Cost. Monte Carlo Simulation. Optimization. Replacement fleet. Cost Analysis.

Abstract

The optimization of the annual average cost for a bus fleet had become an important issue for the managers of transport companies worldwide. Currently, there are several available tools to support managerial decision making. One of the most used techniques to analyze is the deterministic method named “Life Cycle Cost” which allows the user to assess the replacement moment. However, this method is limited because it does not consider all the possible intrinsic variations in the equipment or the possible modifications in the utilization level. This paper objective is to develop a tool to support asset’s management through the combination of the Life Cycle Cost and the Monte Carlo Simulation approaches, which forms a stochastic analytical model that considers age, annual mileage for the optimal replacement fleet. For this paper’s development, data obtained from a Brazilian company were employed. The results show that the use of this combined tool is more efficient that the deterministic model.

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Author Biographies

Jorge Luiz Riechi, Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Engenharia Mecânica

Departamento Academico de Mecânica

Bernardo Tormos, Universitat Politècnica de València

Centro de Motores Térmicos

Marcos Vinicius Jacometo Hillebrand, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Departamento Academico de Mecânica

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Published

2017-06-14

How to Cite

Riechi, J. L., Tormos, B., & Hillebrand, M. V. J. (2017). Urban fleet cost optimization using a life cycle cost and Monte Carlo simulation hybrid model. Revista Produção Online, 17(2), 667–691. https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2627

Issue

Section

Papers