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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46051

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dc.contributor.advisorCAVALCANTE, Cristiano Alexandre Virgínio-
dc.contributor.authorFISCHETTI, Eugenio Afonso de Souza-
dc.date.accessioned2022-08-29T16:33:38Z-
dc.date.available2022-08-29T16:33:38Z-
dc.date.issued2022-02-18-
dc.identifier.citationFISCHETTI, Eugenio Afonso de Souza. Otimização do roteamento de navios de manutenção em parques eólicos offshore. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46051-
dc.description.abstractO grande desafio da indústria de parques eólicos offshore para se tornar rentável é a redução dos altos custos associados ao seu funcionamento. Nesse contexto, os custos de manutenção e operação (O&M) tem um grande impacto nos custos da indústria, representando em média 25% do custo de ciclo de vida de um sistema offshore. Desta forma, uma das estratégias mais eficazes para atingir a otimização da O&M é a partir do roteamento das ações de manutenção promovida pelo deslocamento de navios. Com isso, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático, fundamentado em modelos clássicos da literatura, capaz de otimizar o roteamento das ações de manutenção de uma frota de navios em parques eólicos offshore a partir da minimização dos custos de deslocamento, de downtime e de penalidades. Além disso, o modelo considera políticas de manutenção corretiva e preventiva, além de parâmetros de capacidade, demanda e tempo. Para resolução desse problema em tempo polinomial é necessário a aplicação de algoritmos aproximados. Desses, destaca-se a metaheurística híbrida GRASP + Busca Tabu por ser capaz de visitar diferentes vizinhanças a partir de uma solução inicial viável e retornar soluções próximas da ótima global. Por fim, instâncias inspiradas em contextos reais foram aplicadas. Pelo exposto, o modelo matemático proposto e a metaheurística desenvolvida foram capazes de encontrar o ótimo global para instâncias de validação. Enquanto que para instâncias maiores o algoritmo se mostrou aplicável e robusto uma vez que retornou valores coerentes e com desvios-padrão relativamente baixos. Ainda, dentre todos os custos que compõe a função objetivo, o somatório dos custos de downtime das ações de manutenção preventiva se destaca dos demais visto que o modelo prioriza as ações de manutenção corretiva. Por fim, desenvolvimento deste trabalho resultou em positivo impacto econômico, social e ambiental.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPqpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectOtimização da manutençãopt_BR
dc.subjectRotas de manutençãopt_BR
dc.subjectParques eólicos offshorept_BR
dc.subjectGRASP + Busca Tabupt_BR
dc.subjectMetaheurísticapt_BR
dc.titleOtimização do roteamento de navios de manutenção em parques eólicos offshorept_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0552328719705787pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6312739422908628pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de Producaopt_BR
dc.description.abstractxThe big challenge for the offshore wind farm industry to become profitable is to reduce the high costs associated with its operation. In this context, maintenance and operation (O&M) costs have a great impact on industry costs, representing on average 25% of the life cycle cost of an offshore system. Thus, one of the most effective strategies to achieve the optimization of O&M is based on the routing of maintenance actions promoted by the displacement of ships. Thus, this article aims to develop a mathematical model, based on classic models in the literature, capable of optimizing the routing of maintenance actions for a fleet of ships in offshore wind farms by minimizing displacement costs, downtime and penalties. In addition, the model considers corrective and preventive maintenance policies, as well as capacity, demand and time parameters. To solve this problem in polynomial time it is necessary to apply approximate algorithms. Of these, the GRASP + Busca Tabu hybrid metaheuristic stands out for being able to visit different neighborhoods from a viable initial solution and return solutions close to the global optimum. Finally, instances inspired by real contexts were applied. For the above, the proposed mathematical model and the developed metaheuristic were able to find the global optimum for validation instances. While for larger instances the algorithm proved to be applicable and robust as it returned consistent values with relatively low standard deviations. Still, among all the costs that make up the objective function, or the sum of the inactivity costs of preventive maintenance actions, it stands out from the others since the model prioritizes corrective maintenance actions. Finally, the development of this work resulted in a positive economic, social and environmental impact.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Engenharia de Produção

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