AR 402 - Modelos para previsão e otimização de sobressalentes - 16 horas

Por que Participar & objetivos

• Entender como modelagem de confiabilidade de sistemas pode auxiliar na sua tomada de decisões na gestão de ativos físicos

• Compreender os impactos das suas escolhas nos indicadores de custo do seu departamento e da empresa

• São apresentados exemplos resolvidos manualmente ou empregando-se a planilha Excel ou software de apoio específico para modelagem de confiabilidade de sistemas

• Compreender os limites de capacidade de produção de seus ativos, bem como o nível de risco a ele associado

• Mostrar de forma clara como os resultados de uma análise de confiabilidade agregarão valor ao negócio

 

Áreas de interesse/público-alvo

• Profissionais que atuam nas áreas de manutenção, produção, planejamento, segurança e demais profissionais que atuam em áreas relacionadas com análise de confiabilidade e risco

• Professores e alunos que desenvolvem atividades de ensino e pesquisa associadas com a área de análise de confiabilidade e risco

• Profissionais das áreas de gestão econômica de ativos, suprimentos, planejamento e de outras áreas afins que necessitam de realizar previsões

 

Ementa

1. Detalhamento do problema de sobressalentes

1.1. Materiais em estoques (consumíveis, sobressalentes, etc.)

1.2. Conceito de sobressalentes, quantidade, risco e custo

1.3. Visita às normas PAS-55 e ISSO 55.000 em relação a sobressalentes e estoques

1.4. Exemplo numérico de nível de estoques, risco de falta de peças e custo de capital de um único sobressalente

1.5. O problema de previsão de demanda de milhares de sobressalentes

1.6. Uma visão geral das metodologias mostradas no curso e suas aplicações

2. Métodos para redução de estoques de materiais

2.1. Seleção de variáveis críticas na gestão de estoques (risco, lead-time, consumo, etc.)

2.2. Elaboração de escala de ponderação

2.3. Construção de matriz de criticidade

2.4. O método AHP para seleção de itens críticos

2.5. Exemplos diversos

3. Análise de fluxo de caixa de custos de unidades em estoques:

3.1. Os diferentes componentes de custos de unidades em estoques

3.1.1. O conceito de valor do dinheiro no tempo, taxa de juro e inflação de custos em estoques

3.1.2. Média ponderada do custo de oportunidade do capital (WACC)

3.1.3. O custo direto e indireto de itens em estoques ao longo do tempo (capital imobilizado)

3.2. Os principais indicadores do fluxo de caixa de custos em manutenção:

3.2.1. Valor presente líquido (VPL)

3.2.2. Valor futuro líquido (VFL)

3.2.3. Taxa interna de retorno (TIR)

3.2.4. Taxa interna de retorno modificada (MIRR)

3.2.5. Período de recuperação do investimento (payback)

3.3. Exemplos diversos

4. Modelos probabilísticos simples para a previsão de estoques

4.1. Modelo determinístico clássico de lote econômico

4.2. Modelo de previsão empregando-se a distribuição de Poisson

4.3. Modelo de previsão empregando-se a distribuição binomial

4.4. Modelos de previsão empregando-se simulação de Monte Carlo

4.5. Exemplos diversos

5. Modelos para previsão de demanda de peças com base em séries temporais (dados históricos)

5.1. Características de uma série de dados

5.2. Previsão por alisamento exponencial simples

5.3. Previsão pelo método de Croston

5.4. Previsão pela aproximação de Syntetos – Boylan

5.5. Previsão por média móvel

5.6. Previsão por média móvel ponderada

5.7. Previsão por modelo de Winter (aditivo e multiplicativo)

5.8. Previsão por modelos de Box-Jenkins (ARMA, ARIMA, etc.)

5.9. Exemplos diversos

6. Solução de mais exemplos empregando-se os softwares Excel, ModelRisk e Isograph AWB e discussão de problemas sugeridos pelos participantes

6.1. Modelagem de vida de componentes

6.2. Modelagem de duração de manutenções (corretiva, preventiva, inspeções)

6.3. Modelagem de tempo até a falha de sistemas por simulação de Monte Carlo

6.4. Exemplos diversos

7. Discussão de problemas dos participantes

 

Software de apoio além do Excel: ModelRisk, Crystal Ball ou @Risk

INSTRUTORES:

GABRIEL ALVES DA COSTA LIMA: PhD. (CREA/SP 5061919417). Diversos trabalhos de consultoria em empresas como VALE, PETROBRAS, SYNGENTA, CARIOCA-NIELSEN ENGENHARIA, FERBASA, dentre outras. Desde 2003 realiza treinamentos nas áreas de confiabilidade, risco, LCC, engenharia econômica, otimização em manutenção para empresas como ANGLO AMERICAN, CSN, VALE, METRO-SP, METRO-RJ, ITAU, DURATEX, KINROSS, dentre outras. Coordenou 13 projetos de P&D de empresas do setor de petróleo e elétrico (AES, COMGÁS, BROOKFIELD RENEWABLE e PETROBRAS)

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JOÃO LUIS REIS e SILVA: Engenheiro Eletricista (UFMG, 1999), pós-graduado em Qualidade da Energia (UFMG, 2008) e Especialista em Manutenção Industrial (CEFET-MG, 2003). Possui experiência em mais de 15 anos na área de Confiabilidade aplicada em sistemas industriais e participou de diversas consultorias em dimensionamento ótimo de sobressalentes, análises RAM e otimização de processos.

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ALBERTO MAGNO TEODORO FILHO: Engenheiro de Produção formado pela Universidade Federal de São Carlos (2011), mestrando em Engenharia de Produção e Manufatura pela UNICAMP.
Atua na área de Confiabilidade e Análise de Risco na empresa Aremas desde 2010. Ministrou treinamento e/ou participou de trabalho de consultoria para empresas como Alcoa, Anglo American, Carioca-Nielsen Engenharia, Electrolux, Metso, Sabic, Samarco, Syngenta, Tetra Pak e Vale.

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