Banca de QUALIFICAÇÃO: GABRIELLE DOS ANJOS CURCINO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GABRIELLE DOS ANJOS CURCINO
DATA: 13/10/2022
HORA: 14:30
LOCAL: videoconferência
TÍTULO:

ESTUDO DO CUSTO DE OPORTUNIDADE (TRADE-OFF) NAS ESTRATÉGIAS DE MANUTENÇÃO EM TRILHOS FERROVIÁRIOS NA REGIÃO AMAZÔNICA

PALAVRAS-CHAVES:

estratégias de manutenção; trilhos; custo de oportunidade; machine learning; scikit-learn; ferrovias. 

PÁGINAS: 110
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
RESUMO:

No transporte ferroviário de commodity na Região Amazônica foram identificadas frequentes paradas operacionais, gerando custos significativos com manutenções emergenciais em trilhos. O escopo principal deste estudo foi identificar o custo de oportunidade para a tomada de decisão mais adequada frente as estratégias de manutenção corretiva e preventiva. Assim, os objetivos específicos são: 1) desenvolver uma abordagem de predição dos custos das estratégias de manutenção e 2) investigar o custo de oportunidade nas decisões de manutenção. Neste trabalho, tomando como ponto de partida a abordagem de aprendizado de máquina na modelagem de variáveis quantitativas por Machine Learning por meio do Gradient Boosting Regression utilizando scikit-learn, e hibridizando-a com o estudo do custo de oportunidade para a tomada de decisão trade off, foram modelados os custos de manutenção corretiva e preventiva para o ano operacional de 2022. O estudo é referente a uma Estrada de Ferro, no sudeste do estado do Pará, localizado na Amazônia Oriental Brasileira, maior reserva mineral do mundo. Os resultados demonstraram que o modelo baseado em Gradient Boosting Regression foi capaz de prever 8 grupos quantitativos para a construção de 4 cenários de previsão qualitativos para cada custo de manutenção. Esses cenários de previsão foram qualificados segundo conceitos contábeis como caracterizador do custo de oportunidade, onde foram construídas alternativas de trade-off para as estratégias de manutenção para curto prazo. O estudo do custo de oportunidade a partir de uma análise trade off baseada em predições do custo das estratégias de manutenção através da modelagem por Machine Learning - Gradient Boosting Regression é um objetivo inédito na literatura.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ALAN CAVALCANTI DA CUNHA
Externo à Instituição - DENIS CARLOS LIMA COSTA
Interno - 2377131 - DIEGO CARDOSO ESTUMANO
Presidente - 2178124 - EDUARDO DE MAGALHAES BRAGA
Externo ao Programa - 2354184 - MARCUS VINICIUS GUERRA SERAPHICO DE ASSIS CARVALHO