O conceito de nível de serviço usado em gestão de stocks de peças de reserva (spares), sinónimo de fiabilidade do sistema de gestão, é neste artigo aplicado ao cálculo do nº de spares que deverão existir permanentemente em stock ou que se prevê consumir durante um período longo (1 ano, n anos, e outros), considerando a possibilidade de cada spare ser indefinida, parcialmente ou não reparável. A distribuição de probabilidade discreta de Poisson encontra-se limitada a componentes não reparáveis, pelo que se recorre ao método de simulação numérica de Monte-Carlo. Enfatiza-se a utilização do MS-EXCEL como ferramenta de programação e de apoio à decisão.

Introdução

Frequentemente surgem situações em fiabilidade de sistemas, nos quais os métodos analíticos se revelam insuficientes para representar o seu comportamento em falha de forma realista, sendo mesmo proposto por vezes, algumas simplificações ou generalizações para “forçar” aquela representação. É o caso dos modelos de gestão de peças de reserva em situações particulares. No caso de componentes não reparáveis que falham de forma casual, a literatura da especialidade é universal na recomendação da distribuição de probabilidade discreta de Poisson ou da distribuição Binomial para a representação do número de falhas ocorridas num intervalo de tempo arbitrado. Porém, se os componentes são reparáveis e se o tempo de recuperação (soma dos tempos de reparação, de logística e administrativos) for também variável, tipicamente descrito por uma distribuição de probabilidade contínua Log-Normal, os modelos de simulação de eventos discretos revelam-se mais adequados. De entre alguns métodos matemáticos desenvolvidos nas últimas décadas, o método de Monte-Carlo tornou-se o preferido por parte de analistas e decisores devido à facilidade da sua programação em computador e quase universalidade de aplicação (alguns métodos aplicam-se a situações específicas). Um modelo suficientemente representativo do sistema real, ao correr em computador, permite a obtenção de indicadores do seu desempenho previsional e a sua alteração em conformidade com os objectivos.

Rui Assis
Faculdade de Engenharia da Universidade Católica Portuguesa

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