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Modelo de simulação para determinação da operacionalidade de locomotivas/ Locomotives' operability simulation model

Cunha, Maria Elisa; Lopes, José Álvaro Assis; Póvoa, Ana Paula Barbosa
2003-12-01

Resumo em português A gestão de ``stocks'' é uma área fulcral para o bom desempenho das organizações; dela depende frequentemente a operacionalidade do sistema em causa. Quando os bens a gerir são reparáveis essa gestão, além de importante, torna-se mais complexa. Esta complexidade é diversa e depende de vários factores como sejam a estrutura do sistema de reparação, tempos associados e ainda a própria estrutura modular do artigo reparável. Neste artigo estuda-se um caso real (mais) onde a gestão de ``stocks'', de artigos constituintes das Locomotivas da série 1900 dos Caminhos de Ferro Portugueses - CP, é analisada. A exploração das Locomotivas faz com que estas possam avariar ou necessitar de manutenção preventiva. As avarias são provocadas pelo mau funcionamento de constituintes e, dependendo do seu tipo, podem ser reparadas em locais distintos. Estes podem constituir diferentes escalões num modelo de gestão de avarias. Por outro lado, o tempo de paragem de cada locomotiva, por manutenção ou reparação, depende fundamentalmente do número de peças em armazém ou, na sua inexistência, do tempo de reparação dos constituintes em falta. No caso em estudo, Locomotivas da série 1900 por questões relacionadas com a determinação da sua operacionalidade consideram-se, apenas, quatro constituintes fundamentais: Turbo Compressor, Motor Diesel, Motor de Tracção e Rodados. A reparação das locomotivas, dependendo do conjunto de operações a realizar, pode ser executada em dois locais diferentes: na Região de Manutenção (Centro e Sul), à qual está afecta a locomotiva (elemento do terceiro escalão), ou no Grupo Oficinal do Barreiro (segundo escalão). As reparações dos constituintes, dependendo do tipo de avaria, são efectuadas no Grupo Oficinal do Barreiro ou no Grupo Oficinal do Entroncamento (primeiro escalão). Considerando distribuições Binomiais para gerar avarias nas locomotivas e distribuições empíricas para gerar o tempo de reparação dos constituintes, desenvolveu-se um modelo de simulação discreto para o sistema multi-escalão e multi-componente das Locomotivas. Desta forma pretende-se estabelecer uma relação entre o número médio de Locomotivas em condições de viajar e o ``stock'' físico dos quatro constituintes referidos. Resumo em inglês Inventory management is an important area within the organizations since it determines the operability of the organization system. When the material to be managed involves repair, its control is complex and very important. This complexity is due to different reasons like system structure, associated times and multi-indenture item structure. In this paper, a real case study is analyzed which describe the stock management of the CP 1900 Locomotive components. The Locomotive (mais) s may need repair due to components breakdowns or potential limit reached. Depending on the failure, the locomotives can be repaired at different places that define different echelons in a multi-echelon inventory model for repairable items. Repair time depends on the components' stock on the shelf or, if there are none, on the repair time of the missing items. In the 1900 Locomotives, four items are considered: the diesel engine, the turbo compressor, the traction engine and the system wheels. Locomotives' maintenance can be performed in two different locations depending on the components breakdown ``Região de Manutenção Centro or Sul'' - RMC/RMS or ``Grupo Oficinal do Barreiro'' - GOB. For diesel, traction engines and wheels breakdowns maintenance take place at GOB, second echelon in the system. Locomotives' failures due to turbo compressor malfunctioning occur at RMC and RMS, third echelon. And finally, the components repairs happen at GOB or at GOE, first echelon. A simulation model is developed in this paper to establish the relationship between the average number of operational locomotives and the stock of the four components. A Binomial distribution is used to generate locomotives failures. A limited repair capacity and empirical distributions are assumed for the items repair time.

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