Doutorado em Transportes · Métodos Estatísticos para Modelos de Transporte
Modelagem estatística e simulação analítica aplicadas à previsão de custos de manutenção preventiva de ativos
Da manutenção programada à manutenção analiticamente interpretada.
Custo por sistema
OLSRanking
Alertas
O problema
Muitos dados de manutenção, pouca decisão
A manutenção preventiva gera muitos dados — mas dispersos.
Dados isolados não viram decisão.
Falta leitura integrada entre custo, criticidade e priorização.
Falta comparação entre cenários.
Dados dispersos
Planilhas, ordens de serviço e históricos sem integração.
Baixa interpretação analítica
O dado existe, mas não é lido como informação de decisão.
Decisão limitada
Priorização por intuição, sem visão de custo e risco.
PMAV analítico
Base estruturada + modelo estatístico integram os dados.
Simulação de cenários
Compara contextos operacionais e ambientais.
Apoio à decisão
Custo, criticidade e alerta em uma só leitura.
Originalidade & contribuição
Não é só um app — é integração analítica
A originalidade não está em criar uma ferramenta, e sim em integrar, em um único fluxo, uma base estruturada de manutenção, regressão linear múltipla, simulação de cenários, um dashboard analítico e o apoio técnico-financeiro à decisão.
Dados
PMAV (Plano de Manutenção Avançado) + base digital VistoPred: estrutura, variáveis e histórico de 10 anos.
Modelo estatístico
Regressão linear múltipla (OLS) estima o custo a partir das variáveis.
Simulação
Cenários operacionais e ambientais variam parâmetros e recalculam.
Painel analítico
KPIs, gráficos, ranking e alertas tornam o resultado interpretável.
Decisão
Apoio técnico-financeiro: priorizar, planejar e justificar investimentos.
Base teórica & posicionamento
Na convergência de campos consolidados
Analítico PMAV
O trabalho se posiciona na convergência entre manutenção, modelagem estatística, simulação e decisão — não em um campo isolado.
Metodologia
Da base ao simulador, em cinco etapas
Organização da base PMAV
Consolidação e padronização dos registros de manutenção preventiva em uma base estruturada.
Definição das variáveis analíticas
Periodicidade, criticidade, frequência e horizonte como preditores do custo.
Regressão linear múltipla OLS
Estimação dos coeficientes por mínimos quadrados ordinários.
Simulação de cenários
Variação de parâmetros para representar contextos operacionais e ambientais.
Operacionalização em simulador
Modelo embarcado em um painel analítico interativo de apoio à decisão.
ε = termo de erro · β₀ = intercepto. Os coeficientes são estimados a partir da base e alimentam a simulação.
A ferramenta
Um simulador funcional, com cara de produto
Custo previsto por sistema
Regressão OLSRanking de sistemas
Alertas
Resumo executivo
KPIs
custo, sistemas e alertas em destaque
Cenários
Base × ambiente agressivo
Modelo estatístico
regressão linear múltipla (OLS)
Gráficos
custo previsto por sistema
Ranking
sistemas por criticidade
Alertas
imediatos & preditivos
Resumo executivo
recomendações de decisão
Resultado principal
Base × Ambiente agressivo
Operação normal
Contexto severo
▲ Variação Base → Agressivo
Conclusão
Apoio à decisão, não substituto do julgamento
Planejamento ampliado
Amplia a capacidade de planejamento técnico e financeiro da manutenção preventiva.
Cenários & prioridades
Permite comparar cenários e priorizar sistemas conforme custo e criticidade.
Leitura integrada
Integra custo, criticidade e alerta em uma mesma leitura analítica.
Ferramenta de apoio à decisão, não substituto do julgamento técnico.
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