Desenvolvimento de Modelo de Previsão de Manutenção ao Longo do Ciclo de Vida para Eficiência de Custo em Estradas Pavimentadas de Baixo Volume: Um Estudo de Caso do Distrito de Namtumbo na Tanzânia

Este estudo teve como objetivo desenvolver e validar um modelo de previsão de manutenção ao longo do ciclo de vida para eficiência de custo em estradas pavimentadas de baixo volume (LVPRs) no Distrito de Namtumbo, Tanzânia, para aprimorar a gestão eficiente de infraestrutura identificando fatores-chave que influenciam os custos de manutenção e fornecendo uma ferramenta preditiva para alocação de recursos. Para alcançar esse objetivo, foi empregada uma abordagem quantitativa, envolvendo uma pesquisa com 60 respondentes, incluindo engenheiros da TARURA, empreiteiros e partes interessadas. Os dados foram coletados referentes a cinco fatores, a saber, padrões de tráfego, disponibilidade de recursos, idade da estrada, clima e tempo, e técnicas de manutenção, e foram analisados utilizando estatísticas descritivas, RII e MLR, com o auxílio do SPSS, a fim de identificar os fatores que impulsionam os custos e desenvolver o modelo, que foi validado por meio de R-quadrado, ANOVA, MAE e previsão de métricas de eficiência de custo. Os resultados indicaram que clima, tempo e idade da estrada foram os fatores de custo mais significativos, com alta pluviosidade e flutuações de temperatura acelerando a deterioração, e estradas mais antigas requerendo reparos intensivos. Além disso, a disponibilidade de recursos e os padrões de tráfego tiveram impactos notáveis, enquanto as técnicas de manutenção foram menos influentes devido à adoção limitada. Os resultados também indicaram que o modelo de regressão desenvolvido e validado explicou 71,7% da variância de custo, com uma eficiência de custo prevista de 91,75%. Este modelo fornece uma ferramenta para a TARURA prever os custos de manutenção, priorizar intervenções e otimizar o uso de recursos em projetos de manutenção rodoviária de Namtumbo. As descobertas ressaltam a necessidade de designs resilientes ao clima, manutenção baseada no ciclo de vida e melhoria no acesso a recursos para reduzir custos.