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Os consumidores tem aumentado a demanda por confiabilidade e qualidade no fornecimento de energia elétrica. Consequentemente, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) tem aumentado as suas exigências as empresas do setor de energia elétrica a partir da cobrança de conformidade para com as normas, aplicação de requisitos rígidos visando a melhoria do serviço, e utilização de multas de maior valor quando limiares associados a requisitos são ultrapassados. Em particular, essas exigências forcam as empresas de geração a melhorem seus planos de manutenção para diminuir as paradas de máquina e atender ao mercado. Sendo que a parada programada de maquina com maior frequência e devido a tarefa de medição de escovas com periodicidade de três a quatro meses. A partir dessas considerações, este trabalho tem por objetivo desenvolver uma metodologia para a otimização de paradas de maquina devido a inspeção e manutenção preventiva associadas a desgastes em escovas de geradores de energia elétrica. Desenvolve-se uma modelagem para o impacto do comportamento estocástico do desgaste em escovas no custo de inspeção e manutenção de geradores de usinas hidroelétricas da Companhia Paranaense de Energia (COPEL). Hoje, para a elaboração dos planos de manutenção, a empresa utiliza a metodologia qualitativa de Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC), baseada na experiência dos profissionais. O modelo proposto utiliza uma abordagem quantitativa para auxiliar na elaboração dos planos de manutenção. Os resultados são obtidos por meio de um programa computacional, codificado em MATLAB, o qual permite a simulação do comportamento estocástico do desgaste de escovas utilizando simulação de Monte Carlo sequencial (SMCS) e estimação de indicadores de valor de risco condicional (CvaR) associado a decisões, de forma a auxiliar na determinação de intervalos de tempo ótimos de inspeção e manutenção preventiva. Consumers have increased their demand for reliability and quality in energy supply. Consequently, the Ag^encia Nacional de Energia El´etrica (ANEEL) has narrowed the power quality requirements for the electric power utility companies, application of strict requirements to improve the service, and use of strong penalties whereas limits associated with requirements are exceeded. In particular, these requirements have compelled power generation companies to improve their maintenance plans in order to reduce downtimes and meet market needs. The machine is scheduled to stop more frequently due to brush measurement tasks with a period of three to four months. Based on these considerations, this work aims to develop a methodology to reduce the number of maintenance stops due to the inspection of brushes in electric power generation units. This study develops a modeling for the impact that defines the brush wear stochastic behavior on the cost of inspection and maintenance of the hydroelectric power plant generators of the Companhia Parananese de Energia (Copel). Today, for the preparation of maintenance plans, the company uses the qualitative methodology of Reliability Centered Maintenance (RCM), based on the experience of professionals. The proposed model uses a quantitative approach to assist in the preparation of maintenance plans. Results are obtained through a program coded in MATLAB, which allows the simulation of the stochastic behavior of brush wearing of the modeled assets using a sequential Monte Carlo simulation, to allow the estimation of conditional value-at-risk (CvaR) indicators associated with decisions, in order to assist on determining the optimized time to inspection and preventive maintenance.