Este artigo propõe um método para otimização do cronograma de manutenção preventiva com vistas à minimização dos custos associados. Dados de falhas são coletados e modelados através de distribuições de probabilidades paramétricas. Na sequência, geram-se índices de melhoria associados aos incrementos de confiabilidade decorrentes das manutenções, valendo-se do conhecimento de especialistas de processo, conforme Tsai et al. (2001). Tais índices são integrados a formulações quantificadoras do custo incorrido pelos procedimentos de manutenção. A formulação é otimizada através de Algoritmo Genético (AG), determinando o melhor tipo de manutenção (por exemplo, manutenção total ou parcial) a ser realizada em intervalos pré-definidos. Ao ser aplicado em uma máquina de transformação de bobinas de aço plano em tubos, o método gerou um cronograma coerente de manutenções com base na avaliação de especialistas de processo, além de reduzir em 20% os custos comparados à programação empírica de manutenção. Os resultados ainda comprovam a eficiência de AGs na resolução de problemas de manutenção por conta de sua rápida convergência e fácil implementação
