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Introdução
A empresa ACME é uma empresa geradora de energia elétrica que
possui diversos equipamentos em seu parque industrial. Muitos destes
equipamentos possuem intervenções de manutenção programadas, também
chamada de Manutenção Preventiva. Durante muitos anos a empresa tem
definido o tempo entre Manutenções Preventivas para equipamentos e
componentes baseada na experiência, feeling e algumas vezes
informações contidas no manual do equipamento.
Neste case iremos apresentar como a empresa
passou a determinar os tempos ótimos para intervenções preventivas
de maneira muito mais precisa utilizando a análise quantitativa
disponível na Engenharia da Confiabilidade.
Objetivo
Iremos determinar o tempo ótimo para a intervenção preventiva para o
componente escovas de turbina. A empresa possui diversas turbinas em
suas plantas geradoras de energia elétrica. Cada turbina possui
diversas escovas.
Dados
Atualmente as escovas são trocadas preventivamente a cada 6
meses.
Para poder
conhecer o comportamento de vida (Confiabilidade) destas escovas foi
realizado uma análise das medições de desgaste realizadas
periodicamente pela empresa ACME.
A tabela a
seguir apresenta as medições de desgaste destas escovas:
|
Medição |
Horas |
Medição (mm) |
ID Escova |
|
1ª |
0 |
15,1 |
1 |
|
2ª |
720 |
14,5 |
1 |
|
3ª |
1440 |
13,5 |
1 |
|
4ª |
2160 |
11,5 |
1 |
|
5ª |
2880 |
9,5 |
1 |
|
1ª |
0 |
15,2 |
2 |
|
2ª |
720 |
14,3 |
2 |
|
3ª |
1440 |
13,2 |
2 |
|
4ª |
2160 |
11,6 |
2 |
|
5ª |
2880 |
9,2 |
2 |
|
1ª |
0 |
15 |
3 |
|
2ª |
720 |
14,6 |
3 |
|
3ª |
1440 |
13,4 |
3 |
|
4ª |
2160 |
12 |
3 |
|
5ª |
2880 |
9,8 |
3 |
|
1ª |
0 |
15,3 |
4 |
|
2ª |
720 |
14,6 |
4 |
|
3ª |
1440 |
13,8 |
4 |
|
4ª |
2160 |
11,2 |
4 |
|
5ª |
2880 |
9,7 |
4 |
|
1ª |
0 |
14,9 |
5 |
|
2ª |
720 |
14,2 |
5 |
|
3ª |
1440 |
13,1 |
5 |
|
4ª |
2160 |
10,9 |
5 |
|
5ª |
2880 |
9,1 |
5 |
|
1ª |
0 |
15,2 |
6 |
|
2ª |
720 |
14,4 |
6 |
|
3ª |
1440 |
13,4 |
6 |
|
4ª |
2160 |
11,1 |
6 |
|
5ª |
2880 |
9,3 |
6 |
|
1ª |
0 |
15,2 |
7 |
|
2ª |
720 |
14,4 |
7 |
|
3ª |
1440 |
13,3 |
7 |
|
4ª |
2160 |
12,2 |
7 |
|
5ª |
2880 |
9,4 |
7 |
Análise
Análise de Degradação
Estas escovas medem, quando novas, em média 15
milímetros. O limite máximo de degradação aceitável para estas
escovas é quando elas medirem 2,5 milímetros. Com estas informações
e os dados da tabela acima (registros de medições) iremos utilizar a
análise de degradação para extrapolar a vida projetada destas
escovas. Iremos utilizar o Módulo de Degradação do
Weibull++ 7 para estimar, matematicamente, a vida projetada de cada
escova.

Agora iremos determinar qual o melhor modelo matemático que define a
degradação das escovas ao longo de sua utilização.

Pelo teste de aderência o melhor modelo matemático que define o
comportamento de vida ao longo do uso é o Linear.
O gráfico a seguir apresenta as curvas de medição vs. horas de cada
uma das escovas. A linha vermelha determina a medição
máxima aceitável, que no caso das escovas é de 2,5 mm.

A partir deste modelo matemático conseguimos determinar as vidas
projetadas de cada escova.
|
Status |
Tempo até a Falha |
ID Escova |
|
F |
6.673 |
1 |
|
F |
6.436 |
2 |
|
F |
7.233 |
3 |
|
F |
6.579 |
4 |
|
F |
6.243 |
5 |
|
F |
6.294 |
6 |
|
F |
6.866 |
7 |
Análise de Dados de Vida (Confiabilidade)
Iremos agora determinar a performance de vida (curva de confiabilidade)
destas escovas. Iremos utilizar a metodologia
de Análise de Dados de Vida (LDA).
A seguir iremos determinar a curva de performance de vida (confiabilidade) para
estas escovas. Utilizando o módulo de Teste de Aderência do software
Weibull++ 7, iremos determinar qual é o modelo de vida (distribuição
estatística de vida) que melhor modela matematicamente a performance
de vida destas escovas.

O modelo de vida mais adequado foi a Weibull com três parâmetros.
Uma das características da distribuição Weibull com três parâmetros
é parâmetro de vida mínima ( g).
A partir do valor deste parâmetro podemos determinar a vida mínima
para estas escovas, em outras palavras, o tempo onde não existe a
probabilidade da escova alcançar seu valor limite (2,5 mm) e sendo
assim não perder sua função.
A seguir
apresentamos o gráfico da Curva de Performance de Vida
(Confiabilidade) para estas escovas:

Neste caso o
valor do gama (vida mínima) foi de 6.159 horas, como as turbinas
trabalham 24 horas por dias, obtemos 8,5 meses de vida mínima.
Portanto, já podemos concluir que a preventiva de 6 meses não está
ajudando em nada e ainda esta fazendo com que a empresa desperdice
dinheiro.
Análise do Tempo Ótimo para a Intervenção
Preventiva
Para determinar o tempo ótimo de preventiva iremos utilizar três
informações:
-
Curva de Performance de Vida (Curva de Confiabilidade)
-
Custo da Preventiva: $ 50 (Custo da Peça + Mão de Obra)
-
Custo da Corretiva: $ 950 (caso a escova fique abaixo da espessura
mínima, pode acontecer delas riscarem o rotor da turbina. Neste caso a
manutenção será demorada e cara).
Com estas informações e utilizando a equação a seguir:

Utilizando o software BlockSim para calcular esta equação:

Por
este cálculo podemos observar que o tempo para a preventiva quase que
se igualou ao tempo da vida mínima, 6159,5710. Isto ocorreu porque a
diferença entre os custos de corretiva e preventiva eram bem
grandes. Ou seja, se a falha ocorrer os custos são bem superiores ao
do custo de trocar as escovas. Portanto o tempo ideal para se trocar
estas escovas preventivamente é de 8,5 meses.
Conclusões
A empresa pode estender o período da Manutenção
Preventiva de 6 meses para 8,5 meses. A quantidade de escovas
trocadas a cada intervenção, levando-se em consideração todas as
plantas que a empresa possui, chega a 10.000 escovas.
Transformando os resultados obtidos pela análise de confiabilidade
em resultados financeiros iremos concluir que:
Situação Anterior
Situação Implementada Após Análise
Período da Manutenção Preventiva: A cada 8,5 meses.
Custo da Escova: $ 30
Quantidade de Escovas Trocadas Ano: 1,41 Trocas Ano x $30 x 10.000
Escovas por Intervenção = $423.000 Ano
Ganho Financeiro:
$177.000 Ano
Apesar da Confiabilidade ser uma Metodologia Matemática e
Estatística sua Aplicação Prática Possui Impacto Financeiros nas
Empresas. Referências
Para realizar a análise descrita neste estudo de caso foram
utilizados os conceitos da Análise de Degradação e da Análise de
Dados de Vida (LDA) e ambos são cobertos
pelo curso de MSMT - Engenharia da
Confiabilidade. Para executar as análises deste estudo de caso foi utilizado o módulo
de análise de degradação do software Weibull++ 7
e o módulo de cálculo do tempo ótimo de preventiva do software
BlockSim 6. O software Weibull++ 7 suporta agora múltiplos
idiomas. Para ver mais sobre os idiomas suportados pelo Weibull++ 7
acesse
http://www.reliasoft.com.br/Weibull/multilanguage.htm.
Veja Outros Estudo de Casos
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