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Estudo de Casos na Web

Nível: Intermediário

 Estudo de Caso 7: Determinando o Tempo Ótimo para uma Intervenção Preventiva

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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
0 15,1 1
720 14,5 1
1440 13,5 1
2160 11,5 1
2880 9,5 1
0 15,2 2
720 14,3 2
1440 13,2 2
2160 11,6 2
2880 9,2 2
0 15 3
720 14,6 3
1440 13,4 3
2160 12 3
2880 9,8 3
0 15,3 4
720 14,6 4
1440 13,8 4
2160 11,2 4
2880 9,7 4
0 14,9 5
720 14,2 5
1440 13,1 5
2160 10,9 5
2880 9,1 5
0 15,2 6
720 14,4 6
1440 13,4 6
2160 11,1 6
2880 9,3 6
0 15,2 7
720 14,4 7
1440 13,3 7
2160 12,2 7
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

  • Período da Manutenção Preventiva: A cada 6 meses

  • Custo da Escova: $ 30
    Quantidade de Escovas Trocadas Ano: 2 Trocas Ano x $30 x 10.000 Escovas por Intervenção = $600.000 Ano

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.

 

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Última Alteração: 09-03-06
 

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