Dados
Para iniciar a análise, primeiramente
nós precisamos conhecer a Performance de Vida (Confiabilidade) e
Quanto Tempo se Demora para Realizar os Reparos (Mantenabilidade)
nestas Bombas.
Como a empresa possui um sistema que registra
todas as Ordens de Serviço, nós pedimos para eles exportarem os
dados referentes à esta Bomba para um arquivo em formato Excell. A
figura abaixo apresenta este histórico.
Esta tabela apresenta a Data e Hora em que a
Bomba Falhou e a Data e Hora em que o reparo foi finalizado. Nós
podemos observar também que existem diversos Modos de Falha
Distintos. Mas para solucionar este estudo de caso, nós não
necessitamos entrar no detalhe de cada um deles. Podemos encarar a
Bomba como uma "Caixa Preta".
Se futuramente nós desejarmos estudar qual modo de falha é mais
crítico, objetivando realizar melhorias na bomba, será necessário
então tratar os Modos de Falha individualmente.
Análise da Confiabilidade e da
Mantenabilidade da Bomba ACME P13
Para realizar a análise da Confiabilidade e Mantenabilidade desta
Bomba nós necessitamos, a partir dos dados acima, calcular os Tempos
Até Falha (TAF) e os Tempos de Reparo (TR).
Para Calcular o Tempo Até Falha de cada ocorrência
necessitamos subtrair a Data/Hora de uma Falha
pela Data/Hora em que o reparo foi finalizado na falha da última
ocorrência (falha anterior).
Para Calcular o Tempo de Reparo (TR) necessitamos
subtrair a Data/Hora em que o reparo foi
finalizado pela Data/Hora em que a Falha
Ocorreu. A tabela a seguir apresenta a tabela os
Tempos Até Falha (TAF) e Tempo de Reparo (TR) já calculados.
** Se você deseja utilizar esta planilha de
modelo para a sua análise clique em Planilha
Modelo.
Agora nós
iremos transportar os dados da coluna de TAF e TR para o software
Weibull++ para realizar a modelagem matemática da curva estatística
de vida e reparo (Confiabildade e Mantenabilidade).
A figura a seguir apresenta os dados de TAF já no
software Weibull++. Após utilizar o Teste de Aderência
automático do aplicativo, a distribuição de vida
(Confiabilidade) que mais se adequou aos dados foi a Distribuição
Lognormal.
A seguir podemos ver o gráfico de Confiabiliadade
desta Bomba.
A figura a seguir apresenta os dados de TR no
software Weibull++. Após utilizar o Teste de Aderência automático do
aplicativo, a distribuição de reparo (Mantenabilidade ou
Manutnabilidade) que mais se adequou aos dados foi a Distribuição
Weibull com três parâmetros.
A seguir podemos ver o gráfico de Mantenabilidade
(ou Manutenabilidade) desta Bomba.
Modelagem do Diagrama de
Blocos de Confiabilidade - RBD
Agora iremos modelar os dois
cenários, 2 (duas) Bombas Operando e 1 (uma) Bomba Operando e a
outra em Standby (Em Espera). Para modelar iremos utilizar a
metodologia de Diagrama de Blocos de Confiabilidade (RBD). Por esta
metodologia nós iremos poder representar matematicamente a lógica de
confiabilidade dos dois cenários. A seguir apresentamos os dois
cenários já modelados. Para realizar esta modelagem foi utilizado o
software BlockSim da ReliaSoft.
2 Bombas Operando
1 Bomba Operando & 1 Bomba em Standby
Vamos agora colocar as propriedades em cada um
dos blocos (bombas). As propriedades que iremos incluir em cada
bloco são:
-
Curva de Performance -
Confiabilidade da Bomba ACME P13 - Calculada pelo
Weibull++ (Lognormal)
-
Curva de Reparo -
Mantenabilidade da Bomba ACME P13 -
Calculada pelo Weibull++ (Weibull 3P)
-
Custo de Cada Reparo: U$
350,00
Propriedades de
Confiabilidade
Propriedades de
Mantenabilidade e Custos
Simulação da
Disponibilidade para 8760 horas de Operação (1 Ano)
Para determinar qual é o melhor cenário, nós precisamos
rodar uma simulação para um período de tempo coerente e analisar,
para cada situação, os resultados de:
-
Disponibilidade Média
do Sistema
-
Quantidade de Falhas Esperadas
no Sistema
-
Tempo Indisponível do Sistema
-
Custo Total de Manutenção
-
Quantidade de Falhas Esperadas
em Cada Bomba
Para realizar esta simulação
iremos utilizar o software BlockSim.
Cenário 2 Operando
As tabelas a seguir apresentam o resultados da
simulação do cenário 2 Operando. O tempo da
simulação foi de um ano de operação (8760 horas).
Cenário 1 Operando & 1
Standby
As tabelas a seguir apresentam o resultados da
simulação do cenário 1 Operando & 1 Standby. O
tempo da simulação foi de um ano de operação (8760 horas).
Vamos agora colocar as duas tabelas juntas para
poder comparar melhor.
Podemos observar que em relação à Confiabilidade
(Reliability), a Quantidade de Falhas Esperadas (Expected Number of
Failures), e aos Custos de Manutação (Total Costs) o cenário de 2
Bombas Operando apresentou performances inferiores ao cenário de 1
Bomba Operando & 1 em Standby. Em relação à disponibilidade Média
podemos observar que a diferença é mínima.
Nese caso podemos observar que
a diferença apresentada pelos custos, (25.472,88 - 12.961,90 =
12.510,98), se da pela quantidade de reparos que serão realizados em
cada bomba. Para poder observar detalhadamente o que ocorrerá em
cada bomba podemos utilizar o relatório individual por blocos. A
seguir apresentamos uma comparação entre os resultados de cada bloco
em cada cenário.
Além disso poderíamos inserir na análise os
custos referentes ao lucro cessante. Para fazer isto é só
multiplicar o seu valor, que nesta empresa é de $20.500 por hora de
parada do sistema, pelo Tempo Indisponível do Sistema (CM Downtime).
A tabela a seguir apresenta o cálculo do Lucro Cessante e também o
Custo Total que é a soma entre o Custo de Manutenção + Custo do
Lucro Cessante.
Podemos observar que o cenário com 1 (uma)
Operando e uma em Standby ainda é o melhor cenário.
Conclusão
A conclusão mais importante é observar que a resposta
obtida nesta análise dependeu das suposições que apresentamos no
início da análise. Em outras palavras, se a bomba que está em
Standby (Em Espera) degradar em repouso, ou o comutador ser um
equipamento que falhe muito, ou que a comutação não seja instantânea
e leve um tempo considerável, nós teríamos que imputar nos blocos
estas considerações e analisar novamente, e o que poderia gerar
outro resultado e consequentemente uma outra resposta.
Uma outra grande vantagem é que todo o estudo foi
realizado no "papel"
e não necessitou nenhum investimento antes da determinação da melhor
solução. Ou seja, não se trata de Testa / Gasta / Aprende / Gasta /
Implementa.
A aplicação
de Metodologias Matemática e Estatísticas para Apoiar a Tomada de
Decisões, e não Somente a Experiência e o Felling, pode
trazer Grandes Benefícos Financeiros para a sua empresa.
Faça como muitas empresas que já estão aplicandos
os conceitos da Engenharia da Confiabilidade nas Atividades de
Manutenção e Torne suas Decisões Mais Científicas e Precisas.Referências
Para realizar a análise descrita neste estudo de caso foram
utilizados os conceitos da Análise de
Dados de Vida (LDA) e da Confiabilidade de
Sistemas, e ambos são cobertos
pelo curso de MSMT - Engenharia da
Confiabilidade. Para executar as análises deste estudo de caso foram
utilizados os softwares Weibull++ 7
e
BlockSim 6,
ambos da ReliaSoft.
Uma outra maneira bastante Eficaz de Aplicar a
Confiabilidade em sua empresa é contratar a Implementação da
Engenharia da Confiabilidade. Este processo de Implementação tem
trazido resultados rápidos e eficazes para grandes empresas, tais
como, a Mineração do Rio do Norte - MRN, Braskem e Petrobras. Para
ler mais sobre o Processo de Implentação acesse
http://www.reliasoft.com.br/rsps/Implementando_Confiabilidade.htm.
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