APLICAÇÃO DE MODELO MULTICRITÉRIO PARA MANUTENÇÃO PREDITIVA COM USO DE TÉCNICAS DE TERMOGRAFIA

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1 XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de APLICAÇÃO DE MODELO MULTICRITÉRIO PARA MANUTENÇÃO PREDITIVA COM USO DE TÉCNICAS DE TERMOGRAFIA Rodrigo Jose Pires Ferreira (UFRN) rodjpf@gmail.com Samira Yusef Araujo de Falani (UFRN) samyusef14@hotmail.com Thiago Pinheiro Jeronimo (UFRN) thiagopj@gmail.com Atualmente, a manutenção tem se tornado um fator importante para a competitividade das organizações. Os custos e os problemas ocasionados pela ineficiência desta função podem ser críticos. Portanto, é necessário avaliar o tipo de manutençãoo a ser aplicado, visto que cenários diferentes requerem tipos de manutenção distintas. Este artigo busca mostrar a aplicação de um modelo multicritério para establecimento de intervalos de inspeção baseando em técnicas de termografia. São explicadas as modalidades de manutenção, técnicas utilizadas para inspecionar aparelhos e a importante determinação do intervalo de inspeções, além da análise detalhada dos meios e métodos escolhidos. A proposta deste artigo é a utilização da manutenção preditiva, através de técnicas de termografia com periodicidade de inspeções definida por um modelo matemático desenvolvido pelo uso da Teoria da Utilidade Multiatributo. Palavras-chaves: Gestão da Manutenção, Pesquisa Operacional, Termografia

2 1. Introdução A confiabilidade tem sido um aspecto importante na avaliação dos produtos industriais e/ou equipamentos. No entanto, a deterioração dos equipamentos com o tempo é inevitável, uma vez que estão operando sob certo stress num ambiente real, muitas vezes envolvendo fatores aleatórios. A manutenção tem, assim, sido introduzida como uma forma eficiente de assegurar um nível satisfatório de disponibilidade durante a vida útil de um produto ou sistema. A técnica mais antiga de manutenção é basicamente a corretiva, ou chamada de manutenção não planejada. A técnica baseada no tempo de manutenção é a preventiva (também chamada de manutenção planejada), que estabelece um intervalo para realizar a manutenção, independentemente do estado de saúde do produto ou equipamento. Essas técnicas de manutenção possuem suas utilidades, de acordo com a situação existente. Certos aparelhos só necessitam ser consertados quando falham, pois seu tempo inativo devido a falhas não é tão crítico, enquanto outros precisam ser consertados antes que falhem, a fim de evitar falhas no sistema. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia, os produtos tornaram-se cada vez mais complexos e o mercado cada vez mais exigente, sendo a qualidade e a confiabilidade requisitos obrigatórios. Isso eleva o custo de manutenção preventiva, tornando-se um grande gasto de muitas empresas industriais. Uma abordagem mais eficiente de manutenção, como Condition Based Maintenance (CBM), foi aplicada neste trabalho para lidar com essa situação, a fim de definir os prazos de inspeção dos equipamentos e modos de se fazer essa inspeção. Isso foi feito de forma a minimizar o número de falhas em equipamentos e paradas na produção de energia elétrica em decorrência de erros na programação da manutenção, além de reduzir os custos gerados por inspeções muito constantes. A metodologia utilizada neste trabalho consiste na aplicação da Condition Based Maintenance. Esta é uma técnica de monitoramento da condição do equipamento, ou seja, uma técnica de manutenção preditiva. Que, de acordo com LEE et al. (2004), consiste em três etapas fundamentais: a) Etapa de coleta de dados, para obter dados relevantes para a saúde do sistema; b) Etapa de processamento de dados, para tratar e analisar os dados ou sinais recolhidos na primeira etapa; c) Tomada de decisão, para recomendar políticas de manutenção eficiente. Além disso, também é utilizada a Teoria de Utilidade Multiatributo (MAUT) para definir um modelo de tomada de decisão sobre o tempo ideal de intervalo entre as inspeções. O MAUT é uma teoria derivada da teoria da utilidade que busca resolver problemas utilizando múltiplos critérios (KEENEY; RAIFFA, 1976). O cenário proposto é o de uma empresa de distribuição de energia elétrica, que possui transformadores, geradores e outros aparelhos que necessitam constantemente de manutenção. O objetivo deste artigo, portanto, é apresentar um modelo para o planejamento da manutenção, considerando políticas preditivas baseadas em inspeções termográficas. 2. CBM - Condition Based Maintenance Há, na literatura, diversos modelos desenvolvidos para a Gestão da Manutenção, como por exemplo, a Total Productive Maintenance (TPM), Reliability-Centred Maintenance (RCM), 2

3 Condition Based Maintenance (CBM), Computerized Maintenance Management Systems (CMMS), Effectiveness Centered Maintenance (ECM), Strategic Maintenance Management (SMM) e Risk Based Maintenance (RBM). Segundo Martin (1994), CBM é um programa de manutenção que recomenda ações de manutenção com base nas informações coletadas através de monitoramento da condição. São tentativas de evitar tarefas de manutenção desnecessárias, executando-as somente quando há evidências de comportamentos anormais na máquina. De acordo com Vairinhos e Lobo (2006), a concretização das políticas CBM cria problemas difíceis do ponto de vista estatístico. O problema básico é o de conhecer em cada instante o verdadeiro estado do sistema, como condição para a tomada de decisões adequadas a esse estado, acerca do que deve ser feito. A questão estatística básica é a de usar a informação disponível num certo instante acerca dessa máquina para inferir/estimar/decidir/diagnosticar qual o estado. Tendo estimado o estado, deve-se decidir que trabalhos devem ser realizados para garantir uma certa confiabilidade num dado período futuro, para repor a máquina no seu estado de novo ou optar entre várias alternativas possíveis. Entretanto, a existência de sensores nas instalações modernas abre novas oportunidades à criação de sistemas de diagnóstico e previsão (de avarias) que tornam possíveis e mais realistas as concretizações de políticas CBM. De acordo com Ferreira et al. (2009), o CBM necessita de coleta de dados, que pode ser contínua, quando os sistemas de recolhimento de dados para monitorar sua condição são integrados com equipamento, o chamado de monitoramento on-line, e fornece feedback instantâneo do estado. Ao contrário de monitoramento on-line, a coleta de dados pode ser realizada em intervalos de tempo na inspeção periódica. Este tipo de acompanhamento é chamado off-line. Em geral, o custo da inspeção decidirá sobre qual método de coleta de dados deverá ser utilizado. O monitoramento dos equipamentos a partir do programa CBM pode ser através das análises de emissão de energia ou Termografia, Vibração, Ultrasom ou Análise de Óleo. Em máquinas rotativas, a utilização de análise de vibração como uma técnica para monitoramento de condições e viabilidade de instalação de um sensor justificam um acompanhamento contínuo. Já nos sistemas mais complexos, como sistemas de distribuição de energia elétrica, os transformadores são inspecionados pela termografia. Porém há a inviabilidade da instalação de uma câmera termográfica para capturar imagens térmicas continuamente, o que justifica o acompanhamento periódico. (FERREIRA et al., 2009) Em empresas, o custo de uma política de monitoramento, contribui para o aumento das despesas de inspeção e perdas de produção do sistema. Portanto um programa de CBM, se devidamente estabelecido e efetivamente aplicado, pode reduzir significativamente o custo de manutenção, reduzindo o número de operações desnecessárias de manutenção preventiva. 3. Termografia Todos os objetos que têm uma temperatura superior a zero absoluto (0 Grau Kelvin) emitem radiação infravermelha, que pode ser medido na faixa espectral do infravermelho. A técnica de medição e visualização desta energia é chamada de Termografia por infravermelhos ou térmico de imagens. A inspeção termográfica é uma técnica não destrutiva que utiliza os raios infravermelhos para medir temperaturas ou observar padrões diferenciais de distribuição de temperatura, com o 3

4 objetivo de propiciar informações relativas à condição operacional de um componente, equipamento ou processo (SOUZA, 2008). De acordo com Tsang (1995), a termografia usa instrumentos projetados para medir as emissões de energia infravermelha como um meio para determinar a condição de funcionamento da planta das máquinas, considerando anomalias das condições térmicas, mais quente ou mais frio do que deveria, como sinais de alarme de possíveis problemas no sistema. Porém as técnicas termográficas são sensíveis às variações das condições ambientais como a quantidade de partículas suportadas no ar, de modo que variações na medição devem ser consideradas na análise dos dados. A Figura 1 mostra uma fotografia termográfica onde se pode identificar um ponto quente ligeiramente abaixo do equipamento. Essa temperatura acima do normal indica que o aparelho deve ser monitorado para a não ocorrência de falhas. Figura 1 Exemplo de fotografia termográfica. FONTE: Yadav et al. (2008) Segundo Souza (2008), em qualquer dos sistemas e manutenção considerados, a termografia se apresenta como uma técnica de inspeção extremamente útil, uma vez que permite: realizar medições sem contato físico com a instalação (segurança); verificar equipamentos em pleno funcionamento (sem interferência na produção); e inspecionar grandes superfícies em pouco tempo (alto rendimento). Esta análise de dissipação de energia é aplicada para controlar desgaste em transformadores, motores elétricos, bombas hidráulicas e geradores. Pode ser usada para verificar aquecimento de rolamentos, redutores e, especialmente, para verificar aquecimentos anormais (pontos quentes, como o da figura 1) em instalações elétricas. 4. Modelo de determinação de intervalo de inspeção para CBM 4.1. Modelo De uma forma geral, uma vez escolhida a forma de inspeção (termografia), é interessante escolher também um intervalo de inspeções, uma vez que, como já foi citado, não é viável utilizar uma câmera térmica para monitoramento on-line. Independentemente do caso tratado, é preciso estimar esse período, visto que inspeções muito freqüentes provocam mais gastos ao mesmo tempo em que inspeções pouco freqüentes aumentam as chances de ocorrerem defeitos nas máquinas. Ferramentas matemáticas são muito utilizadas para se fazer análises de gráficos e funções de acordo com os parâmetros desejados pelo usuário. Pode-se transformar a busca pelo período 4

5 ideal de inspeção para manutenção preditiva num modelo matemático e resolvê-lo usando tais ferramentas. Para tanto, será utilizado o modelo proposto por Ferreira et al. (2009). Nesse modelo, o autor buscou utilizar a Teoria da Utilidade Multiatributo (MAUT) para encontrar um tempo ideal entre os possíveis intervalos de inspeção. Isso foi feito através de análises de dois critérios: o custo financeiro relativo a cada intervalo de inspeção, e tempo ocioso devido à falha, que pode ter uma grande importância dependendo do cenário proposto. Num hospital, por exemplo, o tempo de inatividade um determinado aparelho chega a ser uma variável mais importante do que o custo da manutenção desse aparelho, já que vidas são envolvidas, diferentemente do que ocorre numa indústria, onde o custo de manutenção geralmente é mais importante do que a integridade do equipamento. Para o caso estudado, ambas os critérios são importantes, uma vez que o tempo de ociosidade de uma máquina devido à quebra é algo extremamente grave para uma empresa de produção de energia. Do mesmo modo, o custo por essa manutenção também é muito importante. Caberá ao tomador de decisão, que será algum responsável pela manutenção, definir a importância relativa de cada um desses atributos Detalhamento do modelo O modelo proposto buscou utilizar funções que estimassem valores para os critérios a serem trabalhados. De acordo com Christer e Walter (1984), as fórmulas que representam o custo esperado de uma política de inspeção e o tempo de inatividade de uma máquina entre a quebra e o conserto são as fórmulas (1) e (2), respectivamente. λt{cbb(t) Cr [1 b(t)]} Ci C(T) (1) (T d) λtd bb(t) d D(T) (2) (T d) Onde, de acordo com Christer e Walter (1984), λ é a taxa de chegada de falhas por unidade de tempo; C b é o custo médio de reparo para uma falha total (quebra); C r é o custo médio de manutenção corretiva; C i é o custo de inspeção; d b é o tempo médio ocioso que uma máquina fica enquanto é consertada; d é o tempo esperado de inspeção (d<<t); e b(t) é a probabilidade de uma falha ocasionar uma quebra, definida pela função (3), mostrada a seguir. T T h b(t) f(h)dh (3) 0 T Os valores utilizados para as variáveis apresentadas são os seguintes: Parâmetros Valores λ 0,012 falhas por dia H (parâmetros da distribuição) Weibull(2.6; 1100) d 0 dia d b 1 dia C b R$ 500,00 5

6 C r R$ 100,00 C i R$ 60,00 Tabela 1 Variáveis das equações do modelo matemático A seguir, estão os gráficos gerados através das funções apresentadas. Deve-se considerar que, nestas projeções exibidas a seguir, foram utilizados os valores apresentados na tabela 1, que representa os parâmetros das funções por valores simulados. As figuras 2 e 3 mostram como se comportam as funções em relação ao intervalo de inspeção. Pode-se observar que, como é de se esperar, o custo diminui consideravelmente conforme se aumenta o intervalo, pois assim as inspeções ficam menos freqüentes. Do mesmo modo, o tempo de inatividade aumenta conforme aumenta o intervalo entre as inspeções, já que a manutenção freqüente não deixa evita o tempo de ociosidade devido à falha. Figura 2 Custo pelo Intervalo de Inspeção Figura 3 Tempo de inatividade devido à possível quebra 6

7 Dessa forma, vê-se que o problema confronta dois critérios: para diminuir o custo, é ideal aumentar o tempo, mas isso aumenta também o tempo de inatividade, o qual o modelo gostaria de diminuir. De acordo com Keeney e Raiffa (1976), a abordagem geralmente usada para superar esse problema é a de construir as funções de utilidade monocritério e combinálas como um modelo de utilidade multricritério completa, através da estimativa de peso dos diferentes critérios. Para tanto, são usados os conceitos de funções de utilidade. Essas são funções que buscam expressar os critérios desejados em valores genéricos que representam o grau de satisfação do tomador de decisão em relação a cada um dos critérios. Cada variável passa a ser representada sobre os mesmos parâmetros, e não em reais ou minutos, por exemplo. Assim, são criadas duas funções: u c e u d, que irão representar as utilidades esperadas do custo e do tempo de inatividade, respectivamente. Dessa forma, utilizando MAUT, o modelo cria uma distribuição de importância entre os dois critérios apresentados, de modo que ambos são representados independentemente por duas diferentes funções e depois combinados numa única função de utilidade multicritério. Assume-se que os dois atributos são aditivamente independentes. Segundo Duarte (2001), a validação da condição de independência assegura que ela é capaz de comparar e classificar por importância pares de alternativas, contanto que seja respeitada uma condição: as escolhas de um atributo são independentes dos valores do outro atributo. Como a idéia do modelo é encontrar uma solução que otimize as duas funções, o objetivo agora passa a ser a maximização da utilidade esperada, onde as funções utilidade dos critérios passarão a descrever suas atitudes frente ao cenário total. Nesse caso, o cenário total irá se referir a como o tomador de decisão pretende avaliar suas variáveis, dando a devida importância ao custo pelo intervalo de inspeção e ao tempo de inatividade previsto. As funções de utilidade para cada critério são estimadas a seguir. Para tanto, a utilidade do custo foi escrita como uma função linear na equação (4), enquanto o tempo de inatividade foi escrito numa função exponencial negativa, definida na equação (5). 0 C(T) C (T) (C(T)) (4) * C (T) C (T) uc 0 * D(T) D (T) ln(0,01) d (D(T)) exp (5) 0 D (T) D (T) u * Nessas funções, os valores C 0 (T) e D 0 (T) representam os maiores valores de C(T) e de D(T) para o intervalo T dado (no caso, T variou de 10 até 330), enquanto C * (T) e D * (T) representam os menores valores dessas funções para o intervalo dado. Já definidas, as funções de utilidade dos critérios podem ser escritas de forma aditiva como uma função de utilidade multicritério da seguinte maneira U(C(T), D(T)) k u (C(T)) k u (D(T)) (6) c c Onde k c e k d representam constantes que irão avaliar a importância de cada critério definido no modelo C(T) e D(T), respectivamente). Essas constantes serão passadas de acordo com o cenário proposto, e sua soma deve ser igual a 100% Resultados encontrados d d 7

8 Após definida a função para o problema com dois critérios, atribui-se o valor de 0,4, 0,5 e 0,6 para k c e 0,6, 0,5 e 0,6 para k d, respectivamente. Esses valores terão um peso sobre suas respectivas funções e são propostas para o cenário apresentado no modelo. A figura 4 representa o gráfico gerado. Figura 4 - Função de Utilidade para Custo e Tempo de Inatividade São exibidas três diferentes funções, com os valores de k c variando entre 40%, 50% e 60%. Para o segundo valor, o intervalo de inspeção ideal encontrado foi de 64 dias, enquanto que o terceiro valor resultou num intervalo de 72 dias. Face ao exposto, a necessidade de se manter as máquinas em pleno funcionamento durante todo o tempo chega a ser mais importante que o custo necessário para se fazer a manutenção necessária embora essa diferença não seja tão grande. Dessa forma, para uma empresa de produção de energia, que trabalha com o CBM e usa sistemas de termografia, pode-se estimar que os valores mais apropriados para as constantes sejam de 40% para k c e de 60% para k d. Para essas constantes, o resultado exibido pelo modelo foi um intervalo de 57 dias. 5. Considerações finais Neste trabalho, buscou-se encontrar uma solução para um problema de manutenção prédefinido, através da escolha de uma técnica de inspeção, definição de critérios e criação de modelo para determinar o intervalo de inspeções. Como já foi dito, há muita importância na definição de um sistema de manutenção para uma entidade, e as escolhas tomadas têm conseqüências diretas no futuro dessa entidade. A paralisação de uma linha de produção ou serviço devido a falhas em equipamentos pode ter danos irreparáveis tanto danos financeiros quanto morais. Portanto deve-se observar como é importante a escolha de um modelo de inspeção adequado. A inspeção através de termografia mostra-se uma opção extremamente viável para diversos cenários no caso proposto, de empresas de produção de energia. As vantagens já citadas de segurança, nenhuma interferência na produção e alto rendimento mostram que essa técnica se encaixa muito bem não somente no caso proposto, mas em outras situações onde a temperatura da máquina pode ser um indicador de falhas. 8

9 Sobre o modelo matemático utilizado, pode-se observar que há uma credibilidade nos resultados exibidos. Os intervalos encontrados através das equações e variáveis propostas mostram como o modelo pode realmente ser útil em situações reais. O uso de mais de um critério pode, através dessa aplicação em MAUT, ser utilizado nos mais diversos cenários, o que mostra sua versatilidade como solucionador de problemas. Neste documento foi proposto um modelo de tomada de decisão para um problema de manutenção numa empresa de produção de energia elétrica. Referências CHRISTER, A.H.; WALLER, W.M. Delay time models of industrial inspection maintenance problems. Journal of the Operational Research Society 1984;35(5): DUARTE, B. P. M. The expected utility theory applied to an industrial decision problem: what technological alternative to implement to treat industrial solid residuals. Computers & Operations Research 2001; FERREIRA, Rodrigo J. P.; ALMEIDA, Adiel Teixeira; CAVALCANTE, Cristiano A. V. A multi-criteria decision model to determine inspection intervals of condition monitoring based on delaytime analysis. Reliability Engineering and System Safety, Elsevier, JARDINE, A.K.S.; BANJEVIC, D. A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. In: Mechanical Systems and Signal Processing, KEENEY, R. L.; RAIFFA, H. Decision with multiple objectives: preferences and value trade-offs. Wiley, Nova York, LEE, J.; ABUJAMRA, R.; JARDINE, A.K.S.; LIN, D.; BANJEVIC, D. An integrated platform for diagnostics, prognostics and maintenance optimization, in: The IMS 2004 International Conference on Advances in Maintenance and in Modeling, Simulation and Intelligent Monitoring of Degradations, Arles, France, MARTIN, K. F. A review by discussion of condition monitoring and fault-diagnosis in machine-tools, International Journal of Machine Tools and Manufacture 34 (1994) SOUZA, R. Q. Metodologia e desenvolvimento de um sistema de manutenção preditiva visando à melhoria da confiabilidade de ativos de usinas hidrelétricas. Dissertação de Mestrado em Sistemas Mecatrônicos, Departamento de Engenharia Mecânica, UNB, Brasília, DF, TSANG, A.H.C. Condition based maintenance: tools and decision making, Journal of Quality in Maintenance Engineering, Vol. 1 No. 3, pp. 3-17, VAIRINHOS, V. M.; LOBO, V. Mecpab Aplicação de Técnicas de Dados Multivariados à Manutenção Preditiva, X Jornadas de Construção Naval, Lisboa, Novembro, YADAV, R.; KUMAR, S.; VENKATASAMI, A.; LOBO, A. M., WAGLE, A. M. Condition Based Maintenance of Power Transformer: A Case Study, International Conference on Condition Monitoring and Diagnosis, Beijing, China, April 21-24,