ANÁLISE DE FALHAS ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DO FMEA E DA TEORIA GREY FAILURE ANALYSIS THROUGH FMEA APPLICATION AND GREY THEORY

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1 Revsta Gestão Industral Análse de falhas através da aplcação do FMEA e da teora GREY 79 Unversdade Tecnológca Federal do Paraná - UTFPR Campus Ponta Grossa - Paraná - Brasl ISSN / v 0, n 0, p 79-88, jan-mar 006 Revsta Gestão Industral ANÁLISE E FALHAS ATRAVÉS A APLICAÇÃO O FMEA E A TEORIA GREY FAILURE ANALYSIS THROUGH FMEA APPLICATION AN GREY THEORY Fabano Leal ; Alexandre Ferrera de Pnho ; agoberto Alves de Almeda Unversdade Federal de Itajubá UNIFEI Itajubá - Brasl fleal@unfeedubr Unversdade Federal de Itajubá UNIFEI Itajubá - Brasl pnho@unfeedubr Unversdade Federal de Itajubá UNIFEI Itajubá - Brasl dagoberto@unfeedubr Resumo Este artgo tem como objetvo analsar as causas de falhas potencas através da avalação do RPN (rsk prorty number), apresentado na lteratura na abordagem do FMEA (Falure Mode and Effect Analyss) O RPN será determnado através da teora Grey, contrbundo desta manera para contornar alguns problemas apresentados na lteratura a respeto do método tradconal de cálculo do RPN O artgo apresentará uma descrção passo a passo desta técnca, aplcada ao processo de dstrbução de energa elétrca Para sto, foram analsadas algumas falhas dentfcadas em uma dstrbudora Por fm, a análse consderou uma ponderação dferente para os fatores do FMEA, evdencando as possbldades de análse desta técnca Palavras-chave: Análse de Falhas, FMEA, Teora Grey, Gestão da Manutenção Introdução e acordo com Rausand e Oen (996), a falha representa um conceto fundamental para a análse de confabldade, sendo a falha defnda como o térmno da habldade de um tem para o desempenho de uma requerda função A qualdade de uma análse de confabldade depende fortemente da habldade do analsta em dentfcar todas as funções desempenhadas pelos componentes e as possíves falhas com potencal de ocorrênca O FMEA (Falure Mode and Effect Analyss) pode ser consderado como uma mportante técnca para a análse de falhas (STAMATIS, 00) Através de três fatores (ocorrênca, detecção e severdade), é realzada uma herarquzação de acordo com o rsco potencal, representado no FMEA através do RPN (Rsk Prorty Number) Porém, alguns autores (Glchrst, 99; Ben-aya e

2 Revsta Gestão Industral LEAL, F; PINHO, AF; ALMEIA, A 80 Raouf, 996; eng, 989; Chang et al, 00) crtcam a forma de construção do RPN Este artgo sugere uma manera alternatva de construção do RPN, através da aplcação da Teora Grey, desenvolvda por Chang et al (00), evdencando uma opção para a herarquzação de ações de manutenção de acordo com os rscos potencas, através de nformações coletadas em uma dstrbudora de energa elétrca do Brasl Gestão de falhas no setor elétrco A dstrbução de energa elétrca pode ser consderada um dos servços de maor mportânca para a população, sendo a energa um dos recursos báscos ao desenvolvmento e acordo com Montcell e Garca (00), a grande motvação das empresas dstrbudoras de energa deverá ser a redução dos custos para o consumdor fnal e a melhora da rentabldade sem perda da qualdade e da confabldade do servço prestado e acordo com Ganm (00), através de alguns ndcadores (uração Equvalente de Interrupção por Undade Consumdora EC; Freqüênca Equvalente de Interrupção por Undade Consumdora FEC; uração de Interrupção Indvdual por Undade Consumdora IC; uração Máxma de Interrupção Contínua por Undade Consumdora MIC; Freqüênca de Interrupção Indvdual por Undade Consumdora FIC), a ANEEL (Agênca Naconal de Energa Elétrca) exerce um controle rgoroso sobre as concessonáras Este controle tem por objetvo garantr a qualdade da energa, ou seja, ncentvar as dstrbudoras de energa a evtarem ao máxmo a ocorrênca de falhas Segundo o Comtê de strbução (98), falha em sstemas de dstrbução é todo evento que produz a perda de capacdade de um componente ou sstema desempenhar sua função, levandoos à condção de operação nadmssível entre as falhas no fornecmento de energa elétrca, a nterrupção do fornecmento de energa apresenta alta gravdade e nfluenca negatvamente os índces de contnudade A falha pode atngr grandes proporções se afetar ndústras que tenham sua produção comprometda e que possam mover processos judcas, mplcando em penalzações fnanceras contra a concessonára Pores anda são os casos em que as nterrupções no fornecmento de energa possam afetar a vda humana, por exemplo, se a energa for nterrompda para um hosptal ou para a resdênca de um ndvíduo que utlze um aparelho de sobre-vda, como um pulmão artfcal (ALMEIA et al, 004)

3 Revsta Gestão Industral Análse de falhas através da aplcação do FMEA e da teora GREY 8 O FMEA O FMEA (Falure Mode and Effect Analyss) é uma técnca de engenhara utlzada para defnr, dentfcar e elmnar falhas conhecdas ou potencas, de sstemas, projetos, processos e/ou servços, antes que estas atnjam o clente (STAMATIS, 00) Segundo Puente et al (00), o FMEA ncalmente fo utlzado pela Nasa (Natonal Aeronautcs and Space Admnstraton) em 96, e então expanddo para a ndústra automoblístca, onde fo utlzado para quantfcar e ordenar possíves defetos potencas no estágo de projeto de produtos, antes de chegarem ao consumdor fnal, através de sessões de branstormngs que buscam levantar falhas que podem ocorrer Anda segundo Puente et al (00), o FMEA bascamente consste em dos estágos urante o prmero estágo, possíves modos de falhas de um produto ou processo e seus efetos prejudcas são dentfcados urante o segundo estágo, os tmes de engenheros que trabalharam com o FMEA determnam o nível crítco (pontuação de rsco) destas falhas e as colocam em ordem A falha mas crítca será a prmera do rankng, e será consderada prortára para a aplcação de ações de melhora Há três fatores utlzados no FMEA que auxlam na defnção de prordades de falhas São eles: ocorrênca (O), severdade (S) e detecção () A ocorrênca defne a freqüênca da falha, enquanto a severdade corresponde à gravdade do efeto da falha A detecção é a habldade para detectar a falha antes que ela atnja o clente Para se avalar a crtcdade das causas de uma possível falha, é utlzado o RPN, sendo composto do produto dos três fatores do FMEA:, O e S Tendo obtdo o RPN, as causas das falhas são ranqueadas, dreconando a atuação do gestor No entanto, a lteratura apresenta algumas crítcas quanto à forma de obtenção do RPN (Glchrst, 99; Ben-aya e Raouf, 996; eng, 989; Chang et al, 00) Estas crítcas podem ser ctadas a segur: - Não há uma regra algébrca precsa que determne uma pontuação para o índce de ocorrênca e detecção, como uma pontuação tradconal baseada em probabldade de ocorrênca e não detecção A probabldade é convertda em outro sstema de pontuação Outro problema apontado é o cálculo do produto de três fatores, onde o fator, por exemplo, apresenta uma pontuação que segue uma escala lnear, o que não ocorre com o fator ocorrênca - ferentes pontuações para O e, por exemplo, poderam resultar no mesmo resultado RPN, anda que o rsco envolvdo seja completamente dferente - O RPN clássco não supr a possbldade de consderar pesos de mportânca nos fatores, S e O

4 Revsta Gestão Industral LEAL, F; PINHO, AF; ALMEIA, A 8 As tabelas a segur (Tabelas, e ) apresentam um sstema de pontuação a ser utlzado na determnação dos fatores ocorrênca, severdade e detecção, utlzadas em trabalhos da área (STAMATIS, 00; CHANG et al, 00) Para tanto, este artgo fará uso destes valores Tabela - Crtéro de análse e sstema de ranqueamento para a ocorrênca da falha Probabldade de falha Possíves taxas de falhas Rank Extremamente alta: quase nevtáves em 0 Muto alta em 9 Repetdas falhas em 8 8 Alta em 0 7 Moderadamente alta em 80 6 Moderada em Relatvamente baxa em Baxa em 5000 Remota em Quase mpossível em Fonte: adaptado de Ford Motor Company (988) Tabela - Crtéro de análse e sstema de ranqueamento para a detecção da causa da falha etecção Probabldade de detecção da causa da falha Rank Absolutamente ncerta A manutenção não detecta a causa da falha potencal, ou não exste manutenção 0 Muto remota Chance muto remota de se detectar a causa da falha 9 Remota Chance remota de se detectar a causa da falha 8 Muto baxa Chance muto baxa de se detectar a causa da falha 7 Baxa Chance baxa de se detectar a causa da falha 6 Moderada Moderada chance de se detectar a causa da falha 5 Moderadamente alta Moderadamente alta a chance de se detectar a causa da falha 4 Alta Chance alta de se detectar a causa da falha Muto alta Chance muto alta de se detectar a causa da falha Quase certa A manutenção quase certamente detectará a causa da falha Fonte: adaptado de Ford Motor Company (988) Tabela 0 - Crtéro de análse e sstema de ranqueamento para a severdade (gravdade) dos efetos da falha Efeto Severdade do efeto Rank Pergoso Falha é pergosa, e ocorre sem avso Capaz de suspender a operação dos 0 sstemas e/ou envolve aspectos não complacentes com regulações governamentas Séro Os efetos podem ser pergosos e/ou envolvem aspectos não complacentes com 9 regulações governamentas Importante Produto noperável, com perda da função básca Sstema noperante 8 Impactante esempenho do produto sofre mpacto Sstema pode não operar 7 Sgnfcatvo esempenho do produto é degradado Funções atreladas ao conforto podem não 6 operar Moderado Moderado efeto no desempenho do produto Produto requer reparos 5 Baxo Pequeno efeto no desempenho do produto O produto não requer reparos 4 esprezível Efeto desprezível no desempenho do produto ou sstema Muto desprezível Efeto muto desprezível no desempenho do produto ou sstema Nenhum Nenhum efeto Fonte: adaptado de Ford Motor Company (988) 4 Uso da teora Grey na determnação do RPN Algumas pesqusas tem sdo realzadas com o objetvo de desenvolver uma nova relação entre os fatores do FMEA, através do cálculo do RPN (Glchrst 99; Ben-aya e Raouf, 99;

5 Revsta Gestão Industral Análse de falhas através da aplcação do FMEA e da teora GREY 8 Chang et al, 00) Entre estas propostas, apresenta-se a teora grey, proposta por eng (989) Esta teora permte uma mensuração para analsar a relação entre séres qualtatvas e quanttatvas dscretas, e todos os componentes das séres devem estar conforme algumas característcas prédefndas (Chang et al, 00) Segundo Chen e Tng (00), a relação grey corresponde a uma relação ncerta entre cosas ou fatores de um sstema, ou quando o efeto do fator sobre o comportamento prncpal é obscuro A análse da relação grey analsa e determna o grau de nfluênca entre fatores ou smplesmente mensura a contrbução dos fatores no comportamento prncpal analsado Chen e Tng (00) utlzaram a teora grey para avalar a mportânca de város fatores na qualdade de servços prestados, como tangbldade, confabldade, empata, acessbldade, entre outros Chang et al (00) propõem a aplcação da teora grey através de alguns passos Este artgo rá representar estes passos através de uma aplcação dreta nos fatores do FMEA, como mostra a Fgura Fgura Cada causa potencal é caracterzada pelos fatores O (ocorrênca da causa ), (detecção da causa ) e S (severdade da causa ) Causa potencal 0 O S Falha Causa potencal 0 O S Causa potencal n O n n S n A aplcação da teora grey para o cálculo do FMEA pode-se dar da segunte forma: a) Passo 0- Estabelecer uma sére comparatva: esta sére é apresentada na forma de matrz, onde b) n representa o total de causas assocadas à falha O O X = O n c) Passo 0 - Estabelecer uma sére padrão: uma sére padrão é desenvolvda através dos menores n S S S n valores dos fatores do FMEA regstrados nas tabelas de referênca (Tabelas, e )

6 Revsta Gestão Industral LEAL, F; PINHO, AF; ALMEIA, A 84 d) Passo 0 - Obter a dferença entre a sére comparatva e a sére padrão: a dferença entre os valores dos fatores do FMEA e da sére padrão deve ser determnada e expressa em uma matrz O O = O n n S S S n e) Passo 04 - Obter os coefcentes de relação: os fatores do FMEA devem ser comparados com a sére padrão A máxma e a mínma dferença obtda no tercero passo devem ser regstradas, para a obtenção do coefcente de relação os passos devem ser utlzados: defnção da constante β e defnção dos coefcentes γ, sendo o número da causa potencal, podendo varar de até n β = MIN + ξ MAX γ O = O β + ξ MAX γ γ S = = S β + ξ β + ξ MAX MAX Segundo Chang et al (00), o dentfcador ξ pode assumr um valor entre 0 e, geralmente assumndo o valor 0,5 Este dentfcador apenas afeta o valor relatvo do rsco, sem alterar a prordade, como será vsto adante f) Passo 05 - etermnação do grau de relação: antes da determnação do grau de relação, os pesos relatvos aos fatores ocorrênca (O), detecção () e severdade (S) devem ser decddos O grau de relação é defndo como: onde: C = γo α α O + γ α O + α + α S = + γs α S Segundo Chang et al (00), o FMEA tradconal não atrbu pesos dferentes aos fatores ocorrênca, detecção e severdade Porém, esta possbldade permte uma análse dferencada e customzada ao processo

7 Revsta Gestão Industral Análse de falhas através da aplcação do FMEA e da teora GREY 85 g) Passo 06 - Ranquear as prordades de rsco: a herarqua será construída a partr do grau de relação O grau de relação denota a relação entre a pontuação da causa potencal e os valores ótmos dos fatores de decsão Quanto maor o grau de relação, menor o efeto da causa Ou seja, serão prorzadas as causas com menores graus de relação 5 Caso analsado Para aplcação da técnca, foram analsadas algumas stuações que provocam a nterrupção do fornecmento de energa a consumdores Estas nformações foram levantadas em uma dstrbudora braslera de energa elétrca, através de branstormngs, onde funconáros de dversos departamentos apontaram causas e as classfcaram de acordo com os fatores do FMEA (ocorrênca, detecção e severdade) e acordo com as Tabelas, e deste trabalho chegou-se aos dados prelmnares apresentados na Tabela 4 As causas potencas foram regstradas de acordo com a nomenclatura utlzada pelos funconáros da dstrbudora grey Tabela 4 etermnação dos fatores O, e S para cada causa potencal dentfcada Causa potencal () Ocorrênca (O) etecção () Severdade (S) - Cabo partdo Má atuação do relgador 4 - Quema de elo fusível Quema de trafo 6 5- Problema de mufla 5 7 A partr destes dados, rá se determnar a prorzação de ações, segundo a aplcação da teora a) Passo 0 - Estabelecmento de uma sére comparatva, apresentada na forma de matrz O 6 4 X = b) Passo 0 Estabelecmento de uma sére padrão Sére = S 5 8 [ ] c) Passo 0 - Obtenção da dferença entre a sére comparatva e a sére padrão

8 Revsta Gestão Industral LEAL, F; PINHO, AF; ALMEIA, A 86 5 = d) Passo 04 - Obter os coefcentes de relação, através da defnção da constante β e coefcentes γ β = ,5 8 β = 4 γo γo γo γo γo 4 5 = 0,444 = 0,57 = 0,400 = 0,444 = 0,500 γ γ γ γ γ 4 5 = 0,400 =,000 = 0, =,000 = 0,400 γs = 0,500 γs γs γs 4 γs 5 = 0,667 = 0,64 =,000 =,000 e) Passo 05 - etermnação do grau de relação, consderando os pesos relatvos aos fatores ocorrênca (O), detecção () e severdade (S) Neste passo, r-se-á consderar ncalmente uma análse onde não serão atrbuídos pesos dferentes aos fatores A Tabela 5 representa todos os C, para as cnco causas potencas analsadas Neste caso, tem-se o segunte: 0, , ,500 C = C = 0,448 f) Passo 06 - Ranquear as prordades de rsco, a partr do grau de relação Quanto maor o grau de relação, menor o efeto da causa Ou seja, serão prorzadas as causas com menores graus de relação, conforme mostra a Tabela 5 Tabela 5 Grau de relação C de cada causa, e sua respectva prorzação Causa potencal () C Prorzação - Cabo partdo 0,448 - Má atuação do relgador 0, Quema de elo fusível 0,66 4- Quema de trafo 0, Problema de mufla 0,6 Para a análse da prorzação destas cnco causas, fo elaborado um possível cenáro onde o gestor decde por ponderar os fatores Será consderada uma ponderação maor ao fator severdade, objetvando dedcar uma atenção especal a causas com severdades maores Foram estabelecdos os seguntes pesos: α O (peso do fator ocorrênca) gual a 0,; α (peso do fator detecção) gual a 0, e α S (peso do fator severdade) gual a 0,5 Novos graus de relação, representados na Tabela 6, foram encontrados, alterando assm a prorzação de ações

9 Revsta Gestão Industral Análse de falhas através da aplcação do FMEA e da teora GREY 87 Tabela 6 Novos graus de relação C e sua respectva prorzação, após a ponderação dos fatores O, e S Causa potencal () C Prorzação - Cabo partdo 0,46 - Má atuação do relgador 0,705 - Quema de elo fusível 0,68 4- Quema de trafo 0, Problema de mufla 0,70 4 Neste caso, o gestor pode nfluencar a herarquzação de ações de acordo com o peso assocado aos fatores do FMEA Vale ressaltar que a grande contrbução deste tpo de análse é crar uma rotna de avalação onde, a partr da entrada de novos dados, novos cenáros possam ser gerados, evdencando problemas que de alguma forma afetam o processo normal de uma empresa 6 Conclusões Através de nformações coletadas em uma dstrbudora de energa elétrca, este artgo apresentou os resultados obtdos através da herarquzação dos rscos potencas através do FMEA a da Teora Grey Cada etapa da análse fo evdencada através de passos descrtos no presente trabalho Os resultados obtdos foram comparados com uma nova análse, onde se ponderou de manera mas relevante o fator severdade, nfluencando desta manera o rsco potencal (RPN) Neste caso, a causa Má atuação do relgador alcançou uma posção acma na herarqua de rscos potencas Város cenáros podem ser crados, de acordo com as ponderações utlzadas, objetvando dreconar recursos prorzando problemas com maores potencas de rsco ao sstema em análse Abstract Ths artcle ams to analyze the potental falure causes through the evaluaton of RPN (rsk prorty number), presented FMEA (Falure Mode and Effect Analyss) approach The RPN wll be determned through the Grey theory Ths artcle wll present a detaled technque descrpton, appled to the energy electrc dstrbuton Some falures dentfed n a company were analyzed Fnally, ths approach consdered a dfferent analyss for the FMEA factors Key word: falure analyss, FMEA, Grey Theory, Mantenance Management Referêncas ALMEIA, Ade; LEAL, F & ALMEIA, RAde Mapeamento do processo de formação de falhas: uma aplcação no setor elétrco In CONGRESSO BRASILEIRO E ENERGIA, 0, Ro de Janero, 004 BEN-AYA, M & RAOUF, A A revsed falure mode and effects analyss model Internatonal Journal of Qualty Relablty Management, n, v, 99

10 Revsta Gestão Industral LEAL, F; PINHO, AF; ALMEIA, A 88 CHANG, CL; LIU, PH & WEI, CC Falure mode and effects analyss usng grey theory Integrated Manufacturng Systems, n, v, 00 CHEN, CN & TING, SC A study usng the grey system theory to evaluate the mportance of varous servce qualty factors Internatonal Journal of Qualty & Relablty Management, n 7, v 9, 00 COMITE E ISTIBUIÇAO Planejamento de Sstemas de strbução Ro de Janero: Edtora Campus, a Edção, v, 98 ENG, J Introducton to grey system theory Journal of Grey System, n, v, 989 FOR MOTOR COMPANY Potental Falure Mode and Effects Analyss (FMEA) Reference Manual, 988 GANIM, A Setor Elétrco Braslero: Aspectos regulamentares e trbutáros Edtora Canalenerga, 00 GILCHRIST, W Modelng falure modes and effects analyss Internatonal Journal of Qualty Relablty Management, n 5, v 0, 99 MONTICELLI, A & GARCIA, A Introdução a sstemas de energa elétrca Campnas, SP: Edtora da Uncamp, 00 PUENTE, J; PINO, R; PRIORE, P & LA FUENTE, de A decson support system for applyng falure mode and effects analyss Internatonal Journal of Qualty & Relablty Management, n, v 9, 00 RAUSAN, M & OIEN, K The basc concepts of falure analyss Relablty Engneerng and System Safety, 996 STAMATIS, H Falure Mode and Effect Analyss: FMEA from theory to executon Mlwaukee, Wnsconsn: ASQ Qualty Press, second edton, 00 ados completos do prmero autor: Nome completo: Fabano Leal Flação nsttuconal: UNIFEI Itajubá MG Função ou cargo ocupado: Professor Endereço completo para correspondênca (barro, cdade, estado, país e CEP): Av BPS, 8 Apto 40, Centro - Itajubá MG CEP: Telefones para contato: (5) E-mal: fleal@unfeedubr Recebdo para publcação em: 9//005 Aceto para publcação em: 6/0/006