ANÁLISE SISTÊMICA DE CONFIABILIDADE, MANTENABILIDADE E DISPONIBILIDADE EM UMA FROTA DE TRATORES DE ESTEIRA: PROJETO PILOTO APLICADO A MINERAÇÃO

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1 1 João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 ANÁLISE SISTÊMICA DE CONFIABILIDADE, MANTENABILIDADE E DISPONIBILIDADE EM UMA FROTA DE TRATORES DE ESTEIRA: PROJETO PILOTO APLICADO A MINERAÇÃO Ricardo Batista de Almeida (PUC ) ricardobaptista2804@gmailcom Alessandra Lopes Carvalho (PUC ) alessandralcarvalho@yahoocombr Nas últimas três décadas, a manutenção passou por profundas mudanças devido ao aumento da produção e complexidade dos equipamentos Neste cenário, a manutenção deve ser assumida como função estratégica na organização Este trabalho apresentta um estudo de caso numa mineradora com o objetivo de analisar a confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade de uma frota de tratores de esteira A partir dos registros de manutenção coletados ao longo de um ano escolheu-se o equipamento mais crítico como projeto piloto Realizouse a modelagem das funções confiabilidade e mantenabilidade e através da combinação destas funções foi calculada a disponibilidade operacional de cada sistema do equipamento Os resultados mostraram que os sistemas encontram-se na fase de mortalidade infantil, sendo a manutenção corretiva a melhor política de manutenção Espera-se que a partir deste estudo a empresa cedente dos dados desenvolva uma análise dos modos e efeitos das falhas e considere a possibilidade de revisão dos planos de manutenção de acordo com a metodologia manutenção centrada na confiabilidade Palavras-chave: Manutenção; Confiabilidade; Disponibilidade; Mantenabilidade

2 1 Introdução Após a Segunda Guerra Mundial, a manutenção passou por importantes mudanças, devido ao aumento da produção e à complexidade das instalações e equipamentos, exigindo dos profissionais da manutenção novas posturas e atitudes como competência, criatividade, flexibilidade, velocidade, cultura de mudança e trabalho em equipe Neste novo cenário, a alta administração deve assumir a manutenção como uma função estratégica na organização Esta mudança na cultura organizacional refletirá diretamente nos resultados da empresa: aumento da disponibilidade e confiabilidade dos equipamentos, aumento do faturamento e do lucro, aumento da segurança pessoal e das instalações, redução da demanda de serviços, redução dos custos, e preservação do meio ambiente (KARDEC e NASSIF, 2010) Objetivando-se alcançar estes resultados, várias metodologias e instrumentos gerenciais têm sido utilizados Silva, Sampaio e Robles (2013) apresentam uma revisão bibliográfica das várias filosofias e tendências mundiais; como Manutenção Produtiva Total, Manutenção Centrada em Confiabilidade e também enfatizam a importância do monitoramento dos índices de desempenho da manutenção A manutenção centrada em confiabilidade tem sido aplicada com sucesso a vários segmentos industriais (FAGUNDES et al, 2011, MENGUE e SELLITO, 2013; CERVEIRA e SELLITO, 2015) Observa-se ainda a aplicação de ferramentas que apresentam benefícios no sentido de auxiliar a diminuição dos tempos de reparo como a troca rápida de ferramentas (CONCEIÇÃO et al, 2009) Cabe ainda ressaltar a importância dos estudos envolvendo confiabilidade humana (PALLEROSI, MASSOLINI e MASSOLINI, 2011) aplicada a gestão de manutenção Neste contexto, este trabalho apresenta uma análise de confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade aplicada a uma frota de tratores de esteiras Foram analisados os registros de manutenção em um período de um ano em uma mineradora brasileira e através destes registros foi identificado o equipamento mais crítico Após esta etapa inicial de pré tratamento do banco de dados o equipamento mais crítico foi considerado foco do estudo 2 Referencial teórico De acordo com Fogliato e Ribeiro (2009), em seu sentido mais amplo, o estudo da confiabilidade é uma metodologia cientifica aplicada para se conhecer o desempenho ou comportamento de vida de produtos, equipamentos, plantas ou processos a fim de assegurar que estes executem suas funções, por um determinado período de tempo em condições operacionais pré-estabelecidas sem falhar Neste contexto, a confiabilidade é uma das características da qualidade mais importante para componentes e para sistemas constituídos a partir de n componentes 2

3 Existem várias medidas de confiabilidade, porém as três medidas mais comumente utilizadas são a função confiabilidade R(t), a função de risco ou taxa de falha h(t) e tempo médio até a falha (MTTF) Tratando-se de componentes reparáveis utiliza-se a variável tempo médio entre falhas (MTBF) A função de confiabilidade R(t), também conhecida como função de sobrevivência, representa a probabilidade de um item operar com sucesso em um determinado intervalo de tempo t O tempo até a ocorrência de uma falha é modelado através de distribuições de probabilidade Uma distribuição de probabilidade é caracterizada por sua função densidade de probabilidade f(t) Segundo Lafraia (2008), a integral da função densidade de probabilidade é definida como função densidade de probabilidade acumulada, conforme equação 1 Considerando-se estudos de confiabilidade esta função é denominada probabilidade de falha F (t) = (1) A função confiabilidade R(t) é calculada como o complemento da função probabilidade de falha, conforme equação 2 (FOGLIATTO; RIBEIRO, 2009) R(t) = 1 F(t) (2) Segundo vários autores, como distribuições de probabilidade mais utilizadas para descrever o tempo até a falha podem ser citadas a distribuição exponencial, a distribuição log-normal, a distribuição gama e a distribuição Weibull (LEWIS, 1995; ELSAYED, 1996, LAFRAIA, 2008; FOGLIATTO e RIBEIRO 2009) Os métodos de estimação de parâmetros mais amplamente utilizados são método da máxima verossimilhança e método dos mínimos quadrados (O CONNOR e KLEYNER, 2012) Apresenta-se como exemplo a distribuição de Weibull na equação 3 Esta distribuição é muito versátil pela sua capacidade de representar adequadamente componentes que apresentam taxa de falhas crescentes, decrescentes ou constantes (LAFRAIA, 2008) f ( t) t 1 e t (3) Onde: é parâmetro de forma ou inclinação é parâmetro de localização ou vida mínima é parâmetro de escala ou vida característica Segundo Fogliatto e Ribeiro (2009), a função de risco, taxa de risco ou taxa de falha h(t) pode ser considerada a medida de confiabilidade mais difundida na prática, interpretada como a quantidade de risco associada a um sistema no tempo t e também bastante útil na análise do risco a que uma unidade está exposta ao longo do tempo, servindo como base de comparação entre unidades com características distintas A taxa de falhas h(t) é definida através da função densidade de probabilidade e da função confiabilidade conforme equação 4 3

4 f ( t) h( t) (4) R( t) Ainda de acordo com Fogliatto e Ribeiro (2009), a função de pode ser classificada como: função de risco crescente, onde a taxa de falha aumenta com o tempo; função de risco estacionária ou constante, na qual a taxa de falha permanece a mesma em todo o tempo; e função de risco decrescente, em que a taxa de falha diminui ao longo do tempo O comportamento da taxa ao longo do ciclo de vida do produto pode ser representado pela curva da banheira, apresentada na figura 1 Considerando-se o parâmetro β da distribuição de Weibull, quando β < 1, a taxa de falha é decrescente Quando β = 1 a distribuição se transforma no modelo exponencial com a taxa de falhas constante Quando β > 1 a taxa de falha é crescente Figura 1 Curva da banheira e ciclo de vida de equipamentos Fonte: LAFRAIA (2009) Em estudos de mantenabilidade, a variável tempo de reparo também pode ser modelada utilizando-se distribuições de probabilidade (de forma análoga ao tempo de falha) A ABNT NBR 5462 (1994) define mantenabilidade como a facilidade de um item ser mantido ou recolocado no estado no qual pode executar suas requeridas, sob condições de uso especificadas, quando a manutenção é executada sob condições determinadas e mediante procedimentos e meios descritos O principal resultado da modelagem é possibilitar o cálculo do tempo médio de reparo (MTTR Mean Time To Repair) que pode ser um indicador de desempenho da manutenção, porém não deve ser analisado isoladamente A partir dos estudos de confiabilidade e mantenabilidade pode ser quantificada a disponibilidade A disponibilidade é a capacidade ou a probabilidade de um item desempenhar perfeitamente sua função requerida em um período de tempo pré-determinado, mediante manutenção adequada (FOGLIATTO e RIBEIRO, 2009) A disponibilidade pode ser expressa pela equação 5 (5) 3 Metodologia 4

5 Metodologia de pesquisa é um processo que descreve como todo o projeto foi realizado, sendo estruturada de acordo com o tipo, forma ou abordagem Segundo Miguel (2011), os métodos de pesquisa mais utilizados em engenharia de produção são levantamento tipo survey, estudo de caso, modelagem, simulação, estudo de campo, e experimento O método de pesquisa utilizado neste trabalho foi o estudo de caso que segundo Yin (2001), é um estudo de caráter empírico que investiga um fenômeno atual no contexto da vida real, considerando que as fronteiras entre o fenômeno e o contexto onde se insere não são claramente definidas 4 Desenvolvimento 41 Descrição do equipamento foco de estudo A utilização de tratores de esteiras na mineração é de suma importância nas operações de decapeamento do solo, movimentação de material na pilha de estéril e acerto da praça de manobra dos equipamentos de carregamento e transporte do minério A falta deste tipo de equipamento pode parar as demais operações numa mina Este estudo de caso torna-se necessário visando aumentar a disponibilidade física de uma frota de tratores de esteiras através dos conceitos de manutenção centrada na confiabilidade Um dos modelos dos tratores de esteiras utilizados em mineração é apresentado como exemplo na figura 2 Figura 2 Trator de esteiras Caterpillar Fonte: Caterpillar, Coleta e análise dos dados Para a realização deste estudo foram coletados os registros de manutenção de uma frota com quatro tratores de esteiras, de janeiro até dezembro de 2014, de um banco de dados armazenado em um software desenvolvido para a operação e otimização de minas, o SmartMine (SMARTMINE, 2015) O sistema de automação da mina registra a parada dos equipamentos para manutenção durante os quatros turnos, de seis horas cada Assim, uma falha ocorrida em um turno de trabalho, que não foi corrigida neste turno, é registrada nos próximos turnos até a liberação do equipamento para operação Este processo de registro aumenta a base de dados dos eventos de manutenção, sendo necessário estratificar as informações válidas para análises, 5

6 considerando somente a descrição de cada falha e não a quantidade total de registros A tabela 1 mostra a estratificação dos eventos de acordo com o tipo e validade dos registros de manutenção Tabela 1 Estratificação dos registros de manutenção 2014 Tipo de manutenção Total Registros inválidos Registros válidos Preventiva Corretiva Total Para efeito deste estudo foram considerados somente os registros de manutenção corretiva válidos Foi identificado o equipamento mais crítico da frota, o qual foi dividido em vários sistemas reparáveis A tabela 2 mostra a estratificação da quantidade de falhas e do tempo para reparo de cada sistema do equipamento mais crítico Tabela 2 Quantidade de falhas do equipamento mais crítico Sistema Nº de Falhas Tempo para reparo (horas) Elétrico Motor Estrutura Hidráulico Transmissão Outros Total Após a identificação do equipamento mais crítico foram calculados o tempo de falhas e tempo de reparo para cada evento da manutenção Não foi possível classificar adequadamente aproximadamente 45% dos registros devido à falta de descrição da falha Isto pode influenciar negativamente a análise da confiabilidade e mantenabilidade Em análises de 6

7 confiabilidade é de suma importância uma base de dados consistente e confiável que retrate a realidade da organização A empresa deve investir na padronização e treinamentos dos empregados para registrar corretamente os eventos de manutenção no sistema 43 Modelagem de Confiabilidade e Mantenabilidade Foi utilizado o software Weibull++9 (RELIASOFT CORPORATION, 2015) para a modelagem da função confiabilidade de cada sistema (elétrico, motor, estrutura, hidráulico e transmissão) Foi realizado um teste de aderência para determinar a melhor distribuição de probabilidade para cada sistema sendo utilizado regressão linear para estimação de parâmetros A modelagem da função mantenabilidade foi realizada de forma análoga à modelagem da função confiabilidade, porém utilizando os dados de tempo de reparo Os testes de aderência realizados individualmente para confiabilidade e mantenabilidade, não levam em consideração a iteração entre os dois modelos Portanto, nem sempre a melhor distribuição de probabilidade indicada pelo teste de aderência é a mais adequada (CARVALHO, 2008) O teste de aderência serve somente como um guia, devendo comparar as sugestões do programa com o próprio conhecimento de engenharia do produto que está sendo modelado antes de tomar a decisão final sobre qual distribuição utilizar para cada conjunto de dados Através do Método dos Mínimos Quadrados foram comparados os valores dos coeficientes de correlação (ρ) entre as distribuições de probabilidade sugeridas pelo programa, a fim de escolher a distribuição de probabilidade mais adequada a cada modelo O coeficiente de correlação significa o quanto os pontos estão alinhados em torno da linha de regressão linear Quanto mais alinhados, melhor a correlação da amostra para a distribuição adotada (PALLEROSI, 2007 apud BERNARDA et al, 2014) Quanto mais próximo de +/- 1 o valor de Rho (ρ) estiver, melhor a combinação linear (ELSAYED, 1996) A tabela 3 apresenta a melhor distribuição de probabilidade com seus respectivos coeficientes de correlação e parâmetros, para modelagem da função confiabilidade de cada sistema Tabela 3 Distribuições de probabilidade para a modelagem da confiabilidade dos sistemas Sistema f(t) Coeficiente de correlação (ρ) Parâmetros Elétrico Lognormal 0,9961 μ = 6,7388 σ = 1,4713 Motor Weibull 0,9724 β = 0,7412 η = 2135,2051 Estrutura Weibull 0,9905 β = 0,6900 η = 1890,6022 Hidráulico Weibull 0,9846 β = 0,5556 η = 1711,2293 Transmissão Weibull 0,9897 β = 0,7196 η = 4956,2954 7

8 Outros Weibull 0,9927 β = 1,0670 η = 682,8653 O gráfico de confiabilidade mostra os valores de confiabilidade versus tempo O gráfico 1 apresenta a confiabilidade de um dos sistemas do equipamento ( estrutura) Gráfico 1 Confiabilidade da estrutura O gráfico 2 apresenta a taxa de falha do sistema hidráulico, podendo ser observada uma taxa de falha decrescente Baseando-se no parâmetro de forma da distribuição de Weibull (β < 1), simulada para este sistema, concluiu-se que este sistema encontra-se na fase de mortalidade infantil da curva da banheira, sendo a manutenção corretiva a mais adequada para os componentes Gráfico 2 Taxa de falha do sistema hidráulico 8

9 Foi verificado que o equipamento apresenta uma configuração de sistemas em série A determinação da confiabilidade geral do equipamento, para qualquer intervalo de tempo, pode ser calculada através da equação 6 (6) A partir da modelagem realizada foi determinada a confiabilidade de cada sistema para alguns intervalos de interesse O equipamento apresenta uma confiabilidade geral de aproximadamente 8%, no intervalo de manutenção preventiva de 500 horas pré-estabelecido pela empresa Esta confiabilidade é considerada extremamente baixa para este tipo de equipamento na mineração Reduzindo-se o intervalo de manutenção preventiva para 250 horas, a confiabilidade geral ainda apresenta-se muito baixa, aproximadamente 23% Um nível aceitável de confiabilidade, aproximadamente 78%, é apresentado em um intervalo de 24 horas, porém torna-se inviável parar o equipamento diariamente para intervenções, pois diminuiria drasticamente a disponibilidade operacional do ativo Para a modelagem da função mantenabilidade foi utilizado o tempo para correção de cada falha O tempo de reparo é dividido em tempo efetivo de manutenção e tempo logístico Porém muitos sistemas de registros de dados convencionais não estratificam os tempos que compõem o tempo de reparo Segundo Carvalho (2008), a estratificação do tempo de reparo permite quantificar a relevância de cada um dos tempos citados para composição do tempo de reparo direcionando o esforço de manutenção no sentido de otimizar recursos A tabela 5 apresenta a melhor distribuição de probabilidade com seus respectivos coeficientes de correlação e parâmetros, para modelagem da função mantenabilidade de cada sistema Tabela 5 Distribuições de probabilidade para a modelagem da mantenabilidade Sistema f(t) Parâmetros Elétrico Lognormal μ = 4,1353 σ = 1,1513 Motor Lognormal μ = 4,4932 σ = 1,3769 Estrutura Loglogística μ = 4,4668 σ = 0,8263 Hidráulico Lognormal μ = 5,4200 σ = 1,2482 Transmissão Lognormal μ = 5,4980 σ = 2,0338 Outros Loglogística μ = 3,2631 σ = 0,9325 Após a obtenção do modelo de confiabilidade foi determinado o Tempo Médio Entre Falhas (MTBF Mean Time Between Failure); e do modelo de mantenabilidade, o Tempo Médio Para Reparo (MTTR Mean Time To Repair) de cada sistema Através da combinação destas funções, utilizando a equação 5, foi calculada a disponibilidade de cada sistema A tabela 6 apresenta um resumo da Análise de Confiabilidade, Disponibilidade e Mantenabilidade (RAM - Reliability, Availability and Maintainability) dos sistemas Tabela 6 - Resumo da análise de confiabilidade, disponibilidade e mantenabilidade 9

10 Sistema MTBF (Hora) MTTR (Hora) A Elétrico 2492, ,2712 0,9536 Motor 2567, ,7189 0,9175 Estrutura 2426, ,6066 0,8478 Hidráulico 2868, ,2808 0,8535 Transmissão 6114, ,6730 0,7599 Outros 665, ,9951 0, Conclusão Este estudo de caso analisou os registros de manutenção corretiva, em um período de um ano, de uma frota de tratores de esteiras numa mineradora Através da modelagem das funções confiabilidade R(t) e mantenabilidade M(t) foi identificado que os sistemas do equipamento mais crítico encontram-se posicionados na fase de mortalidade infantil da curva da banheira, sendo a manutenção corretiva a política de manutenção mais adequada para estes sistemas Entretanto o equipamento possui mais de horas de operação, contradizendo a fase de mortalidade infantil Certamente, os dados foram registrados no sistema informatizado de manutenção indevidamente devido à falta de padronização dos modos de falha, visto que quase metade dos eventos de manutenção não possuía descrição da falha Para trabalhos de modelagem da confiabilidade e mantenabilidade é de suma importância a existência de banco de dados consistentes Mesmo com uma pequena quantidade de falhas registradas para cada sistema o equipamento apresentou baixa confiabilidade e mantenabilidade Sugere-se um trabalho de confiabilidade humana, focado na importância do planejamento de um banco de dados; um estudo mais aprofundado dos modos de falha, utilizando a ferramenta FMEA; uma revisão dos planos de manutenção e a implantação da metodologia MCC - Manutenção Centrada na Confiabilidade para melhorar a confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade dos equipamentos de toda a frota Espera-se com este trabalho direcionar os esforços da organização para otimização dos recursos e redução dos custos de manutenção, mantendo a empresa mais competitiva no mercado REFERÊNCIAS ASSOCIAÇÃO BRASILEIRAS DE NORMAS TÉCNICAS ABNT NBR 5462 Confiabilidade e mantenabilidade Rio de Janeiro, 1994 BERNARDA, L C; SILVA, A P ; CARVALHO, A L; CAMPOS, F G B Confiabilidade de uma frota de empilhadeiras: um estudo de caso em uma empresa do setor elétrico In: XXXIV Encontro nacional de engenharia de produção, Engenharia de Produção, 2014, Curitiba Anais Associação Brasileira de Engenharia de Produção 10

11 BRYMAN, A Research methods and organization studies (contemporary social research) Londres: Routledge, 1989 CERVEIRA, D S e SELLITO,MA Manutenção Centrada em Confiabilidade ( MCC): Análise Quantitativa de um Forno Elétrico a Indução Produção on Line, Florianópolis, SC, v15, n 2, p , 2015 CARVALHO, A L Análise de Disponibilidade Utilizando Abordagem Nebulosa f Tese (Doutorado) Universidade Federal de Minas Gerais, Departamento de Engenharia Elétrica, Belo Horizonte CATERPILLAR Tratores de esteiras grandes Disponível em: < Acesso em: 20 mar 2015 CONCEIÇÂO, SV; RODRIGUES, I,A; AZEVEDO, AA; ALMEIDA, JF; FERREIRA, F; MORAIS, A Desenvolvimento e implementação de uma metodologia para troca rápida de ferramentas em ambientes de manufatura contratada Gestão e Produção, São Carlos, SP v 16, n 3, p , 2009 ELSAYED, A Reliability Engineering Massachusetts: Addison Wesley Longman, 1996 FAGUNDES, A,M,; ROCHA, ALSBARBOSA, SR e CARVALHO, A L Estudo de caso: Análise Quantitativa de Confiabilidade e Disponibilidade de um Torno CNC Baseado na Metodologia RCM In: XXXI Encontro nacional de engenharia de produção, Engenharia de Produção, 2011, Belo Horizonte Anais Associação Brasileira de Engenharia de Produção FOGLIATTO, F S RIBEIRO, J L D Confiabilidade e manutenção industrial Rio de janeiro Elsevier 2009 KARDEC, A NASSIF, J Manutenção: função estratégica 3 ed Rio de Janeiro: Qualitymark, 2010 LAFRAIA, J, R B Manual de Confiabilidade, Mantenabilidade e Disponibilidade 5ª Ed Rio de Janeiro: Qualitymark, 2008 LEWIS, E E Introduction to Reliability Engineering 2 a ed Canada: John Wiley & Sons, 1995 MENGUE, D M e SELLITO,MA Estratégia de Manutenção Baseada em Funções de Confiabilidade para uma Bomba Centrífuga Petrolífera Produção on Line, Florianópolis, SC, v13, n 2, p , 2013 MIGUEL, P A C Metodologia de Pesquisa em Engenharia de Produção e Gestão de Operações 2 ed São Paulo: Campus Elsevier, 2011 O CONNOR, P; KLEYNER, A Practical Reliability Engineering 5 a ed England: John Wiley & Sons, 2012 PALLEROSI, CA Principais Aplicações, Vantagens, Desvantagens e limitações das Atuais Distribuições Estatísticas em Confiabilidade In: V Simpósio Internacional de Confiabilidade, 2007 Belo Horizonte Anais Reliasoft Brasil PALLEROSI, C A; MASSOLINI, B P M e MASSOLINI, L R Confiabilidade Humana Conceitos, Análises, Avaliações e Desafios São Paulo: All Print Editora, 2011 RELIASOFT CORPORATION Weibull++ 90 Software Package Tucson: AZ, 2015 SELLITTO, M Formulação estratégica da manutenção industrial com base na confiabilidade dos equipamentos Produção, Porto Alegre, RS, v15, n1, p44-59,

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