SISTEMAS PARA DIAGNÓSTICO AUTOMÁTICO DE FALHAS: DIFICULDADES E SOLUÇÕES PARA OBTENÇÃO DE RESULTADOS

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1 SISTEMAS PARA DIAGNÓSTICO AUTOMÁTICO DE FALHAS: DIFICULDADES E SOLUÇÕES PARA OBTENÇÃO DE RESULTADOS Hélio Ricardo T. de Azevedo, MSc (1) Sanderson Pereira S. de Souza, MSc (2) Fábio Renato S. Martins, MSc (3) Resumo Baseado na experiência acumulada dos autores, em todas as etapas do ciclo de vida de um Sistema para Diagnóstico Automático de Falhas (SDA), este artigo tem dois objetivos básicos: discorrer sobre alguns fatores importantes para o sucesso na implantação e utilização desses Sistemas, bem como sobre os principais benefícios da utilização, de forma integrada, da monitoração de várias grandezas físicas dos equipamentos com o objetivo de aumentar a precisão dos diagnósticos assim obtidos. Será feita uma apresentação resumida de caso, ocorrido durante a implantação de sistemas para monitoração on-line e diagnóstico automático de falhas em equipamentos de usinas hidrelétricas. Serão, também, tratadas algumas armadilhas virtuais que os profissionais podem encontrar durante o ciclo de vida de um SDA e algumas estratégias adotadas pelos autores para evitá-las. 1 - Introdução A evolução das técnicas de produção tem aumentado de forma sensível à capacidade produtiva das plantas industriais, podendo-se afirmar que esse aumento é causado principalmente pelo aumento da capacidade produtiva dos seus equipamentos. Como as etapas do ciclo de vida destes equipamentos exigem elevados investimentos, notadamente as etapas de manutenção e operação, para se obter tempos de retorno adequados sobre os investimentos realizados, necessitam garantir altos índices de disponibilidade e confiabilidade. Tais níveis de desempenho podem ser obtidos através da redução do número de falhas e o gerenciamento das suas severidades, que fornece ainda, como benefício adicional, o aumento da segurança da planta industrial. Dessa forma, os profissionais das empresas precisam selecionar a estratégia de manutenção mais adequada para cada tipo de equipamento de suas plantas, considerando, entre outros fatores, a importância do equipamento para o processo produtivo, seu custo de aquisição e a sua taxa de falhas. Atualmente, esses profissionais contam basicamente com três estratégias para determinar a melhor oportunidade de realizar a intervenção de manutenção, já bem conhecidas: corretiva, preventiva e preditiva. (1) Eng. Mecânico, MSc; M&D Monitoração e Diagnose; Diretor. (2) Eng. Mecânico, MSc; M&D Monitoração e Diagnose; Eng. Desenv. Senior. (3) Eng. de Software, MSc; M&D Monitoração e Diagnose; Analista Senior. Trabalho apresentado no XX Congresso Brasileiro de Manutenção Minas Centro BH MG.

2 Dentre as três estratégias citadas anteriormente, destaca-se a manutenção preditiva, que consiste na medição freqüente de grandezas físicas, consideradas representativas do comportamento do equipamento, para através da análise dessas, emitir um laudo sobre a sua condição operacional. Além de conter informações técnicas (ocorrência ou não de falhas e seus correspondentes tipos: desbalanceamento, desalinhamento, roçamento, etc.), o laudo, em geral, sugere a melhor oportunidade para realizar a intervenção no equipamento ou grupo de equipamentos. Para facilitar o entendimento, pode-se afirmar que o processo de emissão do laudo compreende basicamente quatro etapas: o Identificação dos modos de falha que estão ocorrendo; o Localização da falha; o Avaliação da sua extensão; o Estimativa da vida útil remanescente do equipamento ou componente. Nos processos tradicionais de manutenção preditiva, todas essas etapas são realizadas manualmente. De forma alternativa, já existem no mercado, sistemas que automatizam esse processo (totalmente ou em parte, somente no que diz respeito à estimativa de vida útil dos componentes/equipamentos): os Sistemas para Diagnóstico Automático de Falhas. Como pode ser inferido, a seleção, implantação, operação e manutenção de um Sistema para Diagnóstico Automático de Falhas não é tarefa simples, exigindo em cada etapa, cuidados para que o resultado fornecido pelo Sistema, após a sua implantação, esteja dentro do especificado inicialmente. Para isso é necessário utilizar ferramentas e estratégias apropriadas, em cada etapa, de forma a maximizar o sucesso na execução de cada uma delas. 2 - Sistemas de Monitoração e Diagnóstico O conceito de Manutenção Preditiva está intimamente ligado ao de Monitoração da Condição, como se sabe. Os sistemas de monitoração são, portanto, ferramentas básicas para a implantação de estratégias preditivas de manutenção. Como se sabe, também, esses sistemas, que por definição devem prover informações das grandezas físicas medidas, nas várias condições de operação dos equipamentos, e sem interferir no seu funcionamento, podem ser classificados sob a ótica do tipo de instalação dos sensores (permanente ou móvel), ou ainda ser classificados pela estratégia de aquisição de dados a que são submetidos ( contínua/on-line ou periódica/offline ). Atualmente, os Sistemas de Monitoração de aplicação contínua/on-line freqüentemente trabalham de forma integrada com os Sistemas de Supervisão e Controle, ou Sistemas Supervisórios das usinas ou plantas industriais, tendo, individualmente, requisitos para aquisição de dados e funções totalmente distintas um do outro. O principal objetivo que se deseja atingir com essa integração é a obtenção contínua de dados de operação e das grandezas de variação lenta, normalmente disponíveis nos Sistemas Supervisórios (temperaturas, níveis, valores de posição, pressões estáticas, etc.). Ao longo deste trabalho, esse será o conceito de Sistemas de Monitoração considerado, por ser o mais indicado ao tipo de aplicação a que nos referimos.

3 Os Sistemas de Diagnóstico Automático se constituem no passo subseqüente à monitoração pura e simples. Tais sistemas, mais avançados, recebem as informações do Sistema de Monitoração e, através da utilização de softwares inteligentes, podem gerenciar um Banco de Conhecimentos, onde as informações obtidas a partir de vários parâmetros físicos são cruzadas e integradas, de onde sairá um resultado mais próximo daquele que se deseja realmente: um auxílio efetivo à tomada de decisão. Algumas vezes, conceitos como Conhecimento, Informação e Dado são usados indistintamente, sendo necessário diferenciá-los para evitar possíveis mal entendidos. As definições abaixo foram propostas por [1] e [2]: Dados são fatos que não tem significado próprio, formam um conjunto discreto, objetivo de fatos sobre determinados eventos. Não dizem nada sobre sua própria importância ou irrelevância, mas constituem um material importante para a criação de Informação. Informação é um dado ao qual se atribuiu ou adicionou um significado. Pode ser descrita como uma mensagem, usualmente na forma de um documento ou alguma forma audível ou visível de comunicação. Informação tem o poder de mudar a forma de como se percebe algo, de interferir no seu julgamento e comportamento. Conhecimento, por outro lado, é algo que as pessoas podem aplicar em suas vidas, é Informação combinada com experiência, contexto, interpretação e reflexão. É uma forma altamente valiosa de Informação e que está pronta para ser aplicada em decisões e ações. Figura I: Conceito de Dado, Informação e Conhecimento : Monitoração e Diagnóstico. 3 Principais características dos Sistemas de Diagnóstico Automático de Falhas A conceituação geral dos Sistemas de Diagnóstico Automático (SDA), de que trata este trabalho, inclui os Sistemas que processam de forma automática, através de rotinas internas, as informações advindas dos Sistemas de Monitoração, através de técnicas inteligentes (Inteligência Computacional). O objetivo primário da utilização desses sistemas está na detecção automática de falhas incipientes, ou seja, detecção precoce de falhas, sua identificação, localização e estimativa do grau de severidade. Portanto, para efeito das análises que serão aqui tratadas, os sistemas que exteriorizam a informação,

4 do tipo caixa de ferramentas, em que o trabalho de elaboração das análises posteriores, tendo em vista a obtenção do diagnóstico, é do usuário, não estão sendo considerados pertencentes à classe dos SDAs. Sistemas cujo funcionamento precisa, necessariamente, de interação com o usuário, através de perguntas ou outro tipo de intervenção que necessite da presença local ou remota do mesmo, também não estão sendo considerados como pertencentes à classe dos SDAs. A principal característica dos SDAs é poder tratar grandes quantidades de dados gerados pelos Sistemas de Monitoração, de forma sistemática, freqüente e automática, além de otimizar o processo de armazenamento de dados/informações durante longos períodos de operação (meses ou anos). As considerações tecidas ao longo deste artigo, apesar de terem aplicação a todos os tipos de SDAs, foram elaboradas a partir da experiência dos autores durante o ciclo de vida dos SDAs que utilizam sistemas de monitoração contínua/online. Nos casos em que somente os Sistemas de Monitoração estão presentes, a simples aquisição dos dados de monitoração e sua apresentação visual, utilizando recursos computacionais gráficos, requer o tratamento freqüente, executado de forma manual por um ou mais especialistas da área de manutenção das empresas. Essa interação, no caso de muitos equipamentos, principalmente quando esses estão distribuídos geograficamente em vários sítios de produção, dificultam a retirada de informações relevantes, para posterior tomada de decisão, além de criarem obstáculos importantes ao estabelecimento de práticas que visem preservar a memória organizacional das empresas. A título de exemplo, podemos citar alguns sistemas do tipo SDA (Sistema MDM), hoje instalados em Usinas Hidrelétricas brasileiras, de médio e grande porte, que processam aproximadamente 35 Gbytes de dados brutos diariamente, convertendo o resultado de sua análise na emissão de um simples relatório de poucas páginas. Outra característica importantíssima embutida na concepção desses Sistemas é sua característica intrínseca de, ao longo do tempo de utilização, cada vez precisar menos da interferência do usuário. Isto é, enquanto no caso de sistemas tradicionais de monitoramento, o acúmulo de dados armazenados, não processados pelo usuário, é uma conseqüência natural do próprio processo de monitoração, e o esforço para o tratamento desses dados nunca diminui ao longo do tempo, nos SDAs o trabalho manual envolvido no tratamento das informações é decrescente ao longo do tempo. Isso se dá pelo fato de existirem ferramentas e mecanismos de retenção e aprimoramento do conhecimento registrado nesses sistemas. Assim, utilizando as ferramentas de gerenciamento de conhecimento, os membros da equipe de manutenção podem rastrear, corrigir, inserir, retirar e refinar o conteúdo existente no seu Banco de Conhecimentos. Com o aumento da experiência inserida no Sistema, seus resultados (saídas) vão se tornando mais e mais confiáveis ao longo do tempo, necessitando cada vez menos da interferência do corpo técnico da empresa. Sistemas modernos possuem, ainda, ferramentas de Data Mining que procedem a um garimpo ou mineração a partir dos dados armazenados no Sistema (Conceito do Sistema MDM). Dessa forma, os profissionais de manutenção podem se dedicar às atividades mais produtivas, obtendo um melhor e mais amplo conhecimento sobre os equipamentos e seus sistemas auxiliares ou elaborando planos de manutenção otimizados, ao invés de dedicarem tempo considerável ao tratamento manual e repetitivo de dados

5 brutos, que nem sempre podem ser processados de forma sistemática e segura. Uma outra característica favorável, de extrema importância nos dias atuais, dos SDAs é a sua adequação como ferramenta de Gestão de Conhecimento em manutenção preditiva. Esse é um assunto atual, considerado prioritário em algumas áreas da indústria, onde um Sistema do tipo SDA pode ser extremamente útil, conforme apresentado em [3]. A limitação característica desse tipo de sistema, assim como de qualquer tipo de Sistema de Monitoração tradicionalmente utilizado, se apresenta quando lidamos com falhas de evolução instantânea ou catastrófica. Para isso, os Sistemas de Proteção, com limites de alarme fixos e bem estabelecidos, devem ser considerados como principal opção. Os princípios de operação, assim como características técnicas necessárias, relativos à aquisição, comunicação e processamento dos dados de cada um desses sistemas são fundamentalmente diferentes e não devem ser confundidos. Basicamente, os SDAs têm a função de informar a ocorrência de falhas, quando essas ainda estão em seu início de formação, enquanto que os Sistemas de Proteção devem agir no momento em que uma situação inaceitável de operação ocorre. 4 - Benefícios da Monitoração Integrada Quando analisamos a ocorrência de falhas em equipamentos industriais, verificamos que, entre outras coisas: o Os sintomas gerados pela ocorrência de uma determinada falha nunca se manifestam através da alteração de um único parâmetro físico monitorado (Ex.: Vibração excessiva em um mancal e sua correspondente variação de temperatura do óleo, das sapatas ou segmentos, etc.); o Um determinado parâmetro monitorado nunca sofre influência de um único modo de falha, ao variar (Ex.: Amplitudes de freqüências características de vibração, medidas relativamente entre o eixo e o mancal de uma máquina rotativa, podem estar relacionadas a esforços de desbalanceamento, desalinhamento, ovalização da caixa do mancal, etc.). Além das condições citadas acima, pode-se ainda mencionar os casos onde a ocorrência de um determinado modo de falha é responsável pela criação de um outro, ou ainda, os sintomas de falhas gerados por condições operacionais anormais devidas a problemas ocorridos nos sistemas de controle dos equipamentos (erros de sincronismo, histerese de controle, etc.). Tais situações sugerem que, para que possamos lidar com tais modos de falhas, necessitaremos ter em mãos maior quantidade de informações sobre os parâmetros físicos e operacionais dos equipamentos. No caso de aplicação em grandes grupos hidrogeradores, por exemplo, o SDA poderá incluir os seguintes parâmetros, por exemplo: Vibração (deslocamento, velocidade e aceleração); Pulsações de pressão; Pressões estáticas; Níveis; Vazões; Posições;

6 Temperaturas; Tempos de intermitência de bombas; Grandezas elétricas; Grandesas físicas e químicas dos lubrificantes, etc. O caso, apresentado abaixo, exemplifica a necessidade dessa abordagem: Caso: Análise das causas de oscilações hidráulicas de baixa freqüência na UG 01 através do Sistema MDM Hydro. Um Sistema do tipo SDA (Sistema MDM) foi instalado na Unidade Geradora #01 (turbina Kaplan) da Usina de Sobradinho (CHESF), em junho de 2002;Mesmo em fase de ajustes, foram detectadas variações de comportamento vibratório da máquina, associadas às pulsações de pressão na freqüência 1/5 n;a análise dos dados adquiridos mostrou uma forte correlação entre esse comportamento e variações existentes nos valores medidos de sincronismo entre a abertura do distribuidor e o ângulo das pás Kaplan; Figura II: Aumento da amplitude do deslocamento no mancal guia do gerador. A Figura II mostra a detecção do problema, com o aumento de amplitude de oscilação vibratória atingindo o mancal do gerador (superior).

7 Figura III: Correlacionamento entre a abertura do distribuidor e ângulo das pás. A Figura III apresenta a detecção da causa, executada pelo Sistema MDM, através da correlação entre as informações do ângulo das pás da turbina Kaplan e a posição do servo-motor, correspondendo à medição da abertura do distribuidor. Figura IV: Análise da causa do problema. A Figura IV mostra os resultados dos estudos, feitos a partir do problema detectado pelo Sistema, para comprovação da causa, utilizando-se as ferramentas de análise disponíveis no Sistema.

8 5 - Necessidades básicas para implantação de um SDA Segundo a experiência dos autores, a implantação de um SDA deve considerar, principalmente, os seguintes fatores para maximizar o sucesso de sua aplicação: Instalações físicas existentes na planta: Deverão ser avaliadas as condições de evolução tecnológica dos sistemas e instalações existentes, de forma a minimizar os custos de instalação do Sistema. Não só os aspectos de infra-estrutura de hardware local deverão ser avaliados, mas também a infra-estrutura da empresa, como um todo. Plantas industriais onde seus Sistemas de Supervisão, Controle e Proteção sejam digitais apresentarão melhores condições de integração com os SDAs. Estrutura de Gestão de Dados e Informações da empresa: Uma infra-estrutura de Gestão de Dados e Informações, seja ela da própria empresa ou de serviços terceirizados, deverá ser planejada nos casos em que não existir. Depois de instalado o Sistema, seus benefícios só aparecerão se o seu refinamento for sistematizado e freqüente, principalmente nos primeiros 06 (seis) meses após sua instalação. Profissionais, com conhecimento suficiente sobre a operação e manutenção dos equipamentos, são elementos importantíssimos para a aceleração do retorno dos benefícios. A atualização do Banco de Conhecimento do Sistema, através de informações realimentadas do campo (manutenções executadas, ocorrências verificadas, etc.) é fundamental para seu sucesso a longo prazo. Interação entre fornecedor e cliente: A existência, na empresa proprietária ou concessionária da Instalação Industrial onde vai ser instalado o Sistema, do conhecimento sobre os equipamentos é de suma importância durante o período de customização do Sistema, normalmente executada, em conjunto, pelo fornecedor do SDA e o cliente. O fator Conhecimento é sempre decisivo para a redução dos custos e do tempo de instalação. Metodologia para aquisição do conhecimento: Deverá ser selecionada, previamente ao início dos trabalhos de instalação, uma metodologia para modelagem e aquisição do Conhecimento que será adicionado ao Sistema, visando à aplicação específica. A metodologia FMEA encontra aqui uma grande utilidade, devendo ser aplicada sempre que possível para esse fim. A aquisição de Conhecimento é uma tarefa que exige esforço e tempo da equipe, mas dela dependerá a qualidade dos diagnósticos executados durante a operação do Sistema. A automação completa no processo de transformação dos resultados obtidos pelo uso dessa metodologia, visando à aplicação direta ao Banco de Conhecimentos dos SDAs, ainda é um assunto em aberto, despertando grande interesse na comunidade acadêmica e industrial mundial [7]. Empresas que já se encontram em fase de implantação ou já têm programas de Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC, MBC ou RCM) implantados, certamente terão vantagens, relativas ao aspecto em questão, em relação às outras.

9 Definição das grandezas monitoradas: A definição das grandezas a serem monitoradas, assim como a utilização e aproveitamento das que já o são, deverá ser executada tendo em vista critérios de atendimento não somente técnicos, mas econômicos. Uma forma de abordagem que apresenta bons resultados é utilizar o critério de monitorar minimamente as grandezas físicas que são indicativas dos problemas mais importantes que ocorrem naquele equipamento. A importância do problema poderá estar baseada em um critério de gravidade da falha, importância para o processo produtivo, custo do reparo do equipamento ou segurança pura e simplesmente. Normalmente uma combinação de um ou mais desses fatores é utilizada. É importante englobar na definição dos parâmetros que serão monitorados, alguns parâmetros de equipamentos que compõem os sistemas auxiliares. A partir dessa escolha inicial, com a utilização do Sistema, outras necessidades irão certamente surgir, e poderão ser adicionadas posteriormente. Cuidados com o desempenho dos Sistemas: Desnecessário se faz reforçar a importância dos cuidados com a especificação dos sensores e suas fixações, sistemas de condicionamento e aquisição de dados, assim como adequação dos sistemas de comunicação e interfaces com os demais sistemas da planta industrial e com o usuário final. Deles dependerá o desempenho operacional do SDA e seu sucesso como ferramenta de apoio à manutenção. Sistemas lentos demais, não amigáveis ou contendo informações imprecisas ou incoerentes são logo abandonados, independentemente de sua potencial eficiência e utilidade. Implicações inerentes à detecção precoce: A função de detectar, de forma precoce, a existência de falhas nos equipamentos requer alguns cuidados no estabelecimento dos valores que deverão ser utilizados como referência (equipamento em bom estado), assim como a definição dos limites de detecção (máximos e mínimos), onde são necessários valores específicos para as várias condições de operação dos equipamentos (pontos de operação). É importante, nesse ponto, diferenciar as grandezas que têm valores de normalidade dependente da condição de operação do equipamento (Grandezas de limites relativos), daquelas cuja variação não tem uma relação direta com o ponto de operação do mesmo (Grandezas de limites absolutos). O estabelecimento desses limites, durante a customização/parametrização dos sistemas deverá ser compatibilizado com os limites fixos de Alarme 1 e Alarme 2 existentes nos Sistema de Supervisão, Controle e Proteção (ou SCADA) da instalação industrial. Inadequações ou incoerências no estabelecimento de tais valores poderão gerar incômodos tais como, por um lado, excesso de eventos ou alarmes falsos (Sistema excessivamente conservativo) e, por outro lado, eventos não detectados (Sistema excessivamente permissivo).

10 6 - Aspectos de Segurança Alguns aspectos relativos à política de TI da empresa devem ser observados, tais como: segurança de acesso à rede corporativa da empresa, ou mesmo o uso indevido do microcomputador para outras funções menos nobres, entre outros. Para isso, a implantação do Sistema deverá seguir as diretrizes traçadas pela área de TI de cada empresa. No que se refere à segurança intrínseca necessária ao seu uso, os Sistemas incorporam controle de níveis de acesso ao usuário, com senhas, permitindo acesso local e remoto, desde que autorizado, para as equipes de Engenharia de Manutenção, Operação e equipe de Manutenção em campo. 7 - Benefícios com sua utilização Além dos benefícios já mencionados anteriormente, outros já bem conhecidos e relatados em artigos técnicos recentes [5] e [6], resultantes da utilização desses Sistemas em grandes e médias usinas de geração hidrelétrica, no Brasil, podem ser citados: Melhor acompanhamento e conhecimento sobre as máquinas; Melhor entendimento sobre a relação da operação do equipamento com seus sistemas auxiliares; Identificação de falhas em sensores, através de cruzamentos de informações entre as grandezas monitoradas e os parâmetros operacionais, além das falhas detectáveis pelos sistemas de Auto-check ; Desenvolvimento de pessoal técnico qualificado - Registro e Memória Organizacional da empresa; Melhoria da Informação sobre o comportamento de alguns parâmetros normalmente não controlados, em função do ponto de operação dos equipamentos, e sua inter-relação com os demais parâmetros; Acesso sistemático a relacionamentos de causa e efeito desconhecidos, entre alguns parâmetros monitorados, levando a um aprimoramento contínuo da operação do Sistema Data Mining. 8 Conclusões e recomendações Quando falamos em SDAs, estamos nos referindo a uma classe de Sistemas que representa efetivamente um avanço tecnológico em relação aos Sistemas de Monitoração convencionais. Entretanto, como os autores procuraram esclarecer neste trabalho, a efetividade de sua aplicação implica em alguns cuidados que devem ser tomados desde as etapas iniciais de planejamento da instalação do Sistema até um determinado período posterior à sua implementação (aproximadamente 06 meses após a sua instalação, para o caso de Usinas Hidrelétricas). O que vai definir a qualidade da resposta inicial do Sistema, no que diz respeito ao Diagnóstico, é a experiência das pessoas responsáveis pela análise dos modos de falhas e seus efeitos (FMEA) que participarem do processo de instalação. O sistema não responderá melhor do que a informação que está dentro dele. A infra-estrutura de Gestão de Dados estabelecida pela empresa, por sua vez, vai ser responsável pelo maior ou menor benefício extraído do Sistema, assim como pela manutenção da operação eficiente do mesmo, para todo o período subseqüente à instalação. A escolha da melhor estratégia para Gestão dos

11 Dados e Informações dependerá das políticas praticadas pelas empresas, podendo ser executada por equipes internas ou externas à mesma. O importante é observar que os benefícios da implantação de um SDA só aparecerão a partir do momento que exista uma política de Gestão de Dados estabelecida e funcional, da empresa, para a correspondente aplicação. Deve-se evitar, ao máximo, o que pode ser chamado de excesso de parâmetros monitorados. Critérios de priorização das falhas detectáveis, ou observáveis devem ser considerados. Para cada modo de falha observável, existirá sempre uma forma de detecção que guarda uma relação sensibilidade/custo de instalação maior, e essa, a princípio, deverá ser a escolhida. Uma prática que tem demonstrado, na experiência dos autores, bons resultados, como já dito antes nesse artigo, se refere à inclusão de informações dos Sistemas Auxiliares, conjuntamente com aquelas provenientes dos Sistemas Principais. Em várias aplicações já observadas, a influência das falhas ocorridas nos Sistemas Auxiliares, com possibilidade de gerar paradas forçadas dos equipamentos, foi tão importante quanto aquelas dos Sistemas Principais. O tratamento, através dos SDAs, dessas informações, freqüentemente já disponíveis nos Sistemas Supervisórios, permite tal integração, muitas vezes com um impacto mínimo sobre o seu custo de instalação. 9 - Agradecimentos Os autores agradecem às empresas Cesp, Chesf, Duke Energy International e Eletronorte pelo apoio ao projeto Sistema MDM. Bibliografia: [1] WURMAN, R. S. Information Anxiety: What to Do When Information Doesn't Tell You What You Need to Know. New York: Doubleday [2] MARKKULA, M., The Impact of Intranet-based Knowledge Management on Software Development, Federation of European Software Measurement Associations FESMA99, Amsterdam, Holanda, pp , [3] MARTINS, F.R.S., SOUZA, S.P.S., AZEVEDO, H.R.T., PITANGUI, C.G. Sobre a Aplicação de Gestão de Conhecimento na Manutenção Preditiva de Equipamentos. A ser apresentado durante o 20 Congresso Brasileiro de Manutenção, da ABRAMAN. Belo Horizonte, Brasil. 08 a 12 de agosto de [4] AZEVEDO, H.R.T., BAPTISTA, L.A.R., MARTINS, F.R.S. Experiência na Instalação de Sistemas de Monitoramento e Diagnóstico Automático de hidrogeradores envolvendo múltiplos Parâmetros Físicos. I ENAM -I Encontro Nacional de Monitoramento de Hidrogeradores. Paulo Afonso, BA, Brasil. 03 a 05 de dezembro de [5] VOLF, P.E., AZEVEDO, H.R.T., Monitoramento Preditivo a Partir de Grandezas Operacionais por Lógica Fuzzy Uma alternativa Econômica para Melhora de Desempenho de Unidades Geradoras. II ENAM -II Encontro Nacional de Monitoramento de Máquinas Rotativas. Belém, PA, Brasil. 07 a 11 de novembro de [6] MENDES, A.S., et alii. Experiência da CESP na Implantação de Monitoramento de Geradores na Usina de Paraibuna. II ENAM -II Encontro

12 Nacional de Monitoramento de Máquinas Rotativas. Belém, PA, Brasil. 07 a 11 de novembro de [7] Barkai, J. Automatic Generation of a Diagnostic Expert System from Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) Information. SAE International Congress and Exposition, Detroit, Michigan, 1 a 4 de março de 1999.