DETERMINAÇÃO DO INTERVALO ÓTIMO PARA MANUTENÇÃO PREVENTIVA, PREDITIVA E DETECTIVA. Eduardo de Santana Seixas Consultor Reliasoft Brasil

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1 DEERMINAÇÃO DO INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO PREVENIVA, PREDIIVA E DEECIVA Eduardo de Santana Seixas Consultor Reliasoft Brasil

2 FUNÇÃO MANUENÇÃO Influencia Na capacidade de produção No custo operacional dos equipamentos Eleva O desempenho operacional A disponibilidade dos equipamentos Aumenta A capacidade de produção

3 POLÍICAS DE MANUENÇÃO MANUENÇÃO CORREIVA PREVENIVA PREDIIVA DEECIVA SENSIIVA Seleção de um quadro de técnicos necessários para o sistema. Seleção dos itens que irão receber manutenção Seleção de um quadro de técnicos necessários para o sistema. Determinação do tempo entre inspeções periódicas ou intervenções no sistema Uso dos sentidos

4 DADOS DE FALHA E REPARO Principais Funções P(n) e λt n! ( λt) n Distribuição de Poisson F(t) exp ( λt) Distribuição Exponencial Negativa F(t) exp t η t Distribuição de Weibull F(t) Ln φ ( t t ) α Ln Distribuição Lognormal

5 DADOS DE FALHA E REPARO Bombas Centrífugas empo Para Falhar (horas) otal Freqüência Observada Distribuição Lognormal empo para Reparar (h) empo Para Reparar (horas) t otal (zero) 5,655 h α,245 r,9955 Freqüência Observada h Média 5,3232 h t Desvio Padrão ±,3244 h Distribuição de Weibull empo para Falhar (h) 69,548 h 3,37 η 4,8649 h r,9963 Média 956,9483 h Desvio Padrão ± 42,424h

6 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO PREVENIVA Utilização de modelos matemáticos C() Kp + Kc λ(t) ( t) C() t K p t + K c λ(t) Custo da manutenção corretiva: custo vezes o número esperado de falhas no período -t. (custo por hora) λ(t) η t η (taxa de falha)

7 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO PREVENIVA C() K p Após derivar a função t + η t, válido para > K c ( ) e Kp < Kc. 69, , ,37 (3,37 ) 3,37.93, horas Intervalo Ótimo para Manutenção Preventiva,64,62,6,58,56,54,52,5,48,46, empo Weibull 7 e BlockSim da Reliasoft

8 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO PREDIIVA (PROPOSIÇÃO) ReliaSoft Weibull , 5,6 4,2 Degradation 2,8 Degradation vs ime Linear Fit M M2 M3 M4 M5 M6 M7 Data Points Degradation Data Points Degradation Data Points Degradation Data Points Degradation Data Points Degradation Data Points Degradation Data Points Degradation F D Função Degradação (t) e t 3245,9 6963,39 empo Livre de Degradação 3245,9 horas 3,98 Critical,4 Eduardo Seixas Reliasoft Brasil 9/6/28, 5:37:33 3, 4, 98, 282, 366, 45, ime, (t) Análise da Degradação (Weibull 7) Dados de Vibração 7 Conjuntos Moto-Bomba Limite de Degradação: 6 mm/s Média: ,42 horas Desvio Padrão:.585,73 horas

9 3 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO PREDIIVA (PROPOSIÇÃO) C() Ki t + K c λ(t) + t ( t ) K v [ R(t) ] f(t) dt 2 K i R$ 2, K v R$ 6, K c R$ 24, C ( ) Ponto Mínimo 34. horas

10 CURVA PF empo Operando Detecção do Início da Degradação Característica que irá indicar a redução da capacidade funcional. On Set P I Falha Potencial Nível específico e detectável de degradação I I PF n n depende da conseqüência da falha Intervalo PF F Falha Funcional

11 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO PREDIIVA (PROPOSIÇÃO) λ D ( t ) F D (t) e t ,4 3,98

12 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO DEECIVA (FALHA OCULA) Equipamentos de Proteção Sistemas de Alarme Equipamentos Reserva A falha não é evidente para o operador. Não é uma falha funcional. A falha deve ser detectada pelo pessoal de manutenção. Estado θ intervalo entre testes Operando Redundância Ativa Em Falha θ 2θ 3θ 4θ 5θ 6θ 7θ t t r Intervalo para Inspeção/este (θ) t θ Comprimento do Ciclo

13 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO DEECIVA (FALHA OCULA) O objetivo é determinar um intervalo de tempo entre inspeções para maximizar a disponibilidade r i d(t) f(t) d(t) f(t) t d(t) f(t) A() η η η t e t f(t)

14 INERVALO ÓIMO PARA MANUENÇÃO DEECIVA (FALHA OCULA) Consideremos o caso do equipamento cujos parâmetros da distribuição de Weibull são t 69,548 horas, 3,37 e η 4 horas. Este equipamento opera como reserva numa situação Hot Standby. A() ( t ) [ F(t) ] t f(t) dt ( t ) + + F(t) i + t r F(t) f(t) η t f(t) dt t η e t η Disponibilidade empo (horas) Observação Maximizição da Disponibilidade..., ,9895,994,995, Intervalo Ótimo para Manutenção Detectiva é de horas. Disponibilidade A ( ) ,9888, empo (horas)

15 DIMENSIONAMENO DE PEÇAS SOBRESSALENES P(n) e λt n! ( λt) n P(n) n i e N [ + ( P )] r t η N [ + ( P )] i! r t η t η dt i P(n) é a probabilidade de sucesso operacional n é o número de peças sobressalentes necessárias é o tempo operacional (horas) considerado. N é o número de equipamentos operando. Pr é a probabilidade da oficina/terceiros de reparar o equipamento em horas 44 horas N 37 bombas operando Pr,8768 (valor obtido pela análise dos tempos de reparação das bombas na oficina/terceiros). Parâmetros da distribuição de Weibull (modelo de falhas) t 69,548 horas 3,37 η 4,8649

16 DIMENSIONAMENO DE PEÇAS SOBRESSALENES P(n) n Número de Peças Sobressalentes n i e N [ + ( P )] P(n) Probabilidade de Sucesso Operacional r,376,76,2532,4256,69,7495 t η N n Número de Peças Sobressalentes [ + ( P )] i! r t η P(n) Probabilidade de Sucesso Operacional t η,8575,9262,9649,9847,9938,9977 i dt Probabilidade de Sucesso Operacional 44 horas N 37 bombas operando Pr,8768 (valor obtido pela análise dos tempos de reparação das bombas na oficina/terceiros)..8.6 P( n).4.2 Dimensionamento de Sobressalentes 5 5 n Número de Sobressalentes

17 Obrigado pela Atenção Eduardo de Santana Seixas Consultor ReliaSoft Brasil el: (55) Fax: (55) Visite nosso site: