Post on 11-Oct-2020
ANÁLISE QUANTITATIVA PARA
AUMENTO DA CONFIABILIDADE E
DISPONIBILIDADE DE UMA
MANDRILHADORA CNC DE UMA
EMPRESA METALÚRGICA
Luis Guilherme Ramos Oliveira (EEL-USP)
luisguilherme7018@ymail.com
Messias Borges Silva (EEL-USP)
messias@dequi.eel.usp.br
DANIEL DE MOURA PEREIRA (EEL-USP)
danielmpereira@yahoo.com.br
Este trabalho apresenta a aplicação de conceitos da Engenharia de
Confiabilidade, para a criação de um modelo orientado e adaptado
para a redução e prevenção de falhas a partir dos dados coletados de
uma Mandrilhadora CNC. O método de pesquisa utilizado foi a
modelagem quantitativa, aplicada a uma planta industrial metalúrgica.
O estudo contribuiu para o aprimoramento do modelo estratégico de
gestão de manutenção da empresa. Foram coletados registros dos
tempos entre falhas e dos tempos para reparo do equipamento no ERP
e a partir dos resultados obtidos, pode-se calcular a função
Confiabilidade R(t). Com os valores de MTBF e MTTR, foi
determinada a disponibilidade e a taxa de falhas, o que possibilitou a
identificação da fase de vida do equipamento pela análise do fator de
forma da distribuição de Weibull e pela curva da banheira. Foi feita
XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens
avançadas de produção”
Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017.
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uma identificação das principais ocorrências de falhas por meio do
Diagrama de Pareto, de maneira a priorizar os problemas detectados.
Em seguida pode-se fazer o apontamento das possíveis causas que
fizeram com que as falhas viessem a ocorrer com o uso das
ferramentas da qualidade brainstorming e diagrama de Ishikawa.
Finalmente, com a utilização da ferramenta 5W2H pode-se desenvolver
um plano de ação para as falhas que apresentaram um maior grau de
risco e diante disso apresentar oportunidades de melhoria ao modelo
de gestão atual.
Palavras-chave: Manutenção, Confiabilidade, Disponibilidade,
Distribuição de Weibull, Diagrama de Pareto, Brainstorming,
Diagrama de Ishikawa, 5W2H
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“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens
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1 Introdução
Diversas empresas hoje em dia tem procurado investir em máquinas e em processos cada vez
mais velozes e potentes a fim de garantir uma produção com qualidade, de forma constante e
sem afetar a segurança e o meio ambiente. A acelerada mudança no ambiente industrial tem
provocado uma busca incessante por maiores níveis de produtividade, o que representa hoje o
grande desafio das indústrias: produzir com qualidade, baixo custo e rapidez. Jackson et. al.
(2016) defendem que as empresas devem sempre apoiar a inovação em seus produtos e
processos, salientando assim a importância de programas de qualidade em todo o ciclo
produtivo.
Peres e Lima (2008) destacam que o setor de manutenção deve se integrar de modo efetivo ao
processo fabril, uma vez que os seus custos transformaram a atividade em um segmento
estratégico para o sucesso das empresas. Diante deste contexto surgiu a necessidade da
implantação de metodologias mais eficientes a fim de se melhorar os resultados dos processos
de manutenção. Os conceitos de Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC) passaram
então a ser adotados por indústrias dos mais variados setores, e hoje destaca-se como uma
ferramenta fundamental em um processo de gestão da manutenção.
Para Braile e Andrade (2013) é através do conhecimento das vulnerabilidades e problemas
dos produtos durante sua etapa de vida útil que se obtém informações de falhas, permitindo à
engenharia da confiabilidade estimar o tempo de funcionamento de um produto de forma
continua e sem falhas. Existem inúmeras ferramentas que auxiliam na análise dos tipos de
falhas e a melhoria do desempenho do processo produtivo. Para este trabalho, optou-se pela
aplicação da análise quantitativa de confiabilidade e utilizou-se das ferramentas da qualidade
para a análise dos modos falhas.
Deste modo, considerando o fato de que a atividade de manutenção representa um fator
importante para o aumento da competitividade de um sistema produtivo e partindo do
princípio de que tanto a literatura como a prática industrial concentram-se em abordagens
qualitativas, o presente trabalho visa fornecer o suporte quantitativo necessário para a
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implantação de um modelo orientado para a redução e prevenção de falhas em um sistema de
uma indústria real, por meio da aplicação dos conceitos da engenharia de confiabilidade e da
metodologia MCC combinados a utilização de ferramentas da qualidade.
2 Referencial teórico
2.1 Manutenção centrada em confiabilidade
Atualmente o conceito de manutenção tem sido redefinido, através de uma abordagem que
visa a redução das falhas, com foco na confiabilidade. Fogliatto e Ribeiro (2009) afirmam que
o objetivo principal da manutenção é manter e melhorar a confiabilidade e a regularidade de
operação do sistema produtivo.
Bin (2005) define a MCC como um método que utiliza as técnicas de manutenção preventiva
e preditiva de maneira otimizada, com o objetivo de melhorar a eficiência de equipamentos e
minimizar os custos apresentando resultados de longo prazo.
Para Siqueira (2009) a MCC incorpora novas técnicas de manutenção e monitoramento além
de absorver métodos modernos de otimização estatística desenvolvidos pela engenharia de
produção, sendo uma de suas vantagens o estabelecimento uma forma estruturada para
selecionar as atividades de manutenção para qualquer processo produtivo. O quadro 1
apresenta um comparativo do que se espera da MCC quando comparada com a manutenção
em seu modelo tradicional:
Quadro 1 – Comparação da Manutenção Tradicional com a MCC
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Fonte: Adaptado de Siqueira (2009)
2.2 Confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade em manutenção
A norma NBR 5462 (1994) cita confiabilidade como a probabilidade de um sistema exercer
sem falhas a função para a qual foi projetado, por um determinado período de tempo e sob um
conjunto de condições pré-estabelecidas. Para Scapin (2013), confiabilidade é definida como
sendo a probabilidade de um sistema ou de um produto executar sua função de maneira
satisfatória, dentro de um intervalo de tempo e operando conforme certas condições.
Pode-se especificar uma confiabilidade como o número médio de falhas em um dado tempo
(taxa de falha), ou como o tempo médio entre falhas (MTBF) para itens que são reparados e
retornados para uso. A manutenção corretiva pode ser quantificada como o tempo médio de
reparo (MTTR). (O’CONNOR e KLEYNER, 2012).
Segundo Fogliatto e Ribeiro (2009), os principais modelos utilizados para descrever funções
de confiabilidade são as distribuições de probabilidade exponencial, Weibull, gamma,
lognormal e normal. Para estudos de confiabilidade, se faz necessário determinar qual
distribuição de probabilidade que melhor se ajusta aos dados de tempo de vida do sistema. A
variável ajustada deverá representar o tempo até a falha do equipamento.
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Simonetti et. al. (2010) afirmam que a distribuição de Weibull é a mais utilizada em estudos
de confiabilidade, análise de sobrevivência e em outras áreas, dada a sua versatilidade quando
comparada com as demais funções de densidade de probabilidade existentes. Além disso, é
muito utilizada também para descrever o tempo de falha para produtos industrializados devido
a sua grande variabilidade de formas. Existem outras formas de parametrizar a distribuição de
Weibull, porém a mais utilizada é a distribuição de três parâmetros, apresentada na equação
(1).
(1)
Onde:
β = parâmetro de forma: indica a forma da curva e a característica das falhas.
γ = parâmetro de escala: tempo ou número de ciclos de operação a partir do qual o
equipamento passa a apresentar falhas.
η = parâmetro de posição: refere-se ao intervalo de tempo entre "γ" e "t" que corresponderá
sempre em 63,2% das falhas, restando, portanto, 36,8% de itens sem falhar.
Sellitto (2005) sugere uma estratégia de manutenção para cada fase de vida de um
equipamento. A primeira fase é a da mortalidade infantil, onde ocorrem falhas prematuras
como erros de instalação, fabricação ou uso inadequado de materiais. Nessa fase, a estratégia
de manutenção mais indicada é a corretiva. A segunda fase representa a maturidade, quando o
equipamento apresenta taxa constante de falhas causadas por eventos casuais ou aleatórios,
que podem ser um erro humano, erros de operação ou fator de segurança insuficiente. Para
esta fase, a estratégia de manutenção indicada é a preditiva e a gestão de boas práticas de
manutenção. A terceira fase representa a mortalidade senil, onde as taxa de falhas aumentam
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devido a degradação, o envelhecimento, ou fim da vida de projeto. A estratégia mais indicada
é a manutenção preventiva. A figura 1, mostra na curva da banheira a representação das fases
da vida características de um sistema: mortalidade infantil, maturidade e mortalidade senil. As
fases desta curva podem ser associadas ao parâmetro β, ao considerar a adequação da
distribuição de Weibull.
Figura 1 – Curva da banheira e ciclo de vida de equipamentos
Fonte: Sellitto (2005)
Segundo a Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) mantenabilidade refere-se a
capacidade de um item ser mantido ou recolocado em condições de executar suas funções
requeridas, sob condições de uso especificadas, quando a manutenção é executada sob
condições determinadas e mediante procedimentos e meios prescritos (NBR 5462, 1994).
Além disso, a mantenabilidade pode ser determinada em função do tempo necessário para que
a manutenção seja executada, ou seja, espera-se que o tempo utilizado seja menor ou igual ao
que foi estimado em projeto.
Disponibilidade é explicada pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) como a
capacidade de um item estar em condições de executar determinada função em um dado
instante, levando em consideração os aspectos combinados de sua confiabilidade,
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mantenabilidade e suporte de manutenção, considerando que os recursos externos requeridos
estejam assegurados (NBR 5462, 1994).
Em síntese, disponibilidade pode ser representada pelo percentual de tempo em que o sistema
encontra-se operante, de forma que a partir dos valores do MTBF e MTTR, pode-se calcular a
disponibilidade de um equipamento conforme a equação (2):
(2)
A disponibilidade A expressa a probabilidade que um dado equipamento esteja disponível
para operação quando o mesmo for requisitado. Uma boa gestão envolve tanto o aumento do
MTBF como a redução do MTTR.
2.3 Ferramentas da Qualidade
Carpinetti (2012) defende que a gestão da qualidade visa a padronização de processos, por
meio de planejamento, controle e aprimoramento, e a garantia da qualidade de produtos e
serviços. Para Pinto (2004), um processo de análise estruturada de falhas pode ser realizado
para aumentar a confiabilidade de sistemas, a partir do uso de ferramentas de gestão da
qualidade na determinação de risco e causas fundamentais de modos de falha. Diante disso,
pode-se detalhar falhas predominantes, sua frequência de ocorrência, seus impactos e níveis
de criticidade, a fim de associá-las a suas causas fundamentais, para finalmente detalhar um
plano de ação.
O gráfico de Pareto, segundo Slack et. al. (2009), trata-se de uma técnica capaz de classificar
as informações quanto aos tipos de problemas ou suas causas por ordem de importância de
maneira a priorizar áreas em que as investigações poderão ser mais úteis. Dessa forma, pode-
se dizer que o gráfico de Pareto faz a divisão dos problemas em dois grupos de causas que
podem ser de inúmeras origens, porém determinados problemas representam mais impacto e
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podem geram prejuízos maiores, enquanto outros são menos vitais e não possuem prioridade
de tratamento.
Minicucci, (2001) descreve o brainstorming como uma técnica de geração de ideias. Na
língua inglesa, o termo brain significa cérebro e storming significa tempestade. A versão na
língua portuguesa seria uma “explosão de ideias”. Sua técnica é muito utilizada para
promover a interação de um pequeno grupo de trabalho, onde o ponto chave está no incentivo
à participação de todos em divulgar as ideias que vão surgindo, de maneira a estimular o
pensamento criativo.
O diagrama de Ishikawa, conhecido também como espinha de peixe, recebe esse nome devido
ao seu criador, e segundo Roth (2011), é uma forma gráfica usada como metodologia para a
análise e representação dos fatores de influência (causas) sobre um determinado problema
(efeito). Com a sua utilização é possível determinar as causas dos problemas para atacá-los da
melhor forma possível.
Para que haja um planejamento das ações necessárias para atingir um resultado, traça-se um
plano de ação. Para este estudo será utilizado o 5W2H, explicado por Marshall Jr et. al.
(2010) como uma ferramenta capaz de fazer o mapeamento e a padronização de processos,
para a elaboração de planos de ação e para o estabelecimento de procedimentos associados a
indicadores. É uma ferramenta de uso gerencial que busca o fácil entendimento através da
atribuição de responsabilidades, métodos, prazos, objetivos e recursos associados.
3 Procedimentos metodológicos
O método de pesquisa utilizado foi a modelagem quantitativa. Nakano (2010) reconhece a
modelagem como um método válido em Engenharia de Produção, e explica que os modelos
quantitativos compreendem o uso de técnicas matemáticas para descrever o comportamento
de um objeto de estudo. A pesquisa limitou-se à análise quantitativa por modelagem de duas
variáveis aleatórias: tempo entre falhas e tempo até o reparo. Adicionalmente utilizou-se as
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ferramentas da qualidade para a implementação de ações de melhoria nas causas raízes dos
problemas que foram identificados.
A pesquisa foi conduzida em uma indústria nacional de médio porte que possui gestão
familiar. Composta por três plantas produtivas nacionais, uma planta produtiva internacional e
um escritório, a empresa produz peças refrigeradas em cobre de alta condutividade e outros
componentes de alto conteúdo tecnológico destinados à indústria siderúrgica e a vários
segmentos da indústria de base através dos processos de fundição, caldeiraria, soldagem e
usinagem. A planta estudada localiza-se numa cidade de porte médio do estado de São Paulo,
onde fica a sede da empresa. O setor analisado foi o de Manutenção, com foco das atividades
executadas em máquinas do setor de usinagem.
O estudo foi realizado com base no histórico de dados coletados em uma das máquinas que
operam na empresa, referente às manutenções preventivas e corretivas, gerados a partir do
momento em que um chamado de manutenção é aberto no ERP. Dessa forma, foram
coletados os registros dos tempos entre falhas e dos tempos para reparo dos equipamentos
para que assim fosse calculada a função Confiabilidade R(t) e determinada a disponibilidade
do sistema.
Após a coleta das informações, pode-se fazer uma análise de todo o conteúdo obtido, de modo
a revisar, examinar, categorizar e organizar os dados para uma melhor visualização e
entendimento. Por fim, os dados obtidos puderam ser comparados com a literatura,
possibilitando uma análise crítica sobre a atual gestão de manutenção da empresa,
identificando assim possíveis oportunidades de mudança e melhorias que poderão ser
implementadas.
A estruturação do método de trabalho foi feita conforme o fluxograma da figura 2.
Figura 2 – Fluxograma do método de trabalho
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Fonte: Autor
4 Resultados e discussões
4.1 Equipamento de estudo
A máquina em estudo foi uma Mandrilhadora CNC da marca ROMI, modelo HBM 130T, que
começou a operar em 27 de maio de 2014. A HBM 130T é uma máquina de alta flexibilidade
e produtividade para aplicações diversas, com capacidade para usinar peças de até 12
toneladas.
Optou-se pela HBM 130T devido ao alto investimento feito pela empresa com a sua
aquisição, cuja manutenção pode representar um elevado custo quando feita de forma
corretiva. Além disso, o prazo de entrega para alguns itens de reposição pode ser longo por se
tratar de uma máquina importada, uma vez que peças similares nem sempre são encontradas
no mercado nacional.
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Por se tratar de uma máquina relativamente nova, uma análise detalhada dos principais modos
de falha será de grande importância para a sua vida útil, e poderá servir de modelo para a
aplicação em outras máquinas e equipamentos da empresa.
4.2 Determinação da disponibilidade
Inicialmente foram selecionadas todas as manutenções corretivas, que são aquelas que
ocasionaram paradas na máquina desde o seu início de operação até dezembro de 2016.
Após a classificação dos modos de falhas em grupos e o levantamento dos respectivos tempos
entre falhas e tempos de reparo, foi possível calcular o tempo médio de reparo (MTTR), o
tempo médio entre falhas (MTBF). Para este trabalho, foi considerado que após a ocorrência
de uma falha será realizado um reparo imediatamente, e que o reparo seja capaz de levar o
componente ou sistema falho novamente a sua condição original.
Foram encontrados os valores de 540,28 horas para o MTBF e 14,88 horas para o MTTR.
Determinado esses valores, foi possível calcular a disponibilidade conforme apresentado na
equação (3).
= (3)
Percebe-se que o valor encontra-se muito próximo de um benchmark de 100%, porém,
considerando que a máquina em estudo é utilizada para a fabricação de peças de grande porte
e de elevado custo, é muito importante que sejam aplicadas melhorias constantes no processo,
uma vez que uma parada inesperada representaria grandes perdas para a empresa, pois não
existe atualmente uma alternativa que substitua a HBM 130T em caso de falhas. Diante disso,
o objetivo do trabalho é elevar a confiabilidade da máquina a fim de se evitar prejuízos em
momentos de grande demanda de produção.
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4.3 Análise de confiabilidade
Com o auxílio do software Minitab (versão 17.1.0), testou-se o ajuste pela distribuição de
Weibull, e pode-se comprovar que os dados se ajustam adequadamente ao sistema. A função
probabilidade cumulativa (CDF) para o modelo Weibull é apresentado na Figura 3.
Figura 3 – Função de probabilidade Weibull para tempo entre falhas
Fonte: Minitab
Dessa forma pode-se obter os parâmetros da distribuição de probabilidade, conforme
demonstrado na tabela 1.
Tabela 1 – Parâmetro da distribuição de probabilidade Weibull
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Fonte: Autor
Na figura 4 é apresentada a curva R(t) que representa a função confiabilidade, evidenciando
que o sistema encontra-se na fase de mortalidade infantil da curva da banheira.
Figura 4 – Função R(t) confiabilidade
2000150010005000
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
t - horas
R(t
)
Fonte: Autor
Considerando o MTBF de 540,28 horas e parâmetro de forma β igual a 0,795254, percebe-se
a presença de uma taxa de falhas decrescente e que os defeitos, de um modo geral, são
provenientes de erros de projeto, falhas operacionais, defeitos congênitos e ajustes mal
executados. Dessa forma o tipo de manutenção indicada é a corretiva, o que condiz com a
realidade do equipamento em estudo.
Dessa forma, traçou-se uma estratégia que fosse capaz de reduzir o tempo de reparo das falhas
quando necessário a execução de uma manutenção corretiva na máquina.
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4.4 Análise dos modos de falha
Para elaboração de uma estratégia de manutenção é importante que a partir dos dados obtidos
seja feita a priorização dos problemas que apresentaram maior incidência e maior tempo para
reparo e, a partir desta análise, serão escolhidos aqueles que representam maior impacto no
sistema em estudo. O gráfico da figura 5 mostra a incidência de falhas separadas por grupos,
representada através de um Diagrama da Pareto.
Figura 5 – Ocorrências de falhas por modo de falhas
Fonte: Autor
Pode-se notar no período analisado, que três modos de falhas representam quase 70% das
ocorrências: quebra de peças, falha elétrica e aquecimento no resfriador hidráulico. Porém,
não só o número de ocorrências de falhas merece uma análise profunda. Deve-se considerar
também que uma falha pode gerar um longo tempo de reparo ou então pode ser rapidamente
solucionada. Algumas variáveis chegam a acarretar o comprometimento da produção pois os
modos de falha que apresentam elevada severidade e que proporcionam altos tempos de
reparo são cruciais no que se refere perda de produtividade. Portanto, a fim de diminuir
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perdas, é fundamental que tempo de reparo também seja levado em consideração. Diante
disso, identificou-se os modos de falha que representam um maior tempo de parada, conforme
apresentado no gráfico da figura 6.
Figura 6 – Somatório do tempo de parada
Fonte: Autor
Observa-se que o somatório do tempo de parada por quebra de peça possui alto grau de
severidade para o sistema, seguido por problema no magazine e pelo aquecimento no
resfriador hidráulico. Porém, apesar de representar um elevado tempo de reparo, percebe-se
que a falha por problema no magazine, de um modo geral, não possui grande
representatividade comparada aos demais eventos de paradas para manutenção. O alto número
de somatória de tempo de parada para este modo de falha ocorre devido a uma única
ocorrência, quando a máquina precisou aguardar a visita de uma assistência técnica. Esse fato
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ocorreu pois as características de funcionamento da máquina ainda não eram totalmente
conhecidas pela equipe de manutenção interna da empresa no momento em que esta falha
veio a acontecer. Dessa forma, como a máquina havia sido colocada em operação
recentemente, foi necessário o auxílio de uma assistência especializada. Para as demais
ocorrências neste mesmo modo de falha em outros períodos, percebeu-se que o tempo de
reparo não ultrapassou um dia de trabalho.
Portanto, com o número de ocorrências e o tempo de reparo de cada modo de falha, em horas,
é proposta a análise das falhas com o percentual mais acumulado observado nos gráficos das
figuras 5 e 6, ou seja, as falhas que ocorrem por quebra de peças, por aquecimento no
resfriador hidráulico e por falha elétrica.
4.5 Identificação das causas
Após a identificação e seleção da área crítica para o estudo, o próximo passo foi a realização
do brainstorming que apresentou as possíveis causas que fizeram com que as falhas viessem a
ocorrer, conforme segue no quadro 2.
Quadro 2 – Brainstorming das possíveis causas dos modos de falha
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Fonte: Autor
Identificadas as principais causas, pode-se construir um Diagrama Ishikawa, de maneira a
relacionar as causas com os efeitos e identificar as possíveis soluções deste problema. O
diagrama pode ser visto na figura 7.
Figura 7 – Diagrama de Ishikawa
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Fonte: Autor
Utilizando os resultados do brainstorming e do Diagrama Ishikawa, identificaram-se as
causas mais prováveis para que ocorram os modos de falha apontados como mais críticos no
sistema. Dessa forma, para a falha elétrica, seria a queima de componentes; para o
aquecimento no resfriador hidráulico, o elevado teor de impurezas dos filtros; e para a quebra
de peça, a montagem inadequada.
Identificadas as causas raízes dos modos de falha, deve-se tomar ações corretivas imediatas
com prioridade para esses problemas, de maneira a minimizá-los e aumentar a confiabilidade
do sistema. Dessa forma, foi construído um plano de ação para correção e prevenção dos
modos de falha, utilizando uma variação da ferramenta 5W2H conforme apresentado no
quadro 3.
Através do plano de ação, o planejamento e a execução das etapas no prazo determinado
deverão ser acompanhados pelos profissionais responsáveis pelas atividades.
Quadro 3 – Plano de Ação (5W2H)
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Fonte: Autor
5 Conclusões
O crescente nível de exigência do mercado traz consigo a necessidade de se produzir com
qualidade, flexibilidade e confiabilidade, o que tem influenciado cada vez mais o
aprimoramento da política de manutenção de diversas indústrias. Dessa forma, a Engenharia
de Confiabilidade tem sido altamente empregada para o desenvolvimento do plano de
manutenção de equipamentos ou sistemas, pois além de utilizar técnicas eficientes, possui
grande influência na estratégia de crescimento e desenvolvimento empresarial.
No caso particular da empresa estudada, o objetivo principal deste trabalho foi o
desenvolvimento de um modelo de análises quantitativas que pudesse orientar na elaboração
de um plano de manutenção, através de uma aplicação piloto, visando futuras aplicações e
melhorias em outros equipamentos ou sistemas.
Os resultados obtidos pelos cálculos de disponibilidade e confiabilidade, sustentados pela
coleta dos dados históricos, puderam indicar que o equipamento apresenta uma taxa de falhas
decrescente, ou seja, pela análise da distribuição de Weibull verificou-se que o sistema
manifesta-se na fase de mortalidade infantil da curva da banheira. Dessa forma, foi feita a
priorização dos problemas que apresentaram maior incidência e maior tempo para reparo, e
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diante das conclusões obtidas pode-se definir uma estratégia de manutenção para cada modo
de falha.
Por fim, pode-se concluir que apesar da empresa estudada apresentar hoje um modelo
organizado e eficaz, a implantação de políticas e estratégias de manutenção propostas neste
trabalho poderão agregar valor à metodologia já utilizada. Diante disso, para trabalhos
futuros, recomenda-se uma avaliação dos ganhos obtidos com a implementação do modelo
apresentado, de maneira a monitorar os resultados a partir de sua aplicação, visando possíveis
reduções de custos associadas à gestão da manutenção.
REFERÊNCIAS
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 5462. Confiabilidade e Mantenabilidade-
Terminologia, Rio de Janeiro, 1994.
BIN, L. P. G. Acompanhamento da Implantação da Manutenção Produtiva Total, 2005. 104 f. Trabalho de
conclusão de curso (Engenharia de Produção) – Centro de Tecnologia, Universidade Estadual de Maringá.
Maringá, 2005.
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