MINISTÉRIO DA DEFESA EXÉRCITO BRASILEIRO
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM TRANSPORTE FERROVIÁRIO D E CARGAS
GIOVANI MIGUEL MILANEZI
GESTÃO DA QUALIDADE NO PROCESSO DE REMANUFATURA DE
COMPONENTES FERROVIÁRIOS
Rio de Janeiro 2012
2
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
GIOVANI MIGUEL MILANEZI
GESTÃO DA QUALIDADE NO PROCESSO DE REMANUFATURA DE COMPONENTES FERROVIÁRIOS
Monografia de Especialização apresentada ao Curso de Especialização em Transporte Ferroviário de Cargas do Instituto Militar de Engenharia, como Requisito parcial para a obtenção do título de Especialista em Transporte Ferroviário de Carga. Orientador: Prof. Paulo Afonso Lopes da Silva–Ph.-D. Tutor: Rodrigo Troian
Rio de Janeiro 2012
3
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
GIOVANI MIGUEL MILANEZI
GESTÃO DA QUALIDADE NO PROCESSO DE REMANUFATURA DE COMPONENTES FERROVIÁRIOS
Monografia de Especialização apresentada ao Curso d e Especialização em
Transporte Ferroviário de Cargas do Instituto Milit ar de Engenharia, como
requisito parcial para a obtenção do título de Espe cialista em Transporte
Ferroviário de Carga.
Orientador: Prof. Paulo Afonso Lopes da Silva – Ph. -D.
Aprovada em 27 de junho de 2012 pela seguinte Banca Examinadora:
___________________________________________________________
Profº. Glaudson Mosqueira Bastos do IME
___________________________________________________________
Profº. Luiz Antônio Silveira Lopes do IME
___________________________________________________________
Profº. Paulo Afonso Lopes da Silva do IME
Rio de Janeiro
2012
4
AGRADECIMENTOS
Agradeço aos meus pais pela vida e por toda educação concedida. Educação
que nenhuma instituição pode oferecer.
Agradeço a MRS pelo apoio na realização do curso e pela oportunidade de
aprendizado e troca de experiências acadêmicas e profissionais durante o curso.
Agradeço ao professor e orientador Paulo Afonso Lopes pelos esclarecimentos
prestados, pelo material cedido e por toda a orientação para a conclusão deste
trabalho.
Agradeço ao tutor MRS, Rodrigo Troian, pelo auxílio na escolha do tema, pelas
orientações prestadas durante o desenvolvimento do trabalho e pelo material cedido
para a elaboração do trabalho.
5
“A solução de problemas não é o suficiente para
as atividades de engenharia: é necessária a
prevenção desses problemas.”
CLAUSING
6
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................................ 8
LISTA DE TABELAS .......................................................................................................................... 10
1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 12
1.1 MRS LOGÍSTICA ........................................................................................................ 12
1.2 MANUTENÇÃO DE ATIVOS FERROVIÁRIOS ..................................................... 14
1.3 COMPONENTES CRÍTICOS DE LOCOMOTIVAS ............................................... 18
2. JUSTIFICATIVA ..................................................................................................................... 21
3. OBJETIVO .............................................................................................................................. 22
4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................................. 23
4.1 FMEA (FAILURE MODE EFFECT AND ANALYSIS - ANÁLISE DOS MODOS
DE FALHA E SEUS EFEITOS) .................................................................................................... 23
4.1.1 FMECA (Failure Mode, Effects And Criticality Analysis – Análise dos
Efeitos e Criticidade dos Modos de Falha). ............................................................................ 26
4.1.2 EQUIPE DE FMECA/FMEA .............................................................................. 28
4.1.3 FORMULÁRIO DE FMECA .................................................................................... 29
4.2 MANUTENÇÃO ........................................................................................................... 34
4.2.1 MANUTENÇÃO CORRETIVA .......................................................................... 35
4.2.2 MANUTENÇÃO PREVENTIVA ........................................................................ 36
4.2.3 MANUTENÇÃO PREDITIVA ............................................................................ 37
4.2.4 MANUTENÇÃO AUTÔNOMA .......................................................................... 38
7
4.2.5 MCC (Manutenção Centrada em Confiabilidade) .......................................... 39
4.2.6 EVOLUÇÃO HISTÓRICA DA MANUTENÇÃO ATÉ O MCC ....................... 39
4.3 CONCEITOS DE CONFIABILIDADE ...................................................................... 42
4.3.1 PROBABILIDADE E CONFIABILIDADE .............................................................. 43
4.3.2 CONDIÇÕES DEFINIDAS DE USO .................................................................................. 44
4.3.3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISCRETAS ......................................................... 45
4.3.4 TIPOS DE DADOS DE VIDA ................................................................................. 45
4.3.5 PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE UTILIZADAS EM
CONFIABILIDADE ...................................................................................................................... 47
4.3.5.1 DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL MONO E BI-PARAMÉTRICA ................... 47
4.3.5.2 DISTRIBUIÇÃO DE GAUSS ............................................................................... 49
4.3.5.3 DISTRIBUIÇÃO GAMA GENERALIZADA ......................................................... 50
4.3.5.4 DISTRIBUIÇÃO WEIBULL ................................................................................... 51
5. ANÁLISE DE CONJUNTO DE FORÇA GE ....................................................................... 55
5.1 ANÁLISE FMEA .......................................................................................................... 55
5.2 ANÁLISE DE CONFIABILIDADE ............................................................................. 61
6. CONCLUSÃO ......................................................................................................................... 71
7. LISTA DE REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA ...................................................................... 73
8
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.1 Taxa de Frequência Total .............................................................................................. 13
Figura 1.2 - Ciclo de manutenção dos modelos de locomotivas da frota MRS ........................ 15
Figura 1.3 – Ciclo básico de manutenção preventiva da frota de locomotivas MRS............... 17
Figura 1.4 - Desenho esquemático de uma locomotiva e seus componentes principais. ...... 19
Figura 1.5 - Itens críticos de Locomotivas e seu Ciclo de Manutenção. ................................... 19
Figura 4.1Relação entre os diversos tipos de FMEA . ................................................................. 25
Figura 4.2 - Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE. .................................................. 30
Figura 4.3 - Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE (continuação). ......................... 30
Figura 4.4 - Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes. 33
Figura 4.5 - Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes
(continuação). ...................................................................................................................................... 34
Figura 4.6 - Gráficos com padrões de falhas propostos pelas três gerações de estudo da
manutenção. ........................................................................................................................................ 42
Figura 4.7 - Evolução dos tipos de manutenção ao longo do tempo. ........................................ 42
Figura 4.8 - Dados Completos e Censurados. ............................................................................... 47
Figura 4.9 - Função densidade de falhas Exponencial monoparamétrica para alguns valores
de λ. ...................................................................................................................................................... 48
Figura 4.10 - Função densidade de probabilidade de Gaussl para valores de desvio padrão
0,2;0,5 e 0,8. ........................................................................................................................................ 50
Figura 4.11 - Influência do parâmetro β na função densidade de probabilidade de falha. ..... 53
Figura 4.12 - Influência do parâmetro β na função confiabilidade. ............................................. 53
Figura 4.13 - Influência do parâmetro β na função taxa de falha. .............................................. 54
Figura 5.1 - Quantidade de modos de falhas de Subcomponentes pai de conjunto de força.
............................................................................................................................................................... 56
Figura 5.2 - Modos de Falhas apresentados no Cabeçote. ......................................................... 56
Figura 5.3 - Modos de falhas apresentados nas válvulas de admissão e exaustão. .............. 57
Figura 5.4 - Modos de falhas apresentados na Camisa. .............................................................. 57
Figura 5.5 - Modos de falhas apresentados nos parafusos de regulagem das válvulas. ....... 58
9
Figura 5.6 - Modos de Falhas apresentados na Jaqueta. ............................................................ 58
Figura 5.7 - Gráfico com percentual de falhas nos grupos de Jaqueta fabricados até 1991 e
depois de 1991. .................................................................................................................................. 60
Figura 5.8 - Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Mecânica ......................... 62
Figura 5.9 - Gráfico da Taxa de Falha do Conjunto de Força de Inj. Mecânica. ..................... 63
Figura 5.10 Falhas x Suspensões de Conjunto de Força de Inj. Mecânica . ............................ 63
Figura 5.11 - Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Eletrônica de demais
máquinas. ............................................................................................................................................ 64
Figura 5.12 - Taxa de falha do grupo de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais
máquinas. ............................................................................................................................................ 65
Figura 5.13 - Falhas x Suspensões – Conjunto de Força de Inj. Eletrônica. ............................ 65
Figura 5.14 - Curva de Confiabilidade do Conjunto de Força de DC44 e AC44. ..................... 66
Figura 5.15 - Taxa de falha de Conjunto de Força de DC44 e AC44. ....................................... 67
Figura 5.16 - Falhas x Suspensões – Conjunto de Força de DC44 e AC44. ........................... 67
10
LISTA DE TABELAS
Tabela 4.1 -Modo de Falha e efeito de uma carcaça de bomba de óleo. ......................... 24
Tabela 4.2 - Probabilidade de ocorrência ............................................................................... 27
Tabela 4.3 - Severidade dos efeitos ........................................................................................ 27
Tabela 4.4 - Índice de detecção das falhas ........................................................................... 28
Tabela 5.1 - Confiabilidade ao longo do tempo do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.62
Tabela 5.2 - Confiabilidade de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais
máquinas. ............................................................................................................................................ 64
Tabela 5.3 - Confiabilidade de Conjunto de Força de DC44 e AC44. ................................ 66
Tabela 5.4 - Baixas corretivas de material por grupo de máquinas. .................................. 69
11
RESUMO
Este trabalho possui como objetivo definir uma metodologia de análise de confiabilidade e análise de FMEA/FMECA que permita dar apoio às atuais políticas de manutenção. Essa metodologia foi exemplificada através da análise de conjuntos de força GE utilizados na frota de locomotivas da MRS. Foram analisados os dados de FMEA de Conjunto de Força GE recuperados pela Oficina de Recuperação de Componentes da MRS e pelos fornecedores externos. Além disso, foi traçada a curva de confiabilidade desse grupo de componente ao longo do tempo.
12
1. INTRODUÇÃO
Neste capítulo será realizada uma apresentação institucional da MRS,
destacando o crescimento da companhia desde sua criação e o potencial de
crescimento para os próximos anos. A sistemática de manutenção de locomotivas e,
consequentemente, a substituição preventiva de seus componentes também será
explanada nas seções deste capítulo.
,
1.1 MRS LOGÍSTICA
A MRS Logística foi constituída em 30/08/1996 adquirindo por 30 anos (podendo
ser prorrogável por mais 30 anos) o direito de explorar a malha sudeste (SR-3 e SR-
4) da RFFSA (Rede Ferroviária Federal Sociedade Anônima). É uma concessionária
de transporte ferroviário que interliga os 3 principais centros industriais do país –
Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo. Com 1643km de malha e atravessando
105 munícipios localizados num corredor logístico com acesso aos portos de Itaguaí,
Sepetiba, Sudeste e Santos (o mais importante da América Latina), passando pelos
3 principais estados brasileiros, que detém mais de 50% do PIB nacional. A MRS
transporta minério de ferro, carvão, bauxita, cimento, produtos siderúrgicos
acabados, coque, contêineres, produtos agrícolas e outros.
Atualmente conta com aproximadamente 700 locomotivas, sendo 40% da frota
composta por máquinas de última geração (GE AC44 e GE DC44). Desde sua
criação a MRS vem atingindo recordes anuais de produção sendo que em 2011,
fecho o ano com mais de 150 milhões de TUs transportadas, um faturamento da
ordem de 3 bilhões de Reais e lucro líquido acima de 500 milhões de Reais . Outro
marco histórico em 2011 foi a inclusão da companhia na lista das 150 melhores
empresas para se trabalhar no Brasil.
A MRS investiu em 2011 mais de 1 bilhão de reais, adquirindo 86 locomotivas
GE-AC44, 838 vagões, outro destaque foi o início da 1ª etapa da segregação da
13
malha da CPTM em São Paulo, com a criação do trecho Manoel Feio-Suzano
exclusivo para a MRS. Foram construídos novos pátios na ferrovia do aço, além da
construção da alça do Brisamar e ampliação do pátio de Guandu, no Rio de Janeiro.
Em 2011 iniciou-se a implantação do CBTC (Communication Based Train
Control), que possui investimentos no sistema de energia, sistema de sinalização de
via e de bordo das locomotivas, além da completa reformulação do Centro de
Controle Operacional (CCO). O CBTC permitirá o aumento da capacidade da
ferrovia, diminuindo o headway entre trens.
A Companhia apoiou 15 projetos culturais, entre peças de teatro, publicação de
livros, restauração de patrimônio histórico, projetos itinerantes e nove filmes.
Patrocinou, também, quatro projetos esportivos e 17 projetos comunitários sociais
em 14 municípios, em parceria com os CMDCAs (Conselhos Municipais da Criança
e do Adolescente), beneficiando 5.451 crianças e adolescentes.
Em relação à taxa de frequência total de acidentes MRS e Contratada, incluindo
os acidentes com e sem afastamento, observa-se que houve uma melhora quando
comparada à de 2010, sendo que o resultado da MRS melhorou 15% e o resultado
das empresas contratadas, 32%.
Figura 1.1 Taxa de Frequência Total
Diversas ações na área de segurança foram implantadas ou intensificadas,
dentre as quais se podem citar: levantamento de Perigos e Danos (LPD),
procedimentos de saúde, meio ambiente e segurança para contratadas, diretrizes
para o transporte rodoviário, comunicados de riscos, além de diversas outras ações.
Para 2012 a MRS receberá mais 24 máquinas AC44 e estão compradas mais 35
máquinas para o período 2013-2015, com a opção de compra de outras 100
unidades até 2015. Essas máquinas serão utilizadas na mudança do sistema de
14
transporte da MRS, onde cada composição receberá uma locomotiva fixa adicional,
que só será utilizada nos trechos mais críticos da ferrovia, onde é necessário um
maior esforço trator.
Para atender a crescente demanda de carga geral, em 2011 representou
aproximadamente 25% do volume transportado pela companhia, a MRS está
investindo em 3 grandes projetos:
- a segregação da malha da CPTM (Companhia Paulista de Trens
Metropolitanos), permitindo um aumento da capacidade de carga na malha São
Paulo e na quantidade de passageiros transportados pela CPTM;
- ampliação da capacidade do sistema de cremalheira na serra do Mar (região
de Cubatão-Santos), através da aquisição de 7 máquinas elétricas Stadler;
- projeto Contrail, com a implantação da rede de terminais de contêineres, que
possibilitará a migração do mercado de contêineres para a ferrovia.
De 2004 a 2011 a empresa aumentou sua produção em 55% e possui cenários
com um crescimento ainda mais agressivo e para isso investimentos e mudanças no
processo de manutenção atual serão necessários.
1.2 MANUTENÇÃO DE ATIVOS FERROVIÁRIOS
A manutenção preventiva das locomotivas é realizada de acordo com o
consumo em litros ou por um gatilho de tempo e as máquinas são classificadas por
grupo de acordo com o modelo, potência do motor diesel, sistema de injeção
(eletrônica ou mecânica), sistema de freio 26-L ou CCBII (CCBII utiliza o sistema de
comunicação Locotrol) e tipo de microprocessamento.
Na FIG.-1.2 visualiza-se a classificação da frota de locomotivas MRS em grupos
de acordo com o modelo da locomotiva e a capacidade de tração de cada máquina.
Também é possível observar o ciclo das revisões IC,RCI, C1, C2 e C4 em cada
modelo de locomotiva.
Figura 1.2 - Ciclo de manutenção dos modelos de locomotivas da frota MRS
O grupo 10 é composto exclusivamente por locomotivas GE AC44, que são
máquinas com 4400Hp de potência de tração, de corrente alternada,
processadas e com sistema de freio CCBII. São as máquinas mais modernas da
frota MRS.
O grupo 9 é composto por
descritas da AC44 no parágrafo anterior.
são de corrente contínua.
O grupo 8 é composto por diversos modelos de locomotivas GE de 3600Hp de
potência de tração (C36-7, C30
máquinas com sistema de freio 26
15
Ciclo de manutenção dos modelos de locomotivas da frota MRS
O grupo 10 é composto exclusivamente por locomotivas GE AC44, que são
máquinas com 4400Hp de potência de tração, de corrente alternada,
processadas e com sistema de freio CCBII. São as máquinas mais modernas da
O grupo 9 é composto por máquinas GE DC44 com as mesmas características
descritas da AC44 no parágrafo anterior. Uma diferença é que os motores de tração
O grupo 8 é composto por diversos modelos de locomotivas GE de 3600Hp de
7, C30-8, C36MX, C36SF, C36ME e
com sistema de freio 26-L e sistema de freio CCBII.
Ciclo de manutenção dos modelos de locomotivas da frota MRS
O grupo 10 é composto exclusivamente por locomotivas GE AC44, que são
máquinas com 4400Hp de potência de tração, de corrente alternada, micro
processadas e com sistema de freio CCBII. São as máquinas mais modernas da
máquinas GE DC44 com as mesmas características
diferença é que os motores de tração
O grupo 8 é composto por diversos modelos de locomotivas GE de 3600Hp de
C36S7), existem
16
Os grupos 7 e 6 são compostos por locomotivas GM de 3300Hp (SD40-2 e
SD40-3) e por locomotivas GE de 3000Hp de potência. Existem máquinas com
geração de corrente contínua e máquinas com geração de corrente alternada.
Nos grupos 5 e 4 estão as locomotivas menos potentes e com menor
capacidade de esforço trator, são máquinas com 2600Hp, 2300Hp ou 2000Hp(GM
SD38). Essas máquinas geralmente compõem trens menores e mais leves que os
trens de minério.
A manutenção da frota de locomotiva MRS é realizada de acordo com um
cronograma de inspeções e revisões de acordo com uma quantidade de litros
consumida ou limitada por um gatilho de tempo. A política de manutenção da MRS é
preventiva e durante as preventivas são realizados algumas manutenções preditivas
como análise de óleo, termografia e análise de vibração. O ciclo de manutenção é
composto por inspeções de consumo (IC), revisão intermediária (RCI), revisão C1
(contempla o escopo de RCI mais a substituição de alguns componentes), revisão
C2 (contempla o escopo da C1 mais a substituição de alguns componentes), revisão
C4 (revisão pesada da máquina, onde a maioria dos componentes da máquina é
substituída). O fluxograma das manutenções preventivas de locomotivas é
apresentado na FIG.-1.3.
Figura 1.3 – Ciclo básico
17
básico de manutenção preventiva da frota de locomotivas MRS
de manutenção preventiva da frota de locomotivas MRS.
18
1.3 COMPONENTES CRÍTICOS DE LOCOMOTIVAS
Em uma locomotiva diesel-elétrica o motor primário diesel aciona um gerador
elétrico que irá transmitir a potência para os motores de tração. Não existe conexão
mecânica entre o motor primário e as rodas de tração. Conceitualmente, este tipo de
locomotiva é um veículo híbrido, que incorpora sua própria estação geradora, feita
para operar em áreas em que a estrada de ferro não é eletrificada. Para que essa
energia chegue aos motores de tração e a locomotiva tenha seus outros sistemas
em pleno funcionamento, diversos outros componentes precisam estar cumprindo
suas funções. Para garantir que esses componentes não falhem prematuramente
são estabelecidos ciclos e critérios de manutenção para as famílias de componentes
consideradas as mais críticas.
Essa criticidade é calculada utilizando a ferramenta matriz GCT, que na
metodologia MRS são considerados a gravidade da falha, o consumo do item e a
tendência de evolução das falhas. Cada critério possui 1/3 do peso total. Um estudo
para definição de itens críticos é realizado anualmente ou quando se julgar
necessário. Para mensurar a gravidade das falhas é realizado um levantamento de
ocorrências que geraram THP (trem hora parado), ou seja, falhas que provocaram a
parada do trem e impactaram diretamente na produção da ferrovia, os componentes
que mais impactaram na produção da companhia possuem maior pontuação nesse
critério. O critério de consumo é calculado com base na troca corretiva de cada tipo
de componentes, ou seja, são contabilizadas aquelas trocas que foram realizadas
fora do ciclo preventivo de manutenção. O componente substituído corretivamente
mais vezes possui uma pontuação nesse critério. Por fim, para estimar a curva de
tendência é realizado um levantamento do consumo mensal de itens em
manutenções corretivas dos últimos 12 meses e com estes dados são traçados uma
curva de tendência com o apoio de um software.
Com isso são definidas faixas de pontuação de 1 até 5 para cada critério, ou
seja, aqueles componentes que obtiverem uma maior pontuação são classificados
como críticos.
Na FIG.-1.4 visualizam-se alguns dos principais componentes de uma
locomotiva.
Figura 1.4 - Desenho esquemático d
A FIG. -1.5 é a lista de itens críticos definidos na MRS e o seu ciclo de
manutenção.
Figura 1.5 - Itens críticos de Locomotivas e seu Ciclo de Manutenção
19
Desenho esquemático de uma locomotiva e seus componentes principais KITAMURA (2005).
é a lista de itens críticos definidos na MRS e o seu ciclo de
Itens críticos de Locomotivas e seu Ciclo de Manutenção
componentes principais
é a lista de itens críticos definidos na MRS e o seu ciclo de
Itens críticos de Locomotivas e seu Ciclo de Manutenção.
20
Os componentes mecânicos, elétricos e pneumáticos recuperados pelas
Oficinas de Recuperação de Componentes no Horto são substituídos em sua
maioria nas revisões C2 e C4.
Existem outros itens críticos que apesar de não apresentarem relevância na
matriz GUT também foram inclusos na lista de componentes críticos devido a sua
complexidade operacional, complexidade de manutenção e histórico de falhas. Estes
são: compressor e caixa multiplicadora. Ambos são substituídos em C4.
21
2. JUSTIFICATIVA
Desde a criação da MRS,1996, a companhia vem batendo recordes de
produção, para suportar tal crescimento investimentos em ativos ferroviários (via
permanente, locomotivas, vagões e sinalização) e em recursos humanos foram
realizados. Esses investimentos, basicamente, subsidiaram o aumento da
capacidade de transporte da companhia até hoje.
Para subsidiar o aumento da produção previsto para os próximos anos a MRS
precisará também evoluir na sua política de manutenção de seus ativos ferroviários
(locomotivas, vagões, via permanente e sinalização), adotando políticas de
manutenção modernas, como o MCC (Manutenção Centrada em Confiabilidade),
que utilizem ferramentas de confiabilidade, técnicas preditivas, análises estatísticas
de modos de falha e não apenas se basear numa política de manutenções corretiva
e preventiva como é adotado hoje pela empresa.
O uso de ferramentas de confiabilidade, como FMEA (Análise dos Modos de
Falha e Efeitos) e análise estatística de dados são pilares fundamentais das políticas
de manutenção modernas e são capazes de suportar o aumento da confiabilidade e
disponibilidade de um grupo de ativos.
22
3. OBJETIVO
Este trabalho define uma metodologia de análise de dados que serve como
suporte às modernas políticas de manutenção, através da utilização da análise
estatística de dados de vida e análise da base de dados de um FMEA/FMECA. Essa
metodologia será mostrada na análise de Conjunto de Força GE utilizado pela frota
de locomotivas da MRS.
23
4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
4.1 FMEA (FAILURE MODE EFFECT AND ANALYSIS - ANÁLISE DOS MODOS
DE FALHA E SEUS EFEITOS)
Segundo a NBR 5462 (1994) FMEA é um método qualitativo de análise de
confiabilidade que envolve o estudo dos modos de panes que podem existir para
cada sistema, e a determinação dos efeitos de cada modo de pane sobre os outros
subsistemas e sobre a função requerida do item.
A Military Standard (MIL-STD 1629A) (1980) identifica como sendo um
procedimento pelo qual cada modo de falha potencial em um sistema é analisado
para determinar os resultados ou efeitos no sistema e para classificar cada modo de
falha potencial de acordo com a sua severidade
De acordo com HELMAN e ANDREY (1995), a FMEA é um método de análise
de projetos (de produtos ou processos, industriais e/ou administrativos) usado para
identificar todos os possíveis modos potenciais de falha e determinar o efeito de
cada um sobre o desempenho do sistema (produto ou processo), mediante um
raciocínio basicamente dedutivo.
Em outras palavras FMEA é uma ferramenta qualitativa que identifica e avalia as
potenciais falhas de um produto ou de um processo e seus efeitos, também define
ações que possam mitigar ou até eliminar as chances de determinada falha ocorrer.
FMEA é uma ferramenta chave para prevenção de falhas e para a Engenharia
de Confiabilidade, possibilitando identificar aqueles componentes que requerem
monitoramento especial num processo de remanufatura ou produção.
Antes de se iniciar a aplicação do FMEA é necessário definir o que é falha,
modo e efeito. No conceito utilizado no FMEA falha é um desvio de uma
característica original de um item; modo é como a falha se apresenta no
componente analisado e efeito é o resultado produzido por uma falha.
Na TAB.- 4.1 será exemplificada uma abordagem estrutural de um modo de
falha e um efeito de uma carcaça de bomba de óleo.
24
Tabela 4.1 -Modo de Falha e efeito de uma carcaça de bomba de óleo.
Sub-Componente Modo de falha Efeito
Carcaça Trincado Expelindo óleo
Na elaboração do FMEA também é importante definir-se a causa de uma falha,
ou seja, o porquê da ocorrência da falha. O problema pode estar no projeto, no
manuseio do item, no processo, no operador ou até em outro componente.
Embora as definições sejam simples alguns itens podem apresentar modos de
falha e causas que não se enquadrem nesses critérios estabelecidos e podem gerar
muita discussão numa reunião de FMEA. O importante mesmo é considerar as
falhas levantadas, para que posteriormente possa ser adotada alguma medida para
mitigá-la ou eliminá-la.
Uma relação bem definida entre modo de falha e causa auxiliará na elaboração
de relatórios de análise de falha, possibilitando corrigir falhas no processo de
manutenção e promover outras melhorias.
Após analisar a base de dados do FMEA serão registradas ações para evitar
que problemas passados venham a ocorrer novamente, buscando assim, a melhoria
contínua do processo. Vale destacar que o FMEA permite conhecer os modos de
falha durante o ciclo de vida do componente, auxiliando a definir o melhor tipo de
manutenção, preventiva, preditiva ou corretiva, para o item analisado.
Existem 3 tipos principais de FMEA conforme apresentado a seguir:
-FMEA de sistema – É usado para identificar e prevenir falhas relacionadas a
sistemas ou subsistemas na fase inicial de concepção do projeto. Esse tipo de
FMEA serve para validar se as especificações de um projeto diminuem as chances
de falha durante a operação.
-FMEA de projeto – É uma ferramenta utilizada para identificar e prevenir as falhas
após a concepção do projeto antes do sistema entrar em operação. Esse tipo de
FMEA identifica falhas devido a erros do projeto.
-FMEA de processo – Este tipo de FMEA é usado para identificar e prevenir falhas
relacionadas a produção ou montagem de um componente específico ou a uma
família de componentes.
25
As relações entre os FMEA podem ser vistos na FIG.-4.1.
Figura 4.1Relação entre os diversos tipos de FMEA (STAMATIS, 1995).
STAMATIS (1995) explica que os modos de falha do FMEA de sistema geram
todas as informações essenciais para os FMEAs de projeto e processo, e embora os
efeitos permaneçam os mesmos, as causas no FMEA de sistema tornam-se os
modos de falhas no projeto, no qual geram suas próprias causas, que finalmente
tornam-se os modos de falha no FMEA de processo. A explicação não é clara,
principalmente, no que se relaciona às causas que vão passando a ser modos de
falha. O fato dos efeitos permanecerem os mesmos, leva a concluir que a análise
está sendo feita considerando sempre o mesmo usuário, ou seja, o usuário final do
produto, o cliente externo.
O tipo de FMEA implantado nas oficinas de Recuperação de Componentes da
MRS e abordado neste trabalho é o de processo.
A aplicação do FMEA num componente possui objetivos que resultam na
melhora da qualidade, da confiabilidade e da segurança dos componentes. Além
disso, reduz os custos de recuperação, pois diminui a quantidade de falhas,
reduzindo a retirada de um componente antes de completar o seu ciclo de vida.
O FMEA também serve como um depósito de informações e lições aprendidas
com o histórico de um componente, permitindo à empresa transmitir esse
conhecimento para outras gerações.
26
4.1.1 FMECA (Failure Mode, Effects And Criticality Analysis – Análise dos Efeitos
e Criticidade dos Modos de Falha).
Segundo a NBR-5462 (1994) FMECA é a análise dos modos de pane e seus
efeitos, em conjunto com uma avaliação da probabilidade de ocorrência e do grau de
criticidade das panes.
Segundo SEIXAS (2002,b), a FMECA consiste de uma metodologia para
examinar todos os modos de falha de um sistema (produto, processo e serviço), o
efeito potencial da falha sobre o desempenho e segurança do sistema e a
severidade desse efeito.
Segundo SEIXAS (2002,b), a diferença entre FMEA e FMECA é que a primeira é
uma técnica qualitativa utilizada na avaliação de um projeto, enquanto a segunda é
composta do FMEA e da Análise Crítica (CA). A Análise Crítica é basicamente um
método quantitativo o qual é usado para classificar os modos e efeitos de falhas
críticas levando em consideração sua probabilidade de ocorrência.
Autores como KUME (1996), PALADY (1997), STAMATIS (1995),
VILLACOURT(1992), propõem discutir a respeito do FMEA, mas na verdade se
referem ao FMECA. MOHR(1994) apresenta a diferença entre FMEA e FMECA da
seguinte maneira:
FMECA = FMEA + C
onde,
C = Criticalidade = (Ocorrência) x (Severidade).
A ocorrência é mensurada para se conhecer as chances de tal falha acontecer e
a severidade mensura o impacto dos efeitos da falha, sob a óptica da segurança, do
meio ambiente, da produção e de outras que forem necessárias.
Alguns autores utilizam um terceiro índice para se definir a criticalidade de um
item, que é a detecção, ou seja, o quão difícil é detectar uma determinada falha.
Nas TAB.-4.2, TAB.-4.3 E TAB.-4.4 estão os valores para os índices de
ocorrência, severidade e detecção.
27
Tabela 4.2 - Probabilidade de ocorrência (BEM-DAYA e RAOUF, 1996)
Probabilidade de
ocorrência
Probabilidade de
ocorrência Escore
Remota 0 1
Baixa 1/20.000
1/10.000
2
3
Moderada
1/2000
1/1000
1/200
4
5
6
Alta 1/100
1/20
7
8
Muito Alta 1/10
1/2
9
10
Tabela 4.3 - Severidade dos efeitos(BEM-DAYA e RAOUF, 1996)
Severidade Escore
O cliente provavelmente não tomará conhecimento
Leve aborrecimento
Insatisfação do cliente
Alto grau de insatisfação
Atinge as normas de segurança
1
2-3
4-6
7-8
9-10
28
Tabela 4.4 - Índice de detecção das falhas (BEM-DAYA E RAOUF, 1996).
Probabilidade de não
detectar a falha
Probabilidade (%) de um defeito
individual alcançar o cliente Escore
Remota 0–5 1
Baixa 6-15
16-25
2-3
3-4
Moderada
26-35
36-45
46-55
4-5
5-6
6-7
Alta 56-65
66-75
7-8
8-9
Muito Alta 76-85
86-100
9-10
10
4.1.2 EQUIPE DE FMECA/FMEA
Alguns autores como KUME [1996], STAMATIS (1995), VILLACOURT (1992)
dizem que um FMEA deve ser desenvolvido por uma equipe. No entanto, PALADY
(1997) diz que um FMEA pode e tem sido executado como um esforço individual,
mas concorda que é mais eficiente quando aplicada em um esforço de equipe. Pode
se afirmar que é preciso ter uma liderança e profissionais de área específica e
correlata ao tema em análise requerendo do grupo objetividade e sinergia para
atingir os objetivos propostos. Não há uma regra para definir o número de
participantes do FMEA. PALADY (1997) sugere um número de cinco a sete
participantes, já STAMATIS (1995) diz que o número deve variar de cinco a nove
pessoas, mas cinco é um bom número. O que se pode observar nas equipes é que
os engenheiros de projeto e processo quase sempre devem estar presentes nas
equipes.
29
PALADY (1997) recomenda que uma pessoa deve ser responsável pela duração
do FMEA, pelo orçamento e pela eficácia do FMEA, enquanto que a equipe deve ser
responsável em desenvolver a FMEA.
Na equipe é necessário que haja um coordenador que tenha conhecimento a
respeito de FMEA para orientar as reuniões. Os membros da equipe são escolhidos
em função do problema, pois cada produto possui características particulares como
função, projeto, materiais, fabricação, qualidade. É muito importante que os
membros participantes tenham conhecimento das definições.
4.1.3 FORMULÁRIO DE FMECA
O produto final de um FMECA é um formulário para registro de dados, não
existe uma padronização universal. As FIG.–4.2 e FIG.-4.3 ilustram um FMECA de
Conjunto de Força GE utilizado na oficina de Recuperação de Componentes
Mecânicos da MRS.
Figura 4.2
Figura 4.3 - Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE
O campo subcomponente pai é preenchido
conjunto de força de um motor 4 tempos GE, que são: jaqueta, camisa, cabeçote,
guia de válvulas, válvulas de exaustão e admissão, parafuso de regulagem das
válvulas.
30
2 - Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE.
Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE (continuação).
O campo subcomponente pai é preenchido com os itens que compõe um
conjunto de força de um motor 4 tempos GE, que são: jaqueta, camisa, cabeçote,
guia de válvulas, válvulas de exaustão e admissão, parafuso de regulagem das
Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE.
com os itens que compõe um
conjunto de força de um motor 4 tempos GE, que são: jaqueta, camisa, cabeçote,
guia de válvulas, válvulas de exaustão e admissão, parafuso de regulagem das
31
De acordo com a complexidade de cada componente analisado este podem ser
divididos subcomponentes pai e subcomponentes filho. No FMECA de conjunto de
força GE foi necessário detalhar até o nível de subcomponente filho.
Na coluna função do subcomponente é descrita a função principal do
subcomponente pai. Neste momento é importante ter conhecimento do componente
analisado, como cada item funciona, qual a interação do componente com outros
sistemas de uma locomotiva. Manuais do fabricante, procedimentos de recuperação,
procedimentos de instalação devem ser utilizados como auxílio nesta etapa.
Uma das etapas mais importantes de um FMECA é o preenchimento dos
potenciais modos de falha. Neste campo cada subcomponente pai ou filho é
analisado e os modos de falha que prejudiquem o subcomponente de cumprir sua
função são identificados e discutidos através de uma sessão de brainstorming.
Após levantar os potenciais modos de falha do componente. Pode realizar
também através de brainstorming os efeitos de cada modo de falha. Esses podem
ser identificados como os clientes (Operação de Trens e Oficinas de Locomotivas)
visualizam a falha no equipamento e/ou como o fornecedor (Oficina de Recuperação
de Componentes) identifica a falha. Como exemplo a fratura da válvula de exaustão
para os clientes possuem como efeito falha no turbo (outro componente) devido ao
dano causado pelo impacto de pedaços da válvula na roda quente do turbo, também
como empeno na biela ou como perda na compressão do conjunto de força. Sob a
óptica do fornecedor esta falha é identificada diretamente como fratura da válvula.
Depois de completar a etapa anterior a coluna causa pode ser preenchida
identificando a(s) potencial (ais) causa(s) dos modos de falha. Um modo de falha
pode possuir inúmeras causas associadas a ele.
O campo de controles atuais deve ser preenchido como a falha é detectada
hoje.
O índice RPN (Risk Priority Number – número de prioridade de risco) é calculado
através da multiplicação das colunas O (ocorrência), S (severidade) e D (detecção) e
podem ser calculadas com base nas TAB.-4.2, TAB.-4.3 e TAB.-4.4.
Na coluna recomendações deve ser preenchida com as providências
necessárias para mitigar ou eliminar o modo de falha. Deve ser realizada a análise
do RPN previamente e abordar os modos de falha críticos, ou seja, aqueles que
possuem o maior índice.
32
De acordo com EUSTÁQUIO (2006), nesta etapa, propõe-se que para os modos
de falha descritos como críticos sejam verificados, nos procedimentos operacionais
de manutenção do componente a existência de contramedidas para se evitar a
ocorrência dos mesmos. Caso não haja estas contramedidas nos procedimentos,
será necessário então desenvolvê-las e inseri-las nos mesmos. Todos os esforços
deverão ser orientados, preferencialmente no sentido de diminuir a ocorrência das
falhas (prevenir defeitos), mais do que detectá-las.
O campo “índices previstos” deve ser preenchido baseado na redução estimada
dos índices de ocorrência (coluna o), severidade (coluna s) e detecção (coluna d)
através de ações “recomendadas” e “tomada”.
Figura 4.4 - Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes.
33
Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes.
Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes.
Figura 4.5 - Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes
As FIG.-4.4 e FIG.-4.5 representa
GE, sendo composto por um cabeçalho padrão com a identific
e com os modos de falha identificados através do
anteriormente.
4.2 MANUTENÇÃO
O primeiro passo para começar a explanar sobre manutenção é definir o que é
manutenção. Segundo a NBR5462 (1994) manutenção é uma combinação de todas
as ações técnicas e administrativas, incluindo as de supervisão, destinadas a manter
34
Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes(continuação).
representam o formulário de FMECA de conjunto de força
GE, sendo composto por um cabeçalho padrão com a identificação do componente
e com os modos de falha identificados através do brainstorming
O primeiro passo para começar a explanar sobre manutenção é definir o que é
manutenção. Segundo a NBR5462 (1994) manutenção é uma combinação de todas
as ações técnicas e administrativas, incluindo as de supervisão, destinadas a manter
Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes
o formulário de FMECA de conjunto de força
ação do componente
brainstorming citado
O primeiro passo para começar a explanar sobre manutenção é definir o que é
manutenção. Segundo a NBR5462 (1994) manutenção é uma combinação de todas
as ações técnicas e administrativas, incluindo as de supervisão, destinadas a manter
35
ou recolocar um item em um estado no qual possa desempenhar uma função
requerida.
Segundo MOUBRAY (2000), o objetivo da manutenção é assegurar que os
ativos físicos continuem a fazer o que os seus usuários querem que ele faça.
A norma Inglesa BS 3811 (1974), define Manutenção como a combinação de
qualquer ação para reter um componente ou restaurá-lo, de acordo com um padrão
aceitável.
A manutenção de subsistemas ferroviários é complexa, pois possui diretrizes e
procedimentos bem definidos, além de um controle orçamentário estruturado,
objetivando manter a função do sistema que é a operação ferroviária sem sua
interrupção devido a falhas.
Existem diversos tipos de manutenção, mas todas possuem o mesmo objetivo,
que é garantir a funcionalidade do equipamento.
Os próximos subcapítulos abordam os tipos de manutenção existentes e sua
evolução histórica.
4.2.1 MANUTENÇÃO CORRETIVA
Segundo VIANA (2006), manutenção corretiva é a intervenção necessária
imediatamente para evitar graves consequências aos instrumentos de produção, à
segurança do trabalhador ou ao meio ambiente; se configura em uma intervenção
aleatória, sem definições anteriores, sendo mais conhecida nas fábricas como
“apagar incêndios”.
Segundo A NBR-5462 (1994), manutenção corretiva é a efetuada após a
ocorrência de uma pane destinada a recolocar um item em condições de executar
uma função requerida.
De acordo com MONCHY (1989) justifica-se ter uma manutenção corretiva como
padrão quando os gastos indiretos de falha e os problemas de segurança são
mínimos, quando a empresa adota uma política de renovação frequente do material
36
e quando o parque é constituído de máquinas muito diferentes umas das outras e as
eventuais falhas não são críticas para a produção.
4.2.2 MANUTENÇÃO PREVENTIVA
Segundo VIANA (2006), podemos classificar manutenção preventiva como todo
serviço de manutenção realizado em máquinas que não estejam em falha, estando
com isto em condições operacionais ou em estado de zero defeito.
De acordo com TEÓFILO (1989) um programa adequado de manutenção
preventiva deve considerar a relação entre os custos de intervenção e os de
paralisação do sistema, equipamento ou produção.
São intervenções efetuadas em intervalos de tempo estabelecidos de acordo
com um critério ou recomendação do fabricante, que objetivam mitigar a
probabilidade de falha, garantindo assim, a confiabilidade do equipamento,
permitindo o que o mesmo desempenhe sua função sem a ocorrência de
manutenções corretivas.
Esse tipo de manutenção é uma evolução da manutenção corretiva e garante
alguns benefícios em relação a outra. Como melhor controle de estoque, visto que
os itens em estoque necessários para manter o equipamento em funcionamento
serão determinados baseados no ciclo de substituição de componentes em
manutenções preventivas. O sucesso deste tipo de manutenção depende fortemente
da qualidade do plano de preventiva elaborado e da eficácia de sua conclusão.
A área responsável pelo Planejamento e Controle da Produção é
importantíssima na logística de uma empresa, sendo ela quem determina quando e
o que fabricar, levando em consideração diversas condições como a condição do
equipamento, a agenda de manutenção. Resumindo: sem a manutenção preventiva
seria impossível a determinação de datas e quantidades.
A definição de manutenção preventiva é realizada através de uma pré-análise de
técnicos e engenheiros de manutenção. Com esse cenário o índice de confiabilidade
do equipamento sobe consideravelmente quando comparado com a manutenção
corretiva, pois o fator de improviso na manutenção é reduzido drasticamente.
37
No ambiente de produção a falha inesperada no equipamento não é desejada,
pois ocasiona a perda na produção e consequentemente perda financeira, além do
desconforto gerado nas equipes de execução e programação gerada pela falha no
processo. A manutenção preventiva diminui muito o índice de falhas de um
equipamento, aceitando que falhas inesperadas aconteçam até um determinado
patamar que varia de acordo com a necessidade de cada célula de produção.
Segundo VIANA (2006) qualquer processo, seja ele qual for, precisa de um
retrofitting constante; a “educação continuada”. A manutenção preventiva nos dá
esta condição de melhoramento de métodos; a partir do momento em que a atuação
em um equipamento se repete, a visualização de seus pontos se torna ainda mais
nítida a cada preventiva, fazendo com que os métodos sejam atualizados
constantemente.
Em resumo a manutenção preventiva é uma intervenção planejada que objetiva
mitigar a probabilidade de falhas de um sistema ou equipamento, aumentando assim
sua confiabilidade. Serviços de limpeza, inspeções, lubrificação, reaperto e troca
preventiva de componentes são comumente realizados neste tipo de manutenção.
4.2.3 MANUTENÇÃO PREDITIVA
Segundo a NBR-5462 (1994) manutenção preditiva visa garantir uma qualidade
de serviço desejada, com base na aplicação sistemática de técnicas de análise,
utilizando-se de meios de supervisão centralizados ou de amostragem, para reduzir
ao mínimo a manutenção preventiva e diminuir a manutenção corretiva.
Segundo VIANA (2006) manutenções preditivas são tarefas de manutenção
preventiva que visam acompanhar a máquinas ou as peças, por monitoramento, por
medições ou por controle estatístico e tentam proximidade da ocorrência da falha. O
objetivo de tal tipo de manutenção é determinar o tempo correto da necessidade da
intervenção mantenedora, com isso evitando desmontagens para inspeção, e utilizar
o componente até o máximo de sua vida útil.
Segurança, custo e a disponibilidade dos equipamentos são os fatores que
devem ser levados em consideração para decidir pelo uso da manutenção preditiva.
38
O tempo ideal de manutenção pode ser calculado através da análise estatística
das falhas. Para isso é necessário que exista uma base de dados das manutenções
corretivas e preventivas, sendo assim é possível calcular probabilidades de falha e
determinar parâmetros de confiabilidade.
As técnicas de preditivas mais utilizadas na MRS são ensaios de partícula
magnética, líquido penetrante, análise de vibrações, termografia e análise de óleos.
4.2.4 MANUTENÇÃO AUTÔNOMA
Segundo VIANA (2006) muitos profissionais da área de manutenção defendem
que a manutenção autônoma, por si só, não é um tipo de manutenção,
configurando-se no máximo como um dos alicerces do TPM (Total Productive
Maintenance - Manutenção Produtiva Total). Na manutenção autônoma vale a
máxima: “Da minha máquina cuido eu’, que é adotada pelos operadores que passam
a executar serviços de manutenção no maquinário que operam. Serviços esses que
vão desde as instruções de limpeza, lubrificação e tarefas elementares de
manutenção, até serviços mais complexos de análise e melhoria dos instrumentos
de produção.
Em outras palavras: é a prática de algumas atividades de manutenção pelo
pessoal da operação, ou seja, a realização de pequenos reparos pelo próprio
operador da máquina.
A Manutenção Autônoma é uma atividade eficaz para derrubar algumas
barreiras entre as áreas de manutenção e produção, contribuindo assim para o
aumento na eficiência dos equipamentos, porém se aplicada de forma incorreta,
acaba por construir novas “barreiras” entre essas áreas.
O aspecto fundamental da manutenção autônoma é evitar, no dia a dia, a
deterioração dos equipamentos, detectando e tratando as anomalias em um estágio
inicial.
39
4.2.5 MCC (Manutenção Centrada em Confiabilidade)
MCC é uma das políticas de manutenção mais eficazes existentes. Através da
definição de ações, quando tomadas, diminuem drasticamente a probabilidade de
falha. MCC utiliza uma combinação de ações baseadas na condição do
equipamento, ações baseadas no ciclo de vida do equipamento e ações baseadas
no conceito rodar até falhar.
A MCC se preocupa fortemente em qual tipo de manutenção deve ser escolhida
para determinado equipamento, quem deve executar a tarefa e quais materiais são
necessários para garantir o melhor custo benefício do processo.
A MCC também atua no projeto de um equipamento ou de um sistema se
preocupando com a mantenabilidade deste, ou seja, sistemas e equipamentos
dependem de parâmetros relacionados à confiabilidade e à mantenabilidade e
também de dados de taxa de falhas calculados pela engenharia de confiabilidade.
Esses parâmetros são comumente medidos e monitorados na construção de um
sistema ou em seu comissionamento, mitigando assim seus defeitos.
4.2.6 EVOLUÇÃO HISTÓRICA DA MANUTENÇÃO ATÉ O MCC
A primeira geração abrange a manutenção executada até a II Guerra Mundial.
Nesta época as indústrias não eram muito mecanizadas, os períodos de paralisação
devido a falhas não eram importantes. Estas características tinham como
consequência a não necessidade de manutenção sistemática nos equipamentos que
eram muito simples. Logo o reparo acontecia após o defeito ter ocorrido.
Após a II Guerra Mundial, o aumento da demanda industrial e o advento do
capitalismo geraram uma necessidade de mecanização das indústrias e, com isso,
uma necessidade de uma nova política de manutenção que não somente corrigisse
as falhas, mas também que fosse capaz de evitá-las. Surgiu assim a manutenção
preventiva baseada na idade do equipamento.
40
A terceira geração surgiu a partir de análises na política de manutenção da
indústria aeronáutica das décadas de 60 e de 70, que levaram a formulação dos
conceitos de MCC atuais. NOWLAN AND HEAP (1978) realizaram um estudo que
mostrou que a forte correlação entre tempo de operação e falha para alguns
equipamentos não existia, rejeitando a premissa básica de tempo de manutenção
para estes equipamentos. Outros estudos divulgados pelo Departamento de Defesa
dos Estados Unidos e outros trabalhos ligados a energia nuclear confirmaram o
trabalho citado anteriormente.
Segundo MOSS (1985), a indústria aeronáutica americana sofria com a falta de
uma metodologia para aprimorar o seu sistema de manutenção preventiva. Com
relação a essa questão, NETHERTON (2001) comenta que, naquela época, a
aviação comercial ao redor do mundo sofria mais de 60 acidentes por milhão de
decolagem, sendo dois terços desses acidentes causados por falha de equipamento.
Essa estatística representaria, para os dias de hoje, dois acidentes de avião de 100
assentos ou mais, diariamente. MOUBRAY (2000), por exemplo, observa que, em
1960, a Federal Aviation Agency (FAA) – Agência de Aviação Federal - constituiu
uma força tarefa, denominada Maintenance Steering Group (MSG) – Grupo de
Direção da Manutenção - com a participação das companhias aéreas americanas,
para estudar os planos de manutenção até então utilizados. O primeiro resultado foi
alcançado em 1965, e posteriormente apresentado em 1967, durante o Encontro
Internacional sobre Operação e Projetos de Aeronaves Comerciais. O documento
elaborado recebeu a denominação de MSG-1, cujo conteúdo foi utilizado na
manutenção do Boeing 747.
Anos mais tarde o trabalho citado anteriormente foi implantado para outros
aviões norte-americanos e com base nesse estudo a indústria europeia criou um
procedimento semelhante para manutenção do Airbus A-300 e do concorde.
A manutenção preventiva é baseada em 2 princípios: uma forte correlação entre
tempo de operação e índice de falha para todos os equipamentos e taxas de falha
de equipamentos podem ser determinados através de uma análise estatística e
subcomponentes ou partes do equipamento podem ser substituídos para recuperar
a condição de novo do equipamento, ou seja, o item manutenido volta a ter a
condição de novo, ou seja, um componente novo após operar determinado tempo
tinha sua vida interrompida preventivamente e era substituído por componente
41
remanufaturado. A manutenção, na época, adotava que o componente
remanufaturado teria o mesmo ciclo de vida de um componente novo. O que não é
verdade.
Um estudo chamado Age Exploration (Exploração da Idade) foi implantado na
Frota de submarinos dos Estados Unidos no início da década de 70. Esse estudo
consistia em aumentar o tempo entre manutenções preventivas na frota de
submarinos, mantendo as condições de projeto para o bom funcionamento do
equipamento e seus subcomponentes. Exemplo: um rolamento deve trabalhar
sempre corretamente lubrificado, protegido contra impurezas e umidade e
respeitando a capacidade de carga. Esse programa se iniciou para uma esquadra de
submarinos e depois se estendeu para outros submarinos e navios de guerra da
frota dos Estados Unidos.
Com o desenvolvimento da informática e de outras tecnologias na década de 90
foi possível determinar a confiabilidade de um equipamento e não contar mais
somente com estimativas baseadas na idade do equipamento para saber quando o
equipamento provavelmente iria falhar. Essa nova metodologia aliada ao
desenvolvimento de novos processos para monitoramento de condições e o
descrédito na correlação da falha baseada na idade do equipamento reforçaram
ainda mais a metodologia de manutenção preditiva.
A FIG.-4.6 apresenta alguns gráficos com padrões de taxas de falhas propostos
pelas três gerações. A Primeira Geração acreditava que o componente iniciava sua
vida com uma taxa de falhas constante e que após o tempo de vida útil o
componente tinha esta taxa de falhas aumentada. Já a Segunda Geração acreditava
que existia um período no início da vida do componente denominado Mortalidade
Infantil no qual a taxa de falhas iniciava alta e iria reduzindo até chegar em um valor
constante que seria o da vida útil. Após o tempo da vida útil a taxa de falhas do
componente aumentaria devido ao desgaste. Já a Terceira Geração propõe seis
tipos distintos de padrões de falhas que são combinações das etapas propostas pela
Segunda Geração.
Figura 4.6 - Gráficos com padrões de falhas propostos pelas três gerações de estudo da
A FIG. 4.7 ilustra a evolução histórica dos tipos de manutenção no último século.
Figura 4.7 - Evolução dos tipos de manutenção ao longo do tempo.
4.3 CONCEITOS DE CONFIABILIDADE
Neste capítulo serão abordados conceitos básicos de probabilidade,
confiabilidade, taxa de falha, Tempo Médio até Falha, Tempo Médio Entre Falhas,
42
Gráficos com padrões de falhas propostos pelas três gerações de estudo da manutenção MOUBRAY (2000).
ilustra a evolução histórica dos tipos de manutenção no último século.
Evolução dos tipos de manutenção ao longo do tempo.
CONCEITOS DE CONFIABILIDADE
Neste capítulo serão abordados conceitos básicos de probabilidade,
confiabilidade, taxa de falha, Tempo Médio até Falha, Tempo Médio Entre Falhas,
Gráficos com padrões de falhas propostos pelas três gerações de estudo da
ilustra a evolução histórica dos tipos de manutenção no último século.
Evolução dos tipos de manutenção ao longo do tempo.
Neste capítulo serão abordados conceitos básicos de probabilidade,
confiabilidade, taxa de falha, Tempo Médio até Falha, Tempo Médio Entre Falhas,
43
tipos de variáveis aleatórias, dados censurados, dados completos e as principais
distribuições de dados de vida.
4.3.1 PROBABILIDADE E CONFIABILIDADE
A teoria da probabilidade é baseada numa fundamentação matemática e numa
abordagem estatística que nos auxilia a definir os parâmetros físicos de um
processo a partir de um modelo matemático, enquanto que inferência estatística
determina as propriedades de um modelo a partir de uma base de dados. Estatística
é a arte e a ciência de reunir, analisar e tomar decisões a partir de dados.
A probabilidade pode ser definida com a relação entre o número de casos
favoráveis e o número de casos possíveis, ou seja, a probabilidade é expressa,
quantitativamente, entre 0 e 1. Probabilidade igual a zero significa que o evento não
ocorrerá e probabilidade igual a 1 significa que o evento acontecerá com certeza.
A confiabilidade é a probabilidade de não ocorrer a interrupção das funções do
equipamento, ou seja, é a chance do equipamento não falhar em determinado
tempo.
Segundo a NBR5462 (1994) confiabilidade é a capacidade de um item
desempenhar uma função requerida sob condições especificadas, durante um dado
intervalo de tempo.
Sendo a confiabilidade, para um período de tempo t, representada pela função
R(t), a probabilidade de falha pela função F(t) é dada por:
F(t) = 1 – R(t) (4.1)
A equação, depois de diferenciada dá origem à função densidade de falha,
representada por f(t) e é fornecida pela seguinte expressão:
���� = − ��� ��� = � �
�� ��� �4.2�
44
A taxa de falha λ (t) relaciona-se com a confiabilidade R(t) e a função
densidade de falha f(t) pela seguinte expressão:
� ��� = ���� ��� �4.3�
Esta função em teoria da confiabilidade também é conhecida como função de
risco ou taxa de falha instantânea.
Outro parâmetro muito usado na caracterização da confiabilidade é o tempo
médio entre falhas, do inglês Mean Time Between Failures (MTBF). Analiticamente,
o tempo médio entre falhas ou valor esperado de uma variável aleatória contínua T é
dado por:
���� = � ���. ������ (4.4)
Esse parâmetro geralmente é utilizado para produtos reparáveis, medindo o
tempo médio decorrido entre falhas sucessivas.
Um outro parâmetro utilizado, por muitos profissionais de confiabilidade, é o
tempo médio até a falha, do inglês Mean Time To Fail (MTTF) e pode ser definido
pela expressão:
� = � �. ���� ���� (4.5)
4.3.2 CONDIÇÕES DEFINIDAS DE USO
São as condições operacionais que o equipamento é submetido durante o uso.
Um mesmo componente ou equipamento submetido a diferentes condições
apresentarão diferentes valores de confiabilidade.
45
Variações na temperatura, presença de contaminantes no equipamento,
variações do ciclo de trabalho influenciam diretamente na confiabilidade do
equipamento e nem essas variações são consideradas. O mau uso do equipamento,
práticas inadequadas de manutenção e estocagem incorreta também influenciam na
confiabilidade.
4.3.3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISCRETAS
A maioria dos problemas enfrentados pela Engenharia de Confiabilidade é
referente à quantificação de medidas, tais como o tempo até a falha de um
componente, ou se um componente falhou ou não.
Se a variável aleatória Y representar somente dados com valores determinados,
então ela é determinada discreta ou Variável Aleatória Discreta.
Se a variável aleatória Y representar qualquer valor numa escala numérica
contínua, então ela é denominada contínua ou Variável Aleatória Contínua.
Para exemplificar o que foi dito nos últimos 2 parágrafos, os eventos de
lançamento de um dado podem ser (1,2,3,4,5 ou 6). Esse é um exemplo de Variável
Aleatória Discreta. Um exemplo de Variável Aleatória Contínua é o tempo de
operação que um conjunto de força pode falhar (60.000h, 63.543h,...).
4.3.4 TIPOS DE DADOS DE VIDA
Segundo LOPES (2001), em algumas situações, há necessidade de realização
de testes devido à indisponibilidade de dados ou impossibilidade de obtenção dos
mesmos pelos meios mensuráveis. Por serem demorados, usualmente os testes são
terminados antes que todos os itens falharam ou os dados disponibilizados possuem
informações incompletas ou parciais. São chamadas de observações censuradas
Segundo FREITAS E COLOSIMO (1997) nesse caso, quando ocorrem estas
limitações, deve-se avaliar e adotar com cautela um tratamento estatístico
46
diferenciado e adequado para tais tipos de dados. Por exemplo, se não houver
censuras, ou seja, a amostra possui apenas dados completos, pode-se usar para o
tratamento estatístico as técnicas clássicas de estatística, como análise de
regressão e análise de variância. Se houver censuras, tais técnicas não poderão ser
utilizadas. Nestes casos, devem-se adotar técnicas estatísticas especiais que
permitam incorporar as informações parciais contidas nas observações censuradas.
Mesmo que uma base de dados possua observações censuradas, todos os
resultados provenientes do teste devem ser utilizados na análise estatística.
Segundo ALMEIDA (2007) existem duas razões que justificam tal procedimento: a
primeira é que os dados censurados também fornecem informações sobre o tempo
de vida do componente em questão; e a segunda é que com as observações das
censuras, pode-se obter o efeito da omissão das censuras no cálculo das medidas
de confiabilidade.
Existem os seguintes tipos de dados:
A- Tempo até falha sem suspensão: os itens completam o ensaio até a falha;
B- Tempo até falha e com suspensão: alguns itens completam o ensaio e outros
não. Também é conhecido como dados censurados à direita;
C- Tempo até falha com intervalos: os itens são inspecionados em dados intervalos
de tempo e itens falhos são substituídos após a última inspeção. Também são
conhecidos como dados censurados à esquerda;
D- Tempo até falha com intervalos e suspensões: os itens são inspecionados em
determinados períodos, são encontrados itens falhos após a última inspeção e itens
com ou sem suspensão.
Segundo ALMEIDA (2007), Outra forma de realizar um teste é utilizar uma
amostra completa, ou seja, dados sem censura, supondo que todos os elementos
amostrais tenham falhado.
Em outras palavras: os dados podem ser classificados como completos ou
censurados e estes podem ser classificados em censurados à direita. Censurados à
esquerda e censurados em intervalos. A FIG.-4.8 ilustra os tipos de dados de vida
abordados nesta seção.
47
Figura 4.8 - Dados Completos e Censurados.
4.3.5 PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE UTILIZADAS EM
CONFIABILIDADE
Existem diferentes distribuições, tais como Normal, Exponencial, Weibull,
Lognormal, Gama Generalizada (Gama-G), Weibull Bayesiana, LogLogística e
diversas outras. Cada uma possui uma função, f(t), definida. As distribuições que
melhor representam os dados de vida também são conhecidas também como
distribuições de vida.
Nas próximas seções serão apresentadas as principais distribuições de vida
utilizadas pela engenharia de confiabilidade.
4.3.5.1 DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL MONO E BI-PARAMÉTRICA
É uma distribuição de probabilidade que se caracteriza por ter uma função de
taxa de falha constante. A forma geral da função de densidade para um tempo de
falha T com dois parâmetros é dada por:.
48
� �� � = ��������� , � ��� ≥ 0, � > 0, � ≥ (4.6)
onde,
λ = "#
sendo,
λ : taxa de falhas e, μ a média entre ou até a falha
γ : parâmetro de localização ou vida mínima
Quando γ é igual a zero, a distribuição torna-se monoparamétrica e toma a
seguinte forma:
� �� � = ������� , � ��� ≥ 0, � > 0 (4.7)
A FIG.-4.9 representa a função densidade de falhas monoparamétrica para
alguns valores de λ.
Figura 4.9 - Função densidade de falhas Exponencial monoparamétrica para alguns valores de λ.
É um caso particular da distribuição de Weibull, com parâmetro de forma β = 1.
Sua grande aplicação prática ocorre nos sistemas com significativa quantidade de
componentes em série, caso típico de equipamentos eletrônicos, onde a taxa de
falha do sistema é constante.
49
4.3.5.2 DISTRIBUIÇÃO DE GAUSS
A distribuição de Gauss também é conhecida como distribuição Normal. A
função densidade para uma distribuição de Gauss é dada por:
���� = � "√%&'(
)�� �*+ ,− "
% -��.('(
/ ²1 �� − ∞ < � < +∞ (4.8)
A distribuição de Gauss é caracterizada por dois parâmetros: a média, μ, e o
desvio-padrão, σ, da população. Considerando as dificuldades envolvidas na
integração na função densidade de probabilidade, a função distribuição acumulada é
dada em forma de tabela.
Buscando a padronização desta tabela, apresenta-se a função distribuição
acumulada a partir da denominada distribuição normal reduzida para o qual se tem
μ = 0 e σ = 1.
A distribuição é simétrica, centrada na média da população, sendo coincidentes
os valores da moda, mediana e média. Desta forma, 50% da distribuição encontram-
se à direita da média e, os outros 50%, à esquerda desse parâmetro. As caudas da
distribuição são “abertas” em ambas as extremidades, ou seja, para as situações em
que as regiões de interesse para análise de confiabilidade localizam-se próximas às
caudas; qualquer variação nas condições dos dados experimentais implica em
alterações sensíveis de probabilidade, o que influencia sobremaneira a análise de
confiabilidade.
O achatamento da distribuição de probabilidade é determinado pela variância,
sendo que quanto maior este valor, maior será a dispersão da distribuição e mais
achatada será a curva da função densidade de probabilidade.
A FIG.-4.10 representa a função de Gauss para valores de desvio-padrão
0,2;0,5 e 0,8.
50
Figura 4.10 - Função densidade de probabilidade de Gaussl para valores de desvio padrão
0,2;0,5 e 0,8.
4.3.5.3 DISTRIBUIÇÃO GAMA GENERALIZADA
A Gama Generalizada possui a capacidade de se adaptar às outras
distribuições, como a Weibull, a Exponencial ou a Lognormal, dependendo dos
parâmetros de sua distribuição. A distribuição Gama Generalizada possui três
parâmetros e sua pdf é dada por:
51
(4.9)
4.3.5.4 DISTRIBUIÇÃO WEIBULL
A Distribuição de Weibull foi proposta originalmente por W. Weibull (1954) em
estudos relacionados ao tempo de falha devido à fadiga de metais. Ela é
frequentemente usada para estimar o tempo de vida de produtos industriais. A sua
popularidade em aplicações práticas deve-se ao fato dela apresentar uma grande
variedade de formas. Ela estima adequadamente a vida de mancais, componentes
eletrônicos, cerâmicas, capacitores e dielétricos. Sua função densidade de
probabilidade é dada por
���� = 5����� 6789:;,�-(7<= / 61 ,
>6 � > , (4.10)
sendo;
γ (gama): parâmetro de localização ou vida mínima 0 < γ < ∞
η (eta): parâmetro de escala ou vida característica 0 < η < ∞
β (beta): parâmetro de forma 0 < β < ∞
Vale salientar que se,[
γ > 0 → produto ou equipamento recondicionado; ou,
γ < 0 → produto ou equipamento passível de falha antes de entrar em operação,
por exemplo: produtos perecíveis.
52
O parâmetro η representa o intervalo de tempo que em média as falhas
ocorrerão, sendo β o parâmetro que define o formato da curva.
A distribuição de Weibull representa, com suficiente precisão, a maioria dos
casos práticos de análises de confiabilidade. Isso se deve a influência do parâmetro
β na forma da curva.
Segundo ALMEIDA (2007), esta distribuição é a mais representativa dentre
todas as outras possíveis distribuições utilizadas no estudo da Confiabilidade. Ela
pode englobar, com suficiente precisão, a maioria dos casos práticos. Isto é possível
devido à influência do parâmetro de forma beta (β).
A distribuição geral Weibull apresenta as seguintes características:
A- Permite uma aplicação à maioria dos casos práticos, com boa precisão, motivo de seu largo emprego.
B- A distribuição Exponencial resulta como um caso particular, e as do tipo Normal, Log-normal, Rayleigh, ou do Valor Extremo, como uma razoável aproximação, suficiente em grande número de aplicações práticas.
C- Permite caracterizar as falhas durante a juventude, vida útil e velhice dos componentes.
D- Na sua forma simplificada (bi-paramétrica) resulta aplicável a muitos casos práticos, por sua maior simplicidade e facilidade de entendimento.
E- Na sua forma tri-paramétrica permite a análise dos casos onde o início da
operação do produto não coincide com o início da análise, por exemplo, quando um
componente apresenta uma dada quantidade de horas trabalhadas antes do início
do registro de falhas.
4.3.4.5.1 INFLUÊNCIA DOS PARÂMETROS DE FORMA DA DISTRIBUIÇÃO
WEIBULL NAS PRINCIPAIS FUNÇÕES DE CONFIABILIDADE
A distribuição Weibull é muito flexível e pode representar outras distribuições
segundo os valores do parâmetro de forma β. As FIG.-4.11, FIG.-4.12 e FIG.-4.13
apresentam a influência deste parâmetro variando de 0,5 a 5 nas funções densidade
de probabilidade f(t), confiabilidade R(t) e taxa de falhas λ(t) respectivamente.
Figura 4.11 - Influência do parâmetro
Figura 4.12
53
Influência do parâmetro β na função densidade de probabilidade de falha.
12 - Influência do parâmetro β na função confiabilidade.
ção densidade de probabilidade de falha.
ção confiabilidade.
54
Figura 4.13 - Influência do parâmetro β na função taxa de falha.
55
5. ANÁLISE DE CONJUNTO DE FORÇA GE
Este capítulo abordará a análise de FMEA de Conjunto de Força e análise de
confiabilidade. Esse tipo de análise serve como padrão para os outros componentes
críticos citados na FIG.-1.5.
5.1 ANÁLISE FMEA
Esta seção apresentará a análise dos dados de FMEA de conjunto de força GE
coletados entre 2009 e 2011 na oficina de Recuperação de Componentes
Mecânicos da MRS no Horto Florestal. O formulário de recebimento com os modos
de falhas de conjunto de força utilizado foi apresentado na FIG.-4.4.
Mesmo existindo diferentes modelos de conjunto de força dentro da frota da
MRS, todos possuem operam do mesmo modo e passam pelo mesmo processo de
recuperação. A seguir serão estratificados diversos gráficos com os
subcomponentes afetados e os principais modos de falha.
Figura 5.1 - Quantidade de modos de falhas de Subcomponentes pai de conjunto de força.
De acordo com a FIG.
incidência de falhas é o cabeçote.
principais modos de falha de cada subcomponente.
Figura 5
56
Quantidade de modos de falhas de Subcomponentes pai de conjunto de força.
De acordo com a FIG.-5.1 identifica-se que o subcomponente com maior
incidência de falhas é o cabeçote. Nas FIG.-5.2 até FIG.-5.6
principais modos de falha de cada subcomponente.
5.2 - Modos de Falhas apresentados no Cabeçote.
Quantidade de modos de falhas de Subcomponentes pai de conjunto de força.
se que o subcomponente com maior
observam-se os
Modos de Falhas apresentados no Cabeçote.
Figura 5.3 - Modos de falhas aprese
Figura
57
Modos de falhas apresentados nas válvulas de admissão e exaustão.
Figura 5.4 - Modos de falhas apresentados na Camisa.
ntados nas válvulas de admissão e exaustão.
Figura 5.5 - Modos de falhas apresentados nos parafusos de regulagem das válvulas.
Figura 5
No subcomponente Cabeçote foram identificados 2 modos de falha principais:
Guias das Válvulas desgastadas e Sede das Válvulas desgastadas. Esses 2 modos
de falha correspondem a 86,51% das falhas, contudo o desgaste nesses 2
subcomponentes do cabeçote é natural e acontece devid
componente. O mesmo acontece para
Exaustão e Admissão desgastado (94,63% dos modos de falha de Válvulas),
Diâmetro Interno desgastado e Diâmetro Externo desgastado (68,35% dos modos
58
Modos de falhas apresentados nos parafusos de regulagem das válvulas.
5.6 - Modos de Falhas apresentados na Jaqueta.
No subcomponente Cabeçote foram identificados 2 modos de falha principais:
s das Válvulas desgastadas e Sede das Válvulas desgastadas. Esses 2 modos
de falha correspondem a 86,51% das falhas, contudo o desgaste nesses 2
subcomponentes do cabeçote é natural e acontece devido ao funcionamento do
O mesmo acontece para os modos de falha: Sede de Válvulas de
Exaustão e Admissão desgastado (94,63% dos modos de falha de Válvulas),
Diâmetro Interno desgastado e Diâmetro Externo desgastado (68,35% dos modos
Modos de falhas apresentados nos parafusos de regulagem das válvulas.
Modos de Falhas apresentados na Jaqueta.
No subcomponente Cabeçote foram identificados 2 modos de falha principais:
s das Válvulas desgastadas e Sede das Válvulas desgastadas. Esses 2 modos
de falha correspondem a 86,51% das falhas, contudo o desgaste nesses 2
o ao funcionamento do
Sede de Válvulas de
Exaustão e Admissão desgastado (94,63% dos modos de falha de Válvulas),
Diâmetro Interno desgastado e Diâmetro Externo desgastado (68,35% dos modos
59
de falha de Camisa), Parafuso de Regulagem da Válvula com folga excessiva (99%
dos modos de falha de Parafusos de Regulagem) e Diâmetro Interno Desgastado
(84,68% dos modos de falha de Jaqueta). Como a inspeção do componente para o
preenchimento do formulário de FMEA é realizada durante a desmontagem e não se
utilizam ferramentas de medição para aferir o desgaste apresentado por esses
modos de falha é esperado que estes apresentem um maior número de ocorrências.
Para os modos de falha citados no parágrafo anterior deve-se realizar uma
auditoria na Oficina de Componentes para verificar se os componentes estão sendo
liberados dentro das tolerâncias especificadas pelo procedimento operacional de
Recuperação de Conjunto de Força GE. Outro trabalho que deve ser realizado é a
medição do nível de desgaste dos modos de falha citados anteriormente em alguns
lotes de conjuntos de força recebidos para recuperação. Assim é possível verificar
se o nível de desgaste dos conjuntos de força está respeitando as tolerâncias de
operação durante o seu ciclo de vida.
Os modos de falha do Cabeçote: Junta da Aba rompido, Junta do Gorne
rompido e Junta da Aba queimado são modos de falha que ocorrem devido à
qualidade do material utilizado ou devido a falha no processo de qualificação e
montagem do cabeçote. Deve-se verificar se as juntas utilizadas no processo de
recuperação são as recomendadas pelo fabricante e se a montagem e qualificação
dos cabeçotes são realizadas de acordo com o procedimento operacional de
recuperação de Conjunto de Força. O modo de falha Cabeçote trincado deve ser
tratado separadamente, pois existem muitos cabeçotes da frota MRS que são da
década de 80 ou mais antigos e esses componentes já passaram por diversos
processos de recuperação e estão operando há 40 anos ou mais. Deve ser realizado
um estudo que identifica o ano de fabricação dos cabeçotes com esse modo de
falha. Dependendo do resultado pode-se concluir que seja mais viável retirar esses
componentes de operação. A verificação in loco do processo de recuperação do
cabeçote junto ao fornecedor também é uma ação para se detectar possíveis pontos
de falha no processo de recuperação.
Os modos de falha Diâmetro Interno com presença de sulcos ou gripado
possuem como causa a presença de corpo estranho dentro do cilindro, presença de
água, que ocasiona calço hidráulico, montagem dos anéis do pistão com
especificação incorreta, empeno das bielas e gripamento do virabrequim. Esses
modos de falha ocorreram em sua grande maioria com locomotivas MRS que foram
alugadas para outras ferrovias ou clientes e passaram por processos de
recuperação fora dos padrões exigidos pelo fabricante e aplicados na MRS.
Os modos de falha Base de Fixação da Jaqueta fraturado e Rosca de Montagem
do Parafuso de Fixação trincado podem ocorrer devido a
devido à falha (irregularidades na superfície entre Jaqueta e Motor Diesel)
assentamento da jaqueta no bloco do motor diesel e a fadiga do material. A
representa o percentual do total de falhas referentes à fratura da Base de Fixação e
à trinca na Rosca de Fixação do Parafuso nos grupos de Jaqueta fabricados até
1991 e após 1991. O gráfico demonstra que 82,6% desses modos de falha se
apresentaram em Jaquetas fabricadas até 1991
operação. Isso é uma evidência que esse modo de falha est
à fadiga do material.
Figura 5.7 - Gráfico com percentual de falhas nos grupos de Jaqueta fabricados até 1991 e
O outro modo de falha da jaqueta é a corrosão do Diâmetro de Vedação dos
Anéis de Borracha, isso ocorre devido
arrefecimento com concentração incorreta de anticorrosivo.
60
modos de falha ocorreram em sua grande maioria com locomotivas MRS que foram
alugadas para outras ferrovias ou clientes e passaram por processos de
ção fora dos padrões exigidos pelo fabricante e aplicados na MRS.
Base de Fixação da Jaqueta fraturado e Rosca de Montagem
do Parafuso de Fixação trincado podem ocorrer devido ao torque inadequado,
(irregularidades na superfície entre Jaqueta e Motor Diesel)
assentamento da jaqueta no bloco do motor diesel e a fadiga do material. A
representa o percentual do total de falhas referentes à fratura da Base de Fixação e
xação do Parafuso nos grupos de Jaqueta fabricados até
1991 e após 1991. O gráfico demonstra que 82,6% desses modos de falha se
apresentaram em Jaquetas fabricadas até 1991 com pelo menos
operação. Isso é uma evidência que esse modo de falha está fortemente relacionado
Gráfico com percentual de falhas nos grupos de Jaqueta fabricados até 1991 e depois de 1991.
O outro modo de falha da jaqueta é a corrosão do Diâmetro de Vedação dos
Anéis de Borracha, isso ocorre devido à circulação da água do sistema de
arrefecimento com concentração incorreta de anticorrosivo.
modos de falha ocorreram em sua grande maioria com locomotivas MRS que foram
alugadas para outras ferrovias ou clientes e passaram por processos de
ção fora dos padrões exigidos pelo fabricante e aplicados na MRS.
Base de Fixação da Jaqueta fraturado e Rosca de Montagem
torque inadequado,
(irregularidades na superfície entre Jaqueta e Motor Diesel) no
assentamento da jaqueta no bloco do motor diesel e a fadiga do material. A FIG.-5.7
representa o percentual do total de falhas referentes à fratura da Base de Fixação e
xação do Parafuso nos grupos de Jaqueta fabricados até
1991 e após 1991. O gráfico demonstra que 82,6% desses modos de falha se
com pelo menos 18 anos de
á fortemente relacionado
Gráfico com percentual de falhas nos grupos de Jaqueta fabricados até 1991 e
O outro modo de falha da jaqueta é a corrosão do Diâmetro de Vedação dos
circulação da água do sistema de
61
5.2 ANÁLISE DE CONFIABILIDADE
Neste tópico será analisada a confiabilidade dos conjuntos de força GE. Para
determinar a confiabilidade dos conjuntos de força devemos criar 2 grandes grupos:
Conjuntos de Força de Injeção Mecânica e Conjuntos de Força de Injeção
Eletrônica. Os Conjuntos de Força de Injeção Eletrônica serão ainda, subdivididos
em Conjuntos de Força de DC44 e AC44 e Conjuntos de Força Injeção Eletrônica de
demais máquinas. Os motivos de tal classificação são o tempo de operação de cada
grupo e à característica do sistema de injeção (mecânica ou eletrônica). No grupo de
DC44 e AC44 estão conjuntos com menos de 6 anos de operação, no grupo de
injeção mecânica existem componentes com mais de 40 anos de operação e já
passaram por diversas recuperações. Os conjuntos de força são componentes que
trabalham sobre um agressivo ciclo térmico e uma elevada condição de desgaste
devido ao atrito mecânico entre partes.
O primeiro grupo a ser analisado será o de Conjunto de Força de Injeção
Mecânica. Para isso será calculada a curva de confiabilidade com auxílio do
software Weibull ++, a base de informações contém dados censurados a direita
(suspensos) e dados completos (tempo até a falha). A ferramenta utiliza diversas
distribuições, Weibull (2 e 3 parâmetros), exponencial, lognormal, normal,
loglogística, logística, Gumbel e Weibull Bayesiana. O método de simulação mais
indicado para essa base de dados é o MLE (Maximum Likelihood Estimation –
Método da Máxima Verossimilhança), devido ao tamanho da base de dados
(milhares) e ao fato da amostra possuir dados censurados e dados completos. O
intervalo de confiança da confiabilidade foi calculado utilizando a metodologia da
Matriz de Fisher devido ao tamanho da amostra e por conter dados suspensos
Podemos observar na FIG.-5.8 o gráfico de confiabilidade do grupo Conjunto de
Força de Injeção Mecânica.
Figura 5.8 - Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Mecânica
A distribuição que melhor
Na TAB.-5.1 visualizam-se os resultados de confiabilidade até 7 anos de operação.
Tabela 5.1 - Confiabilidade ao longo do tempo do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.
62
Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Mecânica
A distribuição que melhor aderiu a base de dados foi a Weibull de 2 parâmetros
se os resultados de confiabilidade até 7 anos de operação.
Confiabilidade ao longo do tempo do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.
Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Mecânica
aderiu a base de dados foi a Weibull de 2 parâmetros.
se os resultados de confiabilidade até 7 anos de operação.
Confiabilidade ao longo do tempo do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.
Figura 5.9 - Gráfico da Taxa de Falha do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.
Figura 5.10 Falhas x Suspensões de Conjunto de Força de Inj. Mecânica .
A FIG.-5.11 representa a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de
Injeção Eletrônica de demais Máquinas
63
Gráfico da Taxa de Falha do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.
Falhas x Suspensões de Conjunto de Força de Inj. Mecânica .
representa a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de
de demais Máquinas.
Gráfico da Taxa de Falha do Conjunto de Força de Inj. Mecânica.
Falhas x Suspensões de Conjunto de Força de Inj. Mecânica .
representa a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de
Figura 5.11 - Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Eletrônica de demais
Na TAB.-5.2 pode-se observar a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força
de Inj. Eltrônica de demais máquinas
Tabela 5.2 - Confiabilidade de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais máquinas.
64
Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Eletrônica de demais máquinas.
se observar a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força
de demais máquinas até 7 anos de operação.
Confiabilidade de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais máquinas.
Curva de Confiabilidade de Conjunto de Força de Inj. Eletrônica de demais
se observar a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força
Confiabilidade de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais máquinas.
Figura 5.12 - Taxa de falha do grupo de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais
Figura 5.13 - Falhas x Suspensões
Na FIG.-5.14 visualiza
DC44 e AC44.
65
Taxa de falha do grupo de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais máquinas.
Falhas x Suspensões – Conjunto de Força de Inj. Eletrônica.
visualiza-se a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de
Taxa de falha do grupo de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de demais
Conjunto de Força de Inj. Eletrônica.
confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de
Figura 5.14 - Curva de Confiabilidade do Conjunto de Força de DC44 e AC44.
A TAB.-5.3 mostra a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de DC44 e AC44 com até 7 anos de operação.
Tabela 5.3 - Confiabilidade de Conjunto de Força de DC44 e AC44.
Na figura 5.15 é ilustrado o comportamento da taxa de falha de Conjunto de
Força de DC44 e AC44 até 7 anos de operação.
66
Curva de Confiabilidade do Conjunto de Força de DC44 e AC44.
mostra a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de DC44 e AC44 com até 7 anos de operação.
Confiabilidade de Conjunto de Força de DC44 e AC44.
é ilustrado o comportamento da taxa de falha de Conjunto de
até 7 anos de operação.
Curva de Confiabilidade do Conjunto de Força de DC44 e AC44.
mostra a confiabilidade do grupo de Conjunto de Força de DC44 e
Confiabilidade de Conjunto de Força de DC44 e AC44.
é ilustrado o comportamento da taxa de falha de Conjunto de
Figura 5.15 -
Figura 5.16 - Falhas x Suspensões
Surpreendentemente o grupo que apresentou maior confiabilidade no 1º ano de
operação foi o Conjunto de Força de Inj. Mecânica, seguido do grupo de DC44 e
AC44 e do grupo de Inj. Eletrônica
67
Taxa de falha de Conjunto de Força de DC44 e AC44.
Falhas x Suspensões – Conjunto de Força de DC44 e AC44.
Surpreendentemente o grupo que apresentou maior confiabilidade no 1º ano de
operação foi o Conjunto de Força de Inj. Mecânica, seguido do grupo de DC44 e
rupo de Inj. Eletrônica de Demais Máquinas. A partir do 2º
axa de falha de Conjunto de Força de DC44 e AC44.
Conjunto de Força de DC44 e AC44.
Surpreendentemente o grupo que apresentou maior confiabilidade no 1º ano de
operação foi o Conjunto de Força de Inj. Mecânica, seguido do grupo de DC44 e
. A partir do 2º e até o 7º
68
ano de operação o grupo que apresentou melhor confiabilidade foi o de DC44 e
AC44, seguido pelo grupo de Injeção Eletrônica de Demais máquinas e do grupo de
Injeção Mecânica. Essa mudança na classificação pode ser explicada pelo
comportamento da taxa de falhas dos 3 grupos. Os grupos de DC44 e AC44 e de
Injeção Eletrônica apresentam uma taxa de falhas crescente até aproximadamente
220 dias de operação e decrescente após este período. Já o grupo de Injeção
Mecânica apresentou a taxa de falha crescente ao longo do tempo desde o início da
vida. Isso pode ser explicado pelo fato de os conjuntos de injeção mecânica serem,
em grande parte, anteriores a década de 90 e já terem passado por diversos
processos de recuperação.
Como era esperado o grupo de Conjunto de Força de DC44 e AC44 apresentou
uma maior confiabilidade a partir do 2º ano de operação, pois são componentes que
estão com menos de 6 anos de operação e ainda não passaram por processos de
recuperação. O grupo de Conjunto de Força de Inj. Eletrônica é composto por
máquinas adquiridas de outras ferrovias que passaram por um processo de
modernização, que entre outras modificações tiveram o seu sistema de injeção
alterado para o sistema eletrônico. Essas locomotivas foram fabricadas nas décadas
de 80 e de 90 e entraram em operação na MRS a partir de 2004.
Os valores de confiabilidade encontrados para os grupos de DC44 e AC44 e de
Injeção Eletrônica de demais máquinas são valores aceitáveis, pois as locomotivas
DC44 e AC44, que são as máquinas que rodam mais e consequentemente possuem
um consumo anual de combustível maior e fazem a troca preventiva do conjunto de
força aproximadamente com 5 anos. A confiabilidade para esse tempo de operação
é de 86,2% (mediana), conforme TAB.-5.3. Já as locomotivas do grupo de Conjunto
de Força de Injeção Eletrônica de demais máquinas fazem a substituição preventiva
do conjunto de força com aproximadamente 7 anos, pois rodam menos que as
locomotivas DC44 e AC44 e consequentemente consomem menos combustível por
ano. Esse grupo possui uma confiabilidade mediana de 80,3% para 7 anos de
operação, conforme TAB.-5.2. Os valores de 86,2% e 80,3% dos grupos de DC44 e
AC44 e de Injeção Eletrônica de demais máquinas são valores aceitáveis de
confiabilidade para os atuais padrões de manutenção da MRS, ou seja, o ciclo de
manutenção preventiva de Conjunto de Força em revisão C4 é adequado para os
valores de confiabilidade encontrados.
O grupo de Conjunto de Força de Injeção M
desempenho de confiabilidade
grupo tiveram sua exigência de serviço reduzida nos últimos anos. Até 2008
máquinas desse grupo compunham trens de minério
principal mercadoria transportada pela MRS, e com isso rodavam mais e eram mais
exigidas quando comparadas ao ciclo de serviço atual. Muitas dessas máquinas
serão paradas nos próximos anos e estão com seus dias de operação contados na
MRS. Em outras palavras: essas locomotivas serão menos exigidas e rodarão
menos, com isso a quantidade de falhas tenderá a diminuir. Essas
possuem a troca preventiva do conjunto de força programada
seja, um ciclo de 8 anos ou mais para ess
período será abaixo de 65,8% (
atuais padrões da MRS, mas devido a redução do nível de serviço dessas máquinas
o ciclo de manutenção em C4 é considerado adequado.
Outra argumento para manter o atual ciclo de revisão de Conjunto de Força em
C4 é a análise de baixa de
possível verificar a quantidade de conjuntos que foram requisitados fora do ciclo de
manutenção preventiva da máquina, ou seja, fora de revisões C4. A frota de
componentes foi calculada somando a quantidade de cilindros de cada máquina (12
ou 16 cilindros). Como em 2011 entraram cerca de 90 máquinas AC44, a frota do
grupo DC44 e AC44 foi calculada sobre a
seja, o grupo ficou com uma média de 110 locomotivas AC44 mais 84 locomotivas
DC44, totalizando 3104 cilindros de força (16 cilindros x 110 AC44 + 16 cilindros x
84 DC44). Na TAB.-5.4 observa
dos 3 grupos são valores que estão dentro do aceitável para o atual cenário de
manutenção da MRS.
Tabela 5.4 -
69
O grupo de Conjunto de Força de Injeção Mecânica foi o que apresentou o pior
desempenho de confiabilidade após o 2º ano de operação. As máquinas desse
grupo tiveram sua exigência de serviço reduzida nos últimos anos. Até 2008
máquinas desse grupo compunham trens de minério (trens “longos” e “pesa
principal mercadoria transportada pela MRS, e com isso rodavam mais e eram mais
exigidas quando comparadas ao ciclo de serviço atual. Muitas dessas máquinas
serão paradas nos próximos anos e estão com seus dias de operação contados na
palavras: essas locomotivas serão menos exigidas e rodarão
menos, com isso a quantidade de falhas tenderá a diminuir. Essas
possuem a troca preventiva do conjunto de força programada para a revisão C4, ou
m ciclo de 8 anos ou mais para esse grupo. E a confiabilidade para esse
período será abaixo de 65,8% (TAB.-5.1) um valor que é considerado baixo para os
atuais padrões da MRS, mas devido a redução do nível de serviço dessas máquinas
o ciclo de manutenção em C4 é considerado adequado.
Outra argumento para manter o atual ciclo de revisão de Conjunto de Força em
C4 é a análise de baixa de material por grupo de locomotivas. Nessa análise é
possível verificar a quantidade de conjuntos que foram requisitados fora do ciclo de
ntiva da máquina, ou seja, fora de revisões C4. A frota de
componentes foi calculada somando a quantidade de cilindros de cada máquina (12
ou 16 cilindros). Como em 2011 entraram cerca de 90 máquinas AC44, a frota do
grupo DC44 e AC44 foi calculada sobre a média da população dos 12 meses, ou
seja, o grupo ficou com uma média de 110 locomotivas AC44 mais 84 locomotivas
DC44, totalizando 3104 cilindros de força (16 cilindros x 110 AC44 + 16 cilindros x
observam-se que os percentuais de substituiç
dos 3 grupos são valores que estão dentro do aceitável para o atual cenário de
Baixas corretivas de material por grupo de máquinas.
ecânica foi o que apresentou o pior
. As máquinas desse
grupo tiveram sua exigência de serviço reduzida nos últimos anos. Até 2008
(trens “longos” e “pesados”),
principal mercadoria transportada pela MRS, e com isso rodavam mais e eram mais
exigidas quando comparadas ao ciclo de serviço atual. Muitas dessas máquinas
serão paradas nos próximos anos e estão com seus dias de operação contados na
palavras: essas locomotivas serão menos exigidas e rodarão
menos, com isso a quantidade de falhas tenderá a diminuir. Essas máquinas
para a revisão C4, ou
e grupo. E a confiabilidade para esse
um valor que é considerado baixo para os
atuais padrões da MRS, mas devido a redução do nível de serviço dessas máquinas
Outra argumento para manter o atual ciclo de revisão de Conjunto de Força em
material por grupo de locomotivas. Nessa análise é
possível verificar a quantidade de conjuntos que foram requisitados fora do ciclo de
ntiva da máquina, ou seja, fora de revisões C4. A frota de
componentes foi calculada somando a quantidade de cilindros de cada máquina (12
ou 16 cilindros). Como em 2011 entraram cerca de 90 máquinas AC44, a frota do
média da população dos 12 meses, ou
seja, o grupo ficou com uma média de 110 locomotivas AC44 mais 84 locomotivas
DC44, totalizando 3104 cilindros de força (16 cilindros x 110 AC44 + 16 cilindros x
ubstituições corretivas
dos 3 grupos são valores que estão dentro do aceitável para o atual cenário de
Baixas corretivas de material por grupo de máquinas.
70
O comportamento da taxa de falha do grupo de Injeção Mecânica é o esperado
para um componente mecânico, uma taxa de falha crescente ao longo do tempo,
conforme FIG.-5.9. O comportamento da taxa de falha de AC44 e DC44,
apresentado na FIG.-5.15, pode ser explicado pelas falhas prematuras que
ocorreram nos conjuntos de força deste grupo. O vazamento de água no cabeçote
foi o motivo da curva de taxa de falha apresentar um crescimento agressivo até
aproximadamente 220 dias de operação. Essa falha ocorre devido ao aparecimento
de trincas prematuras nos conjuntos de força desse grupo. Essa ocorrência já foi
identificada pela MRS e corrigida pelo fornecedor.
A curva de taxa de falha de Conjunto de Força de Injeção Eletrônica de Demais
Máquinas teve comportamento semelhante à curva de AC44 e DC44, ou seja, o
período inicial apresentou uma taxa de falha com elevado crescimento, contudo não
foi possível identificar com clareza a real causa da elevada taxa de falha no período
com de até 220 dias de operação.
71
6. CONCLUSÃO
Uma característica é comum para todos os tipos de manutenção abordados Na
seção 4.2. Todas possuem o objetivo de permitir que o equipamento desempenhe a
sua função. Com exceção da manutenção corretiva, que atua somente após a falha,
todos os outros tipos de manutenção utilizam técnicas para identificar o melhor
momento para executar uma intervenção no equipamento. Uma excelente
metodologia para definição do ciclo ideal de manutenção de um equipamento é a
análise estatística de dados de vida, conforme apresentado na seção 5.2. Com esse
tipo de análise é possível conhecer a confiabilidade de um componente ao longo da
vida, possibilitando determinar além do ciclo ideal de manutenção (ponto
econômico), o nível de estoque de itens de reposição de um componente.
Outra ferramenta importantíssima para o incremento da confiabilidade é o
FMEA/FMECA que possibilita conhecer os principais modos de falha de um
componente e suas causas. Na seção 5.1 foi abordada a análise de FMEA de
Conjunto de Força GE. Na análise não foi possível mensurar o impacto dos
principais modos de falha, pois estão relacionados ao desgaste natural dos
subcomponentes do Conjunto de Força. Contudo outros modos de falha não
relacionados ao desgaste natural foram identificados e são passíveis de discussão
para se decidir quais medidas se devem adotar.
A base de dados do FMEA e a base de dados das curvas de confiabilidade são
de sistemas diferentes e não “conversam” entre si. Um ponto de melhoria para a
análise de confiabilidade seria identificar os modos de falha dos itens que tiveram
seu ciclo de vida interrompido na base de dados da curva de confiabilidade, assim
seria possível mensurar o real impacto de cada modo de falha na curva de
confiabilidade do componente. Outro ponto para melhoria na análise seria a
utilização do consumo de combustível como tempo de vida. As locomotivas MRS
passam por intervenções mais detalhadas baseadas no consumo de diesel e não
pelo tempo de operação.
72
73
7. LISTA DE REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA
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