RSS

Análise de weibull e engenharia da confiabilidade.

Pessoal, esse post descreve um modelo de cálculo com uso da distribuição de probabilidade de weibull bi-paramétrica, seguido de um exemplo prático com Excel.Essa abordagem é umas das formas de calculo e difere um pouco a do post anterior.

A análise de Weibull é um método para modelagem de dados contendo conjuntos de valores superiores a zero, no nosso caso os dados de falha. Análise de Weibull pode fazer previsões sobre a vida de um produto, comparar a confiabilidade de projetos e de produtos concorrentes,estabelecer estatisticamente políticas de garantia, gerenciar proativamente os estoques de peças de reposição e nortear o planejamento de manutenção,para citar apenas algumas aplicações industriais. No meio acadêmico, a análise de Weibull já foi utilizado para modelar fenômenos tão diversos quanto o comprimento de greves, a mortalidade por Aids e as probabilidades de terremotos, entre outras.

Introdução teorica.

Confiabilidade:
Sob o enfoque da manutenção preventiva mostra-se indispensável a utilização de ferramentas quantitativas capazes de mensurar o risco de falha de um dado componente ou equipamento.Define-se confiabilidade como sendo “a probabilidade de um item desempenhar satisfatoriamente afunção requerida, sob condições de operação estabelecidas, por um período de tempo pré-determinado”. Uma vez que a confiabilidade e o tempo de falha de um dado componente são eventos complementares, fica evidente a relação entre o estudo de confiabilidade e o sucesso da manutenção preventiva.Matematicamente, a confiabilidade é descrita segundo a
Equação(1)
onde: C (t) é a confiabilidade
           f (t) é a função da densidade de probabilidade (f. d. p.)
             t é o período de vida útil
Dentre as funções de densidade de probabilidade existentes, a distribuição Weibull é a mais utilizada em estudos de confiabilidade, análise de sobrevivência e em outras áreas devido a sua versatilidade. Uma distribuição é definida matematicamente por sua equação de função de densidadede probabilidade (f. d. p.); existem outras formas de parametrizar a distribuição weibull, mas a expressão mais geral da f. d. p. da distribuição weibull de 3 parâmetros, é dada pela expressãoproposta porColossimo & Giolo (2006).
Equação(2)
Onde: t>0;β>0 e η>0
t é a variável que define o período de vida útil podendo ser expresso em distância percorrida (km), emnúmero de ciclos (n) ou em tempo de funcionamento (h);
β é o parâmetro de forma
η é o parâmetro de escala
γ é o parâmetro de posição
Nos estudos de engenharia de confiabilidade, o parâmetro γ caracteriza a vida inicial do item sendo, na maioria das aplicações, desprezado,γ=0. Nesses casos, onde assume-se γ=0 a Equação 2 pode ser simplificada e Distribuição Weibull fica representada na sua forma biparamétrica (Equação 3).
Equação(3)
Substituindo-se a Equação 3 na Equação 1 temos a Equação 4:
Equação(4)
Calculando-se a integral proposta na Equação 4 temos a seguinte função para o cálculo daconfiabilidade:
Outra medida importante na Engenharia da confiabilidade está associada à taxa de falhas L(t). De uma maneira geral, a taxa de falhas pode ser descrita como a razão entre o número de falhas num determinado tempo de vida e o número de componentes sujeitos à falha. Matematicamente,levando-se em conta a distribuição Weibull biparamétrica, a taxa de falhas é descrita segundo a Equação (6).
Equação(6)
Relações entre os parâmetros da distribuição Weibull e o planejamento da Manutenção.
No que segue, são apresentados os parâmetros característicos da distribuição Weibull a fim dese caracterizar seus efeitos no comportamento da função de densidade de probabilidade, das curvas de confiabilidade e de taxa de falhas e, consequentemente, nas estratégias da gestão da manutenção.
O parâmetro de forma (β).
O parâmetro β é um número puro, isto é, adimensional e como o próprio nome sugere, tal parâmetro interfere no formato da função de densidade de probabilidade como veremos a seguir:
Quando β< 1a função densidade de probabilidade (f. d. p.) de falhas apresenta frequências elevadas na parte inicial da vida, tais falhas são comumente denominadas de falhas prematuras e, de maneira geral, estão associadas a defeitos originados no projeto, na instalação ou na operação. Nestes casos, do ponto de vista da gestão da de manutenção, não há como se antever tais defeitos e para itens nesta condição mostra-se mais indicado um estudo com referencia em fabricante ou material.Para ilustração, na Figura 1 são apresentadas a FDP, a curva de confiabilidade e a curva da taxa de falhas para um motor elétrico AC,cuja falha segue uma distribuição Weibull biparamétrica com β= 0,5 e η=2000 hrs.            x = Tempo de vida
Função de densidade de probabilidade. β= 0,5 e η=2000 hrs.
Confiabilidade. β= 0,5 e η=2000 hrs.
Taxa de falhas. β= 0,5 e η=2000 hrs.
Analisando-se a Figura acima, podemos verificar o formato assumido pela distribuição Weibull.Verifica-se que a freqüência de falhas é elevada na vida inicial do componente fazendo que aconfiabilidade do mesmo decresça de forma acelerada neste mesmo período.O comportamento da taxa de falhas é uma combinação da probabilidade de falha e da confiabilidade (Equação 6) e evidencia que a ocorrência de falhas é mais elevada na vida inicial do motor, diminuindo drasticamente com o tempo de vida e, a partir de um dado momento, aproxima-se de um valor constante. Em outras palavras, o comportamento da taxa de falhas evidencia que em boa parte dos quipamentos avaliados, apresentaram falhas prematuras, defeitos, e os que não falharam,até um determinado tempo de vida, tendem a funcionar segundo as suas características de projeto.Quando β=1,a função densidade de probabilidade equivale à função distribuição exponencial.Nesse caso, a taxa de falhas é constante e as falhas ocorrem de forma aleatória. Esse comportamento está associado, sobretudo, às características de projeto do equipamento avaliado e também denominado vida útil. Nesse caso, a manutenção corretiva e a manutenção preventiva são as mais indicadas (Figura2).
Função de densidade de probabilidade β= 1 e η=2000 hrs.
Confiabilidade β= 1 e η=2000 hrs.
Taxa de falha β= 1 e η=2000 hrs.
Quando β>1 existem modos de falhas predominantes e, nesses casos, após efetuar-se estudos sobre os tempos médios entre falha (MTBF) e se analisar o efeito e o modo da falha (FMEA), é possível a manutenção preventiva dos itens que estão sendo analisados, são apresentados à densidade de probabilidade, a confiança e a taxa de falhas considerando-se uma distribuição Weibull biparamétrica (β=4 e η=2000). Analisando-se essa a densidade de probabilidade,percebe-se que grande parte da densidade de falhas concentra-se ao redor de um determinado tempo de vida. Nesse caso, T=1850, e é justamente esse comportamento que caracteriza as falhas predominantes.De maneira geral, ele está ligado ao desgaste natural de um determinado componente. Nesse sentido,a manutenção preditiva tem como preceito básico o reparo na eminência da falha. Assim, as curvas de confiabilidade e da taxa de falha trazem informações importantes que devem subsidiar a tomada dedecisão sobre “o momento de se reparar”.
Função de densidade de probabilidade β= 4 e η=2000 hrs.
Confiabilidade β= 4 e η=2000 hrs.
Taxa de falha β= 4 e η=2000 hrs
Parâmetro de Escala (η)
O parâmetro de escala (η) está associado à vida característica de um determinado componente.Ele descreve e representa uma distância, tempo ou ciclos transcorridos desde o início da atividade até o momento da falha. Nesse sentido, caso não apresente defeitos, falhas prematuras, as falhas predominantes de um determinado componente, que, como abordado anteriormente, estão associadas ao desgaste do mesmo, tendem a ocorrer nas proximidades de sua vida característica; ou seja, nos casos em que ocorrem falhas predominantes, as mesmas tendem a concentra-se nas proximidades do parâmetro de escala.De maneira geral, podemos afirmar que:
•Se η é aumentado, enquanto β é mantido constante, a distribuição, ou seja, a “curva” começa a se estender, esticar para direita e sua altura diminui, ao manter sua forma e posição.
•Se η é diminuído, enquanto β é mantido constante, a distribuição começa a se estreitar para dentro, para esquerda (isto é para sua origem ou para 0 ou γ), e aumenta a sua altura.

Comentários adicionais sobre bancos de dados Weibull

Os valores de beta (inclinação da linha de Weibull, que é um fator de forma) e os valores etá (um parâmetro de localização conhecido como o valor característico) são freqüentemente vistos por usuários finais experientes dos dados como informações confidenciais. Engenheiros experientes com banco de dados weibull e fabricantes de equipamentos não divulgam esses índices, porque são firmados com muitos testes e pesquisas geralmente com custo elevado.

Valores de beta são movidos pela física do fracasso.Os valores de eta são medidas de durabilidade.Os valores de Eta podem ser alterados por materiais diferentes, layout diferente.Já os valores-beta não pode ser facilmente manipulado,porque são dependentes da física do fracasso.

Um exemplo, na indústria de turbinas a gás, o valor beta para os rolamentos com instalação adequada  e devidamente fabricados, tem um beta = 2,0. Observe o beta para rolamentos na tabela do final do post(link); no banco de dados é de 1,3. Por quê?

Nas industrias químicas aonde se tem boa parte da referencia da tabela, observa-se um procedimento de limpeza inadequado para mancais de rolamento, com uso de jato de água quente para limpeza dos equipamentos.Nesse caso não observamos beta = 2 para rolamentos de esferas.Da mesma forma, se você sobrecarregar os rolamentos em condições de trabalho inadequadas com base na aplicação da formula Lundberg- Palmgren, você pode obter valores muito diferentes para o beta.Se você subdimensionar o carregamento do rolamento, você produz betas maiores do que 1 e com etá muito curto,porque ocorre a derrapagem do rolamento ao invés de rolar, diminuindo em 35% a vida do rolamento. Se você tem muitos fatores que propiciam o desgaste do rolamento, você pode obter betas ~ 1 incluindo modos de falha mista. Lembre-se o valor beta é determinada pela física do fracasso.

Não existem valores universais de beta, depende de experiência e casos específicos, mesmo com os resultados dos testes dos fabricantes de rolamentos. Por exemplo, veja os dados do Journal of Research do National Bureau of Standards, Vol. 57, No. 5, Novembro de 1956, Research Paper 2719 que foi dados fornecidos pelos fabricantes Lieblein e Zelen para definir o expoente Lundberg- Palmgren , que eles escolhem como 3.0 para rolamentos de esferas e 3,333 para rolamentos de rolos.  download.

Quanto ao problema com dados históricos: A incerteza em dados de confiabilidade está no eixo X na plotagem Weibull (idade até a falha) e muitos programas de computador têm a regressão na direção errada. Em experiências de laboratório que você cuidadosamente controla a variabilidade no eixo X e fixa a variabilidade no eixo Y, se regrediu Y-para-X o estudo mostrou que não pode fazer a regressão dessa forma para a confiabilidade dos dados! Para dados de confiabilidade seus erros são os maiores no eixo X e, portanto, você deve regredir X-para-Y, que é uma regressão “para trás”. Uma produção automotiva no EUA tem 50 anos de dados em seu banco de dados Weibull com a regressão realizada incorretamente (isto é Y-regrediu para-X). Estes detalhes de regressão são explicados em A Weibull New Handbook , 5 ª edição, escrito por Dr. Robert Abernethy .

Em geral, eu não tenho grandes expectativas para os dados obtidos através da literatura Weibull encontrada na internet. Os dados reais é nas bases de dados de industrias, que tratam os dados como preciosas informações confidenciais e não serão amplamente divulgas por causa do uso indevido, especulações de seus dados serem usados como referencias.

Em geral, uma pesquisa bibliográfica irá dar-lhe valores beta de uso questionável. Você deve tratar os resultados de beta com muito cuidado. Muitos engenheiros esperam que o software de análise de Weibull interpretem e separe todos os modos de falha.  Não confie no computador para separar os modos de falha porque o computador não pode fazer isso sem ter um banco de dados exorbitante. Ninguém vai pagar por grandes conjuntos de dados. Essa é a razão da engenharia e envolve tanto arte como ciência, utilizando conjuntos de dados reais.

Acho que existe muitos resultados duvidosos na literatura.As melhores informações para betas Weibull / ETA reside nas bases de dados das industrias e dos usuários finais. Eles se recusam a divulgar suas bases de dados por causa de restrições econômicas, no entanto, somente em reuniões técnicas e discussões que irão apresentar esses dados geralmente com informação verbal, mas raramente irá anotá-la e publicar a informação no domínio público.

Lembre-se os valores corretos para beta estão escondidos dos olhos dos concorrentes, perguntando para ambos( fabricantes e usuários finais) que têm os valores corretos para os seus casos específicos,eles não vão divulgar! Esta informação valiosa eles usam para calculo de custos de garantia, custos de reparação,contratos de manutenção de garantia envolvendo vultosas somas de dinheiro.

Fonte:

qualitydigest – W.dormer; A Weibull New Handbook , 5 ª edição – Dr. Robert Abernethy .

A importância da engenharia da confiabilidade.
MARCELO J. SIMONETTI1; ANDERSON L. SOUZA2; LUIZ F. S. SILVEIRA3; JOÃO P. S.ARRUDA

banco de dados weibull

 
1 comentário

Publicado por em 07/25/2011 em Engenharia

 

Manutenção baseada na confiabilidade.

Atendendo a um pedido de um grande amigo meu; vou fazer um post bem abrangente sobre confiabilidade.Espero ter ajudado.

Manutenção Produtiva Total:” A globalização aumenta a concorrência entre as indústrias. Novas técnicas de controle de qualidade geram produtos de elevado desempenho. As empresas que não acompanham o desenvolvimento tecnológico não conseguem sobreviver. A manutenção torna-se uma importante ferramenta para a melhoria da produtividade, através da análise da causa de falha dos equipamentos. As indústrias japonesas e americanas conseguem destaque na produtividade, utilizando ferramentas administrativas que integram a produção com a manutenção melhorando a qualidade dos produtos e reduzindo os custos de operação” – Morcee 1978.

Algumas definições.

Falha:

A Falha corresponde à perda da função de um equipamento!. A condição de funcionamento de um equipamento pode ter critérios diferenciados. Por exemplo, na atualidade a agressão ao meio ambiente pode impedir o funcionamento de um equipamento, sendo uma condição de falha.Esta definição deve ser bem fomalizada para que se evite confusão no tratamento da intervenção.

Deve-se sempre fazer a pergunta: O equipamento pode continuar em operação? se a resposta for positiva esta é uma intervenção preventiva antecedendo a falha para correção de um defeito.

Diagnóstico de Falha:

O Diagnóstico da Falha consiste na identificação do mecanismo que provocou a falha do equipamento. A identificação da causa da falha é fundamental para a garantia de desempenho. Atualmente existem diversas técnicas que podem auxiliar na análise da falha de uma máquina. Estas técnicas de manutenção envolvem desde o conhecimento básico dos equipamentos até a utilização de instrumentos sofisticados.Haverá um post direcionado a este item posteriormente.

Confiabilidade:

Confiabilidade é a probabilidade de que um equipamento, célula de produção, planta ou qualquer sistema funcionar normalmente em condições de projeto, por um determinado período de tempo estabelecido. A curva da banheira , exemplificada na figura 1, representa o modelo tradicional da relação entre o tempo e a taxa de falha de um equipamento ou parte dele. As taxas de falhas (λi), que representam o número de falhas (Ni) num determinado período de tempo (T), se comportam de maneira diferente no decorrer da vida do equipamento. Basicamente há três períodos distintos:

- Período da Falha Prematura: É caracterizado pelas elevadas taxas de falhas no início da utilização. Normalmente estas falhas são resultantes de deficiências de projeto, fabricação, erros de operação e outras causas. Algumas vezes é possível reduzir estes tipos de falha através da utilização de  testes planejados antes da liberação final do equipamento e capacitação do pessoal de operação.

- Período da Taxa de Falha Constante: Neste período as falhas resultam de limitações inerentes de projeto.A falhas são atribuidas mais aos acidentes causados por operação ou manutenção inadequadas. Estas falhas podem ser evitadas pela atuação correta da operação e manutenção dos equipamentos.

- Período do Desgaste Acelerado: Estas falhas ocorrem em função da própria idade dos componentes do equipamento apontada tambem pela redução espressiva do MTBF(Tempo médio entre falha). A Taxa de Falha aumenta progressivamente, colocando em risco a segurança e a produção. Os custos crescentes de manutenção e as perdas de produção podem definir o fim da vida útil. Com a velocidade da evolução da tecnologia o equipamento pode tornar-se obsoleto se não houver um estudo especifico de reengenharia e retrofit.

Existem três leis estatísticas que são utilizadas para a previsão da confiabilidade “ajustando”os fenômenos de aparição de falhas. A lei “normal” de Gauss, a lei exponencial e a lei de Weibull.

A Confiabilidade, definida em função da Taxa de Falha l, pode ser obtida na expressão da lei exponencial da seguinte forma:

Para esta expressão a Taxa de Falha de cada componente é constante.       Modelagem matemática.

O Tempo Médio Entre Falhas (TMEF) é definido por:

A Confiabilidade de uma instalação é influenciada pela taxa de falha individual dos componentes e pela configuração utilizada. Estas configurações podem associar os componentes em série, em paralelo ou com reserva (stand by).

Consideranda a lei exponencial, segue um exemplo de cada modelo.

  1. -  Associação em Série:

Duas bombas diferentes são necessárias para o funcionamento de um sistema para o fluxo da produção. As bombas têm taxas de falha  l1 = 0,0001 falhas/hora e l2 = 0,0002 falhas/hora.

Calcular a confiabilidade do sistema para 100 horas de operação e o TMEF.

            Calculo de MTBF:

 2 – Associação em Paralelo Cp(t):

Dois motores elétricos estão operando em uma configuração redundante, ou seja, em paralelo. Se um dos motores falhar o motor remanescente pode manter a instalação com a carga total. Considerando que os motores são idênticos, com taxas de falhas constantes e as falhas dos motores são estatísticamente independentes. Para os motores iniciando operação no tempo “t = 0”, determinar: confiabilidade do sistema para  l = 0,0005 falhas/hora e  t = 400 horas (tempo de operação).

Cálculo da Confiabilidade para t = 400 horas.

Calculo de MTBF:

3 –  Associação com Stand By:

Considerar uma instalação com três unidades idênticas onde uma esta operando e as outras duas estão em standby. Determinar a confiabilidade do sistema para 400 horas de operação, sabendo-se que a taxa de falhas das unidades é igual a 0,003 falhas/hora e o MTBF.

Cálculo da confiabilidade para t= 400 horas

Calculo de MTBF:

 Manutenibilidade:

Manutenibilidade é a probabilidade de se realizar um reparo de uma falha dentro de um prazo pré-estabelecido, tomando-se como base o histórico de outros reparos. Porém, para este índice ser calculado deve-se ter um tempo para reparo constante ao longo do tempo. O cálculo deste índice sofre a influência de diversos fatores que alteram o tempo de reparo ao longo da vida do equipamento. Os principais são:

- O escopo de trabalho de um reparo difere de outros anteriores;

- Nem sempre o tempo que a equipe de manutenção foi impedida de trabalhar em toda a fase de reparo do equipamento é apropriada com rigor. Estes problemas podem ser causados por falta de materiais ou alterações de programação.

- As pessoas envolvidas são alteradas de um reparo para outro, podendo ser alterada também a quantidade.

A Manutenibilidade é definida em função do Tempo Médio Para Reparos (MTBR), sendo obtida na equação:

t = tempo considerado na análise.

e = logaritmo neperiano(2,718).

u = Taxa de reparo.

RCM2 (Reliability Centerede Maintenance):

RCM 2 é uma sigla utilizada para caracterizar uma Gestão de manutenção centrasda na confiabilidade e Risco(“RisK and Reliability Centred Maintenance”).

A Rcm 2 é um processo usado para determinar sistemáticamente e cientificamente o que deve ser feito para assegurar que os ativos fisicos continuem disponivéis.Serve para conduzir a um modelo de aperfeiçoamento da disponibilidade e confiabilidade de um equipamento ou sistema.

Ele procura identificar como o sistema pode falhar, e todos os eventos que são provavéis de originar cada estado de falha.

Fatores como o desgaste, corrosão, fadiga, fenômenos físico-químicos e acidentes, que ocorrem nas partes ou componentes de qualquer equipamento alteram as suas condições normais. Esses fenômenos e eventos que ocorrem durante o uso podem degradar essas condições o suficiente para que os componentes e equipamentos não mais apresentem o desempenho requerido atingindo a falha.

A manutenção esta diretamente envolvida com o processo de falha do equipamento. Para isso a função da manutenção é conhecer e dominar estes processos de falha e saber quando e como intervir para atender as necessidades dos usuários.

Durante muitos anos a ação da manutenção foi baseada na troca de componentes, evitando assim a quebra em emergência. Essa fase gerou o conceito de que os equipamentos tornam-se menos confiáveis na medida que o tempo de operação, ou idade, aumenta. Assim a grande preocupação da manutenção era conhecer a idade na qual os itens iriam falhar – vida útil – para estabelecer ações de manutenção que se antecipasse à quebra. Este conceito estabelecia que a confiabilidade estava diretamente relacionada com o tempo de uso. Neste período o número de modos de falhas eram reduzidos e bem conhecidos.

Esta metodologia foi amplamente utilizada no setor aeronáutico durante muitos anos. Dentro de uma sistemática bastante regulamentada a manutenção de aeronaves obedecia a um rígido calendário de tarefas de inspeção, trocas e revisões.

No início da década de 60, com o aumento da complexidade dos sistemas das aeronaves, os custos desta prática de manutenção levaram as empresas a uma análise crítica desta metodologia. Além disso, a nova geração de aeronaves desta década exigiam padrões de confiabilidade mais elevados, em função do número de passageiros transportados e percursos de vôo.

Após análises de informações obtidas em inúmeros componentes ficou constatado que vários tipos de falhas não eram evitadas mesmo com o aumento da quantidade  de manutenção. A evolução tecnológica aumentou significativamente os modos de falhas, o que tornava extremamente difícil eliminar as incertezas do comportamento dos itens.

Os projetistas de aeronaves procuravam não apenas evitar as falhas dos itens, era necessário garantir as funções do equipamento, principalmente  o que envolvia a segurança de vôo. A proteção das funções essenciais eram protegidas cada vez mais com o uso de projetos de redundâncias.

O primeiro programa de manutenção desenvolvido com base nos conceitos iniciais da manutenção centrada na confiabilidade foi no Boeing 747, que se mostrou adequado para o alcance dos objetivos; alta confiabilidade operacional e um custo de manutenção adequado ao mercado.

Outros programas foram implementados, sendo em 1978 consagrada a denominação de Reliability Centered Maintenance – RCM, consolidando os conceitos desta nova metodologia de manutenção.

O estudo da Probabilidade de Falha x Tempo de Uso desenvolvido pela United Airlines para todos os tipos de componentes das aeronaves pretendia verificar a influência das frequências de revisões na confiabilidade geral dos seus equipamentos.

O resultado deste trabalho influenciou a adoção de uma nova abordagem dos equipamentos para o planejamento da manutenção. Todos os componentes foram incluídos em seis modelos básicos, que evidencia a existência de dois tipos básicos de relacionamento entre Taxa de Falha x Idade. A figura 3 apresenta as curvas obtidas e as respectivas porcentagens de participação no total de falhas analisadas para este equipamento.

Os Tipos A, B e C correspondem aos componentes que possuem uma elevada influência do tempo de utilização. Os modos predominantes de falhas destes componentes são: fadiga, corrosão e oxidação. A porcentagem destes componentes é relativamente pequena para o tipo de equipamento analisado.

Os Tipos D, E e F não demonstram uma influência do tempo na taxa de falhas. Os modos de falhas são diversificados e o tempo de utilização não evidencia mudança significativa da taxa de falha. Este tipo de situação ocorre em componentes eletrônicos e de sistemas hidráulicos. No equipamento analisado englobam a grande maioria dos componentes.

Embora esses dados tenham tido origem na observação do comportamento de itens de aeronaves, o nível de automação dos nossos processos e a tecnologia aplicada nos leva a deduzir que cada vez mais esses padrões e seus níveis de ocorrência aconteçam nos demais equipamentos, modificando o conceito tradicional da “Curva da Banheira” representada pelos componentes do Tipo A.

A implementação da RCM tem como objetivo alcançar a confiabilidade e a segurança inerentes aos equipamentos, com o mínimo custo, identificando quais tarefas de manutenção são tecnicamente aplicáveis e adequadas para detectar e evitar, ou mesmo reduzir, a consequência das falhas nas funções do equipamento. Esta metodologia requer o envolvimento das pessoas que dominam o processo em análise e o sucesso depende do cumprimento de passos preliminares, tomando-se como referência os métodos do TPM.

Figura 3 – Modelos de falha x Tempo

A aplicação do RCM requer um elevado grau de domínio do processo em análise, a seguir são apresentados alguns fatores que devem ser considerados:

-          – Seleção do sistema;

-          – Definição das funções e padrões de desempenho;

-          – Determinação das falhas funcionais e de padrões de desempenho;

-         –  Análise dos modos e efeitos das falhas;

-          – Histórico de manutenção e revisão da documentação técnica;

-          – Determinação de ações de manutenção – Política, Tarefas, Frequência.

Para enquadrar qualquer item nesta técnica, recomenda-se a aplicação das sete perguntas a seguir:

Quais são as funções e padrões de desempenho do item no seu contexto operacional atual?

  1. De que forma ele falha em cumprir suas funções?
  2. O que causa cada falha operacional?
  3. O que acontece quando ocorre cada falha?
  4. De que forma cada falha tem importância?
  5. O que pode ser feito para prevenir cada falha?
  6. O que deve ser feito, se não for encontrada uma tarefa preventiva apropriada?

Para responder as sete questões básicas deve ser criada uma equipe multidisciplinar, com pessoas da operação, manutenção, inspeção e segurança. Para o desenvolvimento dos trabalhos deve fazer parte do grupo um facilitador que seja especialista em RCM.

Os principais resultados obtidos com a implantação do RCM são:

1. Melhoria da compreensão do funcionamento do equipamento ou sistema, proporcionando uma ampliação e conhecimentos aos participantes.

2. Desenvolvimento do trabalho em grupo com reflexos altamente positivos na análise, solução de problemas e estabelecimento de programas de trabalho.

3. Definição de como o item pode falhar e das causas básicas de cada falha, desenvolvendo mecanismos de evitar falhas que possam ocorrer espontaneamente ou causadas por atos das pessoas.

4. Elaboração dos planos para garantir a operação do item em um nível de performance desejado. Esses planos englobam: Planos de Manutenção, Procedimentos Operacionais e Lista de modificações ou melhorias.

Os benefícios do RCM podem ser resumidos na obtenção da maior confiabilidade dos equipamentos, com redução de custos e domínio tecnológico do processo produtivo da empresa.

 

Distribuição de Weibull  


Uma distribuição matemática utilizada para representar as falhas de equipamentos é a Distribuição de Weibull. Esta distribuição é utilizada para representar falha:
• Devido à mortalidade infantil (dominada pelos pontos fracos de fabricação e erros de partida, instalação e manutenção).
• Aleatórias (dominada pelas falhas inesperadas causadas por esforços repentinos, condições extremas, erros humanos,…).
• Por desgaste (dominado pelo fim da vida de uso do equipamento).
Esta informação ajuda na determinação de uma estratégia de manutenção adequada. A análise dos dados de falha, utilizando a Distribuição de Weibull, vai nos ajudar no estabelecimento do intervalo para certos tipos de tarefas de manutenção. Outra medida associada com essa distribuição é o Tempo Médio Para Falhar (MTTF).

 

A distribuição de Weibull, nomeada pelo seu criador Waloddi Weibull, é uma distribuição de probabilidade contínua, usada em estudos de tempo de vida de equipamentos e estimativa de falhas.

Sua função densidade é

f(x;k,\lambda) = {k \over \lambda} \left({x \over \lambda}\right)^{k-1} e^{-(x/\lambda)^k}\,

para x \leq 0 e f(x;k,λ) = 0 para x > 0, aonde k > 0 é o parâmetro de forma e λ > 0 é o parâmetro de escala da distribuição.

A distribuição de Weibull é usualmente plotada em uma escala específica (gráfico de Weibull), no qual a função é representada por uma reta.

Esta distribuição mostra uma boa aderência a dados de falha de equipamentos, necessitando de menos ocorrências que outras distribuições.

 

 

Clique aqui – Ferramentas online weibull 

Clique aqui – Formulario Weibull

Clique aqui – Formulario Lognormal

Clique aqui – Formulario Normal

Clique aqui – Formulario exponencial

Rodrigo de Almeida Ribero

*Prof. Wilson Roberto Nassar, *A Função Manutenção – François Monchy.

 
Deixe um comentário

Publicado por em 07/13/2011 em Planejamento e controle

 

Análise dos Custos de Manutenção em equipamentos produtivos.

Nenhum estudo de implantação de programas de manutenção, em qualquer empresa, pode ser devidamente efetuado sem se considerar os custos envolvidos. Eles são, na verdade, os fatores mais importantes a serem examinados para se decidir entre diferentes programas de manutenção.

Os custos envolvidos são fundamentais para a decisão de realizar,
busca incessante do lucro pelas empresas, focada em uma análise simplista de redução de custos e

deve ser definida pela empresa segundo os seus objetivos organizacionais (Wireman, 1990), apresentando-se

como fator determinante do sucesso do planejamento da produção e, portanto, da produtividade do processo

(Wireman, 1998).

Entretanto, a importância da função manutenção e a opção consciente de seu modelo nem sempre são

claras e levadas em consideração na análise das estratégias das organizações – e quando o são, acabam sendo

descartadas por uma análise incorreta dos custos envolvidos. O fator custo da manutenção, quando analisado

isoladamente, acaba inibindo as empresas a considerar em sua estratégia essa manutenção, relegando-a a uma

posição secundária ou, mesmo, a ser vista como um mal necessário.

Este trabalho pretende discutir esse tema, de modo a proporcionar maior clareza sobre a questão dos custos

de manutenção e daqueles decorrentes de sua ausência ou ineficácia, de modo a fornecer mais subsídios para

a análise desses custos e uma tomada de decisão consciente sobre a estratégia de manutenção a adotar.

MANUTENÇÃO E QUALIDADE

Quando se fala em produção de peças por meio de máquinas e equipamentos, com qualquer nível de

automação, a qualidade do produto final é determinada, entre outros fatores, pelo desempenho do equipamento/

O que foi exposto até agora mostra alguns pontos em que a falta de uma política de manutenção gera
custos. Segundo Mirshawa & Olmedo (1993), os custos gerados pela função manutenção são apenas a ponta  de um iceberg.

Essa ponta visível corresponde aos custos com mão-de-obra, ferramentas e instrumentos,
 material aplicado nos reparos, custo com subcontratação e outros referentes à instalação ocupada pela equipe
 sobre a imagem da empresa (Mirshawa & Olmedo, 1993). Esses aspectos também foram tratados por Cattini

(1992), quando aponta os custos ligados à indisponibilidade e deterioração dos equipamentos como conseqüênciada falta de manutenção. Essa relação entre custo de manutenção, custo da indisponibilidade e produtividadefoi estudada em modelo matemático apresentado por Chiu & Huang (1996), cuja conclusãoaponta para uma melhor relação custo-benefício quando a manutenção é tratada de forma preventiva, emvez de situações de descontrole do processo produtivo pela falta de manutenção.Tomando a manutenção como premissa para a redução dos custos da produção, deve-se definir amelhor política a ser adotada para a otimização dos custos. Essa análise pode ser observada no gráfico clássico,mostrado na figura 1, que ilustra a relação entre o custo com manutenção preventiva e o custo da falha.Entre os custos decorrentes da falha estão, basicamente, as peças e a mão-de-obra necessárias ao reparo e,principalmente, o custo da indisponibilidade do equipamento.O gráfico da figura 1 mostra que investimentos crescentes em manutenção preventiva reduzem os custosdecorrentes das falhas – e, em conseqüência, diminuem o custo total da manutenção, em que se somamos custos de manutenção preventiva com os custos de falha. Entretanto, o gráfico mostra também que, a partirdo ponto ótimo em investimento com manutenção preventiva, mais investimentos trazem poucos benefíciospara a redução dos custos da falha e acabam elevando o custo total. Essa questão foi estudada por Murty& Naikan (1995), que trabalham os limites da disponibilidade e apresentam um modelo matemático para o  cálculo do ponto ótimo de disponibilidade, como mostrado no gráfico da figura 2.     

 
Fig. 1.
   Fig. 2.

O gráfico da figura 2 mostra que a busca por falha zero (100% de disponibilidade) requer gastos cadavez maiores com manutenção, o que acarreta uma conseqüente redução do lucro da operação. Encontrar oponto ótimo de disponibilidade, em que o custo da manutenção proporciona um nível de disponibilidadecapaz de gerar máximo lucro à operação, é o grande desafio na gestão da manutenção, como afirma Cabrita(2002). Para ele, a manutenção deve garantir a produtividade e o lucro dos negócios da empresa com omenor custo possível.É muito importante observar, na busca do ponto ótimo, que a política de manutenção a ser adotadadeve levar em consideração aspectos como a importância do equipamento para o processo, o custodo equipamento e de sua reposição, as conseqüências da falha do equipamento no processo, o ritmo deprodução e outros fatores que indicam que a política de manutenção não pode ser a mesma para todosos equipamentos, mas deve ser diferenciada para cada um deles, na busca do ponto ótimo entre disponibilidadee custo.

  Metodologia 5S

Esta é uma das mais poderosas ferramentas, essencial à obtenção de condições mais favoráveis à aplicação

de técnicas mais avançadas. O 5S é o início de um processo de mudança de postura diante da funçãomanutenção. É, por si só, técnica suficiente para baixar os custos da manutenção e da indisponibilidade, consistindoem ferramenta preventiva. O 5S vem das iniciais das cinco palavras japonesasseiri, seiton, seiso, seiketsu e shitsuke

, que correspondem aos cinco processos de transformação capazes de elevar a eficiência de

uma fábrica ao nível de primeira classe (Hirano, 1994).Esses processos são, respectivamente, liberação da área (eliminação de itens desnecessários), organização,limpeza, padronização e disciplina. Apesar de se adequarem a toda a organização, esses processos têmaplicação direta no chão de fábrica e na melhoria das condições de operação e manutenção das máquinas,trazendo grande redução de custos, com a diminuição do desperdício e das falhas provocadas por excesso desujeira.Manutenção AutônomaPode-se entender por manutenção autônoma aquela realizada pelos próprios operadores. Ela constituiseem uma ferramenta muito eficaz de manutenção preventiva e preditiva, a um custo menor que o observadoem outros instrumentos. Takahashi & Osada (1993) apresentam a manutenção autônoma como umaforma de reduzir os custos com pessoal de manutenção e aumentar a vida útil do equipamento, concentrando-se, basicamente, em limpeza, lubrificação, reapertos e inspeção diária.Hartmann (1992) coloca a redução de custos e de falhas e a melhora do equipamento como os principaisbenefícios da manutenção autônoma, enfatizando que a redução de custos é reflexo da eliminação depequenas paradas e da redução do tempo de reparo, devido ao envolvimento constante do operador.RCM – Reliability-Centred Maintenance Moubray (2000) apresenta RCM (Reliability-Centred Maintenance ), ou Manutenção Centrada em Confiabilidade, como uma filosofia de trabalho, como “um processo usado para determinar o que deve serfeito para assegurar que qualquer ativo físico continue a fazer o que seus usuários querem que ele faça no seucontexto operacional”. Ou seja, o RCM é uma metodologia que identifica, no contexto de cada operação,quais as ações mais indicadas para a preservação das funções nela existentes. Como o nome diz, RCM trata amanutenção por meio de um estudo de confiabilidade de cada sistema, trazendo para esta função um tratamentomais científico.Nesse processo, cabe à manutenção identificar o índice da confiabilidade de cada equipamento e doprocesso como um todo e como essa confiabilidade pode ser melhorada. Pela sua característica científica,requer uma equipe de manutenção mais especializada para o desenvolvimento dos estudos de confiabilidade.É a chamada Engenharia de Manutenção.Novamente, aqui, os resultados compensam os custos. Um bom estudo de confiabilidade pode dar aosistema maior racionalidade na aplicação dos recursos destinados à manutenção e melhor controle do estoquede peças, das ordens de serviço e das paradas programadas. O RCM vem auxiliar na otimização do nívelde disponibilidade de máquinas e dos custos, na medida em que permite reduzir de 40% a 70% asintervenções periódicas (Moubray, 2000).Garbatov & Soares (2001) estudaram a opção de uso do RCM na redução de custos de manutençãoem estruturas flutuantes. Apesar de aplicados em uma área não industrial, seus cálculos mostraram que oRCM diminui os custos na medida em que reduz o número de intervenções.Mais aplicado à indústria, o estudo de Deshpande & Modak (2002) mostra, com uma análise de custos,como o RCM pode ser usado na otimização das intervenções preventivas, reduzindo o custo dos sistemasde operação e manutenção, uma vez que as paradas são programadas com base em um estudo mais científico das probabilidades de falha. Smith (1993) também aborda a questão da redução de custos pela

aplicação do RCM e mostra como o estudo de confiabilidade e as ações tomadas a partir dele permitiram àscompanhias
 diminuir os gastos com manutenção preventiva com a implementação de sistemas redundantes.

Um estudo de caso de aplicação de RCM, apresentado por Pintelon , também mostra

reduções significativas nos custos da manutenção e da indisponibilidade em linhas de pintura com robôs.

Todos os argumentos e citações apresentados têm por objetivo mostrar que a função manutenção deveser encarada como estratégica dentro da organização, e que pode e deve ser usada na redução dos custos totais do processo de produção como investimento, e não como gasto adicional. Apesar de não citado, caberia, ainda, uma discussão sobre as opções entre ter uma equipe de manutenção própria ou terceirizada,questão que também deve ser analisada sob um ponto de vista estratégico e de custos.

Rodrigo de Almeida Ribeiro – WRM/CRC

 
Deixe um comentário

Publicado por em 04/07/2011 em Planejamento e controle

 

Regulagem de Moenda

REGULAGEM DAS MOENDAS 

Tecnologia de Açúcar SMRI

 A regulagem das moendas consiste em três operações básicas:

      A. Cálculo das aberturas

     B. Posicionamento dos rolos (triangulação)

     C. Traçado da bagaceira

 

A. Calculo das aberturas

Na realidade, calculamos somente a abertura de saída em trabalho de cada terno. As outras aberturas são conseqüências destas aberturas.

a) Abertura de saída em trabalho (S), entre rolos superior e saída com o superior em sua posição mais alta.

b) Abertura de saída em repouso (s), entre rolos superior e saída com o superior em sua posição mais baixa.

 c) Abertura de entrada em trabalho (E), entre rolos superior e entrada com o superior em sua posição mais alta.

 d) Abertura de entrada em repouso (e), entre rolos superior e entrada com o superior em sua posição mais baixa.

 e) Abertura do rolo de pressão em trabalho (P), entre rolos superior e de pressão com o superior em sua posição mais alta.

 f) Abertura do rolo de pressão em repouso (p), entre rolos superior e de pressão com o superior em sua posição mais baixa.

Aberturas

 

 Na determinação das aberturas, os diâmetros usados são os diâmetros médios

 Dm = Di + G

 onde:

Dm = diâmetro médio

Di = diâmetro interno

G = altura dos frisos

 

                      figura 2

A.1 Abertura de saída em trabalho

 A finalidade da moagem é extrair o máximo possível do caldo da cana. O ideal seria extrair o caldo todo. Se isto fosse possível, teríamos que ter uma abertura de saída que deixasse somente passar a fibra, visto que a cana consiste de caldo e fibra.

 Exemplo:

 Uma usina tem seis ternos de moendas de 30″x 54″com rolos de 0,8m de diâmetro médio e 1,37m de largura. A rotação de todas as moendas é de 6,5 rpm. A usina moí 200 toneladas de cana por hora com uma fibra de 12,0%.

 O peso da fibra é

 200 x 12 / 100 = 24 ton.

Coma a densidade da fibra (sem vazios) é 1,52 ton. / m3, o volume da fibra é:

 24 / 1,52 = 15,79 m3

 Imaginemos uma placa de fibra de 15,79m3 com um comprimento igual a distancia percorrido por um ponto na superfície do rolo superior, e sua largura igual a largura do rolo.

 Comprimento        = D x N x 60

                                          = 0,8 x 6,5 x 60

                                          = 980,18m

                  largura      = 1,37m

 A altura da placa seria a abertura de saída em trabalho

            figura 3

 

Comprimento x Largura x Altura = Volume

C x L x X = V

               X = V / (CxL)

              X = 15,79 / (980,18 x 1,37)

               X = 0,01176m ou 11,76mm

Na pratica, não é possível remover todo o caldo. Isto é devido ao fato que uma parte do caldo não consegue drenar em tempo, e acaba passando junto com o bagaço. Portanto devemos prever um espaço na abertura da moenda para acomodar este caldo. Por experiência sabemos a quantidade de caldo que podemos esperar no bagaço após cada terno, e por conseqüência, a quantidade ou porcentagem de fibra no bagaço.

 

 

Fibra % bagaço 

 Como a quantidade de fibra pode ser considerada constante ao longo do tandem, a quantidade de caldo muda, mantendo os teores acima citados. Devemos então calcular o volume de caldo no bagaço após cada terno, e somá-lo ao volume da fibra.

No nosso exemplo, o peso do caldo do bagaço do primeiro terno seria:

= ton. bag / hora – ton. fibra / hora

= ton. fibra por hora / fibra%bagaço x 100 – ton. fibra / hora

= (24 / 30 x 100) – 24

= 56,0 ton. caldo por hora

Considerando a densidade do caldo = 1,08 ton. / m3, o volume seria:

= 56,0 / 1,08

= 51,85 m3

 Imaginando o caldo também em forma de placa, o comprimento e largura seriam iguais a da fibra:

          figura 4

 C x L x Y = 51,85 m3

                Y = 51,85 / (980,18 x 1,37)

                Y = 0,0361 m ou 38,61 mm

 Somando as duas alturas

(X +Y) = 11,76 +38,61 = 50,37 mm

 

Portanto, teoricamente, a nossa abertura de saída do primeiro terno deveria ser 50,37 mm, mas ainda não é a abertura que usaremos, devido ao fenômeno chamado “reabsorção”.

 Reabsorção

 A pratica tem nos mostrado que o volume do bagaço é maior que  o volume traçado pela abertura entre os rolos superior e saído. Isto quer dizer que a altura da “placa” de fibra e caldo é maior que a altura da abertura.

 Isto teoricamente não é possível, mas é provavelmente devido dois fatores principais:

 a. caldo extraído pelo rolo de pressão que passa por cima do rolo superior e se junta novamente ao o bagaço.

 b. Caldo que passa pela abertura de saída junto a fibra, porém a uma velocidade superior a velocidade da fibra, dando assim uma densidade aparente maior que do bagaço.

 

Fator de reabsorção (Fa)

  

 Fa = volume de bagaço (sem vazios) / volume traçado pelos rolos

 Este fator pode variar entre 1,3 e 1,7 (média = 1,5)

 Podemos então diminuir a abertura de saída em trabalho pelo fator de reabsorção:

 Abertura de saída em trabalho =

 S = 50,37 / 1,5 = 33,58 mm

 Podemos agora juntar todos estes parâmetros para encontrar uma única formula para calcular a abertura:

 

      S =        c        x       f       x       1000

                d x r x 60 x p x D x L x N x F

 Onde:

 S = abertura de saída em trabalho (mm)

c = ton. cana por hora

f = fibra % cana

d = densidade do bagaço (ton. / m3)

r = fator de reabsorção

D = diâmetro médio dos rolos (m)

L = largura dos rolos (m)

N = rotação dos rolos (rpm)

F = fibra % bagaço

 

A expressão d x r pode variar entre 1,6 e 1,9 ton. / m3. Usaremos a média de 1,75 para todos os ternos. Portanto, a formula passa a ser:

       S   =          c    x   f   x   1000

                   1,75 x 60 x p x D x L x N x F

 

Simplificando mais ainda:

         S   =     3  x  c  x    f    (mm)

                      D x L x N x F

A.2 Calculo da abertura entrada em trab. (E)

As aberturas de entrada em trabalho são uma relação da abertura de saída em trabalho. Hoje em dia, com o uso de chutes “Donnely” e a aplicação de solda nas superfícies dos rolos, podemos usar as seguintes relações.

 

Primeiro terno = 2,0 : 1

Outros ternos  = 1,8 : 1

 

ou seja:

 

primeiro terno   E = 2,0S

outros ternos    E = 1,8S

 

A.3 Abertura de saída em repouso

 A abertura de saída em repouso [s] é:

 s        =        S – 0,8L

Onde:

s        =        abertura de saída em repouso

S        =        abertura de saída em trabalho

L        =        30% da oscilação máxima do rolo

                   Superior

Este valor normalmente varia entre 15 e 40mm. É boa pratica escolher em torno de 30% pelas seguintes razões:

  1. Permite uma margem caso um objeto estranho passe através da moenda;
  2. Permite suficiente “jogo” no rolo superior, caso o ajuste da velocidade não seja suficiente para compensar uma alteração na massa de fibra por hora, que sempre acontece.

 

Considere que DP = DT visto que  é muito pequeno.

S        =        DF – (R + R1)

s        =        DT – (R + R1)

           DF      =        DP + DF

                       =        DP + Ftcosa

                       =        DT + Ftcosa

S        =        DT + Ftcosa – (R + R1)

s        =        DT – (R + R1)

K        =        Ftcosa + s

Ou

s        =        S – Ftcosa

s        =        S – Lcosa

s        =        S – Lcos35

s        =        S – 0,8L

 Em moendas que tem castelos inclinados a 15o em relação a entrada

s        =        0,94L

e        =        0,64L

Considerando que a = 35o

O’B     =        Lcos (a – 15)

          =        Lcos (35 – 15)

          =        Lcos 20

          =        0,94L

O’A     =        Lcos (a + 15)

          =        Lcos (35 + 15)

          =        Lcos 50

          =        0,64L

 Nota! Algumas marcas têm o rolo de saída 15o abaixo do rolo de entrada, ao invés de inclinar o castelo.

 
3 Comentários

Publicado por em 01/17/2011 em Uncategorized

 

Capacidade……Planejar para competir.

Nos dias de hoje, o gerenciamento da mão de obra e recursos físicos são sem sombra de dúvidas os fatores que mais refletem em rendimento e qualidade da manutenção de entre-safra.Com a diminuição do tempo de manutenção, os colaboradores tendem a priorizar a velocidade por ter uma grande carga de serviço alocado em carteira.

O que é capacidade? Qual tempo otimo para uma operação?

Genericamente, a capacidade de uma organização é determinada pela relação entre disponibilidade de recursos e a demanda por estes recursos, mediados pela relação custo benefício da produção do bem (produtos ou serviços). A sua determinação incide sobre a velocidade de resposta ao mercado, na estrutura de custos dos recursos disponíveis para uso, da composição da força de trabalho, do nível tecnológico, dos modelos de gestão e da política de estoques. Resulta que a capacidade de uma organização não é uma medida estática, mas dependente das diferentes estratégias de produção adotadas. De acordo com Roldão e Ribeiro (2004), temos as seguintes definições de capacidade:

Capacidade = a quantidade de saída que um sistema pode realizar por unidade de tempo.

Capacidade Nominal (ou de projeto) = capacidade para a qual o sistema foi projetado, supondo o funcionamento normal dos sub-sistemas e pleno usos dos fatores de produção.

Capacidade Ótima = obtenção de saída de um sistema correspondente a custos unitários mínimos de produção. Supõe o funcionamento normal dos sub-sistemas com as relações otimizadas entre eles.

Capacidade máxima = saída máxima que pode ser obtida num sistema quando os recursos são utilizados no máximo, o que pode não representar o mais eficiente em termos de custos.

Capacidade efetiva = a capacidade realmente existente em função da variabilidade normal dos fatores de produção e do modelo de gestão da produção em uso.

 

 

 

 

 
1 comentário

Publicado por em 01/06/2011 em Uncategorized

 

TPM – MANUTENÇÃO PRODUTIVA TOTAL

A origem da TPM:
A manutenção preventiva teve sua origem nos Estados Unidos e foi introduzida no
Japão em 1950. Até então, a indústria japonesa trabalhava apenas com o conceito de
manutenção corretiva, após a falha da máquina ou equipamento. Isso representava um
Custo e um obstáculo para a melhoria de qualidade.
Na busca de maior eficiência da manutenção produtiva, por meio de um sistema
compreensivo, baseado no respeito individual e na total participação dos empregados,
surgiu a TPM, em 1970, no Japão.
Nessa época era comum:
a) Avanço na automação industrial;
b) Busca em termos de melhoria da qualidade;
c) Aumento da concorrência empresarial;
d) Emprego do sistema ‘jus-in-time”;
e) Maior consciência de preservação ambiental e conservação de energia;
f) Dificuldades de recrutamento de mão-de-obra para trabalhos considerados sujos,
pesados ou perigosos;
g) Aumento da gestão participativa e surgimento do operário polivalente.
Todas essas ocorrências contribuíram par o aparecimento da TPM. A empresa
usuária da máquina se preocupa em valorizar e manter o seu patrimônio, pensando em
termos de custo do ciclo de vida da máquina ou equipamento. No mesmo período,
surgiram outras teorias com os mesmo objetivos.
Os cinco pilares da TPM são as bases sobre as quais construímos um programa de
TPM, envolvendo toda a empresa e habilitando-a para encontrar metas, tais como defeito
zero, falhas zero, aumento da disponibilidade de equipamento e lucratividade.
Os cinco pilares são representados por:
a) eficiência;
b) auto-reparo;
c) planejamento;
d) treinamento;
e) ciclo de vida.
Os cinco pilares são baseados nos seguinte princípios:
a) Atividades que aumentam a eficiência do equipamento.
b) Estabelecimento de um sistema de manutenção autônomo pelos operadores.
c) Estabelecimento de um sistema planejado de manutenção.
d) Estabelecimento de um sistema de treinamento objetivando aumentar as
habilidades técnicas da pessoa.
e) Estabelecimento de um sistema de gerenciamento do equipamento.
Objetivos da TPM:
O objetivo global da TPM é a melhoria da estrutura da empresa em termos
materiais (máquinas, equipamentos, ferramentas, matéria-prima, produtos etc.) e em
termos humanos (aprimoramento das capacitações pessoais envolvendo conhecimento,
habilidades e atitudes). A meta ser alcançada é o rendimento operacional global.
As melhorias devem ser conseguidas por meio dos seguintes passos:
a) Capacitar os operadores para conduzir a manutenção de forma voluntária.
b) Capacitar os mantenedores a serem polivalentes.
c) Capacitar os engenheiros a projetarem equipamentos que dispensem manutenção, isto
é; o “ideal” da máquina descartável.
d) incentivar estudos e sugestões para modificação dos equipamentos existentes a fim de
melhorar seu rendimento,
Aplicar o programa dos oito S:
1-Seiri= organização; implica eliminar o supérfluo.
2-Seiton= arrumação; implica identificar e colocar tudo em ordem.
3-Seiso = limpeza; implica limpar sempre e não sujar.
4-Seiketsu= padronização; implica manter a arrumação, limpeza e ordem em tudo.
5-Shitsuki= disciplina; implica a autodisciplina para fazer tudo espontaneamente.
6.Shido= treinar; implica a busca constante de capacitação pessoal.
7.Seison= eliminar as perdas.
8.Shikaro yaro= realizar coma determinação e união.
Eliminar as seis grandes perdas:
1. Perdas por quebra.
2. Perdas por demora na troca de ferramentas e regulagem.
3. Perdas por operação em vazio (espera).
4. Perdas por redução da velocidade em relação ao padrão normal.
5. Perdas por defeitos de produção.
6. Perdas por queda de rendimento.
Aplicar as cinco medidas para obtenção da “quebra zero”:
1. Estruturação das condições básicas.
2. Obediência às condições de uso.
3. Regeneração do envelhecimento.
4. Sanar as falhas do projeto (terotecnologia).
5. Incrementar a capacitação técnica.
A idéia da “quebra zero” baseia-se no conceito de que a quebra é a falha visível. A
falha visível é causada por uma coleção de falhas invisíveis como um iceberg.
Logo, se os operadores e mantenedores estiveram conscientes de que devem
evitar as falhas invisíveis, a quebra deixará deixará ocorrer.
As falhas invisíveis normalmente deixam e ser detectadas por motivos físicos ou
psicológicos.
Motivos físicos:
As falhas não são visíveis por estarem em local de difícil acesso ou encobertas por
detritos e sujeiras.
Motivos psicológicos:
As falhas deixam de ser detectadas devido à falta de interesse ou de capacitação
dos operadores ou mantenedores.
Diagrama espinha de peixe:
E uma construção gráfica simples que permite construir e visualizar rapidamente a
seqüência lógica das operações.

 
2 Comentários

Publicado por em 01/05/2011 em Uncategorized

 
 
Seguir

Obtenha todo post novo entregue na sua caixa de entrada.