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TRABALHO INTERDISCILINAR DIRIGIDO IV INTITUTO POLITCNICO Centro Universitrio UNA

Controle estatstico em processos de produo

CURSO: Engenharia de Controle e Automao Professor TIDIR: Anton Semenchenko

Andrey Alves de Freitas, Camila Mairinques de Oliveira, Douglas Leonardo Mendes, Eduardo Bessa Laguardia, Elias Franciel da Silva, Luis Fernando Rodrigues Bastos,

Marcelo Alves Rodrigues.

Resumo

O trabalho foi desenvolvido com o objetivo de estudar a aplicao de ferramentas de

controle estatstico de processos (CEP) em processo de caldeira industrial para

gerao de energia. O uso das ferramentas estatsticas teve finalidade de

monitoramento de processo e diagnsticos de falhas.

Palavras-chave: Qualidade, CEP, Controle.

1. Introduo

O controle de qualidade teve incio na dcada de 20 nos Estados Unidos, devido ao

avano da tecnologia foi necessrio desenvolver ferramentas para auxiliar no

controle da qualidade dos produtos, sendo desenvolvidas ento as cartas de

controle, para detectar as causas da variabilidade do processo. A anlise dos dados

amostrados era utilizada para deteco de produto defeituoso, impedindo que os

mesmos fossem fabricados, auxiliando na preveno de problemas relacionados

qualidade (Montgnomery, 2004).

A qualidade um dos principais pontos para o sucesso e competitividade nas

indstrias, sendo um dos fatores principais para a tomada de deciso do consumidor

para a escolha de um produto. O nvel de qualidade de um produto definido a partir

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do momento em que sua matria prima selecionada at a fase final de produo, e

assim o monitoramento deve acontecer em todas as etapas do processo. Para

atender as exigncias do mercado atual, as ferramentas de controle estatstico de

processos so eficazes para cumprir o objetivo de controle de qualidade dos

produtos, o CEP tem a funo de padronizar a produo de forma a evitar a

variabilidade (Montgnomery, 2004).

As caldeiras fogotubulares so geradores de vapor que funcionam com a queima de

diferentes combustveis como resduos de biomassa, rejeitos de mina de carvo,

combustveis convencionais, entre outros. Essas caldeiras tm como uma de suas

utilizaes a produo de energia eltrica atravs da quantidade de vapor liberado,

podendo assim ser quase comparada a um tipo de energia sustentvel, j que com o

tratamento correto, os gases liberados so quase inofensivos.

O processo da caldeira possui muitas variveis autocorrelacionadas, onde as

variveis se influenciam diretamente e indiretamente. As ferramentas estatsticas

so eficazes para a identificao dessas correlaes e monitoramento de todas as

variveis do processo, auxiliando tambm com diagnsticos de falhas. Assim

possibilitando o melhor desempenho e manuteno eficaz na correo de eventuais

problemas.

Neste contexto, aplicou-se as ferramentas de controle estatstico em um processo

de caldeira industrial simulado para identificao de correlao entre as variveis do

processo e monitoramento da variabilidade das variveis para auxilio na

identificao de falhas.

2. Referencial Terico

As cartas de controle estatstico de processo comearam a ser desenvolvidas pelo

Dr. Walter Shewhart nos EUA. Ele percebeu que medidas repetitivas de um

processo sempre iriam apresentar variaes e que o controle estatstico poderia ser

aplicado em qualquer processo de fabricao. Pela teoria de Shewhart conclui-se

que se um processo estvel, a sua variao ser previsvel e pode ser descrita

como uma distribuio estatstica (Benneyan, 2003).

O controle estatstico de processo uma poderosa coleo de ferramentas teis

para obteno de estabilidade de processos atravs da reduo de variabilidade. As

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sete principais ferramentas do controle estatstico de processos so: apresentao

em histogramas, folha de controle, grfico de Pareto, diagrama de causa efeito,

diagrama de concentrao de defeito, diagrama de disperso e grfico de controle

(Montgnomery, 2004).

O emprego das ferramentas estatsticas contribui para que a variabilidade seja

reduzida de forma eficaz. Para que um processo seja previsvel necessrio que ele

esteja sob controle estatstico. Quando um processo est sob a atuao de causas

especiais de variao, dizemos que ele est fora de controle estatstico e neste caso

sua variabilidade geralmente bem maior do que a variabilidade natural. A

eliminao das causas especiais de variao ou anomalia e a reduo das causas

comuns de variao so aes para alcanar a reduo da variabilidade dos

processos. Para o funcionamento do controle estatstico de processos necessrio

que se faa coleta de dados, os dados coletados para o gerenciamento de

processos usualmente so de dois tipos, dados discretos e dados contnuos. Os

dados discretos so aqueles resultantes de uma contagem ou de evento especfico

do processo, os dados contnuos so aqueles coletados em uma escala contnua

(Werkema, 1995).

Os grficos de controle de variveis mais utilizados para monitorar a mdia e a

variabilidade dos processos so os grficos de Shewhart, CUSUM e EWMA. Para a

utilizao do grfico de Shewhart os dados gerados pelo processo devem ser

independentes e identicamente distribudos (Pylko, 2008). O grfico de controle

Shewhart consiste em trs linhas paralelas: a linha central representa a mdia

aritmtica dos valores resultantes das medies realizadas de forma amostral, a

linha de limite superior de controle (LSC) e a linha de limite inferior de controle (LIC).

No processo de construo desses limites so usados comumente unidades de

desvios padres (Neto, Souza & Lira, 2010).

3. Materiais e Mtodos

O conjunto de disciplinas estudadas nesta etapa forneceu uma base slida para

trabalhar a ideia central do trabalho, agregando valor para o desenvolvimento

completo do projeto. Foi feito estudo bibliogrfico do funcionamento da caldeira,

sendo essencial para o desenvolvimento e compreenso do projeto. A caldeira um

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ciclo trmico de potncia, pois transforma energia trmica em trabalho, convertendo

energia de baixo custo, no caso o gs, em energia eltrica.

Na figura 1 temos um esquema de como a caldeira funciona, levando em

considerao um funcionamento normal com produo constante de vapor.

Figura 1 - Esquema de uma caldeira

extremamente importante manter o nvel de gua da caldeira dentro dos limites

mnimos e mximos, o nvel tem que ser constante, pois o mesmo essencial para o

bom funcionamento da caldeira, se ocorrer do limite ultrapassar o nvel mnimo,

coloca em risco toda a unidade da caldeira. Para verificar o nvel, acoplado a

caldeira um tubo transparente na base do reservatrio at o ponto mais alto,

aplicando o princpio dos vasos comunicantes de Pascal, pois a presso produzida

no fluido em repouso transmitida para todos os pontos desse fluido. E assim

juntamente com os sensores de nvel possvel manter o nvel de gua em um

patamar seguro.

Outra varivel extremamente importante a presso, pois o vapor gerado utilizado

em equipamentos complexos, como a turbina para a gerao de energia. Sendo a

varivel que controla o fornecimento e a demanda de vapor, pois se a presso

aumenta, indica que o fornecimento maior que a demanda, se diminui a demanda

maior. Para fazer a medio de presso o medidor mais utilizado o Manmetro

de Bourdon, quando uma presso exercida em seu interior ocorre uma alterao

na curvatura do tubo de seco elptica e um ponteiro acusa a presso medida. Na

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figura 2 temos o corte parcial de um manmetro de Bourdon para melhor entender

seu funcionamento (engel & Cimbala, 2007).

Figura 2 - Manmetro em corte parcial

A descrio das variveis utilizadas no processo, assim como o funcionamento e as

condies de operao esto no apndice (APNDICE A).

A metodologia usada para o estudo de aplicao de ferramentas de controle

estatstico de processo em caldeira industrial foi de pesquisa experimental. Utilizou-

se um software simulador para coletar amostras de processo de caldeira industrial

simulado. O tempo de amostragem dos dados coletados pelo simulador foi o mesmo

para todas as variveis do processo. Foram coletados dados em diferentes

circunstncias de operao da planta. Para os testes com ferramentas de correlao

foram coletados dados de todas as variveis do processo durante 12 horas, para os

grficos de controle os dados do simulador eram atualizados no Excel a cada cinco

minutos. Para o monitoramento por grficos de controle foram coletados dados em

duas circunstncias diferentes, com funcionamento normal da planta e com

configurao de falhas nas vlvulas.

Para o desenvolvimento da carta de controle, foi utilizado o Pacote Microsoft Office

2013, com foco especfico no software de planilhas e organizao de dados Excel

2013. Criou-se 3 tabelas diferentes para clculos estatsticos especficos, a primeira

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tabela consiste em 5 colunas e 10 linhas, na primeira coluna foram inseridos dados

constantes que so os nmeros de amostras que foram retiradas para o clculo, a

segunda coluna so os valores dos dados coletados pelo simulador a serem

analisados (Presso). As trs ltimas correspondem respectivamente ao desvio

mximo (UCL), desvio mnimo (LCL) e valor ideal (mdia), a ltima linha da tabela

utilizada para o clculo da mdia utilizando a frmula =MED().

A segunda tabela consiste nos clculos automticos de acordo com os valores

inseridos nas variveis, a primeira linha calcula o valor do desvio padro utilizando a

formula do Excel =DESVPAD (), essa frmula analisa as clulas da tabela e calcula

o desvio padro de acordo com os dados inseridos, a segunda linha tambm est

direcionada ao clculo do desvio padro, sendo o desvio padro divido pela raiz

quadrada do nmero de amostras. As prximas duas linhas so reservadas para o

clculo do UCL e LCL, so os valores que iro definir os nossos desvios mximo e

mnimo respectivamente, calculados da seguinte forma, UCL; mdia mais trs vezes

o valor do desvio padro da mdia, LCL; mdia menos trs vezes o valor do desvio

padro da mdia. Depois de calculado gerado um grfico de disperso de linhas

retas com marcadores, deixando assim mais claro os limites e o valor ideal.

No software Matlab foi utilizado um algoritmo de matriz de correlao. O algoritmo de

matriz de correlao utilizado gerou um arquivo.csv (Excel) com a correlao entre

as variveis. O tempo de amostragem da coleta de dados para a matriz de

correlao foi de 5 segundos, as variveis utilizadas esto descritas na tabela 1 em

anexo (ANEXO A). A funo de algoritmo desenvolvido em Matlab utilizado para

identificao de correlao entre as variveis da caldeira se encontra em anexo

(ANEXO B). Na tabela 2 em anexo (ANEXO C) consta a matriz de correlao. O

simulador utilizado para desenvolvimento do projeto, assim como a matriz de

correlao e o algoritmo foi disponibilizado pelo professor de controle de processos,

Lcio Fbio Passos.

O diagrama de blocos funcionais para controle de processos ajuda a entender o

controle do processo e cada varivel. Os detalhes dos diagramas de blocos das

malhas de controle podem ser analisados no apndice (APNDICE B).

4. Resultados e anlises

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Abaixo seguem os grficos obtidos durante aplicao do controle estatstico no

processo simulado da caldeira.

Grfico 1 - Amostras coletas em operao normal

Grfico 2 - Amostras coletadas em condies de falha de vlvula

O grfico 1 demonstra o processo em controle estatstico, pois os limites de controle

no so violados. O grfico 2 demonstra o processo fora de controle estatstico, pois

os limites de controle foram violados.

A matriz de correlao indicou as correlaes entre as variveis do processo de

caldeira simulado. O resultado da matriz de correlao foi de identificao de um

peso de correlao entre as variveis do processo, sendo 0 como valor mnimo de

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correlao e 1 como valor mximo de correlao entre as variveis. No ANEXO B a

matriz de correlao mostra em clulas marcadas as correlaes com peso de

correlao maior, igual a 0,70, sendo considerada uma correlao forte.

5. Concluso

Os grficos de controle so ferramentas estatsticas eficazes para o monitoramento

de variabilidade nos processos industriais. As falhas em determinadas partes do

processo podem ser identificadas a partir de monitoramento por grficos de controle,

baseando-se nas cartas de controles geradas a partir da matriz de correlao, como

foi apresentado nos resultados.

A matriz de correlao uma ferramenta estatstica eficaz para a identificao de

correlao entre as variveis de processo multi-varivel. A perda do controle de uma

determinada varivel do processo pode estar ligado a outras variveis do mesmo

processo e a matriz de correlao auxilia na identificao dessas variveis.

6. Referncias bibliogrficas

D. C. Montgnomery, Introduo ao controle estatstico de qualidade, 4 ed., Rio de Janeiro: LTC, 2004.

R. C. L. P. E. p. J C Benneyan, Statistical process control as a toll for research and healthcare improvement, 2003.

C. Werkema, Ferramentas estatsticas bsicas para gerenciamento de processos, 1 ed., Belo Horizonte: Werkema Editora Ltda, pp. 3-251, 1995.

A. S. Pylko, Modelo linear dinmico de Harrison & Stevens aplicado ao controle estatstico de processos autocorrelacionados, Rio de Janeiro: Pontifcia Universidade Catlica do Rio de Janeiro, 2008.

P. A. N. Neto, T. Souza e R. Lira, Controle estatstico de processo aplicado ao monitoramento de envase da tintura de iodo, Recife: Departamento de Cincias Farmacuticas, Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, 2010.

Y. A. engel e J. M. Cimbala, Mecnica dos fluidos: fundamentos e aplicaes, So Paulo: McGraw-Hill, 2007.

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ANEXO A

Tabela 1 - Descrio das variveis utilizadas

Varivel Descrio

FIC103_MV Varivel manipulada da malha de controle de vazo no tubulo de ar Vlvula proporcional - atuador

FIC102_MV Varivel manipulada da malha de controle de vazo no tubulo de gs Vlvula proporcional - atuador

FIC105_MV Varivel manipulada na malha de controle de vazo no tubulo de gua Vlvula proporcional - atuador

PIC106_MV Varivel manipulada da malha de controle de presso no tubulo de vapor Vlvula proporcional - atuador

PIC107_MV Varivel manipulada da malha de controle de presso no tubulo de vapor Vlvula proporcional atuador

TIC111_MV Varivel manipulada da malha de controle de temperatura no tubulo de vapor Vlvula proporcional - atuador

LIC101_MV Varivel manipulada da malha de controle de nvel Vlvula proporcional - atuador

FIC103_PV Vazo no tubulo de ar varivel medida

FIC102_PV Vazo no tubulo de gs ar varivel medida

PIC106_PV Presso no tubulo de gua varivel medida

PIC107_PV Presso no tubulo de vapor varivel medida

TIC111_PV Temperatura no tubulo de vapor varivel medida

AT144_02 Analisador de oxignio

PCI_GS Poder calorfico do combustvel

FIC105_SP Set point da malha de controle de vazo no tubulo de gua referncia do controlador

FIC102_SP Set point da malha de controle de vazo no tubulo de gs referncia do controlador

FIC103_SP Set point da malha de controle de vazo no tubulo de ar referncia do controlador

Ar/gs estequiomtrico

Relao estequiomtrica para a combusto Ar/gs

Temperatura da gua

Temperatura da gua, seu efeito para o controle de distrbio.

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ANEXO B

Figura 3 - Algoritmo utilizado para identificao de correlao entre as variveis

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APNDICE A Descrio detalhada do funcionamento e condies de operao do processo

simulado:

A caldeira um processo industrial com a funo de gerar vapor. Na planta em

questo o vapor gera trabalho em uma turbina e aps ser utilizado condensado e

bombeado de volta para a caldeira. A caldeira possui sete malhas de controle, so

elas, controle de vazo de ar (malha 1), controle de vazo de gs (malha 2),

controle de presso de vapor (malha 3), controle de presso de gua (malha 4),

controle de temperatura de vapor (malha 5), controle de vazo de gua (malha 6) e

controle do nvel da caldeira (malha 7).

Malha 1 - Tem a funo de controlar a vazo de ar, para obter equilbrio

estequiomtrico na combusto com a relao ar/gs. Tem como varivel manipulada

(MV) FCV 103 que a vlvula de controle de vazo, e a vazo de ar como varivel

controlada (PV) medida pelo transdutor de vazo (FT 103). O controlador da malha

o FIC 103. O objetivo do controle de rastreamento de SP, pois a malha escrava

da malha 3. A malha 1 possui um distrbio, esse gerado pela derivao de ar para a

torre de resfriamento.

Malha 2 - Tem a funo de controlar a vazo de gs, para obter equilbrio

estequiomtrico na combusto com a relao ar/gs. Tem como varivel manipulada

(MV) FCV 102 que a vlvula de controle de vazo e a vazo de gs como varivel

controlada (PV) medida pelo transdutor de vazo (FT 102). O controlador da malha

o FIC 102. O objetivo do controle de rastreamento de SP, pois a malha escrava

da malha 3.

Malha 3 - Tem a funo de controlar a presso no tubulo de vapor. Essa malha

mestre das malhas 1 e 2 com estratgia DLC. Possui faixa de alarmes baixo com

presso mnima de 40 BAR e mxima de 70 BAR. A varivel controlada (PV)

medida pelo transdutor de presso (PT 107) e as variveis manipuladas (MV's) so

as vlvulas de controle de vazo FCV 102 e FCV 103. O objetivo de controle de

regulao com set point (SP) constante.

Malha 4 - a malha de controle de presso no tubulo de gua. Tem configurao

de realimentao simples, possui uma bomba (BO 106) que a MV e um transdutor

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de presso (PT 106) para medir a varivel controlada (PV). O objetivo de controle

dessa malha de regulao.

Malha 5 - Malha de controle de temperatura do vapor, na qual a varivel manipulada

(MV) a TCV 111, que desvia gua do tubulo principal para o dessuperaquecedor.

A varivel controlada (PV) a temperatura no tubulo de vapor, que medida pelo

TT 111. A malha influenciada tambm pela temperatura da gua na sada do pr-

aquecedor. O objetivo de controle da malha de regulao. A violao do limite de

1120C deve parar a planta. A malha 5 deve operar com o mnimo de variabilidade

para no gerar danos na turbina.

Malha 6 - A malha 6 controla a vazo no tubulo de gua, ela escrava da malha 7

(controlador LIC 101), pois leva sempre em conta o nvel da caldeira. Alm do nvel

da caldeira, seu controle tambm influenciado pela vazo no tubulo de vapor,

com a medio do FT 104 e pela realimentao da PV, que a vazo de gua

medida pelo FT 105. A varivel manipulada a FCV105 (MV). O controlador dessa

malha o FIC 105 e seu objetivo de controle de rastreamento de SP.

Malha 7 - Controla o nvel da caldeira, com medio do LT 101 e enviando a

referncia para o controlador da malha 6 (FIC 105). O objetivo de controle de

controle mdio, pois deve manter o nvel da caldeira entre dois patamares, nvel

mximo e mnimo. Alarmes so gerados para os limites violados de 45% e 55% e a

planta para com a violao de 40% e 60%.

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APNDICE B

Diagramas de blocos das malhas de controle da caldeira simulada.

FIC 103

MALHA 1 - CONTROLE VAZO DE AR

SP FIC

103erro

G 1 (S)

MANIPULAO

DE FCV 103 VAZO DE AR+

- FT 103

+

Derivao de ar

+

FIC 102

MALHA 2 - CONTROLE VAZO DE GS

SP FIC

102erro

G 2 (S)

MANIPULAO

DE FCV 102 VAZO DE GS+

-FT 102

PIC 107

erro

ESTRATGIA

DLC

VAZO

DE GS

SP PIC

107

CONTROLE

VAZO DE AR

CONTROLE

VAZO DE GS

VAZO

DE ARSP FIC

103

SP FIC

102

PRESSO

TUBULO

VAPOR

CALDEIRA

MALHA 3 - CONTROLE PRESSO DE VAPOR

+

-PT 107

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PIC 106

MALHA 4 - CONTROLE PRESSO DA GUA

SP PIC

106erro

G 3 (S)

MANIPULAO

COMPRESSOR

BO 106

PRESSO

DE

GUA+

- PT 106

TIC 111erro

G 4 (S)

MANIPULAO

TCV 111+

-

SP TIC

111TEMPERATURA VAPOR

TT 111

TEMPERATURA GUA

+

MALHA 5 - CONTROLE TEMPERATURA VAPOR

FIC 105erro

G 5 (S)

MANIPULAO

FCV 105 VAZO

DE

GUA

-FT 105

SP FIC

105+

VAZO VAPOR

FT 104

MALHA 6 - CONTROLE VAZO DE GUA

SAIDA

LIC 101

+

LIC 101

SP LIC

101

FIC 105

erro

G 5 (S)

MANIPULAO

FCV 105

-

SP FIC

105

+NVEL CALDEIRA

LT 101

-

erro

VAZO VAPOR

FT 104

VAZO DE

GUA PT 106

SAIDA

LIC 101

MALHA 7- CONTROLE DE NVEL CALDEIRA

G 6 (S)