MINISTÉRIO DA DEFESA EXÉRCITO BRASILEIRO …transportes.ime.eb.br/etfc/monografias/MON062.pdf · confiabilidade e análise de FMEA/FMECA que permita dar apoio às atuais políticas

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


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


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


máquinas com 4400Hp de potência de tração, de corrente alternada,


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


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


máquinas com 4400Hp de potência de tração, de corrente alternada, micro


máquinas GE DC44 com as mesmas características

diferença é que os motores de tração


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



Formulário de FMECA de Conjunto de Força GE.

com os itens que compõe um



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




Formulário de FMECA utilizado na Oficina de Recuperação de Componentes

o formulário de FMECA de conjunto de força

ação do componente

brainstorming citado




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



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.



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.


s das Válvulas desgastadas e Sede das Válvulas desgastadas. Esses 2 modos


subcomponentes do cabeçote é natural e acontece devido ao funcionamento do

O mesmo acontece para os modos de falha: Sede de Válvulas de



Modos de falhas apresentados nos parafusos de regulagem das válvulas.

Modos de Falhas apresentados na Jaqueta.


s das Válvulas desgastadas e Sede das Válvulas desgastadas. Esses 2 modos


o ao funcionamento do

Sede de Válvulas de



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



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


xação do Parafuso nos grupos de Jaqueta fabricados até


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.


Anéis de Borracha, isso ocorre devido à circulação da água do sistema de

arrefecimento com concentração incorreta de anticorrosivo.



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


xação do Parafuso nos grupos de Jaqueta fabricados até


com pelo menos 18 anos de

á fortemente relacionado

Gráfico com percentual de falhas nos grupos de Jaqueta fabricados até 1991 e


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.



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.



. 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


máquinas desse grupo compunham trens de minério (trens “longos” e “pesa




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


o ciclo de manutenção em C4 é considerado adequado.


C4 é a análise de baixa de material por grupo de locomotivas. Nessa análise é


ntiva da máquina, ou seja, fora de revisões C4. A frota de



grupo DC44 e AC44 foi calculada sobre a média da população dos 12 meses, ou



observam-se que os percentuais de substituiç


Baixas corretivas de material por grupo de máquinas.

ecânica foi o que apresentou o pior

. As máquinas desse


(trens “longos” e “pesados”),




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



material por grupo de locomotivas. Nessa análise é


ntiva da máquina, ou seja, fora de revisões C4. A frota de



média da população dos 12 meses, ou



ubstituições corretivas


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

ABNT – NBR5462 – Confiabilidade e Mantenabilidade. Associação Brasileira de

Normas Técnicas. Rio de Janeiro. 1994.

ALMEIDA, J. R. – Metodologia para análise da confiabilidade de um conjunto de

alta criticidade de uma planta siderúrgica integrada. Monografia apresentada no

curso de Pós-Graduação em Engenharia da Produção da Universidade Federal da

Paraíba. João Pessoa. 2007.

EUSTÁQUIO,M. Aplicação de FMECA em subsistemas ferroviários . Monografia

apresentada no curso de Pós-Graduação de Especialização em Transporte

Ferroviário de Carga, do Instituto Militar de Engenharia. Rio de Janeiro. 2006.

FONSECA, L. A. Análise Comparativa da Política de Manutenção Atual e a

Centrada em Confiabilidade. Monografia apresentada no curso de Pós-Graduação

em Especialização de Transporte Ferroviário de Cargas do Instituto Militar de

Engenharia. Rio de Janeiro. Brasil. 2006.

FREITAS, M. A.; COLOSIMO, E. A.. Confiabilidade: Análise de tempo e falha e

testes de vida acelerados. Editado por Fundação Christiano Ottoni. Belo Horizonte.

Brasil 1997.

HANDBOOK Maintenance Engineering, Edição 17. Editado por Mc Graw Hill. New

York. Estados Unidos. 2008.

HANDBOOK Reliability Engineering and Management. Edição 2. Editado por Mc

Graw Hill. New York. Estados Unidos 1996.

KARDEC, A; NASCIF, J. Manutenção Função Estratégica. Edição 3. Editado por

QualityMark. Rio de Janeiro. Brasil. 2010

74

KITAMURA, F. Treinamento sobre Locomotiva Diesel-Elétrica GE/GM. Teach

Treinamentos Especiais. Juiz de Fora. 2005.

LOPES, L. F. D. Análise de componentes principais aplicada à confiabilidade de

sistemas complexos. Tese apresentada no curso de Doutorado da Universidade

Federal de Santa Catarina . Florianópolis: Brasil. 2001

Material Institucional MRS Logística SA, consulta maio 2012, www.mrs.com.br

MOUBRAY, J. RCMII – Manutenção Centrada em Confiabilidade. Editado por

Brasileira. Aladon Ltda. Lutterworth. Inglaterra. 2000.

NASA, National Aeronautics and Space Administration, Reliability Centered

Maintenance Guide For Facilities and Collateral Equipment. Estados Unidos. 2000

PAIVA, J. T. Curso de Elétrica e Eletrônica de Locomotivas. Teach Treinamentos

Especiais. Juiz de Fora. Brasil. 2005.

Relatório Anual MRS 2011, disponível em www.mrs.com.br

RELIASOFT BRASIL. Resumo teórico. engenharia da confiabilidade. São Paulo, 2012. SEIXAS, E. De S. Manutenção Centrada na Confiabilidade. Meio Magnético

Editado por Qualytek Ltda. Rio de Janeiro. 2002.

SEIXAS, E. DE S. Modos de Falha e Análise dos Efeitos. Meio Magnético Editado

por Qualytek Ltda. Rio de Janeiro. Brasil. 2002.

SOFTWARE WEIBULL++7. Tucson, USA: Reliasoft Corporation, 1992-2007. Disponível em:<http://weibull.reliasoft.com>. Acessado em: junho de 2012. (versão de demonstração). STAMATIS, D. H. Failure Mode and Effect Analysis – FMEA from Theory to

Execution. Editado por ASQ Quality Press. Milwaukee. Wisconsin. 1995.

75

VIANA, H. R. – PCM Planejamento e Controle da Manutenção. Editado por

QualityMark. Rio de Janeiro. Brasil. 2002.

Documents

MINISTÉRIO DA DEFESA EXÉRCITO BRASILEIRO …transportes.ime.eb.br/etfc/monografias/MON062.pdf · confiabilidade e análise de FMEA/FMECA que permita dar apoio às atuais políticas