PROJETO DE GRADUAÇÃO II - app.uff.br VINICIUS... · Figura 4.6 FPA ascendente da posição 90o, p. 29 Figura 4.7 Tornado da produtividade na posição 135o, p. 30 Figura 4.8 FPA

1

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE

TCE - Escola de Engenharia

TEM - Departamento de Engenharia Mecânica

PROJETO DE GRADUAÇÃO II

Título do Projeto :

Análise das variáveis que influenciam o cálculo da

produtividade da soldagem de juntas soldadas de topo

de aço carbono com o processo eletrodo revestido

Autor :

Vinícius Vendas Sarmento

Orientador :

Miguel Luiz Ribeiro Ferreira

Data : 27 de Março de 2016

2

VINÍCIUS VENDAS SARMENTO

ANÁLISE DAS VARIÁVEIS QUE INFLUENCIAM O CÁLCULO DA PRODUTIVIDADE

DA SOLDAGEM DE JUNTAS SOLDADAS DE TOPO DE AÇO CARBONO COM O

PROCESSO ELETRODO REVESTIDO

Trabalho de conclusão do curso de Graduação em

Engenharia Mecânica, da Universidade Federal

Fluminense, como requisito parcial à obtenção do título

de Bacharel em Engenharia Mecânica.

Orientador: Prof. Miguel Luiz Ribeiro Ferreira, D. Sc.

Niterói

2016

3

Ficha Catalográfica elaborada pela Biblioteca da Escola de Engenharia e Instituto de Computação da UFF

4





AVALIAÇÃO FINAL DO TRABALHO

Título do Trabalho:

ANÁLISE DAS VARIÁVEIS QUE INFLUENCIAM O CÁLCULO DA

PRODUTIVIDADE DA SOLDAGEM DE JUNTAS SOLDADAS DE TOPO

DE AÇO CARBONO COM O PROCESSO ELETRODO REVESTIDO

Parecer do Professor Orientador da Disciplina:

- Grau Final recebido pelos Relatórios de Acompanhamento: 9.0

- Grau atribuído ao grupo nos Seminários de Progresso:

Parecer do Professor Orientador:

Nome e assinatura do Prof. Orientador:

Prof.: Miguel Luiz Ribeiro Ferreira Assinatura:

Parecer Conclusivo da Banca Examinadora do Trabalho:

Projeto Aprovado sem restrições

Projeto Aprovado com restrições

Prazo concedido para cumprimento das exigências: / /

5





AVALIAÇÃO FINAL DO TRABALHO

(continuação)

Aluno : Vinícius Vendas Sarmento Grau : 9.0

Composição da Banca Examinadora :

Prof.: Miguel Luiz Ribeiro Ferreira Assinatura :

Prof.: José Luiz Ferreira Martins Assinatura :

Prof.: Cássia Andréa Ruotolo Morano Assinatura :

Data de Defesa do Trabalho : 29 de julho de 2016

Departamento de Engenharia Mecânica, / /

6

AGRADECIMENTOS

Ao professor Miguel Luiz Ribeiro Ferreira, pela sua orientação e paciência ao longo da

realização deste trabalho de conclusão de curso.

Ao professor José Luiz Martins pelo seu auxílio e esclarecimento de dúvidas ao longo das

disciplinas de formação do curso.

Aos funcionários do laboratório LAMIS pelo seu excelente atendimento e auxílio quando

era necessário.

Á minha mãe pelo seu auxílio e suporte durante esse caminho extenso para formação.

7

RESUMO

Este trabalho tem como meta analisar quais variáveis de processos de soldagem geram um

maior impacto no cálculo da produtividade, pois assim se saberá quais parâmetros devem ter

um controle mais restrito de tolerâncias por fazerem que a produtividade sai além da margem

definida na estimativa do projeto. A metodologia utilizada para tal conta com o uso do

método de Monte Carlo para realização das simulações numéricas, por se tratar de um dos

métodos mais amplamente usados na literatura, e gerar gráficos para análise de sensibilidade

em relação aos parâmetros e posições em seu impacto no cálculo dos parâmetros obtidos.

Além disso, este trabalho também buscou discutir visões de produtividade vigentes na

literatura para encontrar aquela que fosse mais condizente com a meta principal de análise de

sensibilidade. Dentre os resultados obtidos, notou-se que o ângulo do chanfro foi o principal

parâmetro a influenciar o cálculo da produtividade mesmo na tolerância especificada pela

norma ASME B31.3 e que as posições de soldagem afetam o cálculo da produtividade menos

que alguns parâmetros dimensionais. Sendo relevante ainda ressaltar que as posições de

soldagem quando comparadas estritamente entre si apresentaram alto grau de variabilidade no

impacto do cálculo da produtividade.

Palavras-chave: produtividade; Monte Carlo; soldagem.

8

ABSTRACT

This work has as its main objective to evaluate which variables of welding processes have the

highest possible impact on productivity’s calculation and under which circumstances is

possible to achieve this higher impact, as it will make known which parameters must have an

quality control even stricter than initially tolerated due to their impact on productivity’s

calculation making it surpass the tolerable limits specified by the project. The methodology

used to do so consists of numerical simulations using the Monte Carlo method, which is

widely known and accepted in the existing literature, the method is used to generate graphical

results which are in turn used to evaluate the sensibility of an equation to the variation of its

parameters. Moreover, this work has briefly discussed a few different views on productivity in

order to better select which view correlates the most to the main goal of this work. Among the

results obtained, it can be noted that the angle was the main parameter which affected the

productivity’s calculation even though according to ASME B31.3 tolerances on the

parameter, and the welding positions affected the productivity’s calculation very little when

compared to some dimensional parameters. Another relevant point is that the welding

positions when compared amongst themselves in their impact over the productivity’s

calculation show great variability in the results.

Key-Words: productivity; Monte Carlo; welding.

9

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 2.1 Posições de soldagem em chapa, p. 13

Figura 2.2 Geometria do cordão de solda, p. 14

Figura 2.3 Geometria do cordão de solda, p. 22

Figura 4.1 Tornado da produtividade na posição 0o, p. 24

Figura 4.2 FPA ascendente da posição 0o, p. 25









Figura 4.11 Tornado da produtividade média, p. 33

Figura 4.12 FPAs sobrepostas das produtividades, p. 34

10

LISTA DE TABELAS

Tabela 3.1 Máximos e mínimos dos parâmetros, p. 23

Tabela 4.1 Principais estatísticas na posição 0o, p. 25





Tabela 4.6 Principais estatísticas da produtividade média, p. 33

Tabela 4.7 Comparação de resultados, p. 35

11

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO, p. 12

2 METODOLOGIA, p. 13

2.1 OBJETIVO DO TRABALHO, p.13

2.2 AMOSTRA, p. 13

2.3 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL, p. 14

3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA, p. 16

3.1 PROCESSO ELETRODO REVESTIDO, p. 16

3.2 MÉTODO DE MONTE CARLO, p. 17

3.3 PRODUTIVIDADE, p. 18

3. 3.1 CONCEITOS E DEFINIÇÕES, p. 19

3. 3.2 PRODUTIVIDADE EM CONSTRUÇÃO E MONTAGEM INDUSTRIAL, p. 20

3. 3.3 PRODUTIVIDADE EM SOLDAGEM, p. 21

4 RESULTADOS E DISCUSSÂO, p. 24

5 CONCLUSÔES, p. 36

6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, p. 37

12

1 INTRODUÇÃO

A importância da produtividade na área da construção e montagem é de estimar o

tempo e recursos necessários para cumprir projetos e as tarefas individuais destes, valendo

ressaltar que a soldagem é um dos principais processos utilizados no setor de construção e

montagem devido à sua versatilidade e custo relativamente reduzido se comparada a outros

métodos utilizados para montagem.

Entretanto, a indústria carece de indicadores de produtividade bem produzidos e

confiáveis, por tal razão este trabalho busca definir o conceito de produtividade

conceitualmente e matematicamente, para que se possa utilizar-se profissionalmente. Este

trabalho está desencadeado em capítulos para facilitar a leitura.

No capítulo de metodologia é discutido como foi realizada a revisão bibliográfica, a

coleta de dados, a escolha da amostra bem como a descrição do procedimento experimental

no qual utilizou-se o método de Monte Carlo para as simulações numéricas.

O capítulo de revisão bibliográfica possui como meta abordar concepções

diferenciadas de produtividade de modo que se chegue a uma conclusão de qual delas é mais

adequada tendo em mente as metas do trabalho.

No capítulo de resultados e discussão busca-se avaliar os resultados obtidos para os

procedimentos descritos previamente, de modo a se averiguar quais parâmetros e posições são

mais importantes na hora de se estabelecer as tolerâncias do controle de qualidade para a

soldagem com um eletrodo revestido de 2,5mm de diâmetro.

Finalmente, no capítulo de conclusões registrou-se os principais fatos e informações

adquiridas ao longo do trabalho, para que o mesmo sirva como uma base para se avaliar a

produtividade em outros estudos.

13

2 METODOLOGIA

A metodologia deste trabalho foi embasada principalmente em Martins (2011) e Lobato

(2015). Contando com Berryman et al (2011), Adrian (2004), Vaines (1197) e Christian

(2013) como fontes para auxiliar nas definições que serão discutidas em breve.

2.1 OBJETIVO DO TRABALHO

O trabalho possui como metas verificar quais variáveis irão impactar mais no cálculo

da produtividade da soldagem de juntas soldadas de topo de aço baixo carbono baixa liga ao

se utilizar o processo de soldagem com eletrodo revestido de 2,5mm para execução do passe

da raiz e do enchimento.

2.2 AMOSTRA

A amostra retirada de Martins (2011) foi escolhida de forma aleatória, através do

sorteio de seis pontos para cada posição de teste, que são expostas na figura 2.1 abaixo.

Martins (2011) usa as posições de soldagem plana (0o),45

o, vertical (90

o), 135

o e sobre cabeça

(180o). Segue uma exemplificação das posições de soldagem:

Figura 2.1: Posições de soldagem em chapa

Fonte: FBTS (2002)

Através da figura acima pode-se observar que apenas 3 posições utilizadas em

Martins (2011) e consequentemente neste trabalho são posições padronizadas pela norma

AWS D1.1 (2002).

14

2.3 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL

O primeiro passo para a realização das simulações foi configurar as funções de

distribuição de probabilidade das variáveis de entrada, que foram:

- Abertura da raiz;

- Tempo de limpeza;

- Tempo de arco aberto;

- Ângulo do chanfro;

- Altura do reforço;

- Reforço da raiz;

- Nariz.

Estes parâmetros de entrada referentes a aspectos geométricos e dimensionais tiveram

suas distribuições ajustadas como uniformes, pois a priori não há uma tendência de alguns

valores serem mais prováveis que outros, isto é, há probabilidade igual de ocorrência para

qualquer valor compreendido entre os limites inferiores e superiores, conforme Mawdesley et

al (2009) aponta para o seu caso específico. Estes limites foram estabelecidos através dos

dados operacionais usados por Martins (2011) e combinados com as tolerâncias da norma

ASME B31.3 (2002) para obter os limites inferiores e superiores.

Uma ilustração desses parâmetros segue:

Figura 2.2 - Geometria do cordão de solda.

Fonte: Modenesi (2001, apud Botinelly, 2009, pg. 29)

Onde:

e: nariz;

L: comprimento;

t: espessura;

f: Abertura da raiz;

θ: Angulo do chanfro;

15

r: Altura do reforço.

Além disso, sabe-se que por se tratar do procedimento de soldagem com eletrodo

revestido, o tempo de limpeza será diferente de zero pois há formação de escória neste

processo, logo requerendo a remoção desta escória para realização de passes subsequentes de

soldagem e montagem, caracterizando assim o tempo de limpeza. Enquanto o tempo de arco

aberto expressa o tempo no qual a soldagem foi efetivamente realizada.

Para os parâmetros geométricos por não haver dados e por a priori não existir uma

tendência de concentração de ocorrências, isto é, os valores possíveis possuem igual

probabilidade de ocorrência a priori, foi utilizada a distribuição uniforme. Uma vez que esta, é

definida como uma distribuição homogênea ao longo de um intervalo de valores reais.

Para os parâmetros temporais de limpeza e arco aberto, na escolha da função de

distribuição utilizou-se o software @RISK 7.0.1. Desta forma, foram selecionadas

distribuições de Pareto para todos os tempos. É importante ressaltar que a distribuição

uniforme de modo geral se classificou na segunda e terceiras posições com desempenho pior

no teste numérico do critério da informação de Akaike, indicado por Letsoalo (2013) e Chan

(2012) como um teste de igual importância ao teste do qui-quadrado.

Uma vez que foram cumpridas essas tarefas, foi então realizada a definição de saídas,

sendo as saídas definidas como as produtividades em cada posição de soldagem executadas

por Martins (2011), bem como a produtividade média. A partir das definições de saída foram

então gerados os gráficos de tornado que demonstram o impacto das variáveis de entrada no

cálculo, além das funções de probabilidade acumulada ascendente das produtividades em cada

posição.

16

3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

A metodologia empregada na revisão bibliográfica do trabalho consistiu em pesquisas

bibliográficas feitas através do portal periódicos Capes, cujo endereço eletrônico é

“https://www.periodicos.capes.gov.br/”, utilizando as palavras chaves “welding”,

“productivity” e “Monte Carlo”, sem o uso de quaisquer filtros e configurações especiais. O

critério de seleção usado foi de escolher apenas artigos que buscassem definir produtividade

ou apresentassem tabelas ou gráficos com os resultados obtidos por eles, tais como Thomas e

Nojedehi (2013) e Vaines (1997) por exemplo. Os artigos Jarkas e Bitta (2012), Ganesan

(1984) e Song (2008) também foram utilizados como base na definição dos termos

Após a coleta desse material da literatura, foram feitos fichamentos resumindo e

destacando as informações mais pertinentes de cada artigo. A etapa seguinte, consistiu na

análise crítica e redação das observações finais acerca das informações e definições obtidas.

3.1 PROCESSO ELETRODO REVESTIDO

O processo de eletrodo revestido consiste no uso de um eletrodo que é consumível, sendo a

escolha do material do eletrodo dependente principalmente do material a ser soldado. Como

neste trabalho o aço a ser soldado é aço carbono de baixa liga, o eletrodo usado foi E7018

conforme a classificação da norma AWS D1.1 (2002).

O eletrodo se separa em duas partes, a alma e o revestimento. A alma é o eletrodo

propriamente dito, isto é, é a porção do eletrodo que conduz corrente elétrica e que ao ser

consumida fornecerá o metal de adição para a solda, enquanto o revestimento irá se tornar

escória. Contudo, o revestimento possui as seguintes funções:

- Proteger o metal de solda de corrosão durante armazenamento;

- Estabilizar o arco elétrico;

- Direcionar o arco elétrico;

- Isolar a alma de aço do eletrodo;

- Adicionar elementos de liga ao metal de solda;

- Controlar a integridade do metal de solda.

Conforme aponta Ferreira (2013), a produtividade é relativamente baixa, pois o processo

tem um tempo de soldagem longo e consequentemente requer um fornecimento de homens-

hora alto, isso se dá devido ao fato deste processo requerer várias tarefas, tais como, o

17

soldador colocar equipamentos para proteção individual, prender o eletrodo, ligar o

equipamento que irá fornecer a corrente elétrica, limpar a escória entre passes bem como

trocar o eletrodo quando ele for totalmente consumido.

3.2 MÉTODO DE MONTE CARLO

Desde a sua origem, em meados da década de 40 durante o projeto Manhattan, o método de

Monte Carlo tem sido utilizado com êxito em uma ampla gama de áreas como mostra Mackay

(2010), incluindo a área nuclear para simular qualquer problema que necessite de uma

distribuição de números aleatórios distribuídos de forma não uniforme e por se basear em

chances aleatórias foi nomeado tendo em mente o famoso cassino de Mônaco.

O método de Monte Carlo conforme Martins, Ferreira e Saraiva (2011) é um método

estatístico de representar sistemas físicos ou matemáticos complexos através da utilização de

valores gerados de forma pseudorrandômica como dados de entrada desses sistemas para

gerar um amplo conjunto de soluções, pois é impossível para um computador ser

verdadeiramente randômico uma vez que sua precisão é finita, o que gera erros de

arredondamento como aponta Martins (2011). A probabilidade de uma solução particular

pode ser calculada dividindo-se pelo número de vezes que a solução foi gerada pelo número

total de tentativas. Através da utilização de um número cada vez maior de simulações e

pontos, a probabilidade das soluções pode ser determinada. Este método é usado em uma

ampla área de temas, incluindo matemática, física, biologia, engenharia e finanças, bem como

em problemas nos quais determinar a solução analítica iria gastar muito tempo.

O método de Monte Carlo possui as seguintes etapas, segundo Martins, Ferreira e Saraiva

(2011):

1- Agrupar dados coletados em tabelas, distribuindo-os em classes;

2- Escolher uma distribuição, sendo uma variável aleatória contínua que melhor represente

os dados da amostra;

3- Execução da simulação utilizando como base a distribuição definida previamente;

4- Realizar uma avaliação da quantidade de números aleatórios, para verificar se é

satisfatória, caso não seja o passo anterior deverá ser então repetido até que a

quantidade considerada ideal seja alcançada;

5- Utilizando os resultados obtidos gerar a função de probabilidade acumulada, a partir da

qual as análises poderão ser realizadas;

18

Esta concepção também está presente em Lobato (2015) com algumas alterações, o autor

limita o número de iterações numéricas além de adotar uma significância de 95%, para reduzir

o tempo de processamento e gasto computacional. Esses mesmos valores serão adotados neste

trabalho uma vez que produziram bons resultados em Lobato (2015).

Lobato (2015) ainda aponta que a produtividade em soldagem tem alguns fatores que são

altamente aleatórios, portanto o método de Monte Carlo se constitui em uma ferramenta de

análise interessante de ser adotada.

Em Lobato (2015), os passos para uma análise utilizando o método de Monte Carlo são:

1- Organizar os dados obtidos em uma tabela, separando-os em classes;

2- Executar testes de aderência das funções de distribuição de probabilidade para

verificar quais delas melhor atende a significância de 95% para cada amostra a ser

utilizada na simulação.

3- Selecionar a função de distribuição de probabilidade com melhor resultado de

aderência;

4- Realizar a simulação de Monte Carlo com os dados.

5- Averiguar se a quantidade escolhida de iterações foi suficiente para se obter a

convergência e significância desejados. Caso não seja, escolher outra função de

distribuição para os dados.

6- Gerar as saídas dos gráficos das funções de distribuição de probabilidade e funções

de probabilidade acumulada bem como calcular os parâmetros estatísticos para

análise.

7- Valendo-se dos resultados obtidos, gerar gráficos de tornado para avaliar a

influência de cada parâmetro na produtividade, permitindo assim a análise de

sensibilidade.

3.3 PRODUTIVIDADE

Para se definir produtividade existem 2 vertentes principais, da perspectiva econômica e

empresarial, utilizada por Adrian (2004) e a vertente direcionada a saída de produto usada em

Martins (2011). Primeiramente, será realizada uma análise saindo de uma definição mais

ampla para cada uma dessas vertentes com intuito de averiguar qual é concepção melhor

alinha com os objetivos estabelecidos para este trabalho.

19

3.3.1 Conceitos e definições

Para definir a visão geral da produtividade foi utilizado o artigo Burgess (2007).

Burgess (2007) discute desde a visão de produtividade em termos gerais como é lecionada na

academia até chegar a conclusões sobre fatores que afetam produtividade e diferentes formas

de avaliar quantativamente a produtividade, este conceito mais abrangente de produtividade é

expresso na fórmula abaixo:

(3.1)

Entretanto, é necessário definir como serão quantificados esses recursos, usualmente, por

parte de empresas é feita uma quantificação dos recursos em termos de capital financeiro,

alterando-se a fórmula anterior para:

(3.2)

Nota-se que com esta mudança, já se dispõe de vários métodos de avaliar não só a

produtividade, mas também os fatores chaves de desempenho que virão a afetá-la e,

consequentemente, a lucratividade de um negócio, processo ou projeto, pois o escopo ainda é

muito amplo com apenas essa definição estabelecida, conforme indica Burgess (2007).

Além disso, nota-se que esta visão de produtividade apresenta alguns problemas, uma vez

que a expressão em capital financeiro varia de uma forma flutuante imprevisível estando

sujeita a vários fatores como o câmbio, inflação e desvalorização das moedas, gerando

variações na mesma que não reproduzem bem a realidade dos fatos averiguados em campo. A

forma de solucionar este problema será vista mais adiante, por enquanto haverá um foco em

fatores que influem na produtividade.

Dentre os fatores que influem na produtividade destacam-se, segundo Adrian (2004):

-Cultura;

-Legislação;

-Qualificação da mão de obra;

-Experiência da mão de obra;

-Motivação da mão de obra.

20

Cabe-se destacar que as condições da mão de obra são os principais fatores que irão afetar

a produtividade, pois uma mão de obra incapaz de realizar de atender as tarefas conforme o

esperado, por quaisquer conjuntos de fatores, irá resultar em uma menor produtividade. Tendo

em mente que a mão de obra ainda é a principal ferramenta de transformação e agregação de

valor em um amplo campo de atividades.

O comportamento da produtividade também possui as chamadas curvas de experiência dos

funcionários, pois a capacitação na tarefa não implica o alcance do máximo da mesma, é

apenas o início desse processo segundo Randolph (1986). Contudo, a partir de um certo

patamar ter uma maior experiência não irá mais causar mudanças de produtividade do

funcionário na tarefa.

3.3.2 Produtividade em construção e montagem industrial

Na indústria da construção e montagem industrial é comum utilizar-se como a entrada de

recursos homens-hora ou máquinas-hora, enquanto para a saída as divergências costumam ser

maiores, mas normalmente utiliza-se uma unidade de área como metros quadrados ou

quilômetros quadrados, ou unidades de massa como toneladas ou quilogramas, entre outras.

Aplicando essas diretrizes a fórmula muda para:

(3.3)

Como observado na literatura e nos artigos de Nasiderzadeh e Nojedehi (2013) e Thomas e

Yikoumis (1987), utiliza-se homens-hora pelo fato do custo variável e operários ainda ser

muito maior que o de máquinas. Além disso, os artigos usam a área por ter menos incertezas e

fatores de influência do que a massa. Desta forma, a equação fica se altera para:

(3.4)

Apesar de não haver um consenso pleno, foi percebido que esta versão de produtividade é

a mais utilizada tendo como base a literatura consultada.

A concepção previamente vista de balanço de capitais agregados e capitais de entrada

agora é vista apenas como uma eficiência de custos. Ela é importante como um indicador de

desempenho financeiro, pois juntamente com a lucratividade irá respaldar a tomada de

decisões dos empresários, acionistas e investidores, afetando consequentemente a escolha de

projetos e equipamentos a serem utilizados, como é exposto em Adrian (2004).

21

Os indicadores de desempenho, além da produtividade, mais comuns na construção e

montagem industrial são, conforme apontado por Mayer (2007):

(3.5)

(3.6)

(3.7)

Sendo a produtividade acumulada a medida do esforço requerido para finalizar o trabalho,

enquanto a produtividade de base representa o melhor desempenho que uma firma consegue

obter para um projeto em particular.

3.3.3 Produtividade em soldagem

Em soldagem bem como em outros processos, só é avaliado a produtividade do processo

enquanto ele está ativo, no caso de soldagem significa enquanto o arco elétrico está aberto,

isto é feito para evitar que outros processos ou atividades sejam contabilizados dentro da

produtividade de soldagem, esses fatos são descritos e enfatizados em Berryman (2011).

Outra diferença fundamental de construção é que ao invés de área, em soldagem se utiliza

volume e massa, pois é esse volume ou massa da solda que sofreu transformação e agregou

valor ao produto, como mostra as equações 3.5 e 3.6:

(3.5)

(3.6)

Além disso, a produtividade em soldagem é muito influenciada pela taxa de deposição do

metal de adição, pela qualificação, experiência e motivação do soldador, bem como as

condições do local que soldagem está sendo realizada.

22

Figura 3.1 - Geometria do cordão de solda.

Fonte: Modenesi (2001, apud Botinelly, 2009, pg. 29)

Onde:

sA - Área transversal do cordão com o metal depositado

L - Comprimento do cordão

Sendo:

2/)( 02

1 tgtA (3.7)

ftA 2 (3.8)

2/)(3 rWA (3.9)

efA 2

4

(3.10)

Sabendo que:

)(2 tgtfW (3.11)

Observando-se essas fórmulas já se pode elaborar hipótese de quais variáveis irão afetar

mais a produtividade por aparecerem em mais de uma área a ser calculada, como por exemplo

a espessura e o afastamento que aparecem em 3 fórmulas, bem como o ângulo do bisel que

aparece em 2 fórmulas.

23

Considerando-se as variações admitidas pela norma ASME B31.3 (2002) e os dados

operacionais de Martins (2011) tem-se que:

Tabela 3.1: Máximos e mínimos dos parâmetros

Dimensão Máximo Mínimo

f (mm) 4.00 2.00

e (mm) 2.00 1.00

2. (o) 70 60

r (mm) 3.00 0.00

L(mm) 160 150

Fonte: Elaborado pelo autor (2016)

Assim, sendo as fórmulas prévias, com suas faixas de valores, aplicáveis em:

4312 AAAAS (3.12)

Tem-se que o volume será então:

LAV Ss (3.13)

Finalmente, a produtividade então será:

)/( LSVP s (3.14)

Onde:

S - Tempo de arco aberto total

L - Tempo total de limpeza

24

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Como resultados foram obtidos gráficos de tornado para os impactos das variáveis na

produtividade nas posições já abordadas para que fosse feita posteriormente uma análise da

sensibilidade para se averiguar o impacto sofrido no cálculo da produtividade em cada uma

das variáveis. Outro resultado pertinente obtido foi o gráfico das curvas de funções

acumuladas das posições sobrepostas para que se possa analisar variações na produtividade

causadas pela alteração da posição de soldagem.

Figura 4.1 - Tornado da produtividade na posição 0o.


25

Figura 4.2 - FPA ascendente na posição 0o.


Tabela 4.1: Principais estatísticas na posição 0o

Valor

Média (cm3/Hh) 209.23

Desvio padrão (cm3/Hh) 34.36

Moda (cm3/Hh) 215.21

Mediana (cm3/Hh) 204.58

Coeficiente de variação (%) 11.64

Valor admissível máximo

(cm3/Hh)

233.59

Valor admissível mínimo

(cm3/Hh)

184.87


Nota-se que a única variável que ultrapassou a variação admissível pelo processo tanto na

redução quanto na ampliação foi o ângulo do chanfro, logo sendo o parâmetro que mais

26

impacta o cálculo da produtividade. Observa-se também que as outras variáveis em pouco

impactam a produtividade, uma vez que ficam nas faixas admissíveis pelo processo, de modo

a ser difícil saber se o impacto na produtividade foi devido à própria variabilidade do processo

ou a variação dos parâmetros.



27




Valor







(cm3/Hh)

227.29


(cm3/Hh)

164.71


Observa-se que novamente apenas o ângulo do chanfro excedeu tanto o limite inferior

quanto o limite superior admitido pelo processo, com os demais parâmetros estando entre

28

esses limites, de modo que todos os outros parâmetros acabaram causando um impacto dentro

da variabilidade numérica obtida para o processo na posição de 45º.



29




Valor







(cm3/Hh)

246.71


(cm3/Hh)

174.13


Pode-se notar que de forma inesperada a média na posição de 90º foi maior que a média da

posição de 0o, mas muito próximas com diferença percentualmente menores 5% para quase

todos os parâmetros estatísticos, o que indica uma quase coincidência das curvas. Além disso,

30

mais uma vez é notório que o ângulo do chanfro foi o único parâmetro cujo impacto no

cálculo da produtividade ultrapassou os limites admissíveis encontrados para redução e

ampliação da produtividade.





31


Valor







(cm3/Hh)

202.03


(cm3/Hh)

142.57


Pode-se notar que de forma inesperada a média na posição de 90º foi maior que a média da

posição de 0o, mas muito próximas com diferença percentualmente menores 5% para quase

todos os parâmetros estatísticos, o que indica uma quase coincidência das curvas. Além disso,

mais uma vez é notório que o ângulo do chanfro foi o único parâmetro cujo impacto no

cálculo da produtividade ultrapassou os limites admissíveis encontrados para redução e

ampliação da produtividade.

Figura 4.9 - Tornado da produtividade na posição 180º.


32




Valor







(cm3/Hh)

212.89


(cm3/Hh)

154.53


Com estes resultados pode-se notar que o ângulo do chanfro foi novamente o único

parâmetro a exceder os limites admissíveis. Além disso, nota-se que a menor média foi da

posição de 135º e não de 180º diferentemente do que era esperado, pois a média da

produtividade é um bom indicativo de qual posição é provavelmente a menos improdutiva e

era esperado que a posição de 180º fosse a mais improdutiva.

33

E para melhor analisar-se os efeitos globais elaborou-se a produtividade média, consistindo

da média aritmética da produtividade em todas posições abordadas. Deste modo, resultando

em:

Figura 4.11 - Tornado da produtividade média.


Tabela 4.6: Principais estatísticas na produtividade média

Valor

Média (cm3/Hh) 156,24

Desvio padrão (cm3/Hh) 4,47

Moda (cm3/Hh) 157,90

Mediana (cm3/Hh) 156,68

Coeficiente de variação (%) 2,86


(cm3/Hh)

160,71


(cm3/Hh)

151,77


34

Como se pode observar, uma vez que os parâmetros são congelados e se estuda apenas as

influências dos tempos, os tempos de limpeza influenciam mais do que os tempos de

soldagem, isto é, os tempos de arco aberto, logo é mais interessante elaborar-se formas de

agilizar-se a limpeza mais do que a execução da soldagem. Todavia, de forma inesperada o

tempo de arco aberto da posição plana se mostrou mais impactante no cálculo da

produtividade do que as demais posições, mas esse impacto ainda esteve dentro dos limites

admissíveis nos quais não há como se diferenciar efeitos da variabilidade do próprio processo

em relação ao impacto dos parâmetros.

Posteriormente, foi gerado o gráfico das funções de probabilidade acumulada ascendentes

das posições, para se ter uma prova final das hipóteses levantadas quanto às posições de

soldagem:

Figura 4.12 - FPAs Sobrepostas das produtividades.


Pode-se verificar que a hipótese de que a posição de 135º era a mais improdutiva foi

confirmada, pois a curva desta posição está sempre mais à esquerda das demais, pois sabe-se

que o gráfico de função de probabilidade acumulada ascendente expressa o quanto provável é

de que o valor obtido seja um valor qualquer até um valor específico, logo sendo preferível

35

que a probabilidade seja maior para maiores valores de produtividade e não menores, o que

por sua vez significa a curva possuir pontos mais à direita em relação às outras.

Em segundo lugar, conforme era esperado a posição plana foi uma das mais produtivas

juntamente com vertical, a qual era inesperada de possuir uma das melhores produtividades. A

posição de 45º, no entanto se comportou conforme se esperava, isto é, sendo uma posição de

produtividade intermediária.

A posição sobre cabeça apesar de não ter sido a mais improdutiva ainda sim se demonstrou

ser a segunda mais improdutiva, provavelmente devido à grande dificuldade de limpeza e

soldagem nesta posição.

Posteriormente, para que os resultados pudessem ser comparados com os de Martins

(2011) a tabela abaixo foi elaborada:

Tabela 4.7: Comparação de resultados

Posições Média

(cm³/Hh)

Média de

Martins

(2011)

(cm³/Hh)

Desvio

padrão

(cm³/Hh)

Desvio

padrão de

Martins

(2011)

(cm³/Hh)

Coeficiente

de

variação

(%)

Coeficiente

de

variação

de Martins

(2011) (%)

0o 209.23 113.19 34.36 15.96 11.64 14.10

45o 195.00 106.24 32.29 19.89 16.56 18.73

90o 210.42 112.39 36.29 20.72 17.25 18.43

135o 172.30 90.33 29.73 9.58 17.25 10.60

180o 183.71 95.51 29.18 3.25 15.88 3.4


Da tabela acima e em posse do conhecimento que Martins (2011) usa alguns parâmetros

dimensionais com valores diferentes bem como não busca intencionalmente variar os valores

dos parâmetros, pode-se concluir que nenhuma análise quantitativa da tabela pode ser feita.

Todavia, ainda se pode realizar analises qualitativas, sendo o principal fato reafirmado por

esta tabela a ordem das produtividades, podendo-se ver que em Martins (2011) a posição de

135º seguida pela de 180º também foram as mais improdutivas, além disso as posições de 0o e

90º novamente ficaram próximas entre si e foram as posições mais produtivas.

36

5 CONCLUSÕES

A primeira conclusão que se pode tirar é que o trabalho conseguiu obter alguns dos

resultados esperados por serem amplamente abordados na literatura, como por exemplo a

posição sobre cabeça ser uma das mais improdutivas enquanto a posição plana é uma das mais

produtivas. Contudo, houveram alguns resultados inesperados devido à grande influência que

os tempos de limpeza tiveram, de modo que algumas posições obtiveram graus de

produtividade inesperados, como por exemplo a posição de 135º ser mais improdutiva que a

posição sobre cabeça, bem como a posição vertical ter sido basicamente tão produtiva quanto

a posição plana.

Além disso, todos os resultados obtidos estiveram dentro ou suficientemente próximos

do grau de significância utilizado que foi de 90%, bem como obteve um coeficiente de

variação razoável para os resultados das saídas dos cálculos de produtividade.

Finalmente, com a análise de sensibilidade pode-se constatar a grande importância de

assegurar que o ângulo do chanfro seja mantido com a menor tolerância possível sem

aumentar demasiadamente os custos, sendo indicado até uma redução da tolerância admissível

para que não faça que a produtividade seja diferente da estimada no projeto, pois é o único

parâmetro que ultrapassa os limites admissíveis tanto para redução quanto ampliação

ultrapassando a faixa da variabilidade do próprio processo.

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