APLICAÇÃO DAS METODOLOGIAS DE FMEA E ANÁLISE DE WEIBULL PARA AUMENTO DE CONFIABILIDADE NOS VIRADORES DE VAGÕES DO PORTO NORTE VALE

UNIDADE DE ENSINO SUPERIOR DOM BOSCO – UNDB

COORDENAÇÃO DE ENGENHARIA
CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

EDUARDO CAVALCANTI VENANCIO DE SOUZA

APLICAÇÃO DAS METODOLOGIAS DE FMEA E ANÁLISE DE WEIBULL PARA AUMENTO DE CONFIABILIDADE NOS VIRADORES DE VAGÕES DO PORTO NORTE - VALE

São Luís

2013

EDUARDO CAVALCANTI VENANCIO DE SOUZA

APLICAÇÃO DAS METODOLOGIAS DE FMEA E ANÁLISE DE WEIBULL PARA AUMENTO DE CONFIABILIDADE NOS VIRADORES DE VAGÕES DO PORTO NORTE – VALE

Monografia apresentado ao Curso de Graduação em Engenharia de Produção, da Unidade de Ensino Superior Dom Bosco – UNDB, para obtenção do grau de Bacharel em Engenheira de Produção.

Orientador: Prof. Esp. Pablo Alexandre Matos Barros

São Luís

2013

EDUARDO CAVALCANTI VENANCIO DE SOUZA

APLICAÇÃO DAS METODOLOGIAS DE FMEA E ANÁLISE DE WEIBULL PARA AUMENTO DE CONFIABILIDADE NOS VIRADORES DE VAGÕES DO PORTO NORTE - VALE

Monografia apresentado ao Curso de Graduação em Engenharia de Produção, da Unidade de Ensino Superior Dom Bosco – UNDB, para obtenção do grau de Bacharel em Engenheira de Produção.

Orientador: Prof. Esp. Pablo Alexandre Matos Barros

Aprovada em: ___/___/___

Banca Examinadora

________________________________________________________

Prof. Esp. Pablo A. Matos Barros

Unidade de Ensino Dom Bosco

_________________________________________________________

2º EXAMINADOR

Unidade de Ensino Dom Bosco

_________________________________________________________

3º EXAMINADOR

Unidade de Ensino Dom Bosco

Dedico este trabalho primeiramente a Deus,

pois sem Ele, nada seria possível.

A toda minha família, principalmente meus pais,

pela dedicação e compreensão

em todos os momentos desta e de outras caminhadas.

A minha esposa por sua paciência,

sempre me apoiando e ajudando a resolver tudo.

AGRADECIMENTOS

Em primeiro lugar, a Deus que me permitiu chegar até este momento tão especial. Sem Ele, não podemos ir a lugar nenhum;

A minha eterna e amada esposa Clara, que sempre teve paciência, me incentivou, motivou e cobrou o alcance deste objetivo único. Chegar ate aqui perpassou por um caminho árduo e desafiador, ao qual sem ela, seria impossível;

A UNIDADE DE ENSINO SUPERIOR DOM BOSCO – UNDB, através do corpo docente e funcional da Coordenação do Curso de Engenharia de Produção da UNDB que direta e indiretamente contribuiu nesta importante etapa da minha vida acadêmica.

Aos professores especialistas e grande participantes deste momento, Pablo Barros, Moacir Santiago e George Herbert e Carlos Taborda, por terem colaborado ativamente deste momento tão especial.

A todos da Vale, por ter me propiciado a oportunidade do aprendizado, vindo a aumentar meus conhecimentos práticos, onde pude evidenciar os conhecimentos teóricos adquiridos durante o curso.

Ao meu eterno e grande amigo Dorismar Oliveira (in memoriam) que iluminou meus primeiros passos na carreira que decidi seguir, mostrando os caminhos para o alcance do sucesso com humildade, honestidade e comprometimento.

Aos colegas do curso, que me ajudaram a manter meu entusiasmo, colaborando em diversos momentos ao longo deste caminho.

“A tecnologia é a base, mas é a gestão que faz a diferença”.

Alan Kardec

RESUMO

Manter a produção em uma planta industrial tendo a garantia que seus equipamentos não irão falhar ou falhar o menor tempo possível torna-se um dos principais desafios para a engenharia, certa vez que essa garantia é diretamente ligada à rentabilidade da empresa e o futuro do seu negócio. Para isso, ter equipamentos com confiabilidade é um dos requisitos para esse alcance. O aumento da disponibilidade e da confiabilidade dos ativos, retratados a partir de seus indicadores, será o ponto de fundamental para estudo de caso, visando o aumento da produção.

Palavras-chave: Disponibilidade. Confiabilidade. Produção.

ABSTRACT

Maintain production at an industrial plant with the assurance that their equipment will not fail or have the shortest possible time of failure becomes one of the key challenges for engineering once that security is directly linked to the profitability of the company and the business future. So, the reliability of equipments is a requirement for that range. The increased availability and reliability of assets, achieved from indicators, will be the key point for the case study, aiming to increase production.

Key-words: Availability. Reliability. Production.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Pag.

Figura 01- Evolução da manutenção........................................................................................11

Figura 02- Arvore de Falhas....................................................................................................16

Figura 03- Vista aérea do Terminal de Ponta da Madeira.......................................................34

Figura 04- Layout dos equipamentos do Terminal de Ponta da Madeira................................34

Figura 05- Fluxograma criticidade de equipamentos do Terminal de Ponta da Madeira........35

Figura 06- Equipamento de virador de vagões no momento de sua operação.........................37

Figura 07- Esquema do processo do virador de vagões...........................................................38

Figura 08- Vista superior do virador de vagões.......................................................................38

Figura 09- Conjunto empurrador e carro empurrador do virador de vagões...........................40

Figura 10- Posicionador de vagões..........................................................................................41

Figura 11- Giro do virador de vagões......................................................................................42

Figura 12- Grampo do virador de vagões................................................................................43

Figura 13- Balancins do virador de vagões..............................................................................43

Figura 14- Intervalo de troca e MTBF (tempo médio entre falhas).........................................45

Gráfico 01- Estratificação por equipamento e por modos de falha da Arvore de falhas.........16

Gráfico 02- Estratificação TOP10 por tipo, modo e ocorrências de falhas ........................... 18

Gráfico 03- Efeitos dos valores do parâmetro de forma, β......................................................28

Gráfico 04- Efeitos dos valores do parâmetro de forma, η......................................................28

Gráfico 05- Efeitos na taxa de falha.........................................................................................29

Gráfico 06- Curva da banheira.................................................................................................31

Gráfico 07- Efeitos dos valores do parâmetro de forma, η, em relação a constante................32

Gráfico 08- Gráfico de Pareto do virador 04...........................................................................40

Gráfico 09- Evolução da confiabilidade..................................................................................46

Gráfico 10- Evolução do resultado..........................................................................................47
Tabela 01- Métodos de Análise Qualitativa e Quantitativa.....................................................14

Tabela 02- Estratificação por disciplina da falha da Arvore de falhas- Janeiro 2013.............17 Tabela 03- Estratificação por equipamento e por modos de falha da Arvore de falhas..........17

Tabela 04- Exemplo de tabela de critérios de risco.................................................................24

Tabela 05- Tabela do FMEA dos viradores de vagão..............................................................44

Tabela 06- Tabela demonstrativa do resultado........................................................................47

SUMÁRIO

Pag.

1 INTRODUÇÃO.. 10

2 FMEA... 21

2.1 As Etapas para a Aplicação do FMEA... 23

2.1.1 Planejamento.. 23

2.1.2 Análise de falhas em Potencial 23

2.1.3 Avaliação dos Riscos. 24

2.1.4 Melhoria. 25

2.1.5 Continuidade. 26

3 ANALISE WEIBULL...................................................................................................26

3.1 Weibull- Parâmetro de Forma β..................................................................................27

3.2 Curva da Banheira........................................................................................................30

3.3 Weibull- Parâmetro de Forma η .................................................................................31

3.4 Cálculos Importantes com a Distribuição Weibull ...................................................32

4 APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS NOS VIRADORES DE VAGÃO................33

4.1 A Vale 33

4.2 Estrategias de Implantação das Ferramentas 36

4.3 Os Viradores de Vagões. 36

5 Considerações Finais......................................................................................................45

REFERÊNCIAS......................................................................................................................48

1 INTRODUÇÃO

Em uma planta industrial, os ativos da empresa, mais especificamente seus equipamentos produtivos, tem o papel principal no sucesso do negocio, pois são os bens que trarão a receita esperada para o investimento aplicado. Para que isso aconteça, manter os equipamentos em perfeitas condições operacionais e dentro da sua capacidade nominal torna-se a uma tarefa fundamental para o negócio. Para o processo produtivo ser rentável do ponto de vista da manutenção, alguns pontos são observados como redução dos custos com a manutenção industrial, redução das paradas não programadas (falhas), padronização das peças sobressalentes maximizando o estoque, eficácia das manutenções preventivas, entre outros.

Dessa forma, vários estudos já estão difundidos sobre manutenção de equipamentos, com aplicação de várias ferramentas e metodologias, que são aplicadas para a boa manutenção dos equipamentos, com o intuito de aumentar a disponibilidade e confiabilidade dos equipamentos.

Então, faz-se necessário que as empresas possuam um gerenciamento dos equipamentos através das manutenções dentro das especificações e periodicidade pré-estabelecidas. Vemos varias oportunidades na melhoria das manutenções, onde podemos criar metodologias para a prevenção das perdas. Logo, é de suma importância que as perdas com as paradas de manutenção não programadas (falhas) sejam minimizadas, e ajam ganhos com a implantação de metodologias com base na prevenção de falhas.

A manutenção é aplicada desde a origem da humanidade, onde, sem aplicação da mesma, o desenvolvimento técnico-industrial da humanidade estaria afetado. No fim do século XIX, com a mecanização das indústrias, surgiu a necessidade dos primeiros reparos em equipamentos que até então não seguiam uma sistemática. Até o ano de 1914, a Manutenção ficava em segundo plano onde a produção era sempre prioritária, tendo a execução da manutenção realizada pelo mesmo efetivo que operava os equipamentos. Com a implantação da produção em série, instituída por Henry Ford, as fábricas passaram a implantar programas produção e, em consequência, viram necessidade de instalar equipes que pudessem efetuar reparos nas máquinas operatrizes no menor tempo possível. Assim surgiu um órgão subordinado à operação, cujo objetivo básico era execução da Manutenção. Na manutenção industrial, a evolução no século XX se deu em três gerações:

Figura 01- Evolução da manutenção

Fonte: Kardec, Manutenção – Função Estratégica.

Como vemos, a evolução da manutenção se deu com a alteração das estratégias e com a mudança do ponto de vista sobre a importância de realizar as manutenções como parte fundamental para o sucesso do negocio.

A falta de disponibilidade dos equipamentos dentro de uma planta industrial, trás grandes impactos para o processo produtivo por interromper as atividades, com consequências de perda de produção, logo, redução de receita. Sendo assim, ter a maior disponibilidade possível dos equipamentos é fundamental para a sobrevivência do negocio. Os impactos na disponibilidade de um equipamento se dão basicamente por paradas de manutenção programadas (preventivas) e não programadas (corretivas).

Por exemplo, os equipamentos que serão estudados apresentam disponibilidade para o processo produtivo inferior a 50% do tempo disponível, devido ao excesso de quebras, o que compromete sensivelmente os indicadores de manutenção e operação (Confiabilidade e Disponibilidade) e a produção como um todo.

Então, estudar as causas dos problemas que levam as quebras, os principais impactos e o que pode ser feito para diminuir a quantidade de manutenções corretivas nos equipamentos, é de suma importância para o aumento da produção dentro da indústria.

As falhas (manutenções corretivas) dos equipamentos afetam a disponibilidade dos equipamentos e consequente perda de produção e receita. Reduzir o número dessas falhas é de suma importância para obter um processo produtivo salutar. Para isso, se faz necessário conhecer, estratificar, priorizar, tratar e conferir o resultado. Quanto menos falhas (horas de manutenções corretivas), maior a disponibilidade dos equipamentos, gerando maior produção.

Ainda nesta mesma linha de pensamento, segundo Dias (2011, p.19) diz que “[...] a confiabilidade é um elemento chave para o sucesso dos ativos no setor comercial, industrial e para o meio ambiente como um todo. A confiabilidade se propõe a determinar a probabilidade do ativo cumprir sua função ao longo do ciclo de vida”.

Os equipamentos em estudo foram analisados no período de janeiro de 2010 até dezembro de 2011, porem veremos como as mudanças propostas surtiram efeito até agosto de 2013. No inicio deste estudo em janeiro de 2010, os equipamentos apresentavam 873 horas de manutenção corretiva e uma produção mensal de 7,2 milhões de toneladas descarregadas pelo equipamento estudado, com uma disponibilidade física de 58%. Em abril de 2010 a disponibilidade física dos equipamentos bateu o menor índice registrado com 48,7%. Isto representa que os equipamentos ficavam praticamente metade do seu tempo útil parado.

Sendo assim, houve a necessidade de analisar os motivos das falhas com o intuito de aumentar a confiabilidade e a disponibilidade dos equipamentos estudados para obter, consequentemente o aumento da produção. Por isso será visto como as ferramentas de Confiabilidade, mais especificamente FMEA e Análise de WEIBULL colaboram para o aumento da confiabilidade dos equipamentos e, consequente, aumento da produção.

Para a análise realizada, serão utilizadas ferramentas para auxiliar no entendimento e tratamento das falhas. Antes disso, vamos definir os dois tipos de manutenção analisadas, a manutenção preventiva e a manutenção corretiva:

ü Manutenção Preventiva: Serviços preventivos estabelecidos através de programação (sistemática, lubrificação, inspeção), definidos por unidade calendário (dias, semana ou meses) ou por unidade não calendário (horas de funcionamento, quilômetros rodados, número de peças, número de operações). É realizada de forma programada e sistêmica, o que facilita a melhoria contínua, previsibilidade orçamentária, maior eficiência dos recursos (ferramentas, equipamentos e mão de obra) e programação da produção, pois sabe-se quando ocorrerá a manutenção e, com isso, não haverá a disponibilidade dos equipamentos para operar.

ü Manutenção Corretiva: Serviços executados em equipamentos que já apresentam a falha (termino da habilidade de um equipamento para desempenhar sua função requerida). São eventos não programados e não desejados que ocorrem por diversas causas, trazendo a interrupção do funcionamento do equipamento, causando perda de produção. Esta deve ser evitada ou reduzida em uma planta industrial e será o tema principal deste estudo.

Para isso, inicialmente veremos o histórico das falhas (manutenções corretivas) a partir dos apontamentos operacionais. Com base dos apontamentos, veremos como está a “saúde” dos equipamentos e a partir daí, analisaremos quais ferramentas poderão ser utilizadas para o alcance da confiabilidade. As metodologias analisadas já são estudadas e difundidas internacionalmente com aplicação em vários seguimentos industriais.

Como o mercado atual está em ampla concorrência, manter a empresa com o menor custo possível e reduzir desperdícios é uma necessidade primordial. Uma alternativa eficaz para as equipes de manutenção é a redução das horas corretivas nos ativos industriais, como parte na estratégia de redução de custos. Existem diversas formas e ferramentas para implantação de um processo de perdas na manutenção, que deve ser escolhida observando além de outros aspectos a maturidade da empresa e dos envolvidos.

Segundo Kardec (2012), “outro fator importante para implantação de um bom sistema de prevenção de perdas da manutenção, está ligado ao comprometimento e espírito de equipe”. Assim, é de relevante importância a formação de um grupo de trabalho para a implantação de prevenção de perdas que cumpram esses requisitos. É importante que todos se sintam parte do time, envolvendo-os no desenvolvimento de soluções dos problemas que eles próprios identifiquem. Além disso, é importante que se estabeleça uma agenda de reuniões que avaliem os resultados obtidos com as ações de prevenção. A capacitação deste grupo é um fator crítico para a implantação das ferramentas

As ferramentas e os métodos para análise qualitativa e quantitativa devem ser implementados de acordo com o tipo do problema e as características expecíficas dos ativos. Por vezes se faz necessário a utilização de varios métodos para realizar um estudo de aumento da confiabilidade, pois apenas um metodo, não é satisfatorio para a solução dos problemas. Como podemos obersevar no quadro abaixo, várias são as ferramentas que podem se aplicadas.

Tabela 01- Métodos de Análise Qualitativa e Quantitativa

Fonte: Procedimento Interno Vale

Aplicação dos métodos de análise qualitativa:

ü RCM – Manutenção Centrada em Confiabilidade;

ü FMECA – Análise da Criticidade dos Efeitos dos Modos de Falhas;

ü FMEA – Análise dos Efeitos dos Modos de Falhas;

ü FTA - Análise de Árvore de Falhas

Aplicação dos métodos de análise quantitativa:

ü LDA - Análise dos dados de Vida (Analise Weibull)

ü RBD - Diagrama de Blocos de Confiabilidade

Após analises e reuniões com o grupo formado, foi feita uma matriz para classificar qual método se aplicaria na situação dos equipamentos estudados. Foi concluído que as ferramentas FMEA e Analise Weibull seriam as mais indicadas para o aumento da confiabilidade, pelas características apresentadas das falhas, a politica de manutenção empregada pela empresa, pelas experiências já vivenciadas pelo grupo dentre outras razões. Porem, para se obter a priorização dos componentes, outras ferramentas precisariam ser aplicadas em conjunto afim de facilitar e priorizar quais componentes teriam que ser tratados.

A análise da Árvore de Falhas foi desenvolvida pelos engenheiros do Laboratório da Bell Telefhone Company no início dos anos 60, e tem continuado a receber contínuas melhoras, especialmente na área de avaliação matemática. Porém, outros métodos e técnicas estão sendo desenvolvidos e utilizados em aplicações específicas. O objetivo da análise da árvore de falhas é identificar as combinações das falhas nos equipamentos ou componentes de um sistema ou erros humanos que podem resultar em uma corretiva. Tem como principais benefícios: conhecimento detalhado de uma instalação ou sistema, estimativa da confiabilidade de um determinado sistema, cálculo da frequência de ocorrência de uma determinada hipótese acidental, identificação das causas básicas de um evento acidental e das falhas mais prováveis que contribuem para a ocorrência de um acidente maior, detecção de falhas potenciais, difíceis de serem reconhecidas e tomada de decisão quanto ao controle dos riscos associados à ocorrência de um determinado acidente, com base na frequência de ocorrência calculada e nas falhas contribuintes de maior significância.

A construção da árvore de falhas inicia-se com o evento principal e continua, nível por nível, até que todos os eventos relacionados com o evento principal tenham sido desenvolvidos até suas causas básicas. Inicialmente, começa-se com o evento principal e no nível seguinte, determina as causas imediatas que causam o evento principal. Geralmente, estas não são causas básicas e sim causas intermediárias que demandam um desenvolvimento adicional. De forma que possa ser facilitada a visão das falhas mais impactantes de forma quantitativa.

Na figura abaixo, vemos o resultado aplicado nos equipamentos estudados em julho de 2010, onde a DF acumulada estava em 55,4%, com 989 horas de falhas.

Figura 02- Arvore de falhas

Fonte: Banco de Dados Vale- Julho de 2010

Grafico 03- Estratificação por equipamento e por modos de falha da Arvore de falhas

Fonte: Banco de Dados Vale- Julho de 2010

Tabela 02: Estratificação por disciplina da falha da Arvore de falhas- Janeiro

Fonte: Banco de Dados Vale- Janeiro de 2013

Tabela 03: Estratificação por equipamento e por modos de falha da Arvore de falhas

Fonte: Banco de Dados Vale- Janeiro de 2013

Gráfico 02- Estratificação TOP10 por tipo, modo e ocorrências de falhas

Fonte: Banco de Dados Vale- Janeiro de 2013

Neste estudo de caso, a metodologia de arvore de falhas foi aplicada facilitando na visualização dos módulos de falhas, sendo divididos em especialidades por sua natureza e subdivididos em classes de falhas por componentes.

Feito a estratificação dos modos de falhas que mais impactam, se faz necessário priorizar quais serão os componentes a serem tratadoas. Para isso, uma boa ferramenta é o gráfico de pareto, que foi desenvolvido a partir de uma proposta por Joseph M. Juran, famoso consultor de negócios, que deu o nome como uma homenagem ao economista italiano Vilfredo Pareto. Em suas pesquisas, Pareto descobriu que 80% da riqueza estava nas mãos de apenas 20% da população. Assim, Juan definiu que “os poucos vitais representam um pequeno número de problemas, mas que, no entanto resultam em grandes perdas para a empresa e os “muitos triviais” são um grande número de problemas que resultam em perdas poucas significativas”. Com isso, é possível focar na solução destas causas, reduzindo as quase todas as perdas com um pequeno número de ações, priorizando os problemas e estabelecer metas a serem alcançadas.

Segundo Nancy, “O diagrama de Pareto é um gráfico de barras que ordena as frequências das ocorrências, da maior para a menor, permitindo a priorização dos problemas, procurando levar a cabo o princípio de Pareto, isto é, há muitos problemas sem importância diante de outros mais graves”. Sua maior função é a de permitir uma fácil visualização e identificação das causas ou problemas mais importantes, possibilitando a concentração de esforços sobre os mesmos. É uma das 07 ferramentas da qualidade, sendo um recurso gráfico utilizado para estabelecer uma ordenação nas causas de perdas que devem ser sanadas. Também tem o objetivo de compreender a relação ação/benefício, onde prioriza a ação que trará o melhor resultado. Ordena as frequências das ocorrências em ordem decrescente, e permite a localização de problemas fundamentais e a eliminação de futuras perdas. É baseado no princípio de que a grande maioria das perdas tem poucas causas, ou que poucas causas são vitais, a maioria é trivial. Por diversas vezes, são incluídos valores em porcentagem e o valor acumulado das ocorrências. Assim, torna-se possível avaliar o efeito acumulado dos itens pesquisados. É uma ferramenta importante porque através dele é possível visualizar e identificar pequenos problemas que são críticos e causam grandes perdas. O Diagrama de Pareto está estreitamente ligado com a Lei de Pareto, também conhecida como princípio 80-20, ou lei 20/80. De acordo com esta lei, 80% das consequências decorrem de 20% das causas. Neste estudo de caso, esta ferramenta foi fundamental para levantar e priorizar quais eram as principais causas que geravam as manutenções corretivas (quebras) dos equipamentos em questão. A partir dele, podemos atuar diretamente nos componentes mais críticos, não desperdiçando tempo e recursos alocados em componentes menos críticos.

A manutenção de classe mundial é norteada pelas técnicas mais avançadas de gerenciamento, execução e mensuração utilizadas no mundo de forma sustentável e estratégica, tendo como base a Manutenção Planejada, Preditiva, Engenharia de Confiabilidade e Gestão de Ativos em suas premissas. Chamam-se “índices ou indicadores classe mundial” aqueles que são utilizados segundo a mesma expressão em todos os países. Em nosso estudo usaremos dois indicadores que tratam a disponibilidade, ou seja, do tempo em que o equipamento está disponível para operar. Para medirmos, utilizaremos a DF (disponibilidade física) e DI (disponibilidade intrínseca), que é a medição da confiabilidade.

Para o calculo da DF (disponibilidade física) usamos a seguinte formula:

DF = HCAL – ΣHTMN x 100

HCAL

Onde:

ü HCAL- Horas calendário. Representa o total de horas no período em que o equipamento foi analisado.

ü ΣHTMN- Somatório do total de horas de manutenção no período. Neste caso, trata-se tanto do numero de horas de manutenção preventivas (programadas) como as manutenções corretivas (falhas).

Este indicador, nos mostra a quantidade de tempo, medido em porcentagem, que o equipamento está, ou não, disponível para operar, ou seja, produzir. Ele é importante para avaliarmos se o equipamento está com mais disponibilidade para operar ou se está em maior parte do seu tempo para a manutenção, seja ela preventiva ou corretiva. O resultado é dado em porcentagem (%), sendo um indicador com sentido ascendente, ou seja, quanto maior, melhor.

Para o calculo da DI (disponibilidade intrínseca), utilizamos a fórmula:

DI = HCAL – ΣHTMC x 100

HCAL

Onde:

ü HCAL- Horas calendário. Representa o total de horas no período em que o equipamento foi analisado.

ü ΣHTMC- Somatório do total de horas de manutenção corretivas no período. Neste caso, trata-se apenas do numero de horas de manutenções corretivas (falhas).

Por isso, este indicador retrata a confiabilidade do equipamento. Trata de mostrar o quanto o equipamento está, ou não, confiável para operar. A partir da analise deste indicador, pode-se estabelecer uma relação de como está à qualidade da manutenção e dos equipamentos. O resultado é dado em porcentagem (%), sendo também um indicador com sentido ascendente, ou seja, quanto maior, melhor.

Neste estudo de caso, veremos o item 02 que vai tratar da técnica denominada FMEA (do inglês Failure Mode and Effect Analysis), ferramenta esta que busca evitar, por meio da análise das falhas potenciais, as propostas de ações de melhoria, evitando que ocorram falhas no projeto do produto ou do processo.

O item 03 irá tratar da Análise de dados em vida (também chamada de análise de Weibull), que é usada na engenharia da confiabilidade, análise de sobrevivência e em outras áreas devido a sua versatilidade e simplicidade, onde o usuário aplica na predição de vida de todos os itens em uma população através do ajuste de uma distribuição estatística dos dados de vida a partir de uma amostra representativa de unidades, prevendo a vida útil do componente a ser analisado.

O item 04 trata do resultado que as ferramentas anteriores trouxeram para o aumento da disponibilidade, confiabilidade e, consequentemente, aumento da produção.

Com isso, espera-se mostrar como a aplicação das metodologias citadas anteriormente pode trazer melhora significativa para o aumento da produção. Veremos como a aplicação de ferramentas de confiabilidade pode trazer resultado expressivo nos indicadores de manutenção tendo como base o histórico das manutenções e vida útil dos componentes, a fim de reduzir o número de horas corretivas (falhas), aumentando sua confiabilidade, com consequente aumento da produtividade. Iremos levantar as possíveis causas das falhas dos equipamentos, priorizando o tratamento das falhas, aplicando as ferramentas de qualidade e confiabilidade (arvore de falhas, gráfico de Pareto, FMEA e analise Weibull) para tratamento das falhas, gerando ações sistemáticas, estruturantes e corretivas para sanar ou mitigar os problemas e avaliando se as ações geradas surtiram os efeitos esperados nos indicadores de confiabilidade e no aumento da produção.

2 FMEA

A metodologia FMEA é uma ferramenta que busca avaliar e minimizar riscos por meio de analises das possíveis falhas e implementação de ações para aumentar a confiabilidade. Segundo Toledo, “A metodologia de Análise do Tipo e Efeito de Falha, conhecida como FMEA (do inglês Failure Mode and Effect Analysis), é uma ferramenta que busca, em princípio, evitar, por meio da análise das falhas potenciais e propostas de ações de melhoria, que ocorram falhas no projeto do produto ou do processo”. Tal metodologia é utilizada em diversas áreas como novos produtos e processos, diminuir a probabilidade de processos administrativos, analise de fontes de risco em engenharia de segurança e alimentos, entre outras. Esse é o objetivo básico do FMEA, então, pode-se dizer que se está, com sua utilização, diminuindo as chances do produto ou processo falhar durante sua operação, ou seja, estamos buscando aumentar a confiabilidade, que é a probabilidade de falha do produto/processo. Esta dimensão da qualidade, a confiabilidade, tem se tornado cada vez mais importante para os consumidores, pois, a falha de um produto, mesmo que prontamente reparada pelo serviço de assistência técnica e totalmente coberta por termos de garantia, causa, no mínimo, uma insatisfação ao consumidor ao privá-lo do uso do produto por determinado tempo. Além disso, cada vez mais são lançados produtos em que determinados tipos de falhas podem ter consequências drásticas para o consumidor, tais como aviões e equipamentos hospitalares nos quais o mal funcionamento pode significar até mesmo um risco de vida ao usuário. Apesar de ter sido desenvolvida com um enfoque no projeto de novos produtos e processos, a metodologia FMEA, pela sua grande utilidade, passou a ser aplicada de diversas maneiras.

Esta metodologia consiste na formação de um grupo de pessoas com conhecimento e experiência já vivenciadas, que identificam diante do produto ou processo em questão suas funções, os tipos de falhas que podem ocorrer, os efeitos e as possíveis causas desta falha. Depois desta etapa, é feita a avaliação dos riscos de cada causa de falha por meio de indicadores e, a partir daí, são geradas ações necessárias para diminuir ou eliminar estes riscos, aumentando a confiabilidade do produto ou processo, com o objetivo de conhecer melhor os produtos e serviços, diminuir os custos por meio da prevenção da ocorrência de falhas, melhorias no produto/processo e consequente aumento da confiabilidade. Neste estudo, será realizado o FMEA de processo onde são consideradas as falhas no planejamento e execução do processo, ou seja, o objetivo desta análise é evitar falhas do processo, tendo como base as não conformidades do produto com as especificações do projeto.

A base da metodologia é a mesma independente se a aplicação, sendo FMEA para produto, processo ou procedimento e se esse será aplicado para produtos ou processos novos ou que já esteja em operação. As discussões realizadas pelo grupo formado seguem por uma ordem tipo fluxograma, logo, o grupo segue respondendo cada uma das perguntas levantadas e preenche as colunas do formulário proposto com as respostas encontradas por meio de consenso do grupo. É importante ressaltar que a análise FMEA é muito mais complexa do que simplesmente preencher o formulário, tendo o seu principal valor a discussão e reflexão dos membros do grupo sobre as falhas levantadas do produto ou processo e qualidade das ações propostas para a melhoria. O grupo de trabalho formado irá definir as funções ou características daquele produto ou processo, relacionar todos os tipos de falhas que possam ocorrer, descrever para cada tipo de falha suas possíveis causas e efeitos, relacionar as medidas de detecção e prevenção das falhas que estão sendo ou já foi analisadas e para cada causa de falha, atribuir índices pré-estabelecidos para avaliar os riscos e, por meio destes riscos, discutir medidas propostas para melhoria.

A metodologia FMEA é importante porque pode proporcionar para a empresa:

• Aplicar uma forma sistemática de se catalogar informações sobre as falhas dos produtos/processos;

• melhorar o conhecimento dos problemas nos produtos/processos;

• gerar ações de melhoria no projeto do produto/processo, baseado em dados e devidamente monitoradas (melhoria contínua);

• reduzir custos por meio da prevenção de ocorrência de falhas;

• incorporar dentro da organização a atitude de prevenção de falhas, a atitude de cooperação e trabalho em equipe e a preocupação com a satisfação dos clientes;

2.1 As Etapas para a Aplicação do FMEA

Segundo Toledo, o FMEA é dividido em 05 (cinco) fases:

2.1.1 Planejamento

Esta etapa é realizada pelo responsável pela aplicação da metodologia e compreende:

• descrição dos objetivos e abrangência da análise: em que se identificam quais produtos ou processos serão analisados;

• formação dos grupos de trabalho em que se definem os integrantes do grupo, que deve ser preferencialmente pequeno (entre 4 a 6 pessoas) e multidisciplinar (contando com pessoas de diversas áreas como qualidade, desenvolvimento e produção);

• planejamento das reuniões: as reuniões devem ser agendadas com antecedência e com o consentimento de todos os participantes para evitar paralisações;

• preparação da documentação.

2.1.2 Análise de Falhas em Potencial

Esta fase é realizada pelo grupo de trabalho que discute e preenche o formulário FMEA, definindo:

• funções e características do produto/processo;

• tipos de falhas potenciais para cada função;

• efeitos do tipo de falha;

• causas possíveis da falha;

• controles atuais;

2.1.3 Avaliação dos Riscos

Nesta etapa são definidos pelo grupo formado os índices de severidade (S), ocorrência (O) e detecção (D) para cada causa de determinada falha, de acordo com critérios previamente definidos. Como exemplo de critérios que podem ser utilizados, a tabela abaixo representa uma das formas usuais, mas o ideal é que a empresa tenha os seus próprios critérios adaptados a sua realidade específica de acordo com seus equipamentos e problemas encontrados. Depois são calculados os coeficientes de prioridade de risco (R), por meio da multiplicação dos outros três índices (S X O X D).

Tabela 04- Exemplo de tabela de critérios de risco

SEVERIDADE

Índice	Severidade	Critério
1	Mínima	O cliente mal percebe que a falha ocorreu
2 e 3	Pequena	Ligeira deterioração no desempenho com leve descontentamento do cliente
4,5 e 6	Moderada	Deterioração significativa no desempenho de um sistema com descontentamento do cliente
7 e 8	Alta	Sistema deixa de funcionar e grande descontentamento do cliente
9 e 10	Muito Alta	Idem ao anterior, porém afeta a segurança

OCORRÊNCIA

Índice	Ocorrência	Proporção
1	Remota	1:1.000.000
2 3	Pequena	1:20.000 1:4.000
4 5 6	Moderada	1:1.000 1:400 1:80
7 8	Alta	1:40 1:20
9 10	Muito Alta	1:8 1:2

DETECÇÃO

Índice	Detecção	Critério
1 e 2	Muito Grande	Certamente será detectado
3 e 4	Grande	Grande probabilidade de ser detectado
5 e 6	Moderada	Provavelmente será detectado
7 e 8	Pequena	Provavelmente não será detectado
9 e 10	Muito Pequena	Certamente não será detectado

Fonte: GEPEQ – Grupo de Estudos e Pesquisa em Qualidade da UFSCar

2.1.4 Melhoria

Nesta etapa o grupo formado, utilizando os conhecimentos e experiências já vividas, criatividade e até mesmo outras técnicas como brainstorming (ferramenta da qualidade conhecida como “tempestade de ideias”, onde é formado um grupo multidisciplinar para levantar as possíveis causas dos problemas\falhas), lista todas as ações que podem ser realizadas para diminuir os riscos. Estas medidas podem ser:

ü Medidas de prevenção total ao tipo de falha;

ü Medidas de prevenção total de uma causa de falha;

ü Medidas que dificultam a ocorrência de falhas;

ü Medidas que limitem o efeito do tipo de falha;

ü Medidas que aumentam a probabilidade de detecção do tipo ou da causa de falha;

Estas medidas serão analisadas pelo grupo quanto a sua viabilidade técnica e econômica, sendo então definidas quais serão realmente implantadas. Uma das formas de se fazer o controle do resultado esperado por estas medidas é pelo próprio formulário FMEA, utilizando colunas onde ficam registradas todas as medidas recomendadas pelo grupo, nomes dos responsáveis, prazo e medidas que foram tomadas e a nova avaliação dos riscos que podem surgir.

2.1.5 Continuidade

Segundo Toledo, “o formulário FMEA é um documento “vivo”, ou seja, uma vez realizada uma análise para um produto/processo qualquer, esta deve ser revisada sempre que ocorrerem alterações neste produto/processo específico. Além disso, mesmo que não haja alterações deve-se regularmente revisar a análise confrontando as falhas potenciais imaginadas pelo grupo com as que realmente vêm ocorrendo no dia-a-dia do processo e uso do produto, de forma a permitir a incorporação de falhas não previstas, bem como a reavaliação, com base em dados objetivos, das falhas já previstas pelo grupo”.

Esta analise, foi aplicada neste estudo onde foi montada uma equipe com experiência sobre os equipamentos, envolvendo técnicos de área, engenheiros, operadores e analistas de qualidade.

3 ANALISE WEIBULL

Análise de dados em vida (também chamada de análise de Weibull) foi criada por Waloddi Weibull, que deu origem ao nome, é usada extensivamente em engenharia da confiabilidade, análise de sobrevivência e em outras áreas devido a versatilidade aplicada e simplicidade, onde o usuário aplica na predição de vida de todos os itens em uma população através do ajuste de uma distribuição estatística dos dados de vida a partir de uma amostra representativa de unidades. Segundo uma distribuição é definida matematicamente por sua equação denominada f.d.p. (função de densidade probabilidade). Existem outras formas de parametrizar a distribuição Weibull, mas a expressão mais geral da f.d.p. é a da distribuição Weibull de três parâmetros, dada pela expressão que foi proposta por Colossimo & Giolo (2006):

Onde:

β é o parâmetro de forma, conhecido também como inclinação da distribuição Weibull
η é o parâmetro de escala
γ é o parâmetro de posição

Frequentemente, o parâmetro de posição não é utilizado, e o seu valor pode ser considerado como zero. Quando temos esse caso, a f.d.p. se reduz para distribuição Weibull de dois parâmetros. Há também o caso onde pode-se reduzir à distribuição Weibull em um parâmetro. Esta de fato, toma a mesma forma da f.d.p. de Weibull de dois parâmetros, a única diferença é que o valor de β é suposto de antemão. Esta suposição significa que somente o parâmetro de escala precisa ser estimado, possibilitando uma análise com poucos dados. Recomenda-se que ao fazer isso se tenha uma estimativa muito boa e justificável para β, antes de usar a distribuição Weibull um parâmetro na análise. Como foi dito anteriormente, a distribuição Weibull é extensivamente usada em análise de confiabilidade e de dados de vida devido a sua versatilidade. Dependendo dos valores dos parâmetros, a distribuição Weibull pode ser usada para modelar uma variedade de comportamentos que envolva a vida útil dos equipamentos. Um aspecto importante da distribuição Weibull é como os valores do parâmetro de forma (β) e de escala (η) afetam a características da distribuição, como a forma da curva da f.d.p., da confiabilidade e da taxa de falhas.

3.1 Weibull - Parâmetro de Forma, β

O parâmetro de forma, β, da distribuição Weibull é conhecido também como a inclinação da distribuição Weibull. Isto, devido ao valor de β quando esse é igual à inclinação da linha em um gráfico de probabilidade. Os diferentes valores do parâmetro de forma podem indicar efeitos no comportamento da distribuição. De fato, alguns valores do parâmetro de forma farão com que as equações da distribuição reduzam-se a outras distribuições. Por exemplo, quando β=1, a f.d.p. de Weibull de três parâmetros se reduz a distribuição exponencial de dois parâmetros. O parâmetro β é um número puro, isto é, sem ter uma dimensão definida. A figura abaixo ilustra o efeito dos diferentes valores do parâmetro de forma, β, na forma do f.d.p. (mantendo constante o γ). Pode-se ver que a forma da f.d.p. pode tomar uma variedade de formas baseado no valor de β.

Gráfico 03- Efeitos dos valores do parâmetro de forma, β

Fonte: ReliaSoft Brasil

Vemos que para as mesmas informações no gráfico de probabilidade Weibull, podemos entender porque o parâmetro de forma da Weibull é também chamado de inclinação. O seguinte gráfico mostra como a inclinação do gráfico de probabilidade Weibull muda com o β. Note que os modelos representados pelas três linhas têm todos os mesmos valores de η.

Gráfico 04- Efeitos dos valores do parâmetro de forma, η

Fonte: ReliaSoft Brasil

Outra característica da distribuição onde o valor de β tem um efeito distinto é a taxa de falha. O gráfico seguinte mostra o efeito do valor de β na taxa de falhas da distribuição Weibull.

Gráfico 05- Efeitos na taxa de falha

Fonte: ReliaSoft Brasil

Este é um dos aspectos mais importantes do efeito de β na distribuição Weibull. Como indicado pelo gráfico, as distribuições Weibull com o β<1 têm uma taxa de falha que diminui com tempo, conhecida também como falha infantil ou prematura. As distribuições de Weibull com o β próximo de ou igual a 1 (um) têm uma taxa de falha razoavelmente constante, indicando a vida útil ou de falhas aleatórias. As distribuições de Weibull com o β>1 têm uma taxa de falhas que aumenta com o tempo, conhecido também como falhas de desgaste. Estes betas abrangem as três fases da "clássica curva da banheira". A distribuição Weibull mista com a uma subpopulação com o β<1, uma subpopulação com o β=1 e outra com o β>1, teria um gráfico de taxa de falhas que fosse idêntico ao gráfico da curva da banheira.

3.2 Curva da Banheira

A curva da banheira é a curva obtida através da representação gráfica de uma coleção de eventos de um grupo idêntico de componentes que falham em função do tempo dividido pelo número de componentes que sobreviveram em cada instante. A curva da banheira ilustra a distribuição de “vida” de um componente, podendo este enquadrar-se nas seguintes regiões:

ü Região I – Falhas Prematuras: mortalidade infantil, amaciamento (taxa de falha decrescente), falhas do início de “vida”;

ü Região II – Falhas Aleatórias: vida útil ou vida de uso (taxa de falha constante);

ü Região III – Falhas por Desgaste: fim de “vida” (taxa de falha crescente)

O período de mortalidade infantil ou falhas prematuras está associado a defeitos de projeto, deficiências do processo de fabricação e garantia da qualidade (falhas em soldas, juntas, conexões, ajuste e posicionamentos incorretos, isolamento, etc.). Do ponto de vista de projeto, o enfoque para reduzir a taxa de falhas é minimizar este período ao máximo ou eliminá-lo por completo antes da utilização real do componente. Esta redução pode ser obtida através do emprego de testes de melhoramento ou crescimento da confiabilidade durante o desenvolvimento do projeto seguido por testes controlados e ações junto ao controle de processo, assim como, melhorar os serviços de inspeções durante a fabricação. As falhas que ocorrem durante o período de vida útil são causadas principalmente pela ocorrência aleatória de esforços que excedem os níveis de resistência do componente. Um modo bastante utilizado para minimizar a ocorrência deste tipo de falha consiste no emprego de componentes de maior resistência do que a que seria exigida nominalmente para aquela utilização inicial. O aumento da taxa de falhas que ocorre no período de desgaste deve-se a ocorrência gradual de mudanças físicas e químicas na estrutura interna do componente resultando numa redução acentuada do nível de resistência deste. De um modo geral os componentes são sempre substituídos quando já apresentam um determinado nível de desgaste específico.Um exemplo de uma curva da banheira é mostrado na figura seguinte:

Gráfico 06: Curva da banheira

Fonte:ReliaSoft Brasil

Esta figura é conhecida como a “Curva da Banheira”, devido a sua forma, e a variação em função do tempo é dada pelo parâmetro denominado de taxa de falha.

3.3 Weibull - Parâmetro de Escala, η

Uma variação no parâmetro da escala, η, tem o mesmo efeito na distribuição que uma mudança de escala na abscissa. Aumentar o valor de η, mantendo constante o β tem o efeito de esticar para fora da f.d.p., desde que a área sob uma curva da f.d.p. é um valor constante de um, o "pico" da curva da f.d.p. diminuirá também com o aumento de η, como indicado na seguinte figura abaixo:

ü Se η é aumentado, enquanto β e γ são mantidos constantes, a distribuição, ou seja, a "curva" começa a se estender, esticar para direita e sua altura diminui, ao manter sua forma e posição.

ü Se η é diminuído, enquanto β e γ são mantidos constantes, a distribuição começa se estreitar para dentro, para esquerda (isto é para sua origem ou para 0 ou γ), e aumenta sua altura.

ü η tem a mesma unidade que T, tal como horas, milhas, ciclos, atuações, etc.

Gráfico - Efeitos dos valores do parâmetro de forma, η em relação a constante

Fonte:ReliaSoft Brasil

3.4 Cálculos Importantes com a Distribuição Weibull

A função densidade de probabilidade pode ser utilizada para se chegar a cálculos comumente usados em confiabilidade, tal como a função de confiabilidade, a taxa de falhas, a mediana e o número médio de falhas. As equações para estas funções da distribuição Weibull são apresentadas na logo abaixo, sem complicadas derivadas para uma causa mais breve e de simplicidade. Note que no final desta página nós assumimos uma forma mais geral da distribuição Weibull, a forma de três parâmetros. As substituições apropriadas para obter as outras formas, tais como a forma de dois parâmetros onde γ=0, ou a forma de um parâmetro onde β é uma constante, podem facilmente ser calculadas.

Com isso, tem-se a vida estimada dos componentes e pode-se programar a troca do componente antes de sua quebra evitando a falha. A partir da analise, é criado o plano de manutenção que vai determinar a substituição do componente e a periodicidade desta manutenção.

Neste estudo de caso, a analise Weibull foi fundamental, pois determinou a periodicidade de troca dos componentes que apresentavam maior quantidade de falhas e quebras prematuras, onde que foram priorizados através da arvore de falhas, gráfico de Pareto e FMEA. Os cálculos foram feitos com o auxilio do software ReliaSoft Weibull+7 desenvolvido pela própria empresa (www.reliasoft.com), que já possui circulação no mercado, maximizando o tempo dos cálculos além de diminuir a probabilidade de erros.

4 APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS NOS VIRADORES DE VAGÃO

Os equipamentos estudados estão instalados na empresa Vale, situada em São Luís, no estado do Maranhão, mais especificamente no Terminal Marítimo de Ponta da Madeira.

4.1 A Vale

Mineradora global com sede no Brasil, líder mundial na produção de minério de ferro e pelotas e o segundo maior produtor de níquel, também produz manganês, ferroligas, carvão, cobre, cobalto, fertilizantes e metais do grupo da platina. Com investimos em logística e energia, tendo a frente o Diretor Presidente Murilo Ferreira (CEO), está presente em 38 países e emprega diretamente mais de 119 mil pessoas em todo o mundo e outras 54 mil em projetos. Criada por decreto-lei, em 1º de junho de 1942, as operações eram concentradas em Minas Gerais. Em seu primeiro ano, produziu 40 mil toneladas de minério de ferro, quantidade equivalente à que é embarcada por hora atualmente.

Estrategicamente próximo aos mercados norte-americano e europeu, o Terminal Marítimo de Ponta da Madeira está localizado em São Luís, capital do Maranhão. São três píeres, com profundidade de 23 metros (píer I um dos 51 mais profundos do mundo), 18 metros (píer II) e 21metros (píer III), e seis silos de estocagem de grão. O terminal suporta navios graneleiros de até 420 mil toneladas de porte bruto (tpb). O VALEMAX, maior navio graneleiro do mundo, só atraca em no porto em São Luís e na cidade holandesa de Roterdã, pois são os únicos portos capazes de lidar com navios de 23 metros de calado. O terminal tem como principal produto de movimentação o minério de ferro. Destina-se principalmente à exportação de minério de ferro trazido do projeto Serra dos Carajás, no Pará. Outras cargas incluem o minério de manganês, concentrado de cobre, ferro-gusa produzido e soja. O terminal é um porto privado pertencente a Vale, adjacente ao porto de Itaqui e próximo à cidade de São Luís e defronte à Baía de São Marcos, no Maranhão. O local foi escolhido ao invés do porto de Belém no Estado do Pará, mais próximo às minas de ferro situadas em Carajás no mesmo Estado, devido à profundidade natural da baía de São Marcos, com mais de 26 metros durante a maré baixa, que permitiria minimizar os custos com dragagem para a atracação de navios graneleiros de grande porte.

Figura 03- Vista aérea do Terminal de Ponta da Madeira

Fonte: Apresentação Institucional Vale

Figura 04- Layout dos equipamentos do Terminal de Ponta da Madeira

Fonte: Owerview do software PINS Vale

Inicialmente, os equipamentos analisados são considerados como ativos com criticidade definida de acordo com o estabelecido no fluxograma abaixo, que é anexo do plano diretor da Vale, o que determina em grau de prioridade dos ativos instalados na planta industrial quais merecem mais atenção levando em conta a atividade fim da empresa e quais os possíveis impactos que os ativos têm sobre a atividade e outros requisitos.

Figura 05-Fluxograma criticidade de equipamentos do Terminal de Ponta da Madeira

Fonte: Plano Diretor da Vale

Avaliando os ativos do sistema da descarga temos a seguinte classificação:

Criticidade A: Virador de Vagão;

Criticidade B: Transportadores de Correia;

Criticidade C: Extratores de Sucata, Subestações e etc.;

Desta forma, vamos focar o trabalho de prevenção de perdas e aumento da confiabilidade nos viradores de vagão devido a sua criticidade dentro do Terminal.

4.2 Estratégia de Implantação das Ferramentas

A principal ação definida foi a de criar / revisar as manutenções preventivas para substituição de itens de críticos, de modo a otimizar as ocorrências já existentes tanto em periodicidade como em soma do tempo total das intervenções pelo intervalo estatístico e alocação correta e programada de recursos, ferramentas e mão-de-obra. Com os componentes definidos, foram determinadas as etapas a serem cumpridas para o alcance do resultado:

ü Definição da estratégia;

ü Definição dos componentes a serem analisados (gráfico de Pareto);

ü Estratificação dos dados de substituição;

ü Geração das curvas no Weibull para saber o tempo de paradas de substituição;

ü Geração das curvas de Weibull para definir o intervalo apropriado;

ü Análise do parâmetro β para checar se o comportamento da troca é realmente Desgaste ou falha prematura;

ü Definir quantidade de Componentes em estoque para a reposição;

ü Checar a quantidade atual;

ü Alterar os planos de Manutenção Preventiva;

ü Fazer a análise de impacto na DF e DI.

4.3 Os Viradores de Vagões

Quando se fala em um dos principais equipamentos do terminal marítimo de Ponta da Madeira, faz-se referência aos viradores de vagões, que têm extrema importância no processo produtivo de minério de ferro, relativo ao fluxo de produção (mina – ferrovia – porto). Tendo esses equipamentos baixa disponibilidade, esse fluxo fica seriamente comprometido, pois se não há descarga de vagões, toda a logística de circulação de trens fica comprometida. Além disso, se não há a descarga de minério, ocorre a falta deste produto para o embarque nos navios para exportação o que também compromete não só a logística dos navios mas todo a receita da empresa. É relevante assinalar que existem 04 (quatro) viradores no Terminal de Ponta da Madeira. O virador de vagões é um equipamento projetado para descarregar minério simultaneamente de 02 (dois) vagões dos trens oriundos das minas de minério situadas em Carajás, no Pará. Para tal descarga, o tempo médio de um ciclo, que é a virada de 02 (dois) vagões e o posicionamento de mais dois vagões é de aproximadamente 85 segundos.

Figura 06- Equipamento de virador de vagões no momento de sua operação

Fonte: Arquivo pessoal

O objetivo de cada Virador é o descarregamento dos vagões em cada ciclo de 85 segundos, com uma capacidade nominal de 8.385 ton/h. O carro posicionador posiciona os vagões no virador, que por sua vez, através de uma rotação de 160º (limitado a 180º de giro) fará o descarregamento do material nas tremonhas. Durante a rotação do virador e o retorno do carro posicionador, o braço trava mantém o lote ferroviário imobilizado.

Figura 07- Esquema do processo do virador de vagões

Fonte: Arquivo pessoal

Figura 08- Vista superior do virador de vagões

Fonte: Overwiew da tela do programa operacional

No inicio do estudo deste caso, os viradores apresentavam resultados deficitários. Os equipamentos analisados tinham o resultado de 55,4 % de disponibilidade física no inicio deste estudo em Janeiro de 2010. Neste mês, o HCAL era de 2904 horas (04 viradores X 24 horas por dia X 31 dias no mês) e apresentou um total de 989 horas corretivas. Além disso, ocorreram 375 horas de manutenção preventiva, dando um total de 1.364 horas de manutenção (ΣHTMN). Sendo assim, obtivemos:

DF = 2904 – 1364 x 100

2904

DF= 53%

Da mesma forma, a confiabilidade (DI) apresentou baixo rendimento:

DI = 2904 – 989 x 100

2904

DI= 65%

Tal resultado é inferior ao esperado para este tipo de equipamento, o que impacta diretamente na produção. Podemos então dizer que os equipamentos ficavam boa parte do tempo útil sem operar por motivo de falhas, o que afeta diretamente ao processo produtivo, restringindo o fluxo de circulação dos trens e a receita da empresa. Para alcançarmos o resultado esperado de aumento da confiabilidade dos viradores, serão aplicadas as ferramentas descritas nessa análise. Inicialmente será visto a arvore de falhas onde serão vistos os apontamentos das causas das falhas. Após estudo dos apontamentos operacionais, vimos a arvore de falhas. As informações para análise das falhas foram extraídas do banco de dados do software de manutenção Máximo utilizado pela empresa Vale onde estão registradas as falhas no período analisado.

Depois, foi realizada a aplicação da ferramenta do gráfico de pareto para efetuar o levantamento das principais falhas que mais impactam os viradores de modo a priorizar e direcionar os esforços nos componentes a serem tratados.

Gráfico 08: Gráfico de Pareto do virador 04

Fonte: Arquivo pessoal

O resultado das amostras dos viradores apontou para dois modos de falha como principais causas geradoras de falhas:

Carro Posicionador

O carro posicionador é o subsistema responsável por “empurrar” todos os vagões, posicionando-os dentro do giro.

Figura 09- Conjunto empurrador e carro empurrador do virador de vagões

Fonte: Catálogo Eletrônico de Peças Vale

Figura10- Posicionador de vagões

Fonte: Arquivo pessoal

Giro

O giro do virador é o subsistema responsável para realizar o movimento rotacional dos vagões onde os mesmos farão a descarga do minério por gravidade. Sendo assim, todos os trens com seus vagões passarão pelo giro do virador. Este subsistema possui diversos componentes fundamentais para a execução do giro e que se falharem, acarreta em problemas de grandes proporções.

Figura 11: Giro do virador de vagões

Fonte: Catálogo Eletrônico de Peças Vale e arquivo pessoal

Após a classificação em classes de falhas e feito o somatórios das horas de manutenção corretivas, vimos que esses dois subsistemas (empurrador e giro) são os grandes responsáveis das falhas geradas. Dentro destes subsistemas, obtivemos o resultado dos componentes instalados nestes que mais apresentam falhas: os grampos de ancoragem e os balancins que ficam no giro. Os grampos são os responsáveis por manter o vagão sustentado durante o giro dos vagões, ou seja, mantém os vagões seguros quando estão a 160°. Já os balancins, sustentam todo peso e esforço do giro junto aos vagões.

Figura 12 - Grampo do virador de vagões

Fonte: Catálogo Eletrônico de Peças Vale

Figura 13- Balancins do virador de vagões

Fonte: Catálogo Eletrônico de Peças Vale

Com as causas principais definidas, utilizamos a ferramenta do FMEA, que visa estabelecer e aperfeiçoar planos de manutenção para sistemas reparáveis e/ou contribuir para o controle dos planos e outros procedimentos de garantia da qualidade. O FMEA foi realizado com a participação de engenheiros de confiabilidade, engenheiros do virador de vagão, técnicos da área e inspetores, por se tratar de profissionais que possuem experiência com esses equipamentos, somando assim suas experiências, principalmente na priorização e definição de ações.

Tabela 05- Tabela do FMEA dos viradores de vagão

Ações que atacam a causa

Modos de Falha priorizados

Tipo de manutenção aplicada

Fonte: Arquivo pessoal

Após a identificação e priorização das principais causas das falhas, será utilizada a ferramenta da Weibull para identificar a vida útil dos componentes mais críticos e alterar seus planos de substituição por periodicidade.

Com isso, criamos planos sistemáticos de troca destes componentes. Com essa mudança, obtivemos ganhos nas quebras emergenciais, maximização dos recursos sobressalentes com maior previsibilidade de reposição. Como analisado, os dois componentes que mais apresentaram falhas foram os GRAMPOS e os BALANCINS. Os planos foram cadastrados no sistema informatizado (MÁXIMO) e geraram ordens de serviços periódicas para a troca antes da quebra.

5 Considerações Finais

Como foi visto, ter um processo de prevenção de perdas torna-se um estágio primordial para as grandes organizações, nos quesitos redução dos custos, competitividade e geração de valor. Foi possível analisar as diversas metodologias e ferramentas tanto quantitativas e qualitativas disponíveis nas literaturas de confiabilidade. Como são diversas ferramentas e metodologias, elaborar uma matriz para definir quais as ferramentas que podem ser utilizadas inicialmente no processo de prevenção de falhas, é de suma importância, para que não se gaste esforços em locais desnecessários. Com base nas premissas da empresa e visão, se faz necessário definir quais ativos serão priorizados. No nosso estudo de caso, foi definido a criticidade dos principais ativos do sistema da descarga, sendo classificado com criticidade A, os viradores de vagão. A partir dai, foram definidas as falhas do sistema que mais impactam na descarga de minério, destacando o sistema de giro e posicionador. Após as mudanças, podemos perceber como a aplicação das ferramentas surtiu o efeito esperado, resultando no aumentando da disponibilidade e da confiabilidade dos equipamentos, durante o período analisado. Após a análise, foram alteradas as periodicidades de troca dos componentes críticos, reduzindo o numero de falhas dos mesmos.

Figura 14- Intervalo de troca e MTBF (tempo médio entre falhas)

Fonte: Arquivo pessoal

O aumento da confiabilidade dos viradores foi conferido pela analise de weibull, certa vez que os componentes críticos aumentaram seu tempo de vida útil.

Gráfico 09- Evolução da confiabilidade

Fonte: Arquivo pessoal

Vale ressaltar que toda essa mudança de patamar não foi gerada única e exclusivamente pelos dois itens apresentados. Toda uma mudança na liderança de pessoas e gestão da rotina contribuíram para o alcance dos resultados tão expressivos. A mudança das politicas na gestão da manutenção, com o foco em ações estruturantes e não apenas reativas, tratamento das perdas, analises de falhas e reuniões periódicas para analise da evolução, fez com que toda cadeia saísse do patamar que se encontrava. Porem, o ganho mais significativo foi no aumento da produção. O volume descarregado aumentou de 6,4 milhões de toneladas em abril de 2010 para 10,6 milhões em dezembro de 2011.

Gráfico 10- Evolução do resultado

Fonte: Arquivo pessoal

Tabela 06- Tabela comparativa do resultado

Fonte: Arquivo pessoal

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