ESTUDO DE CASO: ANÁLISE QUANTITATIVA DE … · a sua disponibilidade e posicioná-lo na curva da...

ESTUDO DE CASO: ANÁLISE

QUANTITATIVA DE CONFIABILIDADE

E DISPONIBILIDADE DE UM TORNO

CNC, BASEADO NA METODOLOGIA

RCM (RELIABILITY CENTRED

MAINTENANCE), APLICADO A ÁREA

DE MANUTENÇÃO INDUSTRIAL.

Angelyna Machado Fagundes (PUC)

[email protected]

Andre Luiz da Silva Rocha (PUC)

[email protected]

Simone Rodrigues Barbosa (PUC)

[email protected]

Alessandra Lopes Carvalho (PUC)

[email protected]

O objetivo deste artigo é apresentar uma análise quantitativa,

realizada através de um histórico de dados reais de falhas de um torno

CNC MORI SEIKI (SL80) de uma planta siderúrgica, afim de verificar

a sua disponibilidade e posicioná-lo na curva da banheira,

identificando assim, a condição atual do equipamento. O método

proposto é uma técnica baseada na metodologia RCM (reability

centred maintenance). O artigo revisa conceitos e teorias da

confiabilidade aplicada à manutenção de sistemas industriais. Para

realização da análise, foram levantados, no sistema de informações da

empresa, os tempos entre falhas e de reparo do sistema, foram

identificadas e modeladas as distribuições para estes tempos. Com

base nos resultados, foram calculadas as funções Confiabilidade R(t) e

Mantenabilidade M(t) e pela combinação de seus valores, a

disponibilidade e a função taxa falha.

Palavras-chaves: Palavras-chave: Confiabilidade , Disponibilidade,

Mantenabilidade, RCM.

XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no

Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.



2

1. Introdução

Considerando-se a economia globalizada, altos índices de produtividade e atendimento das

necessidades do cliente são importantes fatores para a organização garantir sua sobrevivência.

As frequentes mudanças ocorridas na economia têm levado as empresas a procurarem

diferenciadores em seus processos produtivos. Não basta somente produzir a um menor custo,

deve-se agregar ao produto qualidade, preço e prazo de entrega (SLACK, 2008). Neste

sentido, as empresas buscam projetar produtos que tenham o máximo de valor agregado com

custos reduzidos, a fim de aumentar a produtividade.

A indisponibilidade de equipamentos afeta a capacidade produtiva, aumentando custos e

interferindo no desempenho de uma organização. Umas das conseqüências é a insatisfação de

clientes. Isto é, falhas acarretam comprometimentos significativos nos resultados almejados

pela organização. Desta forma, ressalta-se a importância estratégica da manutenção industrial

e da engenharia de confiabilidade. A confiabilidade pode ser definida qualittivamente como

qualidade ao longo do tempo (PALLEROSI, 2007).

Existem duas grandes vertentes com relação a possíveis áreas de atuação da engenharia de

confiabilidade: aplicações relacionadas no desenvolvimento de novos produtos e aplicações

direcionadas à tomada de decisão em ações de manutenção (CARVALHO, 2008)

A proposta deste trabalho é utilizar a metodologia RCM (Reliability Centred Maintenance)

para escolha da melhor política de manutenção para um torno CNC instalado em uma planta

siderúrgica.

A implementação de um programa RCM representa um passo importante no sentido de

otimizar a produtividade dos equipamentos instalados. Entretanto, esta metodologia é ainda

fortemente baseada em heurística e julgamento devido a experiências passadas. Este trabalho

apresenta uma aplicação de RCM sob um enfoque quantitativo, a partir da modelagem das

funções confiabilidade e mantenabilidade. A princípio foi priorizado o componente

considerado mais crítico, cujos resultados serão apresentados.

2. Confiabilidade, Mantenabilidade e Disponibilidade

O conceito de confiabilidade é empregado em vários campos de conhecimento, inclusive na

gestão da manutenção (KARDEC & LAFRAIA, 2002). Confiabilidade é a probabilidade de

um sistema exercer sem falhas a função para a qual foi projetado, por um determinado

período de tempo e sob um conjunto de condições pré-estabelecidas (NBR 5462, 1994). Falha

é definida como o evento ou o estado de inoperância de um sistema de produção que não

executa a função para a qual foi especificado. Assim, pode-se também definir confiabilidade

como a probabilidade do evento falha de um sistema produtivo não ocorrer antes do tempo t

(LAFRAIA,2001).

É possível considerar a condição de operação de um sistema como um experimento aleatório,

no qual podem ser identificados qualitativamente dois estados: “falha” ou “operação normal”.

Estes estados podem ser expressos numericamente utilizando-se o conceito de variável

aleatória. Portanto, pode-se criar uma variável aleatória “tempo até a falha” - ttf (time to

failure), para quantificar a probabilidade de ocorrência de uma falha.

A função densidade de probabilidade acumulada – cdf (cumulative distribution function), de

uma variável aleatória T, é definida como a probabilidade do evento {T ≤ t } para -∞ <t <+∞

(FOGLIATTO & RIBEIRO, 2009) Este conceito é expresso através da expressão 1, e



3

representa a probabilidade da variável aleatória T assumir valores pertencentes ao conjunto

(-∞ , t).

][)( tTPtFT =

t

T dx)x(f (1)

onde: t é o tempo, fT(t) é a função densidade de probabilidade, definida a seguir.O conceito de

“função densidade de probabilidade” ou pdf (probability density function) de uma variável

aleatória T está representado na expressão 2, sendo definido como a derivada da densidade de

probabilidade acumulada ou cdf (FT(t)):

dt

tdFtf T

T

)()(

(2)

Esta equação pode ser reescrita em termos da variável aleatória ttf (tempo até a falha)

considerando-se um instante de tempo t, dando origem à expressão 3. Para fins de

simplificação a função Fttf(t) será representada como F(t) em todo o texto subseqüente

(expressão 4).

dt

)t(dF)t(f

ttf

ttf (3)

]tttf[P)t(F)t(F ttf (4)

A função densidade de probabilidade pdf de uma variável aleatória (expressão 2) em estudos

de confiabilidade é definida por f(t). Esta função representa a freqüência relativa de

ocorrência para cada valor da variável aleatória ttf (tempo até a falha). Consequentemente, a

expressão 2 pode ser reescrita como a expressão 5:

dt

tdFtf

)()(

(5)

Considerando-se a função confiabilidade R(t) como a probabilidade acumulada de não falha, o

somatório de R(t) e F(t) deve ser unitário conforme (6).

)(1)( tFtR (6 )

Para estudos de confiabilidade em manutenção, é necessário determinar uma distribuição de

probabilidade que se ajuste aos dados de tempo de vida do sistema. As principais distribuições

de interesse para a manutenção são: normal, lognormal, Weibull, exponencial e gamma.

Apresenta-se, na expressão 7, a função densidade de probabilidade da função Weibull. Esta

distribuição apresenta grande variedade de formas tendo como propriedade básica uma função

taxa de falha monótona que portanto pode ser crescente, decrescente ou constante (FREITAS

& COLOSIMO, 1997).

t

ettf1

)(

(7)



4

Onde: é parâmetro de forma

é parâmetro vida mínima

é parâmetro vida característica

Alterando-se o parâmetro de forma, a função densidade de probabilidade de Weibull

expressão 7, pode ser utilizada em uma diversidade de situações e dependendo do valor de β,

torna-se igual ou muito semelhante a outras distribuições. A figura (2) apresenta a variação

ocasioanada pela alteração do parâmetro β. Observa-se que quando β tem valor unitário, a

distribuição de Weibull é reduzida a distribuição exponencial. Quando β é aproximadamente

3, a distribuição de Weibull torna-se a distribuição normal (O’ CONNOR, 2002).

Figura 1 - Variação ocasionada pela alteração do parâmetro β ( distribuição de Weibull)

Uma vez escolhida a distribuição de probabilidade que melhor se ajusta aos dados, é possível

calcular o parâmetro MTTF (Mean Time to Failure). Este parâmetro é definido como o valor

esperado da função densidade de probabilidade conforme (8).Tratando-se de itens reparáveis

utiliza-se o parâmetro MTBF(Mean Time Between Failures).

00

)()( dttRdttftTEMTTF (8)

Seja tr o tempo necessário para reparar um sistema a partir do instante da falha. Sabe-se que

tr não é constante. Portanto, fatores aleatórios devem ser considerados na modelagem desta

variável como o tipo de componente em estado de falha, sua localização no sistema ou

equipamento, ferramentas existentes, conhecimento técnico, dentre outros fatores.

Os mesmos procedimentos adotados para modelagem da variável aleatória tempo até a falha

(ttf) podem ser adotados para modelagem da variável aleatória tempo de reparo (tr), dando

origem aos estudos de mantenabilidade.

β=0,5

β=1

β=3

0

1,00

0,25

0,50

0,75

0 5,00 1,25 2,50 3,75

t

f(t)



5

Segundo a Associação Brasileira de Normas Tecnicas (ABNT) a mantenabilidade é a

capacidade de um item ser mantido ou recolocado em condições de executar suas funções

requeridas, sob condições de uso especificadas, quando a manutenção é executada sob

condições determinadas e mediante procedimentos e meios prescritos (NBR 5462, 1994). A

mantenabilidade pode ser expressa ainda em função do tempo demandado para a realização da

manutenção, ou seja, é desejável que seja menor ou igual ao tempo estimado em projeto.

Tempos médios entre falhas (MTBF) para itens reparáveis e tempos médios de reparo (MTTR)

são medidas referenciais para a gestão da manutenção. O MTBF é similar ao MTTF, aplicável

a componentes não reparáveis, cuja vida termina na primeira falha. O MTTR é representado

matematicamente pela expressão 9 (LAFRAIA, 2001).

dttgtMTTR

0

)( (9)

Onde: g(t) é função densidade de probabilidade de reparo

Cabe ressaltar que uma análise de confiabilidade deve ser realizada a partir do maior número

possível de informações e que somente o valor do MTTF (ou MTBF) não é suficiente para

traduzir o comportamento de falhas de um determinado item (CARVALHO, 2008).

A disponibilidade é a capacidade de um item estar em condições de executar certa função em

um dado instante, levando-se em conta os aspectos combinados de sua confiabilidade,

mantenabilidade e suporte de manutenção, supondo que os recursos externos requeridos

estejam assegurados (NBR 5462, 1994). Na prática, disponibilidade é expressa pelo

percentual de tempo em que o sistema encontra-se operante. A partir dos valores do MTBF e o

MTTR torna-se possível calcular a disponibilidade de um equipamento pela equação (10).

MTTRMTBF

MTBFA

(10)

A velocidade de ocorrência de falhas pode ser expressa através do parâmetro taxa de falhas

sendo a análise de falhas um processo interativo cujo sucesso depende de se determinar

relações implícitas entre causa e efeito(CARVALHO, 2008). A taxa de falhas instantânea h(t)

pode ser definida em termos da confibilidade R(t) e da função densidade de probabilidade f(t),

conforme expresso em (11). Maiores detalhes podem ser obtidos em Lafraia(2001) e Fogliato

& Ribeiro, 2009.

)(

)()(

tR

tfth

(11)

3. Relação entre o comportamento da taxa de falhas e estratégias de manutenção

A análise do comportamento da taxa de falha de um equipamento ao longo do tempo pode ser

representada pela curva da banheira ( Figura 2). Esta curva representa as fases da vida

características de um sistema: mortalidade infantil, maturidade e mortalidade senil.

Considerando a adequação da distribuição de Weibull, as fases desta curva podem ser

associadas ao parâmetro β (MOUBRAY, 2000; SELLITTO, 2005).



6

Fonte: Sellitto, 2005

Figura 2 – Curva da Banheira e ciclo de vida de equipamentos

No período de mortalidade infantil, a taxa de falhas é alta, porém decrescente. As falhas

preliminarmente são causadas por defeitos congênitos ou fraquezas, erros de projeto, peças

defeituosas, processos de fabricação inadequados, mão-de-obra desqualificada, estocagem

inadequada, instalação imprópria, partida deficiente entre outras. A taxa de falhas diminui

com o tempo, conforme os reparos eliminam componentes frágeis ou à medida que são

detectados e reparados erros de projeto ou de instalação. Sellitto (2005) aponta que, neste

período, a melhor estratégia de manutenção é a corretiva, ou seja, cabe à manutenção não

apenas reparar o equipamento, mas corrigi-lo, para que a falha não se repita.

A fase de maturidade (ou período de vida útil) apresenta da taxa de falha constante. Nesta

fase, as falhas ocorrem por causas aleatórias, externas ao sistema, tais como acidentes,

liberações excessivas de energia, mau uso ou operação inadequada, e são de difícil controle.

Falhas aleatórias podem assumir diversas naturezas, tais como: sobrecargas aleatórias,

problemas externos de alimentação elétrica, vibração, impactos mecânicos, bruscas variações

de temperatura, erros humanos de operação entre outros. Falhas aleatórias podem ser

reduzidas projetando-se equipamentos mais robustos ou através da padronização de

operações. Neste período, a melhor estratégia de manutenção é a preditiva. Esta estratégia de

manutenção propicia o monitoramento das condições vitais dos equipamentos de forma a

detectar o início da fase de desgaste (MOUBRAY, 2000; SOUZA, 2004; SELLITO, 2005).

Na mortalidade senil, há crescimento da taxa de falhas, que representa o início do período

final de vida do item. Esta fase é caracterizada pelo desgaste do componente, corrosão, fadiga,

trincas, deterioração mecânica, elétrica ou química, manutenção insuficiente entre outros.

Para produzir produtos com vida útil mais prolongada, deve-se atentar para o projeto,

Utilizando materiais e componentes mais duráveis, um plano de inspeção e manutenção que

detecte que iniciou a mortalidade senil e a previna, por substituição preventiva de itens. De

acordo com Sellitto (2005), neste período, a melhor estratégia de manutenção é a preventiva,

ou seja, já que o equipamento irá falhar, cabe à manutenção aproveitar a melhor oportunidade

para substituir ou reformar o item.

Conforme exposto anteriormente, a estratégia de manutenção mais adequada para um dado

componente é dependente do comportamento de seus modos de falha. Esta é a essência da

RCM (Reliability Centred Maintenance) ou manutenção centrada em confiabilidade

(MOUBRAY, 2000). Esta metodologia é baseada na premissa que a confiabilidade inerente



7

ou a segurança de um sistema não pode ser melhorada através da manutenção e que uma boa

política de manutenção pode apenas preservar estas características (DHILLON, 1999). Desta

forma, várias políticas de manutenção são comparadas sendo escolhida aquela que oferece

melhor relação custo beneficio para um dado equipamento.

A RCM relaciona técnicas de gerenciamento de riscos e ferramentas de confiabilidade, tais

como FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) e FTA (Faut Tree Analysis) com o objetivo

de dar suporte a decisões estratégicas na manutenção. A FMEA visa identificar todos os

possíveis modos potenciais de falha e determinar o efeito de cada uma sobre o desempenho do

sistema (produto ou processo). A Árvore de Falhas correlaciona um determinado efeito com

suas possíveis causas, estabelecendo relações operacionais entre as mesmas (HELMAN &

ANDERY, 1995).

Através da utilização da FMEA, a RCM estabelece que cada modo de falha passe por um

processo de priorização baseado nas consequências que pode provocar. São considerados

prioritários para a atividade de manutenção aqueles que, em caso de falha, causam a parada do

sistema. Os modos de falha podem ser ainda analisados quanto a presença ou não de um

tempo de desenvolvimento (TDF) e quanto a frequência de ocorrência ao longo do tempo.

Resumindo, a RCM sugere a utilização de uma determinada técnica de manutenção de acordo

com o comportamento da taxa de falhas. Por exemplo, a prática de manutenção preventiva

(com intervalos fixos) somente é recomendada quando existe um processo de degradação em

andamento. Nestas circunstâncias o componente encontra-se na fase de velhice em seu ciclo

de vida e apresenta taxa de falhas crescente (DHILLON, 1999). A matriz de decisão

apresentada na Tabela 1 (SOUZA, 2004) sintetiza o procedimento exposto.

Taxa de falha Taxa de falha

Independente do tempo Dependente do tempo

Modo de falha apresenta tempo

de desenvolvimento Manutenção Preditiva

Manutenção Preditiva ou

Manutenção Preventiva

Modo de falha não apresenta

tempo de desenvolvimento Manutenção Corretiva Manutenção Preventiva

Fonte: SOUZA 2004

Tabela 1 - Matriz de decisão da RCM

3 Estudo de Caso

O foco deste trabalho é realizar a análise de confiabilidade e mantenabilidade de um torno

CNC instalado em planta siderúrgica. A condição necessária para a realização da análise de

falhas convencional é que o processo industrial possua um banco de dados com informações

de manutenção suficientemente adequadas. Neste caso foram coletados dados históricos

referentes à falhas do equipamento em estudo nos últimos dois anos, no período de janeiro de

2009 à março de 2011.

A análise convencional de falhas de sistemas reparáveis estabelece o estudo de duas variáveis

aleatórias de interesse: tempo entre falhas (TBF) e o tempo de reparo (TR). Será considerado

neste trabalho que após a ocorrência de uma falha será realizado um reparo imediatamente.

Será considerado ainda que o reparo seja capaz de levar o item falho (componente ou sistema)



8

novamente a sua condição original. A literatura refere-se a este conjunto de considerações

através do termo “tão bom quanto novo” (as-good-as-new). Como conseqüência, a

distribuição da variável aleatória tempo até a falha (TTF) será considerada igual a distribuição

da variável aleatória tempo entre falhas (TBF). A tabela 2 apresenta os 11 principais

componentes que compõem o torno CNC, ordenados segundo as ocorrências de falha.

Componentes N° falhas

PLACA – MECÂNICA 62

SENSOR DA PLACA – ELÉTRICA 30

ESTEIRA TRANSPORTADORA DE CAVACO – MECÂNICA 26

CASTELO – ELÉTRICA 20

SENSOR / LIMITE – ELÉTRICA 13

ESTEIRA TRANSPORTADORA DE CAVACO – ELÉTRICA 13

PROTEÇÃO DO BARRAMENTO – MECÂNICA 13

NÍVEL MÍNIMO DE ÓLEO – MECÂNICA 9

CASTELO – MECÂNICA 8

CURTO-CIRCUITO – ELÉTRICA 8

EIXO X – MECÂNICA 7

Tabela 2 – Principais componentes e ocorrências de falhas

A tabela 3 apresenta os principais componentes , tendo como referência o somatório dos

tempos de reparo (em minutos), levando em consideração o período analisado.

Componentes Tempo Para Reparo (TR)

PLACA – MECÂNICA 8057

PROTEÇÃO DO BARRAMENTO – MECÂNICA 2891

ESTEIRA TRANSPORTADORA DE CAVACO – MECÂNICA 2315

SENSOR DA PLACA – ELÉTRICA 1678

CASTELO – ELÉTRICA 1629

FOLGA EIXO Z – MECÂNICA 1546

EIXO X – MECÂNICA 1116

CASTELO – MECÂNICA 755

ACIONAMENTO PRINCIPAL – ELÉTRICA 606

NÍVEL MÍNIMO DE ÓLEO – MECÂNICA 416

SENSOR / LIMITE – ELÉTRICA 399

COMANDO CNC – ELÉTRICA 368

Tabela 3 – Principais componentes e somatório dos tempos de reparo

O componente que apresentou a maior incidência de falhas e o maior tempo para reparo foi a

Placa Mecânica. A partir desta análise a Placa Mecânica foi escolhida como foco,

considerando o maior impacto provocado no sistema em estudo. A partir desta priorização, o

banco de dados foi organizado de forma a possibilitar o cálculo das variáveis tempo entre

falhas (TEF) e tempo de reparo (TR). A tabela 4 apresenta uma amostra dos tempos entre

falhas (TBF) e o tempo de reparo (TR) referente ao componente Placa Mecânica.



9

Tabela 4 – Amostra parcial dos dados históricos de manutenção refente a Placa Mecânica

Após o pré-tratamento dos dados e cálculo das variáveis TEF e TR, foi utilizado o software

Weibull++7® (RELIASOFT CORPORATION, 2011) para modelagem de confiabilidade e

mantenabilidade, utilizando os conceitos da análise de dados de vida (life data analysis). A

análise de dados de vida tradicional envolve a modelagem da variável aleatória tempo até a

falha através de uma função densidade de probabilidade f(t). O mesmo procedimento pode

ser adotado para a modelagem da variável aleatória tempo de reparo e derivação da função

densidade de reparo g(t). Foram posteriormente realizados testes de aderência para escolha

dos melhores modelos de confiabilidade e mantenabilidade. A tabela 5 apresenta os modelos

obtidos. Observa-se, na figura 3, que o gráfico de probabilidade da distribuição Weibull,

descreve adequadamente os dados de tempo entre falhas.

Modelo

Função Densidade de

Probabilidade

Parâmetros

Confiabilidade f(t)

Mantenabilidade g(t)

Weibull

lognormal

β = 0,5489

μ = 3,9010

η = 7298,2798

σ = 1,5225

γ= 0

Tabela 5 – f(t) e g(t) obtidas para o equipamento em estudo

ReliaSoft Weibull++ 7 - www.ReliaSoft.com.br

t

F(

t)

10 100000100 1000 100000,1

0,5

1,0

5,0

10,0

50,0

90,0

99,9

0,1

Figura 3- Gráfico de Probabilidade Weibull

Data Início Hora Início Data Fim Hora Fim TBF (Minutos) TR ( Minutos)

5/1/2009 1:45 5/1/2009 4:39 - 173

14/1/2009 12:37 14/1/2009 12:38 13437 1

14/1/2009 21:56 14/1/2009 22:22 557 25

15/1/2009 1:07 15/1/2009 1:14 165 6

15/1/2009 19:56 15/1/2009 20:04 1122 7

16/1/2009 0:20 16/1/2009 2:04 256 104

16/1/2009 2:07 16/1/2009 2:15 3 7

16/1/2009 2:36 16/1/2009 5:13 21 157

16/1/2009 9:14 16/1/2009 11:05 240 111

20/1/2009 17:47 20/1/2009 19:38 6161 111

20/1/2009 20:40 21/1/2009 0:05 61 205



10


t

R(

t)

0 30000075000 150000 2250000,0

1,0

0,3

0,7

Figura 4- Gráfico de Confiabilidade

Para análise dos dados de reparo foram descartados os tempos inferiores a 10 minutos devido

a provável falha no apontamento da parada pelo operador. Apresenta-se os Gráficos de

Probabilidade Lognormal e Probabilidade de Reparo versus tempo nas figuras 5 e 6

respectivamente.


t

G(

t)

1 1000010 100 10000,1

0,51,0

5,0

10,0

50,0

99,9

0,1

Figura 5- Gráfico de Probabilidade Lognormal



11


t

G(

t)

0 60001200 2400 3600 48000,0

1,0

0,2

0,4

0,6

0,8

Figura 6 -Gráfico de Probabilidade de Reparo versus tempo

Após a modelagem de confiabilidade e mantenabilidade foi realizado o cálculo do MTTR e

MTBF através do software Weibull++7® (RELIASOFT CORPORATION, 2011) para um

intervalo de confiança bilateral de 90%. Foram encontrados oa valores de 12463 minutos

para o MTBF e 157 minutos para o MTTR. A partir destes dados foi calculada a

disponibilidade:

9876,015712463

12463

MTTRMTBF

MTBFA

4. Conclusões

O objetivo deste estudo foi identificar a melhor política de manutenção para o componente

mais crítico, que possuiu um maior tempo de reparo e/ou maior número de falhas de um torno

CNC utilizado em uma planta siderúgica.

Após simulação foi encontrado β = 0,5498 (Fator de Forma). Baseado no valor de beta (β), e

tendo como referência a curva da banheira (apresentada na figura 1) concluiu-se que o

componente encontra-se na fase de mortalidade infantil em seu ciclo de vida. Conclui-se,

portanto, a adequação da manutenção corretiva.

Entretanto, o equipamento em estudo possui mais de 18 anos de utilização, o que certamente

não condiz com a fase de mortalidade infantil. Este fato levou a uma nova observação do

banco de dados. A observação mais detalhada levou a percepção da existência de falha

humana muito frequente com relação a armazenagem dos dados. Conclui-se que, para

trabalhos em confiabilidade e modelagem de falhas, é de suma importância a existência de

bancos de dados consistentes, independentemente do software ou ferramenta utilizada para a

gestão da manutenção.

Observa-se que o cálculo da disponibilidade pode ser um indicador para ações de

manutenção. Observa-se que, quanto maior o MTBF e menor o MTTR, maior a

disponibilidade dos equipamentos críticos, maiores os lotes e menores os custos unitários de

produção.



12

Ressalta-se a importância deste estudo para a empresa pois existem na planta produtiva quinze

equipamentos similares ao equipamento estudado. Mesmo que os resultados encontrados

tenham caráter preliminar, estes podem servir como subsídio para estudos futuros e contribuir

para a realização de investimentos de forma mais consciente e palpável.

Para possível continuidade de pesquisa, sugere-se a análise de confiabilidade dos demais

componentes do equipamento. Percebe-se também a necessidade de conscientizar os

oporadores para que o lançamento dos dados no software utilizado para a gestão de

manutenção seja feito da melhor forma possível. Outra sugestão é a elaboração de um plano

de manutenção e de reformas específico para Placa Mecânica. Finalmente, sugere-se levantar

a relação entre a disponibilidade do componente com a redução do custo de produção,

almejando uma disponibilidade ótima, que minimize a soma do custo de produção com o

custo da manutenção.

Referências

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