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ANÁLISE DE DISPONIBILIDADE

APLICADA A PROCESSO DE

EXTRUSÃO - ESTUDO DE CASO EM

UMA INDÚSTRIA DE EMBALAGENS

PLÁSTICAS

JULIANA RODRIGUES DE SOUZA (PUC)

[email protected]

Bruna Emanuelle de Avelar Rosa (PUC)

[email protected]

Alessandra Lopes Carvalho (PUC)

[email protected]

As organizações buscam cada vez mais diminuir a variabilidade de

seus processos através de medidas que contemplem a elevação da

confiabilidade, disponibilidade e mantenabilidade dos equipamentos.

No cenário de mercado atual, caracterizado pela grande

competitividade entre as empresas em nível mundial, é sempre

importante buscar formas otimizadas de gestão. Este estudo propõe

uma análise de confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade a

partir de um banco de dados cedido pela indústria Plastibom

Embalagens Plásticas Bom Despacho LTDA. O estudo foi realizado no

setor de extrusão, considerado o mais crítico de todo o processo, o

qual é composto por quatro extrusoras independentes. Os resultados

obtidos demonstram alta disponibilidade operacional apesar da

elevada probabilidade de falha, tornando evidente a importância das

atividades de manutenção.

Palavras-chave: Confiabilidade. Disponibilidade. Manutenção.

Mantenabilidade.

XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.

XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção

Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.

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1. Introdução

Após a revolução industrial, ocorreram notáveis mudanças como a evolução

tecnológica, a automatização da produção, a produção em larga escala e a necessidade de

melhoria na qualidade das linhas de produção. Essas mudanças tornaram-se o desafio das

indústrias para atingir a satisfação dos clientes e a alta competitividade do mercado.

A mecanização e automação das indústrias criaram um cenário onde as máquinas se

tornaram um dos principais recursos produtivos. Entretanto, viu-se a necessidade de conhecer

e controlar as falhas que possam comprometer a produtividade e a qualidade da produção.

Neste contexto gerentes de produção e manutenção vêm implementando ferramentas de

qualidade e confiabilidade para a redução de falhas e possíveis paradas dos equipamentos.

Os principais conceitos associados à confiabilidade são qualidade e disponibilidade. A

confiabilidade é uma das várias dimensões da qualidade e sua aplicação tem levado a

produtos de desempenho cada vez maior. (FOGLIATTO; RIBEIRO, 2009).

A confiabilidade está diretamente relacionada com a confiança associada a um

produto, equipamento ou sistema. Segundo Lafraia (2001), o conceito estatístico de

confiabilidade é a probabilidade de que um componente ou sistema esteja funcionando dentro

dos limites especificados de projeto, não falhe durante o período de tempo previsto para a sua

vida útil, dentro das condições de agressividade ao meio.

O conceito de confiabilidade vem sendo aplicado desde meados da década de 30. Este

assunto adquiriu especial relevância após o término da Primeira Guerra Mundial, quando foi

utilizado para descrever estudos comparativos feitos em aviões com um, dois ou quatro

motores. (FOGLIATTO; RIBEIRO, 2009).

Observa-se, atualmente, a aplicação da engenharia de confiabilidade em diversos

sistemas produtivos como ferramenta para obtenção de maior desempenho funcional e

controle dos índices de falhas.

Através de estudos de confiabilidade dos equipamentos, as atividades de manutenção

podem ser melhores planejadas. A função manutenção tem evoluído à medida que se percebe

o quanto as falhas em equipamentos afetam a qualidade e os custos da produção. A

manutenção é um meio de se alcançar a competitividade, uma vez que permite maior

disponibilidade da produção.

Este trabalho apresenta uma análise de confiabilidade e mantenabilidade baseado em

dados históricos coletados na empresa Plastibom Embalagens Plásticas Bom Despacho



3

LTDA.

2. Referencial Teórico

O estudo da confiabilidade de um sistema ocorre a partir da definição dos conceitos e

aplicações dos parâmetros que serão utilizados. As principais medidas que quantificam a

confiabilidade são: função probabilidade de falha F(t), função confiabilidade R(t) e a função

taxa de falha (ou função risco) h(t) (FLOGLIATO; RIBEIRO, 2009).

O conceito da confiabilidade está diretamente relacionado ao tempo. Dessa forma,

pode-se criar uma variável aleatória “tempo até a falha” – T para quantificar a probabilidade

de ocorrência de uma falha.

O tempo até a falha de uma unidade pode ser entendido como o tempo transcorrido

desde o momento em que a unidade começa a operar até a sua primeira falha. O tempo até a

falha (TTF) é definido como uma variável aleatória designada por T. A probabilidade de falha

de um item em um intervalo de tempo de 0 (zero) até o tempo t é representado por F(t)

(FOGLIATTO; RIBEIRO, 2009). A variável T distribuída continuamente, com densidade de

probabilidade dada por f(t) e função de distribuição é representada conforme a equação (1).

(1)

Onde: F(t) é a função probabilidade de falhas;

T é a variável aleatória tempo até a falha;

t é a variável tempo;

A função densidade de probabilidade f(t) é definida como:

(2)

Onde: f(t) é a função densidade de probabilidade;

A função probabilidade de falha F(t) é o complemento da função confiabilidade R(t).

Considerando uma variável aleatória T, para o tempo decorrido até o sistema falhar, tem-se a

função confiabilidade R(t) definida como:



4

(3)

No caso de um sistema não falhar para ele necessariamente irá falhar para

desta forma, tem-se a equação (4).

(4)

O parâmetro do MTTF é definido como o valor esperado da variável aleatória T,

conforme equação (5).

(5)

Este conceito é válido para componentes não reparáveis. Considerando componentes

reparáveis, utiliza-se o parâmetro MTBF (Mean Time Between Failure), calculado de forma

análoga.

A taxa de falhas, chamada também de função de risco h(t), pode ser definida como a

quantidade de risco associada a uma unidade no tempo t (FOGLIATO; RIBEIRO, 2009). Ela

pode ser representada pela equação (6) que relaciona a função densidade de probabilidade f(t) e

a função confiabilidade R(t).

(6)

Onde: h(t) é a função taxa de falhas;

f(t) é a função densidade de probabilidade;

R(t) é a função confiabilidade;

As principais distribuições de probabilidade utilizadas para descrever comportamentos

de confiabilidade de componentes e sistemas são Weibull, Exponencial, Normal e Lognormal.

Existem muitas outras distribuições descritas na literatura e maiores detalhes poderão ser

encontrados em O’ Connor (2002). Segundo Fogliatto e Ribeiro (2009), a distribuição de

Weibull é uma distribuição de probabilidade contínua amplamente utilizada na análise de

dados de vida de equipamentos devido a sua versatilidade. Trata-se de uma das mais



5

importantes na modelagem de confiabilidade devido a sua flexibilidade e capacidade de

representação de amostras de tempos até a falha com comportamentos diferentes.

A mantenabilidade é definida como a probabilidade de um equipamento ser recolocado

em condições de operação dentro de um dado período de tempo quando a ação de manutenção é

executada de acordo com os procedimentos prescritos, podendo ser preventiva ou corretiva. Para

isto, determina-se o tempo necessário que o sistema deva ser reparado a partir do instante da

falha (LAFRAIA, 2001).

A mantenabilidade relaciona-se à facilidade de reparo e quantifica a probabilidade de

que uma falha seja reparada até um tempo t previamente estabelecido. Este parâmetro

depende do tipo de componente, localização no sistema ou equipamento, ferramentas

existentes, conhecimento técnico, dentre outros fatores (CARVALHO, 2008).

Todas as distribuições de probabilidades utilizadas para modelar a função

confiabilidade e descritas anteriormente, podem ser utilizadas para modelar a função

mantenabilidade.

Um conceito importante para o estudo da mantenabilidade é o tempo médio de reparo

Mean Time To Repair (MTTR), definido pela equação (7).

(7)

Onde: t é a variável aleatória tempo de reparo

g(t) é a função densidade de probabilidade de reparo

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

função em um dado instante ou durante um intervalo de tempo determinado, levando-se em

conta os aspectos combinados de sua confiabilidade, mantenabilidade e suporte de

manutenção (NBR 5462, 1994).

O conceito de disponibilidade varia conforme a capacidade de reparo de uma unidade.

Em unidades não reparáveis, o conceito de disponibilidade se equivale ao de confiabilidade.

Em unidades reparáveis, os possíveis estados da unidade em um tempo t de análise, estão

funcionando ou em manutenção (sofrendo reparo).

Em termos quantitativos, define-se a função disponibilidade instantânea A(t) como a

probabilidade que um componente esteja em condição operacional em um instante de tempo t.

A disponibilidade em estado estacionário pode ser determinada através da equação (8)



6

(FOGLIATTO; RIBEIRO, 2009):

(8)

3. Metodologia

O objetivo desta pesquisa é modelar a confiabilidade e mantenabilidade do setor de

extrusão da indústria Plastibom Emabalgens Plásticas Bom Despacho LTDA. Este processo foi

escolhido em comum acordo com a indústria cedente dos dados, devido a sua importância e

criticidade.

Para alcançar de maneira eficaz este objetivo, a pesquisa foi conduzida a partir da

aplicação de métodos exploratórios. Como técnica de pesquisa foi utilizado o estudo de caso.

O método de pesquisa adotado neste trabalho consiste em uma pesquisa exploratória

realizada em duas fases. A primeira fase foi constituída por uma abordagem qualitativa, na qual

se realizou uma análise do material fornecido pela indústria. Este material foi obtido através de

visitas técnicas e entrevistas, possibilitando posterior análise quantitativa. A análise quantitativa

foi realizada através da modelagem de confiabilidade e mantenabilidade. A figura 1 representa

simplificadamente, as etapas consideradas para a realização desse trabalho.

Figura 1- Etapas para a realização do estudo de caso

Fonte: Elaborada pelas autoras



7

4 Desenvolvimento

4.1 Descrição do Processo

Inicialmente foram realizadas visitas técnicas com o objetivo de observar e entender o

funcionamento do processo em estudo. Foram observados todos os processos da indústria e a

importância de cada etapa dentro do processo de produção de embalagem plástica flexível. A

industrialização do plástico flexível é realizada por um processo de extrusão, que força a

passagem da matéria prima através de um orifício transformando em filmes plásticos

bobinados.

As paradas na linha de produção mais críticas ocorrem por falta de fornecimento de

energia e por manutenção corretiva. Contatou-se a concessionária fornecedora de energia a

qual informou que a empresa contrata a quantidade suficiente de energia para atender a

demanda de produção. Entretanto, constatou-se que na região onde que a empresa é instalada

ocorre falta de investimento e manutenção nas redes elétricas locais.

As manutenções corretivas que afetam o processo são provocadas por falhas

aleatórias, e que geralmente não são classificadas por falhas graves, pois a empresa possui um

cronograma rigoroso de manutenção preventiva na linha de produção, diminuindo a

probabilidade de ocorrências de paradas não agendadas.

Os dados são coletados diariamente de forma manual, pelos próprios operadores das

extrusoras, onde são anotados em formulários fornecidos pela indústria, os motivos das

paradas, tempo parado e a data de ocorrência. Posteriormente, com auxilio de um funcionário

administrativo, os dados são lançados no Microsoft Excel®.

Os operadores responsáveis pela coleta dos dados recebem orientações com relação à

necessidade de registro das falhas. Entretanto, frequentemente os modos de falhas são

registrados de maneira errônea devido à falta de padronização. Observa-se a falta de

preocupação dos operadores com relação à importância do correto registro.

A figura 2 apresenta uma amostra da tabela cedida pela empresa da qual serão obtidos

os dados de falhas.



8

Figura 2 – Amostra do banco de dados original da empresa

Fonte: Plastibom Embalagens Plásticas Bom Despacho LTDA

4.2 Tratamento dos dados

Após a coleta de dados, realizou-se uma estratificação dos mesmos utilizando o

software Microsoft Excel®. Foi criado um banco de dados genérico para facilitar a análise da

pesquisa o qual contém o motivo da parada, o tempo parado e a data da ocorrência.

Identificou-se no banco de dados que as paradas por manutenção corretiva não são

frequentes, devido à aplicação de um planejamento adequado de manutenção preventiva.

Posteriormente foi elaborado um histograma mostrando a quantidade de paradas por extrusora

e o motivo das mesmas, conforme gráfico 1.

Gráfico 1- Número de Falhas por Extrusora



9

Fonte: Elaborado pelas autoras

As paradas por falta de fornecimento de energia apresentaram-se constantes já que as

extrusoras são ligadas na mesma rede elétrica. As paradas por manutenção corretiva

apresentam maior variabilidade, pois as extrusoras não produzem os mesmos produtos

(plásticos com formulações diferentes) e não possuem a mesma idade.

4.3 Modelagem de Confiabilidade

Após o pré tratamento dos dados foram realizados testes de aderência de forma a

escolher as distribuições de probabilidade mais adequadas para as modelagens dos modos de

falhas relativos a cada extrusora. Adotou-se o método de estimação de parâmetros mínimos

quadrados em todos os casos. A tabela 1 apresenta os resultados obtidos.



10

Tabela 1 - Modelos de Confiabilidade Obtidos

Extrusoras Modo de

Falha

Modelo

obtido Parâmetros

Coeficiente

de

Correlação

E1

Corretiva Lognormal 6,25

=1,28

0,98

Falta de

fornecimento

de energia

Lognormal 6,37

=1,65

0,98

E2


=1,17

0,97

Falta de

fornecimento

de energia

Weibull 2P β=0,77

η= 1460,59

0,99

E3


=1,69

0,97

Falta de

fornecimento

de energia

Exponencial

1P =0,000349

-0,95

E4

Corretiva Weibull 2P β=0,64

η= 602,93

0,96

Falta de

fornecimento

de energia

Lognormal 6,15

=1,94

0,96


Ao analisar os parâmetros de confiabilidade obtidos, percebe-se alto índice de

correlação. O valor do coeficiente de correlação Rho ( está acima de 0,9 para todas

extrusoras, indicando adequação da distribuição de probabilidade adotada.

Observa-se que as extrusoras apresentaram três distribuições diferentes. Os modelos

de falhas Weibull possuem dois parâmetros: β e Todas as extrusoras apresentaram β < 1.

Assim, as falhas que ocorrem nessas extrusoras, podem ser causadas por falhas prematuras.

Os modos de falha modelados por distribuição log-normal também indicam falhas

decrescentes e somente em um caso existe a indicação de taxa de falhas constante (modelado

por distribuição exponencial).

Os gráficos 2 e 3 apresentam os gráficos de confiabilidade para a Extrusora 01

considerando os modos de falhas “paradas por manutenção corretiva” e “paradas por falta de

fornecimento de energia”, respectivamente.



11

Gráfico 2 - Extrusora 01- Paradas por Manutenção Corretiva


Gráfico 3 - Extrusora 01- Paradas por Falta de Fornecimento de Energia


Os tipos de resinas utilizados nas extrusoras interferem na qualidade e confiabilidade

da extrusora, pois quanto mais rígida ou abrasiva forem as resinas, menor será a vida útil do

conjunto extrusor. A diferença de idade das extrusoras associado aos tipos de resinas

utilizados sugere o cenário da confiabilidade encontrado.



12

4.4 Modelagem de Mantenabilidade

Foi realizado procedimento análogo a modelagem de confiabilidade. Utilizando a

variável tempo de reparo, foram realizados testes de aderência de forma a escolher as

distribuições de probabilidade de reparo mais adequadas para as modelagens dos modos de

falhas relativos a cada extrusora. Adotou-se o método de estimação de parâmetros mínimos

quadrados em todos os casos. A tabela 2 apresenta os modelos de mantenabilidade obtidos.

Tabela 2- Modelos de Mantenabilidade Obtidos

Extrusoras Modo de

Falha

Modelo

obtido Parâmetros

Coeficiente

de

Correlação

E1

Corretiva Weibull β=1,17

η= 1,16

0,95

Falta de

fornecimento

de energia

Lognormal 0,86

=0,49

0,97

E2

Corretiva Exponencial

1P

-0,95

Falta de

fornecimento

de energia

Weibull β=1,89

η= 2,85

0,98

E3


=1,01

0,97

Falta de

fornecimento

de energia

Lognormal 0,57

=0,74

0,97

E4


=1,26

0,98

Falta de

fornecimento

de energia

Lognormal 0,83

=0,68

0,95


Os gráficos 4 e 5 são referentes à Probabilidade de Reparo vs. Tempo da Extrusora 01

para os modos de falhas de “paradas por manutenção corretiva” e “parada por falta de

fornecimento de energia”.



13

Gráfico 4 - Extrusora 01 – Paradas por Manutenção Corretiva


Gráfico 5- Extrusora 01 – Paradas por Falta de Fornecimento de Energia


Após a realização das modelagens, foram calculados o MTTR e MTBF a partir do

software Weibull ++®. Os valores do MTTR e do MTBF podem se caracterizar como

indicadores da disponibilidade dos equipamentos.



14

Tabela 3 - MTTR e MTBF – Paradas por Manutenção Corretiva

Extrusoras E1 E2 E3 E4

MTTR (horas) 1,09 1,66 1,95 3,05

MTBF (horas) 1171,15 260,41 3270,02 824,89 Fonte: Elaborada pelas autoras

Tabela 4 - MTTR e MTBF – Paradas por Falta de Fornecimento de Energia

Extrusoras E1 E2 E3 E4

MTTR (horas) 2,68 2,54 2,34 2,89

MTBF (Horas) 2309,86 1696,64 2862,75 3064,35 Fonte: Elaborada pelas autoras

A tabela 5 apresenta os valores de disponibilidade das extrusoras simulados pelo

software BlockSim® considerando o tempo de missão de um mês ( 720h)

Tabela 5 - Disponibilidade e Confiabilidade simulada para Extrusora 1

Extrusora A(t) R(t)

E1 99,545342 0,182800

E2 99,029919 0,049000

E3 99,759366 0,414000

E4 99,078124 0,130200

Fonte: Elaborada pelas autoras

Apesar da diferença de idade e desgaste das extrusoras, os resultados obtidos mostram

que todas as extrusoras apresentam 99% de disponibilidade de operação. Este cenário de

disponibilidade encontrado ocorre devido ao eficiente planejamento de manutenção praticado

pela indústria.



15

5 CONCLUSÃO

O trabalho apresentado propôs analisar a confiabilidade, mantenabilidade e

disponibilidade de quatro extrusoras do setor de extrusão da indústria em estudo, considerado

o mais crítico da linha de produção. Ressalta-se a importância destes equipamentos uma vez

que todos os outros setores dependem do processo de extrusão.

A modelagem de confiabilidade e mantenabilidade desenvolvida através deste estudo

de caso fornecem informações importantes acerca do comportamento de falhas, estágio de

vida das extrusoras de acordo com a curva da banheira e a quantificação da probabilidade de

reparo. O estudo possibilitou também obter os valores do MTBF e MTTR.

Os resultados obtidos pela modelagem sugerem que os dados fornecidos pela

indústria, podem ser utilizados de forma satisfatória para este estudo. Entretanto, ressalta-se a

possibilidade de erros humanos na coleta de dados devido à falta de padronização das

anotações das ocorrências de falhas no banco de dados. A eliminação de possíveis erros de

anotações das ocorrências de falhas propiciará melhor conhecimento da amostra em análise,

permitindo que se chegue a conclusões mais confiáveis.

Obserava-se que as extrusoras apresentaram baixa confiabilidade a partir do primeiro

mês, mas apresentaram boa mantenabilidade, resultando em alta disponibilidade de operação,

não ocasionando atrasos na produção. Isto deve-se ao fato de que a indústria utiliza uma

estratégia de planejamento de manutenção.

A indústria programa sua produção a fim de atender aos prazos estipulados juntamente

com os clientes. Deste modo, é importante que se mantenha um rígido planejamento de

manutenção dos equipamentos para que diminua a incidência de paradas não programadas na

linha de produção.

A Plastibom, além dos problemas mecânicos da linha de produção, possui um

agravante relacionado à queda na rede elétrica local. A concessionária de energia constatou

que o motivo das quedas é devido à falta de investimento e manutenção na rede elétrica.

Geralmente, as quedas de energia ocorrem por segundos, mas, o suficiente para atrasar

a produção, uma vez que as extrusoras demoram um tempo para reativarem suas operações

normais. Estas paradas também acarretam a perda de produtos, com consequente prejuízo

financeiro.



16

REFERÊNCIAS

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS (ABNT). NBR 5462.

Confiabilidade e mantenabilidade- Terminologia. Rio de Janeiro: ABNT, 1994.

CARVALHO, A.L. Análise de Disponibilidade Utilizando Abordagem Nebulosa.

2008.123f. Tese (Doutorado). Universidade Federal de Minas Gerais, Departamento

de Engenharia Elétrica, Belo Horizonte.

FOGLIATTO, Flávio Sanson; RIBEIRO, José Luis Duarte. Confiabilidade e

Manutenção Industrial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009. 265p.

LAFRAIA, J. R. B. Manual de Confiabilidade, Mantenabilidade e Disponibilidade. Rio

de Janeiro: Qualitymark: Petrobrás, 2001. 388p.

O’ CONNOR, P. D. T. Practical Reliability Engineering. 4 ed. England: John Wiley &

Sons, 2002. 513p

PLASTIBOM, 2014. Disponível em: http://www.plastibom.com.br/ Acesso em: 20 maio

2013.

RELIASOFT CORPORATION. Weibull++ 9.0 Software Package., Tucson: AZ, 2013.

SOUZA, Hellen Corina de Oliveira e. Revista Plástico Industrial. Editora Aranda. Ano 16,

nº 184. Dezembro 2013. Disponível em:

<http://www.arandanet.com.br/midiaonline/plastico_industrial/2013/dezembro/index.html>.

Acesso em: 01 maio 2015.

http://www.plastibom.com.br/

http://www.arandanet.com.br/midiaonline/plastico_industrial/2013/dezembro/index.html

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