Fiabilidade de centros de maquinação : um caso de estudo

Abstract

O grau de fiabilidade dos equipamentos de uma empresa é de extrema importância na avaliação do seu funcionamento e melhoria de produtividade. Neste trabalho são exploradas metodologias estatísticas no estudo da fiabilidade de 19 máquinas pertencentes a uma unidade elementar de trabalho da fábrica Renault C.A.C.I.A.. O principal objetivo é providenciar um instrumento de análise gráfica da influência do plano de manutenção preventiva na fiabilidade e, consequentemente, sugerir melhores práticas de intervenção preventiva. O tempo médio sem intervenção de um equipamento é considerado como indicador da fiabilidade. A regressão localmente ponderada é proposta para estimar, graficamente, a curva de ajustamento do tempo médio sem intervenção entre preventivas. Adicionalmente, é proposta a análise de trajetórias do processo estocástico {R(t), t>0}, onde R(t) representa a razão entre o número de intervenções preventivas ocorridas num intervalo de tempo de amplitude t e o número de intervenções (preventivas e corretivas) ocorridas nesse mesmo intervalo de tempo. As trajetórias permitem visualizar a evolução, ao longo do tempo, da percentagem de intervenções preventivas e, por complementaridade, da percentagem de intervenções corretivas. A aplicação destas técnicas permitem tecer diversas recomendações e considerações sobre o plano de manutenção das 19 máquinas analisadas.

The degree of reliability of a company equipment is extremely important in evaluating its operation and improvement of productivity. In this work, statistical methods are explored in the study of reliability of 19 machines belonging to an elementary unit of work of factory Renault C.A.C.I.A. . The main objective is to provide a tool for graphical analysis of the influence of the preventive maintenance plan in the reliability and therefore suggest best practices for preventive intervention. The average time without the intervention of a machine is considered as an indicator of reliability. The locally weighted regression is proposed to estimate graphically the curve adjustment of mean time between preventive intervention. Additionally, it is proposed trajectory analysis of the stochastic process {R (t), t > 0 }, where R(t) represents the ratio between the number of preventive interventions occurred in a time span t and the number of interventions (preventive and corrective) which occurred in that time interval. The trajectories allow to visualize the evolution, over time, the percentage of preventive interventions, and for complementarily in the percentage of corrective interventions. The application of these techniques allow us to make a number of recommendations and considerations for the maintenance plan of the 19 analyzed machines.