Modelagem dos dados de falha de um caminhão fora de estrada

Vítor Justus Leal, Paulo César de Resende Andrade

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O mercado cada vez mais competitivo, ocasionado pela globalização, impõe que as empresas tenham um compromisso ainda maior com a redução dos seus custos. Os clientes necessitam de equipamentos com alta disponibilidade e confiabilidade. Na mineração, um dos custos expressivos existentes refere-se a falhas nos caminhões fora de estrada. Baseado na representatividade dos custos destas falhas, faz-se necessária a aplicação de técnicas de confiabilidade com a finalidade de aumentar a vida útil e o desempenho destes ativos. O presente trabalho tem por objetivo modelar o tempo de vida em horas de um caminhão fora de estrada utilizado na mineração, por meio da análise de confiabilidade paramétrica. O procedimento de pesquisa utilizado foi o estudo de caso. Foram coletados dados de tempo até a falha de todos os sistemas do caminhão durante o período de um ano. Além dos métodos gráficos, foram utilizados os testes de aderência de Qui-Quadrado e Kolmogorov–Smirnov para verificar qual distribuição melhor se ajusta ao conjunto amostral. A análise foi feita com o software ProConf. Os parâmetros das distribuições foram determinados pelo método da máxima verossimilhança. Utilizou-se o software R para verificar o ajuste por meio do critério AIC. A distribuição Exponencial foi que melhor se ajustou ao conjunto de dados. A função de risco teve um comportamento constante, indicando que o caminhão está na fase de maturidade, em plena vida útil. A estratégia para esta fase é adotar a manutenção preditiva, realizando as manutenções e monitoramentos necessários para maximização da sua performance, com o intuito de evitar o início da fase de desgaste dos seus componentes.

Palavras-chave: Confiabilidade. Tempo de vida. Equipamento de grande porte.

Abstract

Moodeling the failure data of an off-road truck

The increasingly competitive market, caused by globalization, requires that companies have an even greater commitment to reduce their costs. The customers need equipment with high availability and reliability. In mining, one of the significant costs refers to failures in off-road trucks. Based on the representativeness of the costs of these failures, it is necessary to apply reliability techniques with the purpose of increasing the useful life and performance of these assets. The present work aims to model the time of life, in hours, of an off-road truck used in mining, through parametric reliability analysis. The research procedure used was the case study. Time data were collected until failure of all truck systems, resulting in fifty-six failures during the period of one year. Besides the graphical methods, the adhesion tests of Chi-square and Kolmogorov-Smirnov were used to verify which distribution best fits the sample set. The analysis was done with ProConf software. The parameters of the distributions were determined by the maximum likelihood method. The software R was used to verify the adjustment using the AIC criterion. The Exponential distribution was the best fit to the data set. The risk function had a constant behavior, indicating that the truck is in the phase of maturity, in full working life. The strategy for this phase is to adopt the predictive maintenance, performing the necessary maintenance and monitoring to maximize its performance, in order to avoid the beginning of the wear phase of its components.

Keywords:  Reliability. Lifetime. Large equipment.



Palavras-chave


Confiabilidade. Tempo de Vida. Equipamento de grande porte.

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Referências


AKAIKE, Hirotugu. Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle. In: PARZEN, E.; TANABE, K.; KITAGAWA, G. (ed.). Selected papers of Hirotugu Akaike. Springer Series in Statistics (Perspectives in Statistics). New York, NY: Springer, 1998.

BRAILE, Nathalia Ávila; ANDRADE, Jairo José de Oliveira. Estudo de falhas em equipamentos de costura industriais utilizando o FMEA e a análise de confiabilidade. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 34, Salvador, 2013. Anais... Salvador, 2013.

BRANDÃO, Mariane Olivier; ANDRADE, Paulo César de Resende. Modelagem dos dados de falhas de um pasteurizador de garrafas de cerveja. Revista de Engenharia e Tecnologia, v. 10, n. 2, p. 172-181, 2018.

CAMPOS JÚNIOR, Carlos Roberto et al. Desenvolvimento de uma metodologia para redução do consumo específico de diesel em caminhões fora de estrada em uma empresa do setor de mineração. In: SIMPÓSIO DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO E TECNOLOGIA, 10, Resende, 2013. Anais... Resende, 2013.

DUEK, Carlos. Análise de confiabilidade na manutenção de componente mecânico de aviação. 2005. 119 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2005.

FOGLIATTO, Flávio Sanson; RIBEIRO, José Luis Duarte. Confiabilidade e manutenção industrial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

FRITSCH, Celso; RIBEIRO, José Luis Duarte. PROCONF: um software orientado para análises de confiabilidade. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 18, Niterói, 1998. Anais... Niterói, 1998.

GREGOL, Luciano Bernochi; ANDRADE, Jairo Jose de Oliveira. Análise de falhas como subsídio para o estabelecimento de procedimentos de manutenção produtiva total (MTP): estudo de caso de uma máquina gargalo na fabricação de latas de alumínio. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO – ENEGEP, 29, Curitiba, 2014. Anais... Curitiba, 2014.

HAVIARAS, Gilberto. J. Metodologia para análise de confiabilidade de pneus radiais em frota de caminhões de longa distância. 2009. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Automotiva) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005.

LAFRAIA, João Ricardo Barusso. Manual de confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2001.

LEE, Elisa T.; WANG, John Wenyu. Statistical methods for survival data analysis. New Jersey: Wiley, 2003.

LEEMIS, L. M. Reliability: probabilistic models and statistical methods. New Jersey: Prentice-Hall, 1995.

LEWIS, E. Introduction to reliability engineering. New York: John Wiley & Sons, 1996.

MENDES Angélica Alebrant. Manutenção centrada em confiabilidade: uma abordagem quantitativa. 2011. 85 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2011.

RIBEIRO, Adriano Gonçalves dos Santos; ALMEIDA, Gean Carlo Feliciano. Estudo de confiabilidade de motores diesel de caminhões fora de estrada. Revista de Estatística da UFOP, Ouro Preto, v. 3, p. 460-464, 2014.

SANTOS, Wagner Baracho dos; MOTTA, Sergio Brandão da; COLOSIMO, Enrico Antônio. Tempo ótimo entre manutenções preventivas para sistemas sujeitos a mais de um tipo de evento aleatório. Revista Gestão e Produção, São Carlos, v. 14, n. 1, p. 193-202, 2007.

SANTOS, Maicon Mateus de Medeiros et al. Modelagem do tempo de vida de um inversor de frequência. ForScience: revista científica do IFMG, Formiga, v. 5, n. 3, e00288, 2017.

SELLITTO, M. Formulação estratégica da manutenção industrial com base na confiabilidade dos equipamentos. Produção, v.15, n.1, p.044-059, 2005.

SILVA, Evaldo da Conceição et al. Análise de Dados de Falha de um Transmissor de Fibra Óptica. Revista Thema, Pelotas, v. 14, n. 4, p. 259-266, 2017a.

SILVA, Elifas Levi da et al. Análise dos modos de falhas em pneus de caminhões fora de estrada em uma mineração. In: ABM ANNUAL CONGRESS, 72, São Paulo, 2017. Anais... São Paulo, 2017b.

SILVA, Ellen Maria Neves; ANDRADE, Paulo César de Resende. Análise de confiabilidade de um inspetor eletrônico de garrafas. Revista da Universidade Vale do Rio Verde, v. 16, n.2, p. 1-9, 2018.

THE R FOUNDATION. R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Áustria, 2018.




DOI: http://dx.doi.org/10.29069/forscience.2018v6n3.e500

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