Software INES-III Apoio

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Software INES-III Apoio à Decisão em Gestão da
Manutenção deEquipamentos com Base na
Fiabilidade Rui Assis2006Projecto
SITEM(ISQ em consórcio com a EDP, Portucel,
Celbi, Alstom e FEUP)
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Módulo I Análise estatística de dadosMódulo
II Reposição de peças de reservaMódulo III
Viabilidade económica de posse de um
sobressalenteMódulo IV Política preventiva
óptima com perda de produçãoMódulo V Política
preventiva óptima com base no tempo acumulado
(substituição em bloco)Módulo VI Política
preventiva óptima com base no tempo calendário.
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O problema

• Temos um conjunto de poucos dados históricos com
  as datas de falha de um determinado órgão crítico
  de um equipamento
• Qual será a distribuição de probabilidade que
  melhor adere àqueles dados, de forma a podermos
  seleccionar uma política de manutenção com um
  mínimo de fundamento?

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1. Este módulo permite analisar estatisticamente
um conjunto de dados na perspectiva da
fiabilidade.
3. Clicamos no botão Dados.
2. Uma Ajuda em cada ecrã apoia a navegação.
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1. Este ecrã mostra um exemplo de análise
estatística de um conjunto de dados observados na
perspectiva da fiabilidade. Uma Ajuda em cada
ecrã apoia a navegação.
2. O 1ºbotão permite importar os dados que foram
gravados previamente num ficheiro próprio
Excel O 2º botão permite modificar qualquer
dado O 3º botão permite eliminar qualquer
dado O 4º botão permite apagar todos os dados.
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1. Introduzimos o nível de confiança para
determinar o intervalo de confiança do valor
médio dos dados observados introduzidos para
análise.
4. Surgem todas as estatísticas pertinentes.
2. Surgem os limites do intervalo de confiança da
média dos dados.
3. Surgem os limites do intervalo de aceitação
dos dados e a quantidade de dados rotulados de
atípicos, singulares ou outliers. Os
eventuais outliers são assinalados no quadro
central do ecrã anterior.
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1. A análise em frequência pode ser realizada em
modo automático, usando os valores aconselhados
dos parâmetros ou em modo manual, usando
quaisquer valores arbitrados.
2. Introduzimos o percentil e surge o valor
correspondente.
3. Podemos retroceder ou visualizar o gráfico
(histograma e ogiva).
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Após visualizar o gráfico (histograma e ogiva),
retrocedemos.
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1. O teste de hipótese de homogeneidade de
Laplace é usado para verificar se os dados
dispostos cronologicamente se encontram ou não
correlacionados (se são independentes entre si).
2. O teste pode ser limitado pelo nº de falhas ou
pelo tempo. Neste último caso, temos de
introduzir o momento fim das observações.
3. Introduzimos o nível de significância do teste
de hipótese.
4. Seguimos para Resultados ou retrocedemos.
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1. Lemos os parâmetros calculados do teste
3. Lemos as estatísticas do teste.
4. Estes são os limites de aceitação do teste.
2. Lemos os limites do intervalo de confiança do
valor médio da taxa de falhas.
5. Lemos as conclusões do teste e, se este for
positivo, o valor de prova (ou potência do teste).
6. Podemos visualizar dois gráficos ou
retroceder. Seleccionemos o primeiro botão.
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2. Voltamos ao ecrã anterior e seleccionamos o
segundo botão.
1. Este gráfico de regressão linear mostra o grau
de ajustamento dos dados cronológicos à recta que
melhor os explica através do coeficiente de
determinação R2.
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2. Voltamos ao ecrã anterior.
1. Este gráfico mostra o valor da estatística de
teste Z entre os dois limites de aceitação.
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1. O teste de aderência é usado para testar a
hipótese de uma distribuição teórica de
probabilidade aderir (ou ajustar-se) ao conjunto
de dados introduzidos.
2. Estas são as distribuições teóricas de
probabilidade disponíveis neste software.
3. Introduzimos o nível de significância
pretendido para o teste de hipótese de aderência.
4. Obtemos os valores da estatística de teste
(observado e crítico) e a conclusão.
5. Visualizamos o gráfico ou retrocedemos.
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2. Voltamos ao ecrã anterior.
1. Este gráfico mostra a sobreposição dos
histogramas da distribuição em frequência dos
dados observados (azul) e da distribuição de
probabilidade teórica ensaiada (vermelho).
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3. O parâmetro t0 é ajustado manualmente por
tentativa-erro.
2. Qualquer dos dados pode ser censurado,
passando-o para a coluna da direita.
4. Surgem os restantes parâmetros da distribuição
de probabilidade Weibull de melhor aderência aos
dados observados.
5. Podemos visualizar a recta de regressão após
os eixos logaritmizados.
1. A regressão é realizada para determinar os
parâmetros da distribuição teórica de Weibull que
melhor adere aos dados observados (que podem ser
novamente visualizados aqui na coluna à esquerda).
6. Introduzimos a fiabilidade e obtemos o valor
da missão correspondente.
7. Introduzimos a missão e obtemos o valor da
fiabilidade e da probabilidade acumulada de falha
correspondentes.
8. Retrocedemos.
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2. Retrocedemos.
1. Este gráfico mostra a recta de regressão após
os eixos ordenados terem sido logaritmizados e o
coeficiente de determinação R2.
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O problema

• Um equipamento complexo de produção tem sido
  mantido ao abrigo da política curativa (repara
  quando parte!)
• As consequências são conhecidas e pesadas longos
  períodos de indisponibilidade, imprevisibilidade
  dos programas de carga, custos elevados,
  segurança fragilizada...
• Quais as políticas de manutenção alternativas
  (preventiva sistemática ou condicionada) a
  aplicar a cada órgão crítico de forma a
  conseguirmos o custo mínimo ou a disponibilidade
  máxima?

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1. Este módulo permite analisar e comparar entre
si diferentes políticas de manutenção à luz dos
critérios custo e disponibilidade
3. Clicamos no botão Dados.
2. Uma Ajuda em cada ecrã apoia a navegação.
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1. Abrimos um caso já existente ou criamos um
novo caso.
2. Introduzimos os dados do comportamento em
falha de todos os órgãos críticos.
3. Introduzimos os dados de custo de m.d.o.,
materiais, oportunidade e de tempo de intervenção
no caso da política de manutenção curativa.
4. Deslocamos o cursor para a direita.
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3. Clicamos em Calcular.
1. Introduzimos os dados de custo de m.d.o.,
materiais, oportunidade e de tempo de intervenção
no caso da política de manutenção preventiva
(admitindo uma certa proporção de
curativas-preventivas F(t) imposta).
2. Introduzimos os dados de custo de m.d.o.,
materiais, oportunidade e de tempo de intervenção
no caso da política de manutenção preventiva
(admitindo que as intervenções se realizam à
medida que cada órgão crítico atinge um limite
máximo de idade predefinido Periodicidade
imposta).
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1. Surge a janela de diálogo Submúltiplo e
respondemos à questão colocada (1.000 horas neste
caso).
2. Clicamos em Voltar, retrocedendo ao ecrã
inicial e, neste, seleccionamos Resultados.
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4. Para custo mínimo.
2. F(t) predefinida para cada órgão.
3. Periodicidade predefinida para cada órgão.
5. Para disponibilidade máxima.
1. Lemos os valores de todos os indicadores de
manutenibilidade para as várias políticas de
manutenção.
7. Exportamos os resultados para uma folha
própria Excel e retrocedemos.
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2. Retrocedemos ao ecrã anterior.
1. Observamos os resultados de cada órgão crítico.
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2. Retrocedemos ao ecrã anterior.
1. Observamos os resultados de cada órgão crítico.
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2. Retrocedemos ao ecrã anterior.
1. Observamos os resultados de cada órgão crítico.
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2. Retrocedemos ao ecrã anterior.
1. Observamos os resultados de cada órgão crítico.
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2. Retrocedemos ao ecrã anterior.
1. Observamos os resultados de cada órgão crítico.
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O problema

• Um equipamento complexo de produção tem sido
  mantido ao abrigo da política de manutenção
  preventiva sistemática com base no tempo
  acumulado de cada componente crítico
• As consequências são conhecidas longos períodos
  de indisponibilidade, custos elevados...
• Será que a política de manutenção preventiva
  sistemática com base no tempo acumulado do
  equipamento (substituição em bloco) é mais
  económica?

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1. Este módulo permite determinar se, na
perspectiva económica, é preferível a política de
manutenção de paragem geral e substituição em
bloco.
3. Clicamos no botão Dados.
2. Uma Ajuda em cada ecrã apoia a navegação.
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1. Abrimos um caso já existente ou criamos um
novo caso.
5. Introduzimos a duração estimada de paragem
geral para substituição em bloco de todos os
componentes e o intervalo de tempo entre paragens
pressuposto.
4. Introduzimos a percentagem de tempo que cada
componente funciona quando o equipamento se
encontra em funcionamento.
2. Introduzimos a designação do equipamento e as
características em falha descritas por uma
distribuição de Weibull dos seus componentes
críticos.
3. Introduzimos os custos e as durações previstos
de intervenção para substituição de cada
componente isoladamente.
6. Introduzimos os custos estimados da paragem
geral.
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1. Introduzimos o nível de confiança e o número
de iterações pretendido e corremos o repetidor.
2. Obtemos todos os indicadores pertinentes
correspondentes ao intervalo de tempo pressuposto
entre paragens .
3. Realizamos uma análise de sensibilidade do
custo a diferentes intervalos de tempo entre
paragens.
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3. Obtemos também o custo da política alternativa
de manutenção curativa.
1. Com o objectivo de determinarmos rapidamente
qual o intervalo de tempo entre paragens gerais a
que corresponde o menor custo, ajustamos o
incremento e o primeiro intervalo de tempo entre
paragens que pretendemos ensaiar e corremos
depois o repetidor.
2. Obtemos os custos correspondentes aos 10
intervalos de tempo entre paragens alternativos e
os acréscimos em relação ao mínimo obtido.
4. Obtemos a resposta de qual o intervalo de
tempo entre paragens gerais que minimiza o custo
de manutenção.
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2. Voltamos ao ecrã anterior.
1. O gráfico mostra a variação do custo total da
política de manutenção com base na substituição
dos componentes em bloco com o tempo entre
paragens gerais. Mostra também o custo da
política de manutenção curativa.
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O problema

• Um forno de túnel com aquecimento eléctrico
  possui uma certa capacidade quando todas as
  resistências se encontram operacionais
• Com o tempo, o rendimento das resistências vai
  diminuindo e algumas queimam, obrigando a
  diminuir a velocidade do tapete transportador de
  peças
• A diminuição da cadência de produção origina
  custos de oportunidade mas, a paragem para
  substituição de resistências origina também
  custos (contabilísticos e de oportunidade)
• Qual será a periodicidade a que corresponde o
  menor valor do somatório daqueles custos?

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1. Este módulo permite determinar a periodicidade
óptima de manutenção preventiva sistemática
quando a produção se degrada ao longo do tempo.
2. Uma Ajuda em cada ecrã apoia a navegação.
3. Clicamos no botão Dados.
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1. Abrimos um caso já existente ou criamos um
novo caso.
3. Construímos iterativamente a curva de
degradação temporal, introduzindo as ordenadas de
3 pontos apenas.
2. Introduzimos a precisão desejada da
periodicidade.
4. Introduzimos os dados genéricos.
5. Retrocedemos ao ecrã inicial.
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1. Lemos os resultados parciais para várias
periodicidades (LSI).
2. Lemos as conclusões.
3. Realizamos a análise da sensibilidade do custo
a variações da periodicidade.
4. Clicamos em Gráfico.
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2. Retrocedemos.
1. Visualizamos o gráfico da variação dos custos
com a periodicidade de manutenção preventiva
sistemática.
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O problema

• Na proposta de venda de um determinado
  equipamento, o fabricante recomenda a aquisição
  de um sobressalente particularmente caro. Será
  que se justifica economicamente?

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1. Este módulo permite determinar se se justifica
economicamente adquirir e manter um qualquer
sobressalente em stock.
2. Uma Ajuda em cada ecrã apoia a navegação.
3. Clicamos no botão Dados.
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1. Abrimos um caso já existente ou criamos um
novo caso.
2. Introduzimos a designação do componente e as
suas características em falha descritas por uma
distribuição de Weibull.
5. Introduzimos o nível de confiança e o número
de iterações pretendido e corremos o repetidor.
3. Introduzimos os custos pertinentes e outros
dados gerais.
6. Obtemos os custos esperados e as
semi-amplitudes dos intervalos de confiança das
duas alternativas.
4. Introduzimos os tempos pertinentes e o regime
de funcionamento.
7. Obtemos a resposta de qual a melhor
alternativa
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O problema

• Várias bombas numa estação de tratamento de um
  efluente líquido são mantidas segundo a política
  preventiva sistemática
• Cada bomba possui dois vedantes iguais
• O regime anual de funcionamento de cada bomba é
  conhecido e variável
• Os pares de vedantes são substituídos aquando das
  intervenções preventivas mas, ocasionalmente,
  falham antes de chegado o momento e têm de ser
  substituídos curativamente, pelo que devem
  existir em stock
• Qual deverá ser o ponto de encomenda (stock
  mínimo) e qual deverá ser a quantidade a
  encomendar de cada vez?

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1. Este módulo permite determinar a quantidade de
peças que deverá ser mantida em stock de forma a
satisfazer as necessidades de intervenções de
manutenção curativa (just-in-case).
3. Clicamos no botão Dados.
2. Uma Ajuda em cada ecrã apoia a navegação.
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1. Abrimos um caso já existente ou criamos um
novo caso.
3. Introduzimos os dados referentes às condições
de aprovisionamento do item.
4. Continuamos com a introdução de mais dados
2. Introduzimos os dados referentes à composição
e regime de funcionamento dos equipamentos, os
quais o item em análise integra.
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2. Introduzimos a vida acumulada até à
substituição preventiva do item em cada
equipamento ao qual pertence.
1. Introduzimos os dados referentes ao
comportamento em falha do item em análise.
3. Voltamos ao ecrã anterior e, depois, ao ecrã
principal.
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1. Uma vez no ecrã principal, clicamos em
Resultados e surge-nos o presente ecrã.
2. Surgem os parâmetros óptimos de gestão do
stock do item em análise
3. Exportamos estes resultados para um ficheiro
próprio Excel.
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Fim