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ANÁLISE QUANTITATIVA PARA

AUMENTO DA CONFIABILIDADE E

DISPONIBILIDADE DE UMA

MANDRILHADORA CNC DE UMA

EMPRESA METALÚRGICA

Luis Guilherme Ramos Oliveira (EEL-USP)

[email protected]

Messias Borges Silva (EEL-USP)

[email protected]

DANIEL DE MOURA PEREIRA (EEL-USP)

[email protected]

Este trabalho apresenta a aplicação de conceitos da Engenharia de

Confiabilidade, para a criação de um modelo orientado e adaptado

para a redução e prevenção de falhas a partir dos dados coletados de

uma Mandrilhadora CNC. O método de pesquisa utilizado foi a

modelagem quantitativa, aplicada a uma planta industrial metalúrgica.

O estudo contribuiu para o aprimoramento do modelo estratégico de

gestão de manutenção da empresa. Foram coletados registros dos

tempos entre falhas e dos tempos para reparo do equipamento no ERP

e a partir dos resultados obtidos, pode-se calcular a função

Confiabilidade R(t). Com os valores de MTBF e MTTR, foi

determinada a disponibilidade e a taxa de falhas, o que possibilitou a

identificação da fase de vida do equipamento pela análise do fator de

forma da distribuição de Weibull e pela curva da banheira. Foi feita

XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens

avançadas de produção”

Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017.





2

uma identificação das principais ocorrências de falhas por meio do

Diagrama de Pareto, de maneira a priorizar os problemas detectados.

Em seguida pode-se fazer o apontamento das possíveis causas que

fizeram com que as falhas viessem a ocorrer com o uso das

ferramentas da qualidade brainstorming e diagrama de Ishikawa.

Finalmente, com a utilização da ferramenta 5W2H pode-se desenvolver

um plano de ação para as falhas que apresentaram um maior grau de

risco e diante disso apresentar oportunidades de melhoria ao modelo

de gestão atual.

Palavras-chave: Manutenção, Confiabilidade, Disponibilidade,

Distribuição de Weibull, Diagrama de Pareto, Brainstorming,

Diagrama de Ishikawa, 5W2H





3

1 Introdução

Diversas empresas hoje em dia tem procurado investir em máquinas e em processos cada vez

mais velozes e potentes a fim de garantir uma produção com qualidade, de forma constante e

sem afetar a segurança e o meio ambiente. A acelerada mudança no ambiente industrial tem

provocado uma busca incessante por maiores níveis de produtividade, o que representa hoje o

grande desafio das indústrias: produzir com qualidade, baixo custo e rapidez. Jackson et. al.

(2016) defendem que as empresas devem sempre apoiar a inovação em seus produtos e

processos, salientando assim a importância de programas de qualidade em todo o ciclo

produtivo.

Peres e Lima (2008) destacam que o setor de manutenção deve se integrar de modo efetivo ao

processo fabril, uma vez que os seus custos transformaram a atividade em um segmento

estratégico para o sucesso das empresas. Diante deste contexto surgiu a necessidade da

implantação de metodologias mais eficientes a fim de se melhorar os resultados dos processos

de manutenção. Os conceitos de Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC) passaram

então a ser adotados por indústrias dos mais variados setores, e hoje destaca-se como uma

ferramenta fundamental em um processo de gestão da manutenção.

Para Braile e Andrade (2013) é através do conhecimento das vulnerabilidades e problemas

dos produtos durante sua etapa de vida útil que se obtém informações de falhas, permitindo à

engenharia da confiabilidade estimar o tempo de funcionamento de um produto de forma

continua e sem falhas. Existem inúmeras ferramentas que auxiliam na análise dos tipos de

falhas e a melhoria do desempenho do processo produtivo. Para este trabalho, optou-se pela

aplicação da análise quantitativa de confiabilidade e utilizou-se das ferramentas da qualidade

para a análise dos modos falhas.

Deste modo, considerando o fato de que a atividade de manutenção representa um fator

importante para o aumento da competitividade de um sistema produtivo e partindo do

princípio de que tanto a literatura como a prática industrial concentram-se em abordagens

qualitativas, o presente trabalho visa fornecer o suporte quantitativo necessário para a





4

implantação de um modelo orientado para a redução e prevenção de falhas em um sistema de

uma indústria real, por meio da aplicação dos conceitos da engenharia de confiabilidade e da

metodologia MCC combinados a utilização de ferramentas da qualidade.

2 Referencial teórico

2.1 Manutenção centrada em confiabilidade

Atualmente o conceito de manutenção tem sido redefinido, através de uma abordagem que

visa a redução das falhas, com foco na confiabilidade. Fogliatto e Ribeiro (2009) afirmam que

o objetivo principal da manutenção é manter e melhorar a confiabilidade e a regularidade de

operação do sistema produtivo.

Bin (2005) define a MCC como um método que utiliza as técnicas de manutenção preventiva

e preditiva de maneira otimizada, com o objetivo de melhorar a eficiência de equipamentos e

minimizar os custos apresentando resultados de longo prazo.

Para Siqueira (2009) a MCC incorpora novas técnicas de manutenção e monitoramento além

de absorver métodos modernos de otimização estatística desenvolvidos pela engenharia de

produção, sendo uma de suas vantagens o estabelecimento uma forma estruturada para

selecionar as atividades de manutenção para qualquer processo produtivo. O quadro 1

apresenta um comparativo do que se espera da MCC quando comparada com a manutenção

em seu modelo tradicional:

Quadro 1 – Comparação da Manutenção Tradicional com a MCC





5

Fonte: Adaptado de Siqueira (2009)

2.2 Confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade em manutenção

A norma NBR 5462 (1994) cita confiabilidade como 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. Para Scapin (2013), confiabilidade é definida como

sendo a probabilidade de um sistema ou de um produto executar sua função de maneira

satisfatória, dentro de um intervalo de tempo e operando conforme certas condições.

Pode-se especificar uma confiabilidade como o número médio de falhas em um dado tempo

(taxa de falha), ou como o tempo médio entre falhas (MTBF) para itens que são reparados e

retornados para uso. A manutenção corretiva pode ser quantificada como o tempo médio de

reparo (MTTR). (O’CONNOR e KLEYNER, 2012).

Segundo Fogliatto e Ribeiro (2009), os principais modelos utilizados para descrever funções

de confiabilidade são as distribuições de probabilidade exponencial, Weibull, gamma,

lognormal e normal. Para estudos de confiabilidade, se faz necessário determinar qual

distribuição de probabilidade que melhor se ajusta aos dados de tempo de vida do sistema. A

variável ajustada deverá representar o tempo até a falha do equipamento.





6

Simonetti et. al. (2010) afirmam que a distribuição de Weibull é a mais utilizada em estudos

de confiabilidade, análise de sobrevivência e em outras áreas, dada a sua versatilidade quando

comparada com as demais funções de densidade de probabilidade existentes. Além disso, é

muito utilizada também para descrever o tempo de falha para produtos industrializados devido

a sua grande variabilidade de formas. Existem outras formas de parametrizar a distribuição de

Weibull, porém a mais utilizada é a distribuição de três parâmetros, apresentada na equação

(1).

(1)

Onde:

β = parâmetro de forma: indica a forma da curva e a característica das falhas.

γ = parâmetro de escala: tempo ou número de ciclos de operação a partir do qual o

equipamento passa a apresentar falhas.

η = parâmetro de posição: refere-se ao intervalo de tempo entre "γ" e "t" que corresponderá

sempre em 63,2% das falhas, restando, portanto, 36,8% de itens sem falhar.

Sellitto (2005) sugere uma estratégia de manutenção para cada fase de vida de um

equipamento. A primeira fase é a da mortalidade infantil, onde ocorrem falhas prematuras

como erros de instalação, fabricação ou uso inadequado de materiais. Nessa fase, a estratégia

de manutenção mais indicada é a corretiva. A segunda fase representa a maturidade, quando o

equipamento apresenta taxa constante de falhas causadas por eventos casuais ou aleatórios,

que podem ser um erro humano, erros de operação ou fator de segurança insuficiente. Para

esta fase, a estratégia de manutenção indicada é a preditiva e a gestão de boas práticas de

manutenção. A terceira fase representa a mortalidade senil, onde as taxa de falhas aumentam





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devido a degradação, o envelhecimento, ou fim da vida de projeto. A estratégia mais indicada

é a manutenção preventiva. A figura 1, mostra na curva da banheira a representação das fases

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

fases desta curva podem ser associadas ao parâmetro β, ao considerar a adequação da

distribuição de Weibull.

Figura 1 – Curva da banheira e ciclo de vida de equipamentos

Fonte: Sellitto (2005)

Segundo a Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) mantenabilidade refere-se 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).

Além disso, a mantenabilidade pode ser determinada em função do tempo necessário para que

a manutenção seja executada, ou seja, espera-se que o tempo utilizado seja menor ou igual ao

que foi estimado em projeto.

Disponibilidade é explicada pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) como a

capacidade de um item estar em condições de executar determinada função em um dado

instante, levando em consideração os aspectos combinados de sua confiabilidade,





8

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

estejam assegurados (NBR 5462, 1994).

Em síntese, disponibilidade pode ser representada pelo percentual de tempo em que o sistema

encontra-se operante, de forma que a partir dos valores do MTBF e MTTR, pode-se calcular a

disponibilidade de um equipamento conforme a equação (2):

(2)

A disponibilidade A expressa a probabilidade que um dado equipamento esteja disponível

para operação quando o mesmo for requisitado. Uma boa gestão envolve tanto o aumento do

MTBF como a redução do MTTR.

2.3 Ferramentas da Qualidade

Carpinetti (2012) defende que a gestão da qualidade visa a padronização de processos, por

meio de planejamento, controle e aprimoramento, e a garantia da qualidade de produtos e

serviços. Para Pinto (2004), um processo de análise estruturada de falhas pode ser realizado

para aumentar a confiabilidade de sistemas, a partir do uso de ferramentas de gestão da

qualidade na determinação de risco e causas fundamentais de modos de falha. Diante disso,

pode-se detalhar falhas predominantes, sua frequência de ocorrência, seus impactos e níveis

de criticidade, a fim de associá-las a suas causas fundamentais, para finalmente detalhar um

plano de ação.

O gráfico de Pareto, segundo Slack et. al. (2009), trata-se de uma técnica capaz de classificar

as informações quanto aos tipos de problemas ou suas causas por ordem de importância de

maneira a priorizar áreas em que as investigações poderão ser mais úteis. Dessa forma, pode-

se dizer que o gráfico de Pareto faz a divisão dos problemas em dois grupos de causas que

podem ser de inúmeras origens, porém determinados problemas representam mais impacto e





9

podem geram prejuízos maiores, enquanto outros são menos vitais e não possuem prioridade

de tratamento.

Minicucci, (2001) descreve o brainstorming como uma técnica de geração de ideias. Na

língua inglesa, o termo brain significa cérebro e storming significa tempestade. A versão na

língua portuguesa seria uma “explosão de ideias”. Sua técnica é muito utilizada para

promover a interação de um pequeno grupo de trabalho, onde o ponto chave está no incentivo

à participação de todos em divulgar as ideias que vão surgindo, de maneira a estimular o

pensamento criativo.

O diagrama de Ishikawa, conhecido também como espinha de peixe, recebe esse nome devido

ao seu criador, e segundo Roth (2011), é uma forma gráfica usada como metodologia para a

análise e representação dos fatores de influência (causas) sobre um determinado problema

(efeito). Com a sua utilização é possível determinar as causas dos problemas para atacá-los da

melhor forma possível.

Para que haja um planejamento das ações necessárias para atingir um resultado, traça-se um

plano de ação. Para este estudo será utilizado o 5W2H, explicado por Marshall Jr et. al.

(2010) como uma ferramenta capaz de fazer o mapeamento e a padronização de processos,

para a elaboração de planos de ação e para o estabelecimento de procedimentos associados a

indicadores. É uma ferramenta de uso gerencial que busca o fácil entendimento através da

atribuição de responsabilidades, métodos, prazos, objetivos e recursos associados.

3 Procedimentos metodológicos

O método de pesquisa utilizado foi a modelagem quantitativa. Nakano (2010) reconhece a

modelagem como um método válido em Engenharia de Produção, e explica que os modelos

quantitativos compreendem o uso de técnicas matemáticas para descrever o comportamento

de um objeto de estudo. A pesquisa limitou-se à análise quantitativa por modelagem de duas

variáveis aleatórias: tempo entre falhas e tempo até o reparo. Adicionalmente utilizou-se as





10

ferramentas da qualidade para a implementação de ações de melhoria nas causas raízes dos

problemas que foram identificados.

A pesquisa foi conduzida em uma indústria nacional de médio porte que possui gestão

familiar. Composta por três plantas produtivas nacionais, uma planta produtiva internacional e

um escritório, a empresa produz peças refrigeradas em cobre de alta condutividade e outros

componentes de alto conteúdo tecnológico destinados à indústria siderúrgica e a vários

segmentos da indústria de base através dos processos de fundição, caldeiraria, soldagem e

usinagem. A planta estudada localiza-se numa cidade de porte médio do estado de São Paulo,

onde fica a sede da empresa. O setor analisado foi o de Manutenção, com foco das atividades

executadas em máquinas do setor de usinagem.

O estudo foi realizado com base no histórico de dados coletados em uma das máquinas que

operam na empresa, referente às manutenções preventivas e corretivas, gerados a partir do

momento em que um chamado de manutenção é aberto no ERP. Dessa forma, foram

coletados os registros dos tempos entre falhas e dos tempos para reparo dos equipamentos

para que assim fosse calculada a função Confiabilidade R(t) e determinada a disponibilidade

do sistema.

Após a coleta das informações, pode-se fazer uma análise de todo o conteúdo obtido, de modo

a revisar, examinar, categorizar e organizar os dados para uma melhor visualização e

entendimento. Por fim, os dados obtidos puderam ser comparados com a literatura,

possibilitando uma análise crítica sobre a atual gestão de manutenção da empresa,

identificando assim possíveis oportunidades de mudança e melhorias que poderão ser

implementadas.

A estruturação do método de trabalho foi feita conforme o fluxograma da figura 2.

Figura 2 – Fluxograma do método de trabalho





11

Fonte: Autor

4 Resultados e discussões

4.1 Equipamento de estudo

A máquina em estudo foi uma Mandrilhadora CNC da marca ROMI, modelo HBM 130T, que

começou a operar em 27 de maio de 2014. A HBM 130T é uma máquina de alta flexibilidade

e produtividade para aplicações diversas, com capacidade para usinar peças de até 12

toneladas.

Optou-se pela HBM 130T devido ao alto investimento feito pela empresa com a sua

aquisição, cuja manutenção pode representar um elevado custo quando feita de forma

corretiva. Além disso, o prazo de entrega para alguns itens de reposição pode ser longo por se

tratar de uma máquina importada, uma vez que peças similares nem sempre são encontradas

no mercado nacional.





12

Por se tratar de uma máquina relativamente nova, uma análise detalhada dos principais modos

de falha será de grande importância para a sua vida útil, e poderá servir de modelo para a

aplicação em outras máquinas e equipamentos da empresa.

4.2 Determinação da disponibilidade

Inicialmente foram selecionadas todas as manutenções corretivas, que são aquelas que

ocasionaram paradas na máquina desde o seu início de operação até dezembro de 2016.

Após a classificação dos modos de falhas em grupos e o levantamento dos respectivos tempos

entre falhas e tempos de reparo, foi possível calcular o tempo médio de reparo (MTTR), o

tempo médio entre falhas (MTBF). Para este trabalho, foi considerado que após a ocorrência

de uma falha será realizado um reparo imediatamente, e que o reparo seja capaz de levar o

componente ou sistema falho novamente a sua condição original.

Foram encontrados os valores de 540,28 horas para o MTBF e 14,88 horas para o MTTR.

Determinado esses valores, foi possível calcular a disponibilidade conforme apresentado na

equação (3).

= (3)

Percebe-se que o valor encontra-se muito próximo de um benchmark de 100%, porém,

considerando que a máquina em estudo é utilizada para a fabricação de peças de grande porte

e de elevado custo, é muito importante que sejam aplicadas melhorias constantes no processo,

uma vez que uma parada inesperada representaria grandes perdas para a empresa, pois não

existe atualmente uma alternativa que substitua a HBM 130T em caso de falhas. Diante disso,

o objetivo do trabalho é elevar a confiabilidade da máquina a fim de se evitar prejuízos em

momentos de grande demanda de produção.





13

4.3 Análise de confiabilidade

Com o auxílio do software Minitab (versão 17.1.0), testou-se o ajuste pela distribuição de

Weibull, e pode-se comprovar que os dados se ajustam adequadamente ao sistema. A função

probabilidade cumulativa (CDF) para o modelo Weibull é apresentado na Figura 3.

Figura 3 – Função de probabilidade Weibull para tempo entre falhas

Fonte: Minitab

Dessa forma pode-se obter os parâmetros da distribuição de probabilidade, conforme

demonstrado na tabela 1.

Tabela 1 – Parâmetro da distribuição de probabilidade Weibull





14

Fonte: Autor

Na figura 4 é apresentada a curva R(t) que representa a função confiabilidade, evidenciando

que o sistema encontra-se na fase de mortalidade infantil da curva da banheira.

Figura 4 – Função R(t) confiabilidade

2000150010005000

0,006

0,005

0,004

0,003

0,002

0,001

0,000

t - horas

R(t

)

Fonte: Autor

Considerando o MTBF de 540,28 horas e parâmetro de forma β igual a 0,795254, percebe-se

a presença de uma taxa de falhas decrescente e que os defeitos, de um modo geral, são

provenientes de erros de projeto, falhas operacionais, defeitos congênitos e ajustes mal

executados. Dessa forma o tipo de manutenção indicada é a corretiva, o que condiz com a

realidade do equipamento em estudo.

Dessa forma, traçou-se uma estratégia que fosse capaz de reduzir o tempo de reparo das falhas

quando necessário a execução de uma manutenção corretiva na máquina.





15

4.4 Análise dos modos de falha

Para elaboração de uma estratégia de manutenção é importante que a partir dos dados obtidos

seja feita a priorização dos problemas que apresentaram maior incidência e maior tempo para

reparo e, a partir desta análise, serão escolhidos aqueles que representam maior impacto no

sistema em estudo. O gráfico da figura 5 mostra a incidência de falhas separadas por grupos,

representada através de um Diagrama da Pareto.

Figura 5 – Ocorrências de falhas por modo de falhas

Fonte: Autor

Pode-se notar no período analisado, que três modos de falhas representam quase 70% das

ocorrências: quebra de peças, falha elétrica e aquecimento no resfriador hidráulico. Porém,

não só o número de ocorrências de falhas merece uma análise profunda. Deve-se considerar

também que uma falha pode gerar um longo tempo de reparo ou então pode ser rapidamente

solucionada. Algumas variáveis chegam a acarretar o comprometimento da produção pois os

modos de falha que apresentam elevada severidade e que proporcionam altos tempos de

reparo são cruciais no que se refere perda de produtividade. Portanto, a fim de diminuir





16

perdas, é fundamental que tempo de reparo também seja levado em consideração. Diante

disso, identificou-se os modos de falha que representam um maior tempo de parada, conforme

apresentado no gráfico da figura 6.

Figura 6 – Somatório do tempo de parada

Fonte: Autor

Observa-se que o somatório do tempo de parada por quebra de peça possui alto grau de

severidade para o sistema, seguido por problema no magazine e pelo aquecimento no

resfriador hidráulico. Porém, apesar de representar um elevado tempo de reparo, percebe-se

que a falha por problema no magazine, de um modo geral, não possui grande

representatividade comparada aos demais eventos de paradas para manutenção. O alto número

de somatória de tempo de parada para este modo de falha ocorre devido a uma única

ocorrência, quando a máquina precisou aguardar a visita de uma assistência técnica. Esse fato





17

ocorreu pois as características de funcionamento da máquina ainda não eram totalmente

conhecidas pela equipe de manutenção interna da empresa no momento em que esta falha

veio a acontecer. Dessa forma, como a máquina havia sido colocada em operação

recentemente, foi necessário o auxílio de uma assistência especializada. Para as demais

ocorrências neste mesmo modo de falha em outros períodos, percebeu-se que o tempo de

reparo não ultrapassou um dia de trabalho.

Portanto, com o número de ocorrências e o tempo de reparo de cada modo de falha, em horas,

é proposta a análise das falhas com o percentual mais acumulado observado nos gráficos das

figuras 5 e 6, ou seja, as falhas que ocorrem por quebra de peças, por aquecimento no

resfriador hidráulico e por falha elétrica.

4.5 Identificação das causas

Após a identificação e seleção da área crítica para o estudo, o próximo passo foi a realização

do brainstorming que apresentou as possíveis causas que fizeram com que as falhas viessem a

ocorrer, conforme segue no quadro 2.

Quadro 2 – Brainstorming das possíveis causas dos modos de falha





18

Fonte: Autor

Identificadas as principais causas, pode-se construir um Diagrama Ishikawa, de maneira a

relacionar as causas com os efeitos e identificar as possíveis soluções deste problema. O

diagrama pode ser visto na figura 7.

Figura 7 – Diagrama de Ishikawa





19

Fonte: Autor

Utilizando os resultados do brainstorming e do Diagrama Ishikawa, identificaram-se as

causas mais prováveis para que ocorram os modos de falha apontados como mais críticos no

sistema. Dessa forma, para a falha elétrica, seria a queima de componentes; para o

aquecimento no resfriador hidráulico, o elevado teor de impurezas dos filtros; e para a quebra

de peça, a montagem inadequada.

Identificadas as causas raízes dos modos de falha, deve-se tomar ações corretivas imediatas

com prioridade para esses problemas, de maneira a minimizá-los e aumentar a confiabilidade

do sistema. Dessa forma, foi construído um plano de ação para correção e prevenção dos

modos de falha, utilizando uma variação da ferramenta 5W2H conforme apresentado no

quadro 3.

Através do plano de ação, o planejamento e a execução das etapas no prazo determinado

deverão ser acompanhados pelos profissionais responsáveis pelas atividades.

Quadro 3 – Plano de Ação (5W2H)





20

Fonte: Autor

5 Conclusões

O crescente nível de exigência do mercado traz consigo a necessidade de se produzir com

qualidade, flexibilidade e confiabilidade, o que tem influenciado cada vez mais o

aprimoramento da política de manutenção de diversas indústrias. Dessa forma, a Engenharia

de Confiabilidade tem sido altamente empregada para o desenvolvimento do plano de

manutenção de equipamentos ou sistemas, pois além de utilizar técnicas eficientes, possui

grande influência na estratégia de crescimento e desenvolvimento empresarial.

No caso particular da empresa estudada, o objetivo principal deste trabalho foi o

desenvolvimento de um modelo de análises quantitativas que pudesse orientar na elaboração

de um plano de manutenção, através de uma aplicação piloto, visando futuras aplicações e

melhorias em outros equipamentos ou sistemas.

Os resultados obtidos pelos cálculos de disponibilidade e confiabilidade, sustentados pela

coleta dos dados históricos, puderam indicar que o equipamento apresenta uma taxa de falhas

decrescente, ou seja, pela análise da distribuição de Weibull verificou-se que o sistema

manifesta-se na fase de mortalidade infantil da curva da banheira. Dessa forma, foi feita a

priorização dos problemas que apresentaram maior incidência e maior tempo para reparo, e





21

diante das conclusões obtidas pode-se definir uma estratégia de manutenção para cada modo

de falha.

Por fim, pode-se concluir que apesar da empresa estudada apresentar hoje um modelo

organizado e eficaz, a implantação de políticas e estratégias de manutenção propostas neste

trabalho poderão agregar valor à metodologia já utilizada. Diante disso, para trabalhos

futuros, recomenda-se uma avaliação dos ganhos obtidos com a implementação do modelo

apresentado, de maneira a monitorar os resultados a partir de sua aplicação, visando possíveis

reduções de custos associadas à gestão da manutenção.

REFERÊNCIAS

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 5462. Confiabilidade e Mantenabilidade-

Terminologia, Rio de Janeiro, 1994.

BIN, L. P. G. Acompanhamento da Implantação da Manutenção Produtiva Total, 2005. 104 f. Trabalho de

conclusão de curso (Engenharia de Produção) – Centro de Tecnologia, Universidade Estadual de Maringá.

Maringá, 2005.

BRAILE, A.V.; ANDRADE, J.J.O. Estudo de falhas em equipamentos de costura industriais utilizando o

fmea e a análise de confiabilidade. In: XXXIV Encontro Nacional De Engenharia De Produção – ENEGEP,

Salvador, 2013.

CARPINETTI, L. C. R. Gestão da qualidade: conceitos e técnicas. São Paulo: Atlas, 2012.

FOGLIATTO, F. S.; RIBEIRO, J. L. D. Confiabilidade e Manutenção Industrial. Sao Paulo: Campus -

Elsevier, 2009.

JACKSON, S. A.; GOPALAKRISHNA-REMANI, V.; MISHRA, R.; NAPIER, R. Examining the impact of

design for environment and the mediating effect of quality management innovation on firm performance.

Engineering Costs and Production Economics. International Journal of Production Economics. Volume 173.

p.p 142 – 152. Elsevier, 2016.

MARSHALL JUNIOR, I. et al. Gestão da qualidade. 10. ed. Rio de Janeiro: EdFGV, 2010. 204p.

MINICUCCI, A. Técnicas do trabalho de grupo. São Paulo: Atlas, 2001.





22

NAKANO, D. Métodos de pesquisa adotados na Engenharia de Produção e Gestão de Operações. In: MIGUEL,

P. (org.), Metodologia de pesquisa em Engenharia de Produção e Gestão de Operações. Rio de Janeiro:

Campus, 2010.

O’CONNOR, P.; KLEYNER, A. Practical Reliability Engineering. John Wiley & Sons, Ltd., Publication, 5ª

ed., 2012.

PERES, C. R. C.; LIMA, G. B. A. Proposta de modelo para controle de custos de manutenção com enfoque

na aplicação de indicadores balanceados. Revista Gestão & Produção. v. 15, n. 1, p.149-158, 2008.

PINTO, L. H. T. Análise de Falhas: Tópicos de Engenharia de Confiabilidade. Apostila. Curso de

Engenharia de Manutenção Central. 2004.

ROTH, C. W. Qualidade e Produtividade. e-Tec Brasil. 3ª ed. Colégio Técnico Industrial, UFSM, Santa Maria,

RS, 2011.

SCAPIN, C. A. Análise sistêmica de falhas. 2ª. ed.. Belo Horizonte: Editora Falconi, 2013.

SELLITTO, M. A. Formulação estratégica da manutenção industrial com base na confiabilidade dos

equipamentos. Revista Produção, v. 15, n. 1, 2005.

SIMONETTI, M. J.; SOUZA, A. L.; SILVEIRA, L. F. S.; ARRUDA, J. P. S. A Importância da Engenharia da

Confiabilidade e os Conceitos Básicos de Distribuição de Weibull. Faculdade de Tecnologia de Tatuí. Tatuí,

2010.

SIQUEIRA, Y. P. D. S. Manutenção centrada na confiabilidade: manual de implantação. 1ª (Reimpressão).

ed. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2009.

SLACK, N. et. al. Administração da Produção. Editora Atlas S.A, SP, 2009.

new avançadas de produção” joinville , sc, brasil, 10 a 13 de … · 2017. 10. 24. · “a...

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