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Fonte: Elaborado pelos autores, 2015
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Gráfico 14: Análise do modo de falha do Calço do Moinho de Bolas 5M5B
Fonte – Elaborado pelos autores, 2015
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Gráfico 16 - Análise do modo de falha da Coroa do Moinho de Bolas 5M5C
Fonte: Elaborado pelos autores, 2015
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Assim, foi feito um novo Gráfico de Pareto baseado numa situação hipotética de
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COSTA, M. A. Ferramentas da Qualidade. São Paulo: Universidade de Santo Amaro, 1
ed., 1994.
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PERFIL DE PERDAS ATRIBUIDO AOS MOINHOS DE BOLAS DE UMA USINA DE PELOTIZAÇÃO E ANÁLISE DOS SEUS PRINCIPAIS MODOS DE FALHA. ESTUDO DE CASO: VALE S.A. TUBARÃO

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O objetivo desse estudo é identificar as principais causas das paradas de produção relacionadas a falhas de natureza mecânica nos Moinhos de Bolas da Usina de Pelotização V da Vale S.A. Tubarão, com base nos registros de 2013 e 2014, utilizando algumas das Ferramentas da Qualidade. Essa metodologia permite detectar os modos de falha mais frequentes e os de maior criticidade, o que facilita definir as medidas que resultarão em melhorias mais eficazes, acarretando em mais confiabilidade, disponibilidade e estabilidade ao processo.

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PERFIL DE PERDAS ATRIBUIDO AOS MOINHOS DE BOLAS DE UMA USINA DE PELOTIZAÇÃO E ANÁLISE DOS SEUS PRINCIPAIS MODOS DE FALHA. ESTUDO DE CASO: VALE S.A. TUBARÃO

  1. 1. 1 PERFIL DE PERDAS ATRIBUIDO AOS MOINHOS DE BOLAS DE UMA USINA DE PELOTIZAÇÃO E ANÁLISE DOS SEUS PRINCIPAIS MODOS DE FALHA. ESTUDO DE CASO: VALE S.A. TUBARÃO LOSSES PROFILE ATTRIBUTED TO BALL MILLS OF AN INDUSTRIAL PLANT AND ANALYSIS OF THE MAIN FAILURE MODES. CASE STUDY: VALE S.A. TUBARÃO ALICE FIGUEIRA SILVA * JOSÉ GUILHERME PELIÇÃO PANCIERI ** RESUMO A melhoria da qualidade associada à redução de gastos é uma das principais estratégias utilizadas pelas grandes empresas para aumentar a sua competitividade frente ao mercado mundial. Por isso, nas últimas décadas, a Engenharia de Manutenção teve importância crescente, vez que é uma ferramenta capaz de mapear e diminuir as perdas de produção, ocasionando mais estabilidade ao processo e economia para a empresa. O objetivo desse estudo é identificar as principais causas das paradas de produção relacionadas a falhas de natureza mecânica nos Moinhos de Bolas da Usina de Pelotização V da Vale S.A. Tubarão, com base nos registros de 2013 e 2014, utilizando algumas das Ferramentas da Qualidade. Essa metodologia permite detectar os modos de falha mais frequentes e os de maior criticidade, o que facilita definir as medidas que resultarão em melhorias mais eficazes, acarretando em mais confiabilidade, disponibilidade e estabilidade ao processo. Palavras-chave:Manutenção, Ferramentas da Qualidade, Perfil de Perdas. ABSTRACT The improvement of quality associated with expenses reduction is one of the main tactics used by big companies to increase their competitiveness on the global market. Therefore, in the last decades, Maintenance Engineering importance has increased because it is a tool capable of identify and reduce the losses of production, causing more stability to the process and costs saving. The purpose of this study is to identify the main causes of production pauses related to mechanical failures on Ball Mills at the Pelletizing Plant V of Vale S.A. Tubarão, based on records of 2013 and 2014 by using Total Quality Tools. This method helps to detect the most frequent and critical failure mode, enabling define the procedures that will result in most effective improvements, leading to best standards of reliability, availability and stability on the process. Keywords: Maintenance, Tools of Total Quality, Losses Profile. _____________________________ * Graduanda em Engenharia Mecânica na FAESA. ** Professor orientador do curso de Engenharia Mecânica da FAESA. Engenheiro Mecânico pela Universidade Federal do Espírito Santo.Mestre em Vibrações Mecânicas pela Universidade Federal do Espírito Santo
  2. 2. 2 INTRODUÇÃO A busca por resultados excelentes está relacionada à competitividade do mercado internacional, dado que o aperfeiçoamento dos processos industriais acarreta em melhoria da qualidade do produto, redução de desperdícios, aumento do faturamento e mais segurança no trabalho, o que torna uma empresa mais valiosa e competitiva. Inserida nesse cenário encontra-se a Engenharia de Manutenção, que ganhou muito espaço nas últimas décadas e desempenha um papel estratégico para a obtenção de melhores resultados, vez que é capaz de identificar e padronizar falhas na produção e tornar o processo mais confiável. Esse é o motivo pelo qual a manutenção, como função estratégica das organizações e responsável direta pela disponibilidade de ativos, tem uma importância capital nos resultados da empresa. Esses resultados serão tanto melhores quanto mais eficaz for sua estratégia de manutenção. Atualmente, a estratégia mais empregada é a Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM – Reliability Centered Maintenance), pois permite definir racionalmente as mudanças necessárias para garantir que um equipamento desempenhe suas funções no contexto operacional, determinando as tarefas de manutenção indispensáveis para manter o sistema funcionando, em vez de restaurar o equipamento à sua condição ideal. Nos últimos anos, as Usinas de Pelotização da Vale S.A apresentaram um índice indesejado de paradas ocasionadas por falhas de diversas naturezas. O presente estudo tem o objetivo de identificar as causas de paradas não programadas de produção de janeiro de 2013 a dezembro de 2014 relacionadas a falhas mecânicas nos Moinhos de Bolas da Usina de Pelotização V da Vale S.A., localizada em Vitória – ES, no Complexo Industrial de Tubarão, e identificar os seus principais modos de falha. A metodologia empregada é o Perfil de Perdas, que consiste na estratificação das perdas do processo produtivo por meio de Gráficos de Pareto, a fim de identificar quais são as maiores oportunidades de ganho. Essa técnica possibilita mapear as falhas de mesma família para obter uma estrutura padronizada, facilitando a identificação dos modos de falha que mais causam gargalos operacionais. Isso auxiliará as decisões gerenciais, pois esses dados permitem saber precisamente qual medida de manutenção é mais apropriada, otimizando a alocação de recursos e gerando ganhos de produtividade. Esse artigo inicia com a Introdução em que são explicados o processo de pelotização e o subprocesso da moagem. Em seguida é apresentado o Referencial Teórico no qual são explicadas as Ferramentas da Qualidade utilizadas no trabalho. Na sequência, o capítulo Metodologia apresenta as técnicas empregadas ao longo do estudo. Em Resultados e Discussão os resultados obtidos durante o capítulo anterior são apresentados e analisados. Por fim, na Conclusão, é feita uma análise de todo o estudo e da sua importância. O Processo de Pelotização A Vale é uma das maiores produtoras mundiais de minério de ferro e pelotas, matérias- primas essenciais para a fabricação do aço. No Complexo de Tubarão, a empresa possui oito Usinas de Pelotização. A produção das pelotas tem início com a extração de minério de ferro em Minas Gerais. O fino do minério de ferro (pellet feed) é transportado pela ferrovia da empresa e, ao chegar no
  3. 3. 3 Complexo de Tubarão, é alojado nos pátios formando pilhas que, posteriormente, são recuperadas e transportadas em correias para o processo da moagem. Paralelamente, os pátios recebem insumos que serão adicionados ao minério. Durante a moagem, o minério é moído com água e o material formado é uma polpa, que será classificada por hidrociclones (equipamento para separação de sólido e líquido) e enviada para o espessador, onde é sedimentada e, em seguida, encaminhada para tanques homogeneizadores. Depois de ser homogeneizada, a polpa é bombeada para a filtragem a fim de reduzir o seu teor de água. Esse subproduto é prensado para diminuir ainda mais a granulometria do minério e aumentar a superfície específica. Então, segue para o processo da mistura, onde é acrescentado o aglomerante, que dá a liga necessária para a formação da pelota crua. Depois disso, esse material passa a alimentar os discos de pelotamento, onde são formadas as pelotas cruas que posteriormente são classificadas pelas peneiras de rolos e então seguem para a etapa da queima, nos fornos. No forno ocorrem as etapas de secagem, sinterização dos finos e microfinos com aglomerante, endurecimento e resfriamento das pelotas queimadas. Por fim, as pelotas queimadas são transportadas para o peneiramento, que as separa conforme a sua granulometria e vão para a estocagem do pátio. De lá, são recuperadas por máquinas e levadas por transportadores de correia para os navios e para atender as demandas do mercado interno. Figura 1 – Fluxograma do Processo de Pelotização Fonte: Adaptado de Vale, 2014
  4. 4. 4 O subprocesso de moagem A moagem foi escolhida para análise por ser uma das primeiras etapas da Pelotização e, consequentemente, a sua instabilidade é transferida para as etapas seguintes. Outro fator determinante consiste no fato desse subprocesso representar um dos maiores custos no processamento mineral devido ao seu alto gasto energético. A etapa de cominuição, que antecede os processos de concentração mineral, é responsável pela liberação do mineral de interesse, adequação granulométrica das partículas para as etapas subsequentes e/ou aumento da área superficial das mesmas. A maior parte da energia consumida no processamento mineral é absorvida pela fragmentação, com isso, os custos operacionais da moagem acondicionam em cerca de 80% do total. (SILVA, 2013). Este é o último estágio do processo de cominuição e o equipamento utilizado pela Vale é o Moinho de Bolas, que opera com esferas de aço forjado ou de ferro fundido, de diversos pesos e tamanhos, como corpos moedores que reduzem as partículas com energias de impacto, compressão, abrasão e atrito combinadas. Figura 2 - Desenho esquemático de um moinho de bolas Fonte: Metso Minerals, 2005 REFERENCIAL TEÓRICO Ferramentas da Qualidade De acordo com a NBR ISO 9000, qualidade é definida como “o grau no qual um conjunto de características inerentes satisfaz a requisitos”. Um dos objetivos básicos da cultura da qualidade é educar o profissional a confiar menos no feeling e a trabalhar preferencialmente com dados. Dispor de informações reais sobre o que está ocorrendo modifica a forma de atacar os problemas: em lugar de buscarmos soluções por “tentativa e erro”, podemos analisar a questão de forma sistemática e projetar uma solução (LINS, 1993). Segundo Costa (1994), os objetivos das Ferramentas da Qualidade são: facilitar a visualização e entendimento dos problemas, sintetizar o conhecimento e as conclusões, desenvolver a criatividade, permitir o conhecimento dos processos e fornecer elementos para o seu monitoramento, permitindo assim, sua melhoria.
  5. 5. 5 Essas técnicas possibilitam a definição de problemas e avaliação de sua gravidade, assistem à análise de fatos e tomada de decisões com base em dados, para certificar que a decisão escolhida é a mais indicada (VALE, 2006). Existem diversas Ferramentas da Qualidade e cabe ao gestor escolher a que melhor se aplica ao problema em questão ou combiná-las para obter um resultado mais preciso. Para o estudo de caso dos Moinhos de Bolas da Usina V, empregaremos as técnicas a seguir. Gráfico de Pareto O Gráfico de Pareto é um gráfico de barras no qual as barras são ordenadas a partir da mais alta para a mais baixa e é traçada uma curva que mostra as porcentagens acumuladas de cada barra (WERKEMA, 2006). Esse recurso gráfico corrobora com o Princípio de Pareto, que foi incorporado à Gestão da Qualidade por Juran. Para a identificação de falhas em uma planta industrial, essa teoria estabelece que a maioria dos problemas são causados, principalmente, por um número reduzido de causas. Essas causas devem ser identificadas e então realizar ações para eliminá-las em um primeiro momento, o que já significará uma redução de 80 ou 90% das perdas que a empresa vem sofrendo, para depois se dedicar a eliminar as outras causas que têm pouca contribuição para o problema, o que fará com que o problema seja resolvido de maneira muito mais eficiente (TRIVELLATO, 2010). O Gráfico de Pareto dispõe a informação de forma a permitir a concentração dos esforços para a melhoria nas áreas onde os maiores ganhos podem ser obtidos (WERKEMA, 2006). Esse diagrama é o recurso principal para se traçar um Perfil de Perdas, objetivo desse trabalho. Perfil de Perdas Segundo Almeida (2006), o Perfil de Perdas consiste na estratificação das perdas do processo produtivo por meio de gráficos de Pareto, a fim de identificar quais são as maiores oportunidades de ganho. Para elaborar o Perfil de Perdas deve-se, inicialmente, definir a natureza da perda a ser tratada, que neste trabalho são a duração das falhas não programadas (manutenção corretiva) e indisponibilidade física dos ativos. Essas duas naturezas permitirão identificar o perfil das paradas ocorridas para saber os tipos que têm maior durabilidade e são responsáveis pelo maior tempo de parada dos Moinhos de Bolas da Usina V. Diagrama de Ishikawa De acordo com Costa (1994), o Diagrama de Ishikawa é uma estrutura que permite diagnosticar os desvios de dados ou informações, possibilitando a identificação das possíveis causas e efeitos de um problema. Também é conhecido como Diagrama de Causa e Efeito e Diagrama Espinha de Peixe, por causa da sua forma. Ele atua como um guia para a identificação da causa fundamental de uma situação indesejada e é utilizado para sumarizar e apresentar as possíveis causas do problema considerado, com isso, pode-se então determinar as medidas corretivas a serem adotadas (TRIVELLATO, 2010).
  6. 6. 6 É uma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre um resultado de um processo (efeito) e os fatores (causas) do processo que, por razões técnicas, possam afetar o resultado considerado (WERKEMA, 2006). Devido ao fato de explicar como os vários fatores de um processo estão inter-relacionados, o diagrama será utilizado nesse estudo para mapear e identificar os principais modos de falha de cada moinho. Análise dos Modos de Falha De acordo com o dicionário Michaelis (2000), modo é “a forma ou maneira de ser ou manifestar-se uma coisa (...)” e falha é “ato ou efeito de falhar (...)”. O verbo falhar foi definido pelo mesmo dicionário como “não dar o resultado desejado, não ser como se esperava”. Sakurada (2001) corrobora com essa definição quando afirma que o modo de falha é a maneira com que o item falha ou deixa de apresentar o resultado desejado ou esperado. O modo de falha é uma propriedade inerente a cada item, visto que cada item tem suas características particulares como função, ambiente de trabalho, materiais, fabricação e qualidade (MOURA, 2000). A análise dos modos de falha pode ter uma abordagem funcional ou estrutural. A análise funcional é genérica e pode ser descrita como uma não função, por exemplo, se a função de um item é transmitir torque, segundo essa abordagem o seu modo de falha seria não transmitir o torque (Adaptado de Sakurada, p.4 l.5). Para esse estudo, será feita a abordagem estrutural, pois o único efeito considerado será o não funcionamento do item. Para utilizar esse método é necessário ter em mãos informações de engenharia. Utilizando o mesmo exemplo anterior, se a função do item é transmitir torque, o seu modo de falha seria ruptura, empenamento ou desgaste (o que levou o item a não funcionar). O Diagrama de Ishikawa será utilizado para apresentar os modos de falha porque facilitará a visualização das causas que podem fazer o item parar de funcionar e permite relacionar qual foi a falha de engenharia responsável por ela. METODOLOGIA O presente estudo foi classificado, quanto aos fins, como exploratório porquanto possibilita maior familiaridade com o problema, tornando-o mais conhecido; e explicativo, vez que visa identificar os fatores que contribuem para a ocorrência de um fenômeno (paradas não programadas dos Moinhos de Bolas ocasionadas por falhas mecânicas) e as variáveis que afetam o processo. Quanto aos meios, o trabalho foi conduzido na forma de pesquisas bibliográficas e estudo de caso, visto que foram consultados Artigos Científicos, Teses de Mestrado, Trabalhos de Conclusão de Curso e Manuais para a fundamentação teórica e os dados para a elaboração do estudo são dos equipamentos da Usina V da Vale S.A do Complexo de Tubarão. O Perfil de Perdas da etapa da moagem da Usina V foi elaborado com base nas paradas e perdas do processo produtivo registradas de janeiro de 2013 a dezembro de 2014 no banco de dados da Vale, o GPV-Pe.
  7. 7. 7 O sistema GPV-Pe apresenta dados precisos como a data em que o equipamento parou e voltou a funcionar, a duração em horas da parada, quem foi o responsável pelo registro, dentre outros. Entretanto, apesar de disponibilizar informações confiáveis, o sistema não possui uma padronização para a entrada de dados relacionados à descrição da falha. Ou seja, o mesmo modo de falha pode ser descrito de maneiras diferentes no banco de dados. Por isso, é necessário avaliar as descrições uma a uma, padronizá-las e posteriormente estratificá-las. Essas informações foram concatenadas, padronizadas e estratificadas no Microsoft Excel com o objetivo de encontrar o modo de falha mais impactante de cada moinho. Para o desenvolvimento claro desta análise, o Perfil de Perdas foi estruturado nas seguintes etapas: i) Identificação e mapeamento de falhas; ii) Levantamento de informações sobre as horas de paradas para manutenção corretiva ocasionadas por falhas mecânicas; iii) Levantamento de informações sobre o sistema mais indisponível de cada moinho; iv) Levantamento de informações a respeito do conjunto de cada moinho que mais influenciou a indisponibilidade do sistema; v) Levantamento de informações sobre o item que mais influenciou na indisponibilidade do conjunto crítico de cada moinho; vi) Análise e discussão dos resultados e verificar os modos de falha dos itens mais críticos, utilizando o Diagrama de Ishikawa. Identificação e Mapeamento de Falhas Segundo Helman e Andery (1995), a falha pode ser definida como a incapacidade de um determinado equipamento desenvolver normalmente as atividades para as quais foi projetado. Para entender como a falha ocorre, é preciso primeiro compreender como o equipamento funciona, isto é, quais componentes estão associados entre si e os problemas que podem acontecer com eles. Daí surge a necessidade de classificar essas falhas em uma estrutura dividida em níveis: sistema, conjunto, item e problema, denominada classe de falha. Classe de falha é a forma estruturada de uma falha que permite registrar todos os eventos de manutenção com codificações hierárquicas padronizadas, para equipamentos e componentes (VALE, 2006).
  8. 8. 8 Figura 3 - Estrutura das classes de falhas da Vale Fonte: Adaptado de Vale, 2006 Para esse estudo de caso, a classe de falha é o Moinho de Bolas. Esse aparato possui 10 sistemas compostos por 45 conjuntos formados por 160 itens que podem apresentar diversos problemas. Os sistemas e conjuntos que compõem essa classe de falhas podem ser identificados na Figura 4. Figura 4 – Agrupamento de conjuntos Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Alguns itens e seus problemas associados serão especificados mais a frente, de acordo com a sua influência na indisponibilidade do conjunto, durante a etapa de análise do modo de falha. Levantamento de Informações e Estratificação de Dados De acordo com os registros do GPV-Pe, de Janeiro de 2013 a Dezembro de 2014 a Usina V teve 2.578 paradas associadas aos Moinhos de Bolas ocasionadas por paradas de outros equipamentos, falhas de diversas naturezas, falta de alimentação, manutenção preventiva, entre outros.
  9. 9. 9 Não é possível fazer uma análise estatística desses dados no sistema GPV-Pe devido à falta de padronização na descrição do modo de falha, por isso, os registros foram copiados para uma planilha no Microsoft Excel, onde foi possível fazer uma seleção minuciosa das informações interessantes ao trabalho. Assim, foi possível descobrir que de todas essas 2.578 paradas, 254 (cerca de 9,85%) foram ocasionadas por falhas mecânicas dos equipamentos. Apesar de ser uma porcentagem reduzida, esse valor representa uma perda de 2.406,25 horas de produção (praticamente 100 dias). Entretanto, muitas dessas horas de paradas são esperadas, para que seja feita a manutenção preventiva e o foco do estudo são as paradas não programadas de manutenção corretiva, vez que o equipamento fica indisponível quando deveria estar operando, podendo assim ocasionar perdas de produtividade e instabilidade no processo de pelotização. Das 254 ocorrências de paradas de responsabilidade mecânica, 116 (cerca de 45,7%) foram devidas a manutenção corretiva, ocasionando 506,62 horas de indisponibilidade (aproximadamente 21 dias) ao longo do período estudado. Contudo, essas horas de paradas não estão distribuídas igualmente entre os três moinhos 5M5A, 5M5B e 5M5C que compõem a Usina V, como pode ser observado no Gráfico 1. Gráfico 1 – Paradas de produção por classe de falha em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 A partir dessas informações, foi feito o estudo de cada moinho isoladamente, a fim de obter resultados mais precisos sobre os modos de falha. Moinho de Bolas 5M5A Conforme vimos no Gráfico 1, o Moinho 5M5A é responsável por 186,55 horas de paradas não programadas (cerca de 8 dias), 42% do total de horas. Dos 10 sistemas existentes, 7 falharam e é possível identificar no Gráfico 2 que o Acionamento 1 foi responsável por mais da metade do tempo indisponível.
  10. 10. 10 Gráfico 2: Indisponibilidade dos sistemas do moinho 5M5A em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Examinando o Acionamento 1, observou-se que apenas 3 dos 7 conjuntos que compõem o sistema apresentaram falhas. O Gráfico 3 mostra que o Redutor teve um papel substancial na contagem de horas paradas. Gráfico 3 - Indisponibilidade dos conjuntos do Acionamento 1 do moinho 5M5A em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 O próximo passo da análise seria identificar as horas indisponíveis de todos os itens que compõem o conjunto Redutor. Entretanto, o Redutor é ao mesmo tempo um conjunto e um item. Moinho de Bolas 5M5B O Moinho 5M5B apresentou 52,59 horas indisponíveis (aproximadamente 2 dias) e teve a melhor performance da Usina V, contribuindo com apenas 10% do total de paradas não programadas relacionadas à manutenção mecânica corretiva dos Moinhos de Bolas. É possível identificar no Gráfico 4 que dentre os 6 sistemas que falharam, o que mais contribuiu para a indisponibilidade dessa classe de falhas foi o Acionamento 2.
  11. 11. 11 Gráfico 4 - Indisponibilidade dos sistemas do moinho 5M5B em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 De todos os 9 conjuntos do Acionamento 2, apenas o Eixo Pinhão e o Acoplamento de Membrana apresentaram falhas e, conforme pode ser visto no Gráfico 5, não houve uma discrepância entre as horas indisponíveis desses conjuntos como houve nos conjuntos do Moinho 5M5A. Por isso, para uma maior precisão de resultados e eficácia na estratégia de manutenção, será feita a análise do modo de falha dos itens dos dois conjuntos. Gráfico 5 - Indisponibilidade dos conjuntos do Acionamento 2 do moinho 5M5B em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Contudo, é possível conferir no Gráfico 6 que essas horas indisponíveis correspondem a falhas de apenas um item em cada conjunto: o Mancal do Eixo Pinhão e o Calço no conjunto Acoplamento Mecânico 1.
  12. 12. 12 Gráfico 6 - Indisponibilidade dos itens do Eixo Pinhão e do Acoplamento Mecânico 1 em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 O Moinho de Bolas 5M5C O Moinho de Bolas 5M5C apresentou os resultados mais críticos. Com 267,48 horas de indisponibilidade (aproximadamente 11 dias), foi responsável por 48% das horas ociosas dos Moinhos de Bolas. O Gráfico 7 mostra que apenas 5 sistemas estão envolvidos nesse alto índice de horas paradas e que Acionamento 1 e o Acionamento 2, os mais instáveis, são responsáveis, juntos, por 90% das paradas. Gráfico 7 - Indisponibilidade dos sistemas do moinho 5M5C em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Devido ao fato de o moinho 5M5C ser o causador de praticamente metade das horas de paradas relacionadas aos Moinhos de Bolas da Usina V e, ainda, somente o Acionamento 2, segundo sistema mais indisponível dessa Classe de Falha, ultrapassar, em horas, às falhas de praticamente todos os sistemas do moinho 5M5B, a partir desse momento será feita a estratificação de dados de ambos os sistemas para que os resultados sejam mais precisos e a equipe de manutenção disponha de mais dados para avaliar a estratégia atualmente empregada.
  13. 13. 13 Como pode ser visto no Gráfico 8, dentre os conjuntos do Acionamento 1 que falharam no período estudado, o Eixo Pinhão foi o que apresentou mais horas ociosas, contribuindo com 67% da indisponibilidade do sistema. Gráfico 8 - Indisponibilidade dos conjuntos do Acionamento 1 do moinho 5M5C em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Para o Acionamento 2 a situação foi parecida: o Eixo Pinhão também foi o conjunto que apresentou mais horas paradas, representando 69% do total do sistema. O Gráfico 9 apresenta esses dados. Gráfico 9 - Indisponibilidade dos conjuntos do Acionamento 2 do moinho 5M5C em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Durante a análise dos itens, percebeu-se que a Coroa e o Pinhão estavam falhando simultaneamente e, por isso, foram registrados no GPV-Pe na mesma ocorrência. O Gráfico 10 corresponde à análise dos itens do conjunto Eixo Pinhão do sistema Acionamento 1.
  14. 14. 14 Gráfico 10 - Indisponibilidade dos itens do Acionamento 1 do moinho 5M5C em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Embora o Mancal do Acionamento 1 apresente um percentual relativamente baixo de horas paradas, em valores absolutos, 18,65 horas é um valor alto para apenas um item. Por isso, também será feita sua análise do modo de falha. No conjunto Eixo Pinhão do Acionamento 2 os itens que falharam foram os mesmos. Entretanto, como pode ser notado no Gráfico 11, o tempo de indisponibilidade do Mancal foi muito menor e pouco relevante para o conjunto. Gráfico 11 - Indisponibilidade dos itens do Acionamento 2 do moinho 5M5C em relação ao tempo Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 RESULTADOS E DISCUSSÃO O Perfil de Perdas foi uma ferramenta eficiente para encontrar as principais causas de falhas mecânicas responsáveis por paradas não programadas dos Moinhos de Bolas da Usina V. A partir de agora, serão analisados os modos de falha dos itens identificados na etapa anterior utilizando o Diagrama de Ishikawa. O Moinho de Bolas 5M5A De acordo com o Perfil de Perdas, o conjunto/item Redutor foi responsável por 58,3% da indisponibilidade do moinho 5M5A contribuindo com 112,05 horas. Analisando as descrições dos registros do GPV-Pe, concluiu-se que todas essas horas de paradas se devem ao desgaste desse conjunto/item. O Gráfico 12 mostra os principais problemas associados ao Redutor, identificando assim os possíveis modos de falha.
  15. 15. 15 Gráfico 12 – Análise do modo de falha do Redutor do Moinho de Bolas 5M5A Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 O Moinho de Bolas 5M5B Por ser o moinho com menos horas paradas e seus sistemas e conjuntos não terem apresentado uma disparidade tão grande, seus itens não apresentaram resultados tão críticos quanto o Redutor do moinho 5M5A. Mesmo assim, é preciso analisar os modos de falha do Mancal e do Calço, pois a melhoria no desempenho do moinho 5M5B beneficiará a produtividade de toda a Usina vez que a redução da indisponibilidade dessa classe de falha interferirá menos no desempenho dos equipamentos seguintes. O Gráfico 13 relaciona os possíveis modos de falha do Mancal. Ao examinar as descrições registradas no GPV-Pe, concluiu-se que as horas de paradas do Mancal estão relacionadas a problemas de fixação ocasionados por desgaste de parafusos. Gráfico 13 - Análise do modo de falha do Mancal do Moinho de Bolas 5M5B Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 As descrições a respeito do Calço indicam que as horas de manutenção corretiva foram para ajustá-lo ao motor do Acionamento 2. O Gráfico 14 apresenta os seus possíveis modos de falha.
  16. 16. 16 Gráfico 14: Análise do modo de falha do Calço do Moinho de Bolas 5M5B Fonte – Elaborado pelos autores, 2015 O Moinho de Bolas 5M5C Devido ao fato de o Acionamento 1 e o Acionamento 2 terem apresentado resultados críticos, foi feita a análise dos dois. Descobriu-se que em ambos os sistemas a Coroa e o Pinhão do conjunto Eixo Pinhão foram os mais indisponíveis e tiveram o mesmo modo de falha: desgaste dos dentes. Os possíveis modos de falha da Coroa podem ser constatados no Gráfico 15. Gráfico 15 - Análise do modo de falha da Coroa do Moinho de Bolas 5M5C Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 O Pinhão apresenta os mesmos modos de falha da Coroa, e, por isso, seus Diagramas de Ishikawa são semelhantes, como pode ser visto no Gráfico 16.
  17. 17. 17 Gráfico 16 - Análise do modo de falha da Coroa do Moinho de Bolas 5M5C Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Para o Acionamento 1, também foi feita a análise dos modos de falha do Mancal vez que esse item apresentou um número muito alto de horas paradas e, por isso, não pode ser ignorado. Essas horas foram ocasionadas por problemas relacionados à lubrificação e temperatura da peça, como pode ser observado no Gráfico 17. Gráfico 17 - Análise do modo de falha do mancal do Moinho de Bolas 5M5C Fonte – Elaborado pelos autores, 2015 Análise Comparativa O Perfil de Perdas foi uma ferramenta eficiente para encontrar os principais itens responsáveis por horas indisponíveis dos Moinhos de Bolas. Toda essa análise foi feita para detectar em quais gargalos produtivos a equipe de manutenção deve se concentrar para obter maiores ganhos.
  18. 18. 18 Assim, foi feito um novo Gráfico de Pareto baseado numa situação hipotética de manutenção, na qual seriam eliminados todos os modos de falhas detectados anteriormente. Por exemplo, o moinho 5M5A apresentou 192,14 horas de paradas não programadas das quais 112,05 estão relacionadas a falhas do Redutor, como foi visto no estudo. Nesse novo gráfico essas horas indisponíveis do Redutor não aparecem pois a equipe de manutenção teria corrigido o problema associado ao seu modo de falha. Esse gráfico é importante porque oferece uma base comparativa na qual a equipe pode se apoiar e verificar se as mudanças a serem empregadas realmente serão significativas para a disponibilidade dos Moinhos de Bolas. O Gráfico 18 apresenta esses novos valores e é possível notar que houve uma mudança considerável de horas indisponíveis. Gráfico 18 - Paradas de produção por classe de falha em relação ao tempo após manutenção Fonte: Elaborado pelos autores, 2015 Nesse novo cenário, a indisponibilidade em horas dos Moinhos de Bolas da Usina V ocasionada por manutenção corretiva de falhas mecânicas cai de 506,62 horas (aproximadamente 21 dias) para 210,68 horas (cerca de 9 dias), representando uma queda de 41,6% do valor inicial. É possível notar também que a influência de cada moinho na indisponibilidade da moagem ficou mais equilibrada, o que ratifica a importância de que para uma manutenção eficaz, a estratificação de dados não deve ser feita apenas para o sistema, conjunto ou item mais indisponível, o engenheiro deve atentar para cada caso particular, avaliar as variáveis, os valores absolutos e porcentagens, como foi feito durante o estudo dos moinhos 5M5B e 5M5C. CONCLUSÃO A metodologia empregada apresentou resultados satisfatórios para o objetivo desse trabalho: identificar os itens responsáveis pelo maior tempo de parada de cada moinho da Usina V e analisar o seus modos de falha. Como foi visto no Referencial Teórico, a abordagem sistematizada de problemas é um dos aspectos marcantes das Ferramentas da Qualidade e estimula o profissional a trabalhar com dados e utilizar menos a intuição para a resolução de problemas. Contudo, apesar do que possa aparentar, o emprego dessas técnicas estimula a criatividade do engenheiro, que pode analisar os dados de acordo com os parâmetros que ele julgar mais importantes para o objetivo traçado, como foi feito durante esse estudo.
  19. 19. 19 Durante a análise, verificou-se que as Classes de Falha apresentaram problemas relacionados, em geral, aos mesmos sistemas: Acionamento 1, Acionamento 2, Alimentação, Moagem e Lubrificação. Isso ressalta a importância de avaliar as condições de funcionamento dos moinhos por meio de outras abordagens, a fim de evitar complicações e futuras paradas não programadas relacionadas aos sistemas não estudados nesse trabalho. A estratificação dos dados do moinho 5M5A mostrou o quão impactante foi a falha do Redutor vez que foi responsável por praticamente 60% das horas paradas de todo o moinho. Isso evidencia, para a equipe de manutenção, a necessidade de avaliar se é financeiramente viável checar suas condições de funcionamento durante a Manutenção Preventiva, já que a parada não programada desse conjunto/item promove muitas horas de interrupção do subprocesso de moagem e, consequentemente, causa muitas perdas produtivas e operacionais. Diferentemente dos outros moinhos, o 5M5B não apresentou uma disparidade de horas paradas entre os sistemas envolvidos. Por isso, apesar de o Mancal e o Calço serem os mais indisponíveis do sistema mais crítico e o reparo desses itens representar maior ganho, para a manutenção desse moinho é interessante que se faça uma nova abordagem com outros parâmetros, a fim de entender melhor suas condições de operação. Isso dará à equipe uma perspectiva diferente sobre problema de paradas não programadas do 5M5B. O moinho mais crítico foi o 5M5C e foi preciso estratificar os dados de dois sistemas indisponíveis pois representavam 90% do total de horas paradas do equipamento. Para os dois sistemas analisados, os mesmos itens apresentaram muitas horas paradas e o mesmo modo de falha. Esse é um dado valioso para a equipe de manutenção, que pode iniciar um novo estudo para verificar se esses itens estão falhando pelo mesmo motivo. A análise dos modos de falha foi apresentada com Diagramas de Ishikawa, ferramenta que facilita a visualização das causas e efeitos. Observando o diagrama, percebe-se que os modos de falhas podem estar interligados. Tome o caso da análise do Mancal do moinho 5M5C, representado no Gráfico 17: é possível que a alta temperatura do Mancal registrada no GPV-Pe esteja relacionada à baixa pressão do óleo nesse item. Essa análise é importante para que a equipe de manutenção verifique se os modos de falha identificados estão listados no plano de inspeção. Se não estiverem, deve-se avaliar a viabilidade financeira e a necessidade de inseri-los e, caso já estejam, é preciso averiguar porque essas falhas continuam ocorrendo: se a inspeção está acontecendo como descrita no plano, se a equipe de inspeção está devidamente qualificada ou é preciso treiná-los. Por fim, esse estudo é essencial para que a equipe de manutenção exerça suas atividades focada nos itens capazes de gerar maiores ganhos produtivos e operacionais. Além disso, esse trabalho servirá de guia para análises posteriores, como averiguar se a estratégia de manutenção preventiva para os itens identificados gera menos custos operacionas do que a corretiva, que é atualmente empregada. Outro ponto relevante que o trabalho evidenciou foi a importância da padronização de dados e como a inconsistência de registros pode ser prejudicial na identificação dos modos de falha. REFERÊNCIAS ALMEIDA, S.N. Elaboração do perfil de perdas. Vitória, 2006. Companhia Vale do Rio Doce. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR ISO 9000 Sistemas de Gestão da Qualidade – Fundamentos e Vocabulário. Rio de Janeiro: ABNT, 2000.
  20. 20. 20 COSTA, M. A. Ferramentas da Qualidade. São Paulo: Universidade de Santo Amaro, 1 ed., 1994. HELMAN, H.; ANDERY, P.R.P. Análise de falhas: aplicação dos métodos de FMEA e FTA. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia da UFMG, 1 ed, 1995. JURAN, JOSEPH M., Juran’s Quality Handbook. Nova Iorque: McGraw-Hill, 1998. LINS, B.F.E., Ferramentas Básicas da Qualidade. In: SEMINÁRIO DE ENGENHARIA CIVIL. 5, 1993. Brasília. Artigo Científico, Brasília: UnB, 1993. p. 1-4. METSO MINERALS, Manual de Britagem. São Paulo: 2005, 247 f. MICHAELIS, Moderno Dicionário da Língua Portuguesa. São Paulo: Melhoramentos, 2000. MOURA, C., Manual para Análise de Modo e Efeitos de Falha Potencial (FMEA). São Paulo: 2000, 40 f. SAKURADA, E. Y. As técnicas de Análise de Modos de Falhas e seus Efeitos e Análise da Árvore de Falhas no desenvolvimento e na avaliação de produtos. 124 f. Dissertação de Mestrado. (Pós-Graduação em Engenharia Mecânica) – Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2001. SILVA, T. M. Desgaste do revestimento do moinho de bolas da empresa Vale Fertilizantes S.A. Unidade Catalão – GO. 58 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Minas) – Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2013. TRIVELLATO, A. A. Aplicação das sete ferramentas básicas da qualidade no ciclo PDCA para melhoria contínua: estudo de caso numa empresa de autopeças. 72 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção Mecânica) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2010. VALE, Entenda como funciona o processo de pelotização em nossas usinas. 2014. On- line. Disponível em: <http://intranet.valeglobal.net/gbl/global/pt- br/centrais/noticias/Paginas/entenda-funciona-processo-pelotizacao-usinas.aspx>. Acesso em: 03 abr. 2015. WERKEMA, M. C. C. As ferramentas da qualidade no gerenciamento de processos. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia da UFMG, 1995.

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