SIC 2025

Uma política de manutenção adequada é essencial para reduzir despesas e riscos relacionados a falhas de equipamentos. Um aspecto fundamental a ser considerado ao especificar tais políticas é poder prever a confiabilidade dos sistemas em estudo, com base em um modelo bem ajustado. Ao desenvolver métodos que visam determinar a periodicidade ótima das intervenções de manutenção preventiva, deve-se assumir qual modelo melhor se enquadra à realidade dos dados analisados, estimando parâmetros de efeito de reparo da manutenção preventiva e corretiva, permitindo calcular indicadores de confiabilidade para prever o comportamento futuro de falha do processo, bem como seus custos associados para determinar a periodicidade ótima de manutenção e garantir a performance necessária para o processo. Um conjunto de dados reais envolvendo falhas em equipamentos de mina usados por uma mineradora brasileira é analisada e seus resultados são uma informação valiosa para tomada de decisão.

Este estudo aborda os resultados do projeto Rota Prioritária 2024, focado na melhoria da confiabilidade e disponibilidade da frota de escavadeiras. Através de uma análise detalhada das condições operacionais e de manutenção das máquinas, foram identificados pontos críticos que impactam diretamente a produtividade, permitindo o desenvolvimento de estratégias eficazes para mitigação de falhas e aumento da eficiência operacional. O modelo Rota Prioritária, baseado em simulação, manutenção preventiva e planejamento de recursos otimizado, demonstrou resultados significativos, com aumento do MTBF (Mean Time Between Failures) e DF (Disponibilidade Física), além de redução substancial do tempo de inatividade e quantidade de falhas. Estes avanços refletem uma melhoria considerável na performance operacional, com impactos positivos tanto na redução de custos quanto na maior confiabilidade das escavadeiras.

Confiabilidade Humana não se refere à pessoa em si, mas à confiabilidade da atividade executada por ela, considerando os três fatores que a influenciam. Por isso, é necessário aplicar análises capazes de gerar informações qualitativas e quantitativas sobre as tarefas que serão foco da Análise de Confiabilidade Humana (ACH). A partir dessa análise, é possível identificar tarefas com erros não recuperáveis que podem se materializar em impactos e direcionar ações para reduzir os riscos associados a essas tarefas, prevenindo fatalidades e acidentes catastróficos. Neste trabalho, apresentamos a aplicação dos métodos HTA (Análise Hierárquica de Tarefas), SHERPA (Abordagem Sistemática de Redução e Previsão de Erros Humanos) e PSF (Fatores de Formação de Desempenho).

Este trabalho apresenta duas abordagens complementares para o dimensionamento de estoques de sobressalentes estratégicos, com foco na confiabilidade e na aplicação de técnicas avançadas de análise de dados. A primeira parte descreve um estudo de confiabilidade aplicado a sistemas críticos de bombeamento, utilizando análises de dados recorrentes (RDA) e análise de confiabilidade, disponibilidade e mantenabilidade (RAM), com suporte dos softwares Weibull++ e BlockSim. A segunda parte aborda uma metodologia escalável baseada em Machine Learning, desenvolvida em linguagem R e patenteada, para prever o consumo e dimensionar estoques de milhares de sobressalentes estratégicos. Ambas as abordagens visam otimizar a disponibilidade operacional e reduzir custos associados ao estoque, contribuindo para a gestão eficiente de ativos industriais.

Este projeto tem como objetivo implementar um Plano Estratégico de Manutenção para Transportadores de Correias baseado em estudos de confiabilidade, elevando a disponibilidade dos ativos e a maturidade dos processos. A iniciativa provém de falhas na gestão de materiais, histórico de manutenção, inspeções e planejamento, além de identificação de oportunidades no banco de dados para monitoramento de paradas. A adoção de entregas baseados em análises de confiabilidade visa reduzir intervenções corretivas, aumentar a segurança e otimizar a eficiência operacional, garantindo uma gestão mais sustentável e confiável.

A confiabilidade dos motores diesel das colhedoras de cana é essencial para garantir alta disponibilidade operacional e reduzir custos de manutenção. Os resultados demonstram que a aplicação de estratégias preditivas, como a análise de fluidos e o monitoramento da taxa de falha (λ), permite a antecipação de falhas e otimização do planejamento de manutenção. O estudo destaca que a adoção de metodologias baseadas em confiabilidade pode reduzir significativamente o tempo de inatividade e os custos corretivos, garantindo maior eficiência na operação.

O trabalho apresenta a análise RAM do sistema de captação de água do mar de uma plataforma de produção de óleo e gás que permite estimar as perdas de água, em volume, resultantes da indisponibilidade de seus equipamentos principais. Estas perdas impactam o sistema de resfriamento de equipamentos de processo e o sistema de injeção de água em reservatório, levando a perdas de produção e, portanto, à redução das receitas de projeto. Um estudo de caso foi realizado a partir das curvas de produção e de cota de injeção de água para comparar diferentes configurações de projeto do sistema, o desempenho de três tecnologias consolidadas no mercado para as bombas de captação de água do mar submersas e aspectos relacionados à estratégia de manutenção. A análise de dados de vida (LDA) dos equipamentos foi realizada com suporte da ferramenta Weibull++ (2022) a partir de dados operacionais de plataformas de produção e a análise RAM foi desenvolvida no módulo de diagrama de eventos da ferramenta BlockSim (2022).

Este estudo aplica a engenharia de confiabilidade quantitativa para embasar decisões estratégicas no plano de estabilização do resfriador da sinterização da ArcelorMittal Tubarão. Foram analisados os principais conjuntos do sistema, classificando falhas e avaliando indicadores como tempo médio entre falhas (MTBF) e custos de manutenção. Utilizando metodologias como Análise de Dados de Vida (LDA), Análise de Confiabilidade de Sistemas (SRA) e Análise do Crescimento da Confiabilidade (RGA), os parâmetros de confiabilidade foram modelados em um Diagrama de Blocos e testados por simulação de Monte Carlo. A abordagem permitiu prever o comportamento do sistema nos próximos anos, quantificando falhas futuras, indisponibilidade e impactos financeiros. Os resultados sustentam a tomada de decisão baseada no Custo do Ciclo de Vida (LCC), garantindo maior previsibilidade, otimização de recursos e direcionamento eficiente de investimentos no sistema resfriador.

Este artigo tem como objetivo apresentar os avanços e resultados obtidos nos últimos dois anos no departamento de Engenharia de Confiabilidade na Gestão de Ativos da Eldorado Brasil, uma das principais empresas do setor de celulose no país. A companhia tem demonstrado um desempenho expressivo, superando seus recordes operacionais de forma consecutiva. Em 2024, por exemplo, a produção atingiu um patamar 19% acima do volume originalmente projetado, reflexo direto da maturidade crescente na gestão dos ativos industriais. O artigo descreve a atual estrutura da Engenharia de confiabilidade e sua interação com as outras disciplinas da gerência de confiabilidade. Por fim, são discutidas duas metodologias específicas que, embora pouco convencionais, mostraram-se altamente eficazes na resolução de problemas. O objetivo é compartilhar aprendizados e práticas que possam ser adaptadas por outras organizações.

Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em confiabilidade para a gestão da vida útil dos rolos de moinhos de alta pressão (HPGR), essencial no processo de pelotização de minério de ferro. Os rolos, fabricados em carbeto de tungstênio, estão sujeitos a desgaste severo, impactando a produção em até 15% na ausência de peças sobressalentes, cujo prazo de entrega é de 365 dias. Desde 2022, a estratégia de manutenção passou a incluir incidências periódicas de espessura por ultrassom, possibilitando uma análise preditiva. O estudo utiliza curvas de confiabilidade e análise de dados de vida (LDA) para definir o limite máximo de desgaste e prever o momento ideal para substituição. Além de reduzir riscos operacionais, essa abordagem permite um planejamento financeiro mais preciso, integrando as decisões de manutenção à previsão de fluxo de caixa. A metodologia proposta otimiza a gestão dos rolos, minimizando impactos na produção, reforçando a importância da confiabilidade na tomada de decisões estratégicas para a organização.

Estudo de aplicação de técnicas de confiabilidade para desenvolvimento de uma peneira de rolos no processamento de minério de ferro com alta coesividade e umidade em operação da Vale S/A em Minas Gerais, com aplicação de análise probabilística, Análise de RCA (Análise de Causa Raiz), Análise RAM, Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM - comparação entre método convencional e aplicação de IA – Inteligência Artificial via Orion) e aplicação de controle inicial. Embora amplamente utilizada nas indústrias de biomassa, sucata e solos, sua aplicação no peneiramento de minério de ferro é inédita. Após desenvolvimento de melhorias de projeto, sustentada pela análise de confiabilidade, a peneira demonstrou produtividade superior à peneira vibratória convencional, com um ganho médio de 42%. A peneira estrela mostrou melhor desempenho com material hidratado, processando eficientemente materiais coesivos com umidade acima de 15%.

As ferramentas de confiabilidade desempenham um papel crucial no processo de Prontidão Operacional e de Manutenção, garantindo que sistemas, equipamentos e processos estejam preparados para operar de maneira eficiente e sem falhas desde o início. A aplicação dessas ferramentas ajuda a identificar e mitigar riscos potenciais, assegurando uma transição suave para as operações regulares. Utilizando ferramentas quantitativas gera-se demanda para um fluxo de melhoria contínua para demais ferramentas qualitativas em uso durante a implantação da Prontidão de Manutenção. Com a união de todas essas ferramentas no processo de Prontidão Operacional permite-nos fornecer uma compreensão clara dos riscos e da confiabilidade dos sistemas, essas ferramentas ajudam os gestores a tomar decisões informadas sobre alocação de recursos, planejamento de manutenção e estratégias de mitigação de riscos.

A análise RAM (Reliability, Availability, Maintainability) é uma metodologia utilizada para avaliar a confiabilidade, disponibilidade e mantenabilidade de sistemas e equipamentos, como o caminhão Komatsu 830E2. Confiabilidade refere-se à capacidade do caminhão de desempenhar suas funções sem falhas durante um período específico. Disponibilidade é a probabilidade de o caminhão estar operacional quando necessário. Mantenabilidade é a facilidade e rapidez com que o caminhão pode ser mantido ou reparado. A análise RAM é essencial para identificar e mitigar possíveis falhas, melhorar a eficiência operacional e reduzir custos de manutenção. Ela ajuda a prever o desempenho do caminhão, permitindo a tomada de decisões informadas sobre manutenção preventiva e corretiva1. Além disso, a análise RAM auxilia na seleção de componentes críticos e na definição de estratégias de manutenção, garantindo que o Komatsu 830E atenda aos requisitos de desempenho e disponibilidade esperados.

A importância da confiabilidade tem aumentado exponencialmente nas últimas décadas. Especialmente observa-se um interesse crescente Confiabilidade Humana considerando seu impacto na confiabilidade de equipamentos, sistemas, processos em geral. A abordagem tradicional para modelagem de confiabilidade pode não ser suficiente tratando-se de sistemas muito complexos, especialmente quando não existirem muitos dados disponíveis. Neste caso, técnicas de Machine Learning tem sido utilizadas com sucesso. Neste contexto, objetiva desenvolver um modelo multivariávei utilizando uma abordagem híbrida probabilística-neural para análise de Confiabilidade Humana.

Em breve.

O trabalho consiste na análise de custos da Desguarnecedora Total usada no processo de Desguarnecimento da Estrada de Ferro Carajas. O estudo considera a demanda futura de utilização desse ativo e avalia os custos de manutenção considerando três cenários distintos: aquisição de um novo ativo, reforma do ativo atual ou simplesmente continuar com o mesmo ativo. Para o estudo foi usada a metodologia LCCA que envolveu a análise de custos do ativos para os cenários desenhados e além disso foi realizada a análise HAZOP para definir os riscos de cada decisão e quais seriam as ações de mitigação para o cenário escolhido.

As dificuldades em reduzir custos de manutenção e aumentar a disponibilidade dos ativos são desafios comuns na engenharia de manutenção. A análise RAM (Reliability, Availability, and Maintainability) é uma metodologia importante para empresas com sistemas complexos, pois ajuda a tomar decisões fundamentadas sobre estratégias de manutenção. Essa análise otimiza recursos, investimentos, reduz o tempo de inatividade e os custos associados a falhas. Este trabalho propõe aplicar a Análise RAM para avaliar e otimizar o desempenho de um sistema de britagem em uma planta industrial de mineração. A metodologia inclui a coleta e análise de dados históricos de falhas e manutenções, aplicação de ferramentas de análise de dados de vida, testes de aderência, diagrama de blocos e a própria análise RAM. O objetivo é identificar os ativos mais críticos e implementar ações para melhorar a eficiência operacional, aumentar a disponibilidade do sistema e reduzir o tempo de inatividade, proporcionando uma gestão mais eficiente dos ativos críticos.

Será apresentado o fluxo do processo de estudo RCM com o algoritmo Compass AI, que inclui o estudo inicial sobre a condição operacional e sistemas do equipamento, revisão da taxonomia, elaboração do RCM preliminar, validação com os especialistas. No caso de equipamento em operação, com tarefas de manutenção carregadas e utilizadas no CMMS, desenvolvemos uma planilha De x Para , visando preparar a planilha de carga e planos de manutenção com o menor impacto para a execução da manutenção.

No Corredor Sul da Vale, operam sete minas de minério de ferro: Tamanduá, Horizonte, Abóboras, Mina do Pico, Capão Xavier, Fábrica e Viga. Sendo quatro delas necessitam do processo de desmonte de rochas, que depende da confiabilidade das perfuratrizes, responsáveis por realizar furos no solo para inserção de explosivos. O complexo possui 13 perfuratrizes, sendo nove do modelo MD6290 da Caterpillar e quatro do modelo D65 da Atlas Copco. De janeiro a agosto de 2023, as perfuratrizes mantiveram uma disponibilidade física conforme o programado. No entanto, de setembro de 2023 a março de 2024, a disponibilidade das perfuratrizes MD6290 oscilou, impactando o desmonte das minas. Análises identificaram que corretivas de longa duração, relacionadas a componentes de rodízio, eram os principais problemas, com componentes atingindo apenas 68% da vida útil informada pelo fabricante. Uma das iniciativas foi realizar a Análise de Dados de Vida (LDA) dos componentes, definindo a melhor estratégia de substituição. A Simulação RAM ajudou a verificar impactos em custos, falhas e estoque de sobressalentes. De abril a agosto de 2024, a estratégia foi revisada, resultando em ganhos significativos de disponibilidade física, MTBF e redução do MTTR, aumentando a massa desmontada mensalmente em 18,7%.

O trabalho visa identificar modos de falha e seus potências impactos a Confiabilidade do ativo. Bem como sugerir através da metodologia qual o potencial resultado provável seria atingido com as melhorias implementadas.

Atualmente a matriz energética brasileira é majoritariamente formada por hidrelétricas, em média 60% da geração total no ano de 2024, o que exige uma alta confiabilidade dos seus ativos para garantir a geração de energia. Utilizar de estratégias de manutenção assertivas é essencial, e a Análise RAM é uma metodologia capaz de trazer a robustez necessária a essas estratégias, entregando resultados valiosos para os 3 pilares de sua composição: Confiabilidade, Disponibilidade e Mantenabilidade. Esse estudo focou em realizar a análise RAM de 3 unidades geradoras de uma usina hidrelétrica, utilizando os softwares BlockSim e Weibull ++, dos sistemas que compunham o quinto nível da hierarquia dessas unidades geradoras. Com os resultados foi possível aumentar a disponibilidade da usina, revendo os planos e equipes de manutenção, e garantir, através de estudos, o aumento da confiabilidade de sistemas que estavam com alto índice de criticidade de falha.

Este projeto aplicou uma abordagem quantitativa, estruturada e orientada ao campo para elevar a confiabilidade da Recuperadora de Minério RC-01, reduzindo falhas críticas e reincidentes, controlando riscos operacionais e promovendo ganhos sustentáveis de performance.

Estudos de confiabilidade podem ser importantes ferramentas na implantação de projetos, sendo um direcionador para problemas até então desconhecidos e consequentemente, soluções de engenharia pré-implantação. Visando uma maior assertividade na tomada de decisões, tendo como objetivo garantir a operação de uma usina de beneficiamento de minério, totalmente dependente da operacionalidade de um sump de emergência para contenção de resíduos, foi elaborado um estudo de confiabilidade de sistemas deste sump em questão. Foi realizada análise RAM, utilizando dados de uma usina similar para avaliar os possíveis bad actors e elaborar plano de ação preventivo visando reduzir os impactos de rump up. Objetivando garantir a melhor estratégia de manutenção para os equipamentos também foi elaborado RCM dos ativos mais importantes, utilizando Inteligência Artificial (IA) para reduzir o tempo de estudo. Por fim, foram avaliados os estoques mínimos dos componentes de maior importância via Spare Parts Forecast (SPF). A estimativa de perda evitada deste estudo é de aproximadamente R$584.530,22 (gasto com componentes e perda de produção evitada) e Perda de produção evitada de aproximadamente 223.166,09 toneladas.

Este trabalho aborda a aplicação de ferramentas de confiabilidade para otimizar da parada de manutenção de uma sonda de perfuração, com foco na redução do tempo de docagem e custo total da docagem. Utilizando Ensaios Acelerados de Vida, análise de degradação e simulação de Monte Carlo, juntamente com técnicas preditivas e fitness for service foi possível identificar os pontos de desgaste e degradação e a implementação do monitoramento da espessura da parede do ativo garantindo a segurança operacional da sonda. Os resultados demonstram que a combinação de ferramentas de confiabilidade e técnicas preditivas pode otimizar significativamente o escopo, resultando em economia de tempo e custos, garantindo a segurança e a confiabilidade das operações.

Em um cenário cada vez mais orientado por dados e pela busca por eficiência operacional, a confiabilidade torna-se um diferencial competitivo essencial na gestão de ativos. Nesta palestra, discutiremos como a tecnologia pode ser aplicada estrategicamente para transformar a gestão de ativos, promovendo inovação, previsibilidade e tomada de decisão baseada em dados. Serão apresentados conceitos e ferramentas que viabilizam a integração entre engenharia, manutenção, operação e tecnologia da informação, com foco em buscar soluções baseadas na análise e entendimento do contexto das organizações. A abordagem é voltada para profissionais que atuam na liderança técnica e gerencial, interessados em alavancar resultados por meio de práticas modernas e sustentáveis de gestão de ativos. Participe e descubra como alinhar tecnologia, estratégia e desempenho para alcançar excelência na gestão de ativos.