Programação - Plenária

A apresentação aborda a transição do diesel S500 para o diesel S10 aditivado em operações de mineração sob a ótica da engenharia de confiabilidade e da descarbonização. O trabalho discute como a qualidade do combustível influencia diretamente a confiabilidade dos sistemas de combustível, a disponibilidade da frota e a recorrência de falhas associadas à contaminação, obstrução de filtros e degradação prematura de componentes. A partir de análises laboratoriais e dados operacionais de campo, são apresentados os impactos do maior número de cetano e do menor teor de enxofre na eficiência da combustão, na redução do consumo específico e na mitigação de emissões de gases de efeito estufa. O estudo evidencia a integração entre RAM, desempenho operacional e ESG como um elemento-chave para a gestão sustentável e orientada a dados de frotas de grande porte.

O estudo tem como objetivo avaliar e aprimorar o desempenho dos ativos críticos envolvidos nos processos de britagem, beneficiamento e granulação, considerando também a influência dos sistemas elétricos e de automação. A análise concentra-se em compreender o comportamento dos ativos ao longo de seu ciclo de vida, identificando falhas crônicas, propondo ações corretivas e orientando investimentos alinhados ao planejamento estratégico da companhia. A metodologia RAM é aplicada para elevar os níveis de confiabilidade, disponibilidade e manutenibilidade, utilizando dados históricos de falhas, backlog de manutenção, indicadores de saúde dos ativos e simulações de desempenho. A avaliação contempla três pilares principais: a confiabilidade, por meio da análise dos indicadores atuais e simulações de 720 horas; a disponibilidade, comparando cenários real, orçado e projetado; e a manutenibilidade, considerando backlog, MTTR e impactos produtivos. Ferramentas como RBD, FCI, RS FCI e Jack Knife.

A tomada de decisão para aplicação de recursos e investimentos é um fator crítico para a sustentabilidade e competitividade dos negócios. Quando realizada de forma técnica e estruturada é possível ter uma assertividade na priorização de investimentos e na alocação eficiente do CAPEX, investindo em ativos e sistemas que demandam uma intervenção mais rápida. Para suportar essa abordagem foi empregada a análise de dados de vida, permitindo a avaliação do comportamento de falhas ao longo do tempo e a identificação de tendências de degradação dos equipamentos. A utilização de métricas quantitativas de confiabilidade fornece uma base sólida para a tomada de decisão, reduzindo a subjetividade e aumentando a previsibilidade operacional. Essa metodologia aplicada ao contexto de usinas hidrelétricas possibilita priorizar investimentos, otimizar estratégias de manutenção e maximizar a disponibilidade dos ativos, assegurando maior retorno sobre o capital investido e mitigação de riscos operacionais. O presente estudo de caso trás a aplicação prática do LDA na priorização de investimentos em hidrelétricas visando a melhor performance operacional, aumentando a confiabilidade dos sistemas das unidades geradoras e reduzindo o número de falhas e o tempo de retorno de máquina (MTTR).

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um estudo de Confiabilidade, Disponibilidade e Manutenibilidade (Análise RAM) e a aplicação de um roadmap detalhado para elaboração do estudo no maior oleoduto do Brasil, o OSBRA. O projeto foi estruturado nas seguintes etapas: identificação da necessidade, coleta e tratamento de dados, elaboração do estudo RAM, validação dos modelos, simulação de cenários, conclusão e recomendações. Serão apresentadas metodologias e abordagens para tratamento de dados, com foco em enfrentar o principal desafio na execução desse tipo de estudo: a baixa qualidade dos registros de falha.

A confiabilidade é essencial para o desempenho de usinas de beneficiamento, uma vez que falhas não programadas afetam diretamente a produtividade e os custos. Este trabalho apresenta a aplicação de uma análise de Confiabilidade, Disponibilidade e Manutenibilidade (RAM) em uma usina de beneficiamento mineral, com o objetivo de identificar equipamentos críticos e propor melhorias voltadas ao aumento da confiabilidade operacional. A metodologia baseou-se na análise de dados históricos de falhas, modelagem dos sistemas e simulação de diferentes cenários operacionais e estratégias de manutenção. A partir dos resultados da análise RAM, foram definidas e implementadas ações de melhoria, incluindo otimização dos planos de manutenção e revisão de estratégias operacionais. Como resultado, observou-se um incremento de 12% no Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) dos sistemas analisados, acompanhado por ganhos de 2% na disponibilidade física (DF), 33,2 mil toneladas de produção e maior estabilidade do processo produtivo. Os resultados obtidos evidenciam a efetividade da análise RAM como ferramenta de suporte à tomada de decisão e à melhoria contínua da confiabilidade em usinas de beneficiamento mineral.

Em breve

A manutenção preventiva é um componente essencial para garantir a confiabilidade e a eficiência operacional de sistemas de instrumentação e motores elétricos. Através de uma análise detalhada de confiabilidade utilizando dados de vida LDA, foi possível otimizar a periodicidade dos planos de grandes paradas de manutenção, reduzindo custos e aumentando a disponibilidade dos equipamentos. Este estudo aborda as melhores práticas e estratégias para a implementação de um programa de manutenção preventiva eficaz, focando na otimização dos intervalos de manutenção e na maximização da vida útil dos ativos.

Foram reportadas ocorrências de campo relacionadas à insuficiência na capacidade de transmissão de torque em um sistema de embreagem de veículo comercial, manifestadas nas condições iniciais de uso. Para tratar o problema, foi conduzida uma análise sistemática de confiabilidade, baseada em ensaios controlados em bancada, com foco no desempenho de transmissão de torque e em sua distribuição estatística. Por meio da aplicação de curvas de confiabilidade (análise de Weibull,Normal) para caracterizar a probabilidade de perda de torque, foram identificados parâmetros de projeto e de processo com potencial de aprimoramento da capacidade de transmissão. A partir dos resultados experimentais e da modelagem estatística, implementaram-se ações de otimização que elevaram o nível de confiabilidade do torque especificado de aproximadamente 80% para 99,9%. O novo projeto foi posteriormente validado em condições reais de operação junto ao cliente, confirmando a robustez e a consistência dos resultados em campo. O estudo evidencia a eficácia da integração entre engenharia de confiabilidade e validação experimental na garantia da robustez funcional de sistemas de transmissão automotiva.

Cálculo de estoque para redutores do acionamento dos moinhos Verticais. Em novembro de 2025, foi identificado que não havia redutor reserva do acionamento do Moinho vertical Vertimil, e que não existia cadastro dos parâmetros de estoque mínimo e máximo no sistema CMMS (Computerized Maintenance Management System) da Vale. Considerando que atualmente a planta opera com nove redutores, todos críticos para o processo, tornou-se necessária a definição do número ideal de unidades a serem mantidas em estoque, levando em conta o tempo de entrega, o valor do equipamento e sua confiabilidade. Para esse estudo, foi utilizada a base histórica de trocas dos redutores ao longo de um período de quatro anos. Com o apoio da ferramenta Orion, foram obtidas estimativas de vida útil dos equipamentos, probabilidades de falha em diferentes horizontes de tempo e, consequentemente, o nível de estoque mínimo necessário para garantir uma determinada probabilidade de atendimento. O relatório resultante foi submetido ao gerente responsável, que, com base nos dados analisados, determinou o número ideal de redutores a serem estocados, visando o risco de faltar no estoque e a probabilidade de sucesso desejada para a continuidade operacional. O maior desafio do trabalho consistiu no tratamento da base de dados, que apresentava inconsistências. Contudo, por meio de um processo minucioso de depuração e com o suporte analítico oferecido pelo Orion, foi possível obter resultados confiáveis e estabelecer um parâmetro robusto para a gestão de estoque dos redutores dos moinhos verticais Vertimil.

Este trabalho apresenta a aplicação da metodologia RAM (Reliability, Availability and Maintainability) ao sistema agrícola de Colheita, Transbordo e Transporte (CTT) no setor sucroalcooleiro. Utilizando dados históricos de ordens de serviço dos últimos cinco anos (2019 a 2024), foi conduzida uma análise quantitativa sobre três frentes de serviço compostas por colhedoras de cana, tratores, transbordos e caminhões com carretas. A modelagem foi realizada por meio de Diagramas de Blocos de Confiabilidade (RBDs), separando os ativos por compartimentos. A partir disso, foram calculadas a confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade de cada frente, bem como projetada a disponibilidade média para os próximos cinco anos. O estudo fornece insights sobre criticidade dos ativos e estratégias para alocar os ativos de forma que haja performance igual. Os resultados oferecem subsídios técnicos para otimizar a entrega de cana à usina, melhorando o desempenho do sistema CTT.

A gestão da prontidão operacional é um dos pilares para assegurar a transição segura entre as fases de implantação e operação de empreendimentos industriais de grande porte. Entretanto, observa-se que, em muitos projetos, a ausência de uma abordagem estruturada baseada em confiabilidade resulta em riscos e ineficiências operacionais, falhas prematuras de ativos e dificuldades na sustentação do desempenho após o comissionamento. Este trabalho apresenta a aplicação integrada de ferramentas clássicas da engenharia da confiabilidade tais como HIRA, Bow-Tie, FMEA, RCM, e análises estatísticas, definição de Estratégias de Manutenção na gestão de prontidão operacional. A metodologia proposta busca antecipar falhas, estabelecer barreiras preventivas e fortalecer a tomada de decisão durante as fases de projeto e variação do Opex, implantação e handover para a operação. Como resultado, observa-se uma melhoria significativa na previsibilidade operacional, no controle de riscos críticos e na maturidade do processo de prontidão operacional, contribuindo para a redução de falhas iniciais, aumento da disponibilidade dos ativos e maior alinhamento entre as áreas de projetos e operação tais incluindo PCM. O trabalho demonstra que a incorporação sistemática de ferramentas de confiabilidade eleva o nível de governança técnica e operacional dos empreendimentos.

A análise de confiabilidade realizada no Granulador em estudo demonstrou que a indisponibilidade recorrente observada em 2025 decorre de uma combinação de falhas estruturais, elevado comportamento vibracional e insuficiência do intervalo de manutenção preventiva vigente. A partir do tratamento de dados históricos do SAP/SGFM e da modelagem estatística conduzida no ReliaSoft (LDA e RAM), foi possível identificar os componentes de maior impacto sobre o desempenho do ativo, com destaque para a engrenagem, a roda de apoio, o acoplamento e a calha. Os resultados evidenciam que a confiabilidade global do sistema apresenta queda significativa após dias de operação, nos principais subsistemas analisados. A projeção de falhas ao longo dos dias reforça a necessidade de estratégias de manutenção mais curtas e tecnicamente orientadas. Além disso, o diagnóstico aponta que a ressonância localizada na região da Roda Superior atua como gatilho primário para falhas subsequentes, devendo receber prioridade de correção estrutural. Assim, recomenda-se redefinir o plano preventivo, implementar intervenções estruturais específicas e fortalecer o monitoramento preditivo. Essas ações permitirão elevar a disponibilidade operacional e garantir maior previsibilidade ao processo de granulação no Complexo Industrial de Araxá.

A Análise de Confiabilidade Humana (ACH) tem se consolidado como uma das abordagens mais eficazes para a prevenção de falhas humanas em atividades críticas, especialmente em ambientes industriais onde pequenas degradações no desempenho podem gerar eventos de alta severidade. Este trabalho apresenta a aplicação estruturada da ACH como ferramenta prática para transformar mapeamentos de tarefas em resultados tangíveis de redução de risco. A metodologia integra três pilares analíticos: HTA (Hierarchical Task Analysis), SHERPA (Systematic Human Error Reduction and Prediction Approach) e PSF (Performance Shaping Factors), permitindo identificar tarefas com potencial de erro, caracterizar cenários, calcular a probabilidade de falha humana e priorizar ações de forma objetiva e orientada a impacto. A partir da análise detalhada de dezenas de processos operacionais, os resultados demonstraram que entre 13% e 50% das tarefas básicas avaliadas apresentavam potencial significativo de falha humana. A aplicação da ACH possibilita a revisão de procedimentos, o redesenho de processos, a melhoria de práticas operacionais, o fortalecimento da capacitação e a implantação de recomendações direcionadas, impactando diretamente na redução da probabilidade de eventos ocupacionais e de processo, na prevenção de fatalidades e no fortalecimento de barreiras de segurança. Este estudo evidencia que a ACH vai além da observação do comportamento humano: ela transforma a forma como as organizações compreendem o trabalho real, permitindo decisões baseadas em dados, intervenções estruturadas e resultados mensuráveis. A aplicação consistente da metodologia demonstra que sistemas mais seguros acontecem quando se torna mais fácil fazer o certo, mais difícil errar e impossível de fazer algo perigoso. Reduzindo riscos de maneira efetiva e sustentável.

Este trabalho apresenta um HUB de Soluções para Confiabilidade ao Longo do Ciclo de Vida de Ativos Industriais Offshore, integrando análise RAM (Confiabilidade, Disponibilidade e Mantenabilidade), Inteligência Artificial e Inferência Bayesiana aplicadas à gestão de ativos. O portfólio é composto por cinco soluções inovadoras: modelagem RAM do sistema de acendimento do flare, avaliador inteligente para planos de manutenção, modelagem bayesiana dinâmica para incorporar dados preditivos, análise RAM aplicada ao sistema de injeção de água e otimização de manutenção baseada em modelos avançados para motores e geradores. As iniciativas abrangem todas as etapas do ciclo de vida dos ativos, desde o projeto até a operação madura e descomissionamento, permitindo maior assertividade na tomada de decisão, redução de custos e aumento de disponibilidade e segurança. Os resultados demonstram ganhos expressivos, como diminuição de até 40% em homem-hora de manutenção e otimização de estratégias de confiabilidade em sistemas críticos. O trabalho destaca o valor da integração multidisciplinar e orientada por dados, promovendo uma cultura de excelência em gestão de ativos e sustentando decisões estratégicas, robustas e seguras no exigente ambiente offshore.

Este trabalho apresenta uma abordagem integrada para avaliação da vida útil, da confiabilidade quantitativa e da estratégia de renovação de roletes em transportadores de correia da Ferroport, combinando fundamentos de engenharia de confiabilidade, gestão de ativos, Lean Manufacturing, defect elimination, análise de risco e custo do ciclo de vida. O objetivo foi evoluir a gestão desses componentes de uma lógica predominantemente preventiva, porém com necessidade de maior assertividade preditiva e decisória, de forma a reduzir a recorrência de intervenções corretivas, para uma abordagem orientada por previsibilidade, condição, risco, desempenho, vida remanescente e garantia da confiabilidade.

Nosso cliente, uma grande empresa no ramo de papel e celulose, implementou uma nova linha de picagem de madeira. Ao longo dos primeiros meses de operação vários problemas ocorreram e uma análise completa de confiabilidade foi realizada para orientar os recursos a serem empregados. Análise Crow AMSAA estendido, análise GRP e análise de performance de turnos (LDA com tempos de reparo) foram ferramentas utilizadas para orientar o cliente a determinar o melhor caminho para o sucesso de performance dessa linha.

O projeto teve como objetivo atender ao desdobramento do mapa estratégico da organização, promovendo a adequação da Estratégia de Manutenção de forma perene e equilibrada entre custo, risco e desempenho dos ativos. Buscou-se assegurar o cumprimento do plano de produção por meio de decisões estruturadas em Engenharia de Confiabilidade, orientadas à geração de valor ao longo do ciclo de vida, em conformidade com os princípios da ISO 55000.

Este trabalho apresenta a aplicação do modelo Crow-AMSAA para otimizar o intervalo de revisão geral (overhaul) de motores diesel de locomotivas, visando equilibrar custos, capacidade de execução e confiabilidade operacional. A análise baseada em dados reais de falhas permitiu identificar o ponto ótimo de revisão, resultando em ganhos expressivos de disponibilidade, redução de custos e sustentabilidade ambiental. O estudo reforça a importância da integração entre engenharia, manutenção e operação para decisões mais assertivas e sustentáveis.

Em breve

O trabalho apresenta os principais resultados e aprendizados da implementação do Orion integrado ao SAP S/4HANA, destacando como essa digitalização trouxe ganhos reais em confiabilidade, padronização das informações e agilidade na tomada de decisão em manutenção. O projeto permitiu consolidar dados, melhorar a rastreabilidade e fortalecer a governança dos processos de engenharia. Na apresentação, serão mostrados os avanços obtidos com o uso de módulos como RCM, RCA, RGA, previsão de falhas, gestão de riscos, entre outros, que hoje sustentam análises mais completas, auxiliam na antecipação de problemas e apoiam uma priorização baseada em criticidade. Esses módulos ilustram na prática como a solução passou a transformar dados em insights confiáveis para direcionar ações de manutenção. Ao integrar Orion e SAP, o projeto contribuiu para a evolução da área rumo a um modelo mais preditivo, estratégico e orientado por evidências. Essa demonstração busca compartilhar de forma clara como essa jornada fortaleceu a cultura de confiabilidade e elevou o nível de maturidade da gestão de ativos da organização.

O presente trabalho consolida as demandas estratégicas da área de Engenharia e Tecnologia da Informação atuantes em uma unidade portuária de uma empresa de mineração, com foco no fortalecimento da confiabilidade dos ativos, melhoria da performance de manutenção e aumento da eficiência operacional, sustentados pelo uso intensivo de Inteligência Artificial (IA) aplicado às atividades de engenharia de confiabilidade ao longo de 2025.

Este trabalho tem como objetivo a realização de um estudo de Engenharia de Confiabilidade aplicado às pontes rolantes da Sala de Cubas da Redução da unidade de São Luís/MA. A primeira etapa do estudo consiste na aplicação da metodologia RAM (Reliability, Availability and Maintainability), visando analisar a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade dos ativos a partir do histórico operacional e de falhas. Como etapa complementar, está prevista a aplicação da metodologia LCCA (Life Cycle Cost Analysis) para os sistemas identificados como críticos na análise RAM. O objetivo é determinar o intervalo ótimo de substituição ou renovação desses sistemas, fornecendo base técnica e econômica para decisões estratégicas relacionadas à renovação de pontes rolantes ou de seus subsistemas, buscando ganhos em eficiência operacional e melhoria contínua do processo. Adicionalmente, o estudo contemplar a revisão das tarefas de manutenção atualmente praticadas, com base na metodologia RCM (Reliability-Centered Maintenance). Essa etapa será direcionada aos sistemas classificados como críticos na análise RAM, com o propósito de avaliar e otimizar as estratégias de manutenção, tornando-as mais aderentes aos modos de falha, às funções dos ativos e aos objetivos de desempenho da operação.

O artigo tem como objetivo principal explorar o impacto das adequações da NR10 na predição de confiabilidade das máquinas industriais. Irá demonstrar como a Análise de Dados de Vida (LDA) pode ser aplicada para antecipar falhas e otimizar o planejamento de manutenção, garantindo conformidade contínua com os padrões de segurança e eficiência operacional. Outro objetivo é aplicar a Engenharia de Confiabilidade para antecipar falhas, não previstas, na estratégia de manutenção original do ativo.

Este trabalho apresenta uma Análise de Degradação do desgaste dos pacotes de freio de caminhões de mineração CAT 777G, operando em uma mina a céu aberto. O estudo contempla uma frota de 14 caminhões, totalizando 56 pacotes de freio analisados, considerando que cada equipamento possui quatro conjuntos independentes. Os pacotes de freio são componentes críticos para a segurança operacional e disponibilidade dos ativos, estando sujeitos a elevados níveis de carga térmica e mecânica em função do regime severo de operação.

A Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM) é amplamente utilizada para definição de estratégias de manutenção em ativos industriais, porém sua aplicação em larga escala e a conversão dos resultados em planos executáveis nos sistemas de gestão da manutenção ainda representam desafios para muitas organizações. Este trabalho apresenta a aplicação de Inteligência Artificial como suporte à elaboração de estudos de RCM, associada a um processo estruturado de conversão “De-Para” para implantação das estratégias de manutenção no CMMS. A abordagem foi aplicada inicialmente em tipos de ativos representativos, estruturando os estudos em módulos padronizados que permitem sua replicação para ativos similares sem perda de qualidade metodológica. Os resultados demonstram ganhos em velocidade de elaboração dos estudos, padronização das análises e maior facilidade na implementação das estratégias de manutenção nos sistemas corporativos.