A filosofia Lean, desde suas iniciais e primitivas tentativas, objetiva o valor nos processos, sempre pela perspectiva do cliente. Este valor é ressaltado pela eliminação de desperdícios. Porém, algumas áreas possuem desperdícios mais ocultos ou menos tradicionais que outras. A manutenção é uma destas áreas que, por muitas vezes, possui alguns paradigmas a serem quebrados.
A hora certa da manutenção preventiva
Qual o melhor momento, por exemplo, de se executar uma manutenção preventiva? Se for muito tarde, corremos o risco de parar o processo, acarretando custos extras, como compras emergenciais de peças, atendimentos urgentes ou lucros cessantes (perda por não-venda). Por outro lado, fazer preventiva muito cedo desperdiça tempo de vida útil de componentes, considerando que os mesmos possuam ainda “life cycle”.
Claro que há níveis diferentes de criticidade intrínseca ao processo, em que a alta confiabilidade se faz imprescindível, como no setor aeronáutico. Entretanto, em indústrias de base, por exemplo, que produzem bens intermediários para outras indústrias, há muitas oportunidades neste sentido.
Aqui entra o papel importantíssimo da curva P-F (Performance x Functionality), como no exemplo abaixo
Esta ferramenta demonstra a queda da performance de um determinado componente de um equipamento ao longo do seu tempo total de operação, ou seja, do momento em que parte como uma peça recém trocada, até sua perda total de função.
Considere:
Falha potencial ou modo de falha: é o sintoma inicial de uma futura falha de um ativo, provocada por desgaste, má utilização ou outras causas. Como mostra o gráfico, pode se apresentar como ruído, aquecimento ou vibração anormais, folgas, desgastes etc.
Para detecção prematura, que possibilitaria manutenções programadas, são utilizadas tecnologias de manutenção preditiva, como ultrassom, análise de óleo e termografia. Entretanto, operadores de máquina bem treinados podem detectar falhas potenciais com inspeções autônomas sem equipamentos, apenas utilizando seus sentidos. Esta é uma estratégia típica do TPM (Total Productive Maintenance).
Falha funcional: É a perda da funcionalidade do componente, de acordo com sua especificação de projeto. Uma completa perda de função é uma falha funcional, entretanto esta começa a se manifestar quando a performance do componente gradualmente se afasta do especificado em projeto pelo fabricante.
Se uma completa perda de funcionalidade ocorre no meio de um processo produtivo, teremos um aumento dos custos de manutenção, como comentado anteriormente, podendo ainda prejudicar a imagem da empresa, em caso de acidentes ou não atendimento ao mercado.
As falhas também podem ser classificadas como intermitentes (que ocorre durante breve período de tempo e desaparece), aleatórias, sistemáticas ou graduais. A curva P-F visa prever este comportamento baseado no histórico do componente, possibilitando o ajuste no plano de preventiva.
fique atento aos sintomas de desgaste
A figura utilizada representa um modelo didático, mas os perfis podem ser diferentes de acordo com o componente. Por exemplo, componentes eletrônicos tendem a falhar abruptamente, formando um “degrau” no gráfico. Peças de desgastes, como freios e pneus, demonstram uma inclinação retilínea mais suave antes da sua falha completa.
Perceba que toda a falha começa com alguma falha potencial (modo de falha ou sintoma). Por exemplo, um rolamento inicia sua falha potencial normalmente com aquecimento ou vibração anormais. Eixos podem apresentar desgastes, vibrações e assim por diante.
A partir do momento em que a curva P-F mapeia o ciclo de vida do ativo, é possível agendar, por exemplo, inspeções preventivas. A detecção de um sintoma de desgaste de um rolamento a 70% da sua curva P-F oferece margem de segurança para, se necessário, efetuar a programação de uma troca antes de sua falha completa.
Preventivas como esta, com gatilho condicional (definido de acordo com a condição do componente), são mais baratas e oferecem tanta confiabilidade quanto preventivas com gatilho “tempo” (baseadas em períodos fixos de troca).
tecnologia como aliada
Obviamente a construção de gráficos P-F para vários ativos demanda uma boa e consistente rotina de coleta de dados. Entretanto, possíveis investimentos em software e hardware, bem como treinamento da equipe, possuem retorno garantido, transparente na confiabilidade dos processos. A indústria 4.0 desenvolve hoje tecnologia para coleta, registro e análise de dados de componentes críticos de equipamentos, muitos via on-line, disponibilizados remotamente.
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