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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7655
Título : | Análise comparava da confiabilidade do transportador de bobinas 2A antes e após a implementação da metodologia Realiability-Centered Maintenance. |
Autor : | Ribeiro, Marcella Dias de Oliveira Onofre, César Henrique de Lima |
metadata.dc.contributor.advisor: | Reis, Luciana Paula |
metadata.dc.contributor.referee: | Oliveira, Paganini Barcellos de Curi Filho, Wagner Ragi Reis, Luciana Paula |
Palabras clave : | Bobinas - manutenção e reparos Confiabilidade Confiabilidade - engenharia - métodos estatísticos Estatística matemática Localização de falhas - engenharia |
Fecha de publicación : | 2025 |
Citación : | RIBEIRO, Marcella Dias de Oliveira; ONOFRE, Cesar Henrique de Lima. Análise comparava da confiabilidade do transportador de bobinas 2A antes e após a implementação da metodologia Realiability-Centered Maintenance. 2025. 51 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2025. |
Resumen : | Este estudo tem como objetivo realizar uma análise comparativa da confiabilidade do Transportador de Bobinas 2A nos períodos anteriores (2018–2022) e posteriores (2023–2024) à implementação da metodologia Reliability-Centered Maintenance (RCM). A pesquisa foi conduzida por meio de análises estatísticas de confiabilidade utilizando o software Minitab 19, a partir da extração e exploração dos dados de paradas acidentais do equipamento, registrados no sistema de gestão de produção da empresa, o Manufacturing Execution Systems (MES). A análise incluiu a priorização dos modos e efeitos de falha com o uso da ferramenta Failure Modes and Effects Analysis (FMEA). Para a modelagem estatística dos dados, foi empregada a distribuição Weibull com três parâmetros, que apresentou o melhor ajuste. Os resultados indicaram uma melhoria significativa na confiabilidade do equipamento no período 2023–2024 em comparação com 2018–2022, e essa evolução foi possível ser evidenciada através da comparação dos valores apresentados nos gráficos de sobrevivência, taxa de falha e densidade de probabilidade dos dois períodos. Este estudo busca destacar o impacto da metodologia RCM na gestão de ativos, demonstrando sua capacidade de orientar ações preventivas e otimizar a confiabilidade operacional. Os achados da pesquisa têm o potencial de subsidiar decisões estratégicas na indústria e contribuir para o avanço das discussões acadêmicas sobre metodologias de manutenção em ambientes industriais de alta complexidade. |
metadata.dc.description.abstracten: | This study aims to conduct a comparative analysis of the reliability of the 2A Coil Conveyor in the periods before (2018–2022) and after (2023–2024) the implementation of the Reliability-Centered Maintenance (RCM) methodology. The research was carried out through statistical reliability analyses using Minitab 19 software, based on the extraction and exploration of unplanned downtime data recorded in the company's production management system, the Manufacturing Execution System (MES). The analysis included the prioritization of failure modes and effects using the Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) tool. For the statistical modeling of the data, the three-parameter Weibull distribution was employed, as it provided the best fit. The results indicated a significant improvement in equipment reliability in the 2023 2024 period compared to 2018–2022. This evolution was evidenced by comparing the values presented in the survival, failure rate, and probability density graphs for both periods. This study seeks to highlight the impact of the RCM methodology on asset management, demonstrating its ability to guide preventive actions and optimize operational reliability. The research findings have the potential to support strategic decision-making in the industry and contribute to the advancement of academic discussions on maintenance methodologies in highly complex industrial environments. |
URI : | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7655 |
metadata.dc.rights.license: | Este trabalho está sob uma licença Creative Commons BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/?ref=chooser-v1). |
Aparece en las colecciones: | Engenharia de Produção - JMV |
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