“Weibull predictor STM” uma proposta de software para acompanhamento e otimização de custos de manutenção em ativos não sujeitos à manutenção corretiva

Abstract

A aplicação “Weibull Predictor STM” foi desenvolvida neste trabalho como solução de baixo custo alinhada à manutenção preditiva, uma estratégia com ênfase na previsão de falhas em que se baseia em modelos estatísticos. Essa proposta foi direcionada para o acompanhamento e otimização dos custos de manutenção em ativos não sujeitos à manutenção corretiva, tais como as lâmpadas e os capacitores. A fundamentação se concentrou na norma NBR 5462 para empregar as terminologias recorrentes na engenharia da confiabilidade e na estatística, quando aplicada à manutenção, contribuindo para destacar as funções da distribuição de Weibull. Os métodos estatísticos propostos por Waloddi Weibull, e empregados dentro do software, viabilizaram – a partir de análises de histórico de falhas, definição do intervalo ideal de reposição e cálculo do tempo médio esperado até a falha (MTTF) – a redução do custo de reposição e de falhas inesperadas. A estrutura do STM tem como alicerce o uso da linguagem Python, escolhida para executar a interface gráfica, disponibilizada pelo Tkinter, e carregar e editar planilhas Excel, tornando a utilização acessível para pequenas e médias empresas. Em sua interface apresenta métricas, obtidas por meio do módulo direcionado aos cálculos, como a confiabilidade instantânea, coeficiente de determinação, tempo ótimo e custo mínimo. O intuito é proporcionar ao usuário a possibilidade de interpretar dados imediatamente para que a previsão de falhas auxilie na tomada de decisões. Contudo, o software atualmente aplica apenas a reposição preventiva como única estratégia de prevenção de falhas, não integrando inspeções regulares que mitigam as degradações dos equipamentos. A proposta de melhoria é dedicada a implementar a aba para manutenção preventiva, que irá conter registros de inspeções, detalhes sobre os ajustes e as horas trabalhadas de cada evento em novos históricos. Incorporar a reposição e a manutenção preventiva amplia o objetivo do STM, refina os dados e resultados obtidos a partir deles e contribui, também, para o aumento da disponibilidade, da confiabilidade e vida útil dos ativos, fornecendo novas métricas como indicadoras de desempenho. Com base nisso, o Weibull Predictor STM exprime sua capacidade de previsão de falhas e análises de confiabilidade aplicada à realidade de processos produtivos, sua eficiência demonstra potencial para aprimorar a logística organizacional de empresas e a gestão de manutenção delas.