Motivação para participar:
- Como prever o intervalo ótimo para realizar as manutenções preventivas?
- Como prever o intervalo ótimo para realizar as inspeções em equipamentos de proteção e stand-by?
- Como realizar o agrupamento de tarefas de modo a maximizar a disponibilidade de equipamento e sistema?
- Como prever a demanda de peças sobressalentes para os próximos 5 anos de operação em caso de aumento de disponibilidade?
- Quais os componentes que mais causa parada da planta de produção e o quanto uma inspeção reduzirá as perdas?
- Qual será a performance do sistema em função das tarefas de manutenção nos elementos substituíveis dos equipamentos?
Ementa
1. Introdução
1.1 Roteiro para elaboração de um plano de manutenção
1.2. Previsão de resultados em nível de sistema a partir de tarefas de manutenção
1.3. Exemplos de problemas que desafiam os profissionais e demandam modelos tipo RCMCost para gerar soluções em de RCM tradicional versus RCMCost
1.4. Limitações de plano de manutenção com base em vivências passadas
1.5. Limitações de plano de manutenção com base em manual de fabricantes
1.6. Normas que recomendam algum modelo de manutenção centrada em confiabilidade (ISO 55.000 e outras)
2. Requisitos de economia, simulação e otimização para definição de tarefa manutenção (RCMcost) e previsão de performance de sistemas
2.1. Definição de tarefas (tipo, intervalo e custo)
2.2. Fluxo de caixa de tarefas de manutenção
2.3. Avaliação econômica de fluxo de caixa
2.4. Simulação de Monte Carlo aplicada em manutenção
2.5. Otimização por métodos estocásticos aplicada em manutenção
3. Modelos para previsão de métricas de confiabilidade de sistemas de engenharia em função de configurações e tarefas de manutenção
3.1. Os principais indicadores de performance de um sistema de engenharia
3.2. A confiabilidade das principais configurações de sistemas de engenharia
3.3. Disponibilidade das principais configurações de sistemas de engenharia
3.4. Métodos para identificar os equipamentos mais críticos de um sistema de engenharia
3.4.1. Identificação de equipamentos mais críticos por meio de modelo FMECA
3.4.2. Identificação de equipamentos mais críticos por meio de modelo FTA.
3.4.3. Identificação de equipamentos mais críticos por meio de RBD
3.5. Justificativas de intensidade de manutenção para sistemas em série e com redundâncias
3.6. A relação entre tarefas de manutenção (intervalos, custos, recursos etc.) e resultados em nível de sistemas (disponibilidade, custo, taxa de falha etc.)
4. Modelos para definição de tipos de tarefas e otimização de intervalos com objetivo de confiabilidade, custo e disponibilidade (RCMcost) em nível de elemento substituível
4.1. Definição das fronteiras do sistema
4.2. Conceito de hierarquia de equipamentos
4.3. Conceitos de falha de elementos
4.4. Conceito de função, falha funcional, e causa de falha funcional
4.5. O passo-a-passo para modelagem de dados de manutenção gerados por tarefas de corretivas, preventivas e preditivas
5. Modelos para otimização de substituições dos elementos com base em tempo de operação (manutenções preventivas baseada no tempo)
5.1. Os tipos de dados para otimização de manutenção baseada no tempo
5.2. Novamente o problema de dimensionamento das tarefas de manutenção
5.3. Decisões de tarefas de manutenção baseada no tempo usando-se distribuição Weibull e dados dos elementos substituíveis
5.4. Decisões de tarefas de manutenção baseada no tempo usando-se distribuição exponencial e dados dos elementos substituíveis
5.5. Decisões de tarefas de manutenção baseada no tempo usando-se distribuição normal e dados dos elementos substituíveis
5.6. Decisões de tarefas de manutenção baseada no tempo usando-se distribuição lognormal e dados dos elementos substituíveis
5.7. Aplicações da ferramenta Isograph RCMCost; previsão da performance de sistemas em função das tarefas de manutenção
6. Modelos para otimização de substituições dos elementos com base em nível crítico de variáveis monitoradas (manutenções preventivas baseada na condição)
6.1. Os tipos de dados para otimização de manutenção baseada na condição (monitoramento de condições)
6.2. De volta ao problema de definição das tarefas de manutenção
6.3. Decisões de tarefas de manutenção com base em monitoramento de condições dos elementos substituíveis para maximização de disponibilidade
6.4. Decisões de tarefas de manutenção com base em monitoramento de condições dos elementos substituíveis para minimização de custo
6.5. Decisões de tarefas de manutenção com base em monitoramento de condições dos elementos substituíveis para aumento de confiabilidade
6.6. Aplicações da ferramenta Isograph RCMCost; previsão da performance de sistemas em função das tarefas de manutenção
7. Modelos para otimização de substituições dos elementos com base em testes para detecção de falhas (manutenções detectivas)
7.1. Os tipos de dados para otimização de testes para detecção de falhas em sistemas de proteção e redundantes
7.2. Mais uma vez o problema de definição de tarefas de manutenção
7.3. Otimização de intervalos de inspeções (minimizar custo ou maximizar disponibilidade) pela teoria da curva P-F (Potencial – Falha)
7.4. Decisões de intervalos entre testes de inspeção em equipamentos (com função protetiva e standby) para maximizar a disponibilidade
7.5. Decisões de intervalos entre testes de inspeção em equipamentos (com função protetiva e standby) para minimizar custo
7.6. Decisão de intervalo de inspeções (FFI) para atender metas de confiabilidade de detecção de falhas em sistemas de proteção
7.7. Decisões de intervalo de teste de inspeções em equipamentos para atender a metas de disponibilidade considerando-se a qualidade do instrumento de inspeção
7.8. Decisões de tarefas de manutenção usando-se distribuição Weibayes para análise dos dados de vida dos elementos substituíveis
7.9 Modelagem de dados, duração de manutenção corretiva, preventiva, inspeções, logística etc. (Weibull, normal etc.) dos elementos substituíveis
7.10. Modelagem de dados de vida (Weibull, normal etc.) gerados por diversos modos de falha dos elementos substituíveis
7.12. Previsão de recursos de manutenção (pessoas, instrumentos, sobressalentes etc.) dos elementos substituíveis
7.13. Previsão de consequências das falhas dos elementos substituíveis sobre meio ambiente, operações, segurança, custo etc.
8. Modelo para otimização de grupos de tarefas de manutenção com objetivo de custo, disponibilidade, confiabilidade
8.1. Motivação para agrupamento das tarefas de manutenção
8.2. Modelo matemático para estimar intervalo de agrupamento para minimização de custo (modelo de blocos)
8.3. Modelos matemático para estimar intervalo de agrupamento para maximização e disponibilidade
8.4. Análise de alternativa de manutenção por oportunidade por meio de simulação de Monte Carlo
8.5. Aplicações de estimativa de intervalos de agrupamento de tarefas usando-se a ferramenta Isograph RCMCost na previsão de performance de equipamentos
8.6. O processo de validação de resultados de agrupamentos junto aos usuários
9. Exemplo de aplicação do modelo RCMcost em nível de tarefa de manutenção e performance de sistema de engenharia
9.1. Descrição da aplicação do modelo RCM em sistema de manufatura e predição de resultados
9.2. Resultado 1: Previsão de custo do somatório das tarefas de manutenção aplicadas ao sistema
9.3. Resultado 2: Previsão de demanda de horas de equipes de manutenção (corretiva, preventiva, inspeção) para a realização das tarefas
96.4. Resultado 3: Previsão do tempo em operação do equipamento em função das tarefas de manutenção
9.5. Resultado 4: Previsão de demanda de peças para todas as tarefas de manutenção (corretivas e preventivas)
9.6. Resultado 5: Previsão das consequências das falhas em termos de produção, custo, vazamento, dano ambiental etc.
9.7. Resultado 8: Previsão de Intervalos ótimos para minimizar o custo, maximizar disponibilidade, atender a nível crítico de segurança, nível de criticidade ambiental e criticidade operacional
9.8. Resultado 8: Previsão de ranqueamento de elementos substituíveis que mais causam impactos sobre custo, segurança, meio ambiente, operações, indisponibilidade e frequência de falhas
9.9. Resultado 9: Previsão de custo de armazenagem para diferentes níveis de estoques para atender às tarefas de manutenção
9.10. Resultado 10: Previsão para comparação de diferentes projetos em termos de custo, demanda de manutenção etc.
10. Estudos de Casos:
10.1. Revisão de plano de manutenção de planta de manufatura pelo método RCMcost com foco em redução de orçamento de manutenção
10.2. Revisão de plano de manutenção pelo método RCMcost de uma usina de geração de energia hidrelétrica com foco em reduzir tarefas e liberar equipes
10.3. Revisão de plano de manutenção se equipamentos em siderurgia com foco aumento de disponibilidade do sistema
11. Discussão de problemas dos participantes.
Software de apoio além do Excel:
Isograph Availability Workbench
Instrutores:
GABRIEL ALVES DA COSTA LIMA: PhD. (CREA/SP 5061919417). Diversos trabalhos de consultoria em empresas como VALE, PETROBRAS, SYNGENTA, CARIOCA-NIELSEN ENGENHARIA, FERBASA, dentre outras. Desde 2003 realiza treinamentos nas áreas de confiabilidade, risco, LCC, engenharia econômica, otimização em manutenção para empresas como ANGLO AMERICAN, CSN, VALE, METRO-SP, METRO-RJ, ITAU, DURATEX, KINROSS, dentre outras. Coordenou 13 projetos de P&D de empresas do setor de petróleo e elétrico (AES, COMGÁS, BROOKFIELD RENEWABLE e PETROBRAS)
ALBERTO MAGNO TEODORO FILHO: Engenheiro de Produção formado pela Universidade Federal de São Carlos (2011), Mestre em Engenharia de Produção e Manufatura pela UNICAMP.
Atua na área de Confiabilidade e Análise de Risco na empresa Aremas desde 2010. Ministrou treinamento e/ou participou de trabalho de consultoria para empresas como Alcoa, Anglo American, Carioca-Nielsen Engenharia, Electrolux, Metso, Sabic, Samarco, Syngenta, Tetra Pak e Vale.
Dúvidas – FAQ
- Certificado: Será fornecido a todos participantes
- Material Disponibilizado: Disponibilizaremos os slides do treinamento e exercícios realizados em formato pdf. e xlx..
- Ferramentas – Softwares: Os principais softwares a serem usados são AWB (módulo AvSim) e Excel. Será enviado antecipadamente email de confirmação e orientação (link e software) para acompanhamento do treinamento.
- Ambiente Virtual: A Plataforma online utilizada será a do Google MEET.
