aumento da eficiencia operacional de geradores eolicos atraves de analise de confiabilidade e risco tecem

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AUMENTO DA EFICIÊNCIA OPERACIONAL DE GERADORES EÓLICOS 
ATRAVÉS DE ANÁLISE DE CONFIABILIDADE E RISCO 
 
 Prof. Dr. Daniel Castro – CEFET-MG (1) 
 Prof. Ms. Omar Vilela – CEFET-MG (2) 
Resumo 
A eletricidade é hoje o principal suprimento energético indispensável e 
estratégico para o desenvolvimento social e econômico. No entanto para a 
geração de energia elétrica na maioria dos países se utiliza como fonte 
primária de energia o carvão e o petróleo, fontes não renováveis e principais 
agentes poluidores da atmosfera. A geração de eletricidade através dos ventos 
representa uma das principais alternativas em substituição às fontes não 
renováveis, devido a seu baixo impacto ambiental, menor tempo de 
implantação e uma grande disponibilidade de áreas para a instalação de 
parques eólicos. Porem, um dos aspectos críticos desta modalidade de 
geração de energia elétrica está na sua baixa eficiência de produção. Embora 
em condições favoráveis como regime anual de ventos e altas disponibilidades 
de operação os sistemas eólicos apresentam, de uma maneira geral, baixo 
desempenho na sua produção. Neste trabalho é mostrado um estudo realizado 
em parques eólicos em operação no Nordeste do Brasil, onde foi medida a 
performance global utilizando o parâmetro OEE (Overall Equipment Efficiency) 
desenvolvido no TPM (Total Productive Maintenance) e através de estudos de 
confiabilidade e risco foi possível identificar boa parte das causas da baixa 
eficiência observada nestes parques eólicos. As conclusões deste trabalho 
permitem identificar uma estreita relação entre performance operacional e perfil 
de confiabilidade de equipamentos e pode ser a chave para melhorar de forma 
significativa a performance de equipamentos, em particular os que apresentam 
um elevado nível de automação, como é o caso dos geradores eólicos. 
Palavras-Chave: Parque Eólico - Confiabilidade e Risco - Eficiência 
Operacional 
(1)- CEFET-MG – Professor de ensino superior e Coordenador de Grupo de pesquisa – 
daniel@plusengenharia.com.br 
(2)-CEFET-MG – Aluno do curso de Mestrado de Engenharia de Energia- ovvilela@globo.com. 
 
1.0 - Introdução 
Em trabalhos de pesquisa desenvolvidos em parques eólicos, Castro et. al. 
(2009) e Castro et. al. (2011), foi observado que esta modalidade de geração 
de energia elétrica é afetada por paradas imprevistas e também velocidades 
reduzidas de produção durante seu funcionamento. Através do indicador de 
eficiência OEE (Overall, Equipment Efficiency) foram quantificados os 
seguintes parâmetros do OEE: Fator Disponibilidade (A), Fator Desempenho 
(B) e Fator Qualidade (C), chegando a um valor médio anual de OEE de 
aproximadamente 40%. Este baixo índice de eficiência incentivou a realização 
de estudos e pesquisas posteriores com o propósito de encontrar as causas 
destas perdas operacionais nos parques eólicos. Através de dados fornecidos 
pelo operador do parque como, potência gerada, velocidade e direção dos 
ventos e relatórios de manutenção, foi possível fazer um diagnóstico de todo o 
sistema funcional, observando os modos de falhas de seus componentes e seu 
respectivo índice de risco. Através da aplicação das técnicas FMEA (Failure 
Mode and Effect Analysis) e RCM (Reability Centered Maintenance) foi 
possível identificar as principais causas da baixa performance operacional dos 
aerogeradores, e também traçar um plano efetivo de manutenção que propicie 
maior confiabilidade no processo de geração de energia. 
2.0 - Manutenção Produtiva – Análise de Risco e Confiabilidade. 
O objetivo de toda metodologia moderna relativa à manutenção está em 
garantir e preservar a função do equipamento. Esta nova maneira de se 
enxergar o processo de manutenção dentro do sistema produtivo levou, nos 
primórdios da década de 1970, ao desenvolvimento de uma nova técnica que 
trazia consigo o conceito de quebra zero. Surge assim a Manutenção Produtiva 
Total (TPM) como resultado do esforço nipônico em garantir o seu 
desenvolvimento e expansão de sua indústria. Com isto foi desenvolvido uma 
base conceitual e filosófica dentro de suas empresas visando aumentar a 
produtividade e eficiência operacional de seus ativos. O TPM tem como 
estrutura organizacional o trabalho em equipe, integrando todos os 
departamentos envolvidos na produção. Seu objetivo está em reduzir a 
probabilidade de falhas em seus equipamentos, que causa prejuízo e 
diminuição do tempo de produção. Através do parâmetro de eficiência global de 
equipamento OEE, foi possível detectar as perdas ocultas encontradas no 
processo produtivo. Com esta técnica, aplicada principalmente na indústria 
automobilística, o Japão liderou o mercado mundial na produção de 
automóveis a partir de então. O conceito do OEE traz consigo uma visão 
sistêmica do ciclo produtivo, possibilitando aparar qualquer distúrbio que venha 
a ocorrer na produção perturbando a eficiência produtiva do equipamento. A 
sua estrutura lógica é composta por três indicadores que operam de forma 
independente e seu produto gera o indicador de eficiência global do 
equipamento, o OEE. O indicador de eficiência global OEE pode ser assim 
definido: 
 
 
2.1 - Fator Disponibilidade (A) 
É calculado em função do tempo calendário e o tempo de paradas como, 
manutenções preventivas, corretivas, ajustes na produção. Este fator informa o 
tempo em que o equipamento está disponível para a produção, e é calculado 
da seguinte forma: 
 
 
 
2.2 - Fator Desempenho (B) 
É o tempo operacional efetivo. Para isto considera-se um tempo padrão que é 
o tempo onde o equipamento tem seu melhor desempenho e o número de 
produtos produzidos, dividido pelo tempo disponível, da seguinte forma: 
 
 
 
2.3 - Fator Qualidade (C) 
O Fator de Qualidade vem como resposta do rendimento da produção. É 
calculado com base no tempo de operação eficaz, ou seja, tempo de produção 
de qualidade padrão e no tempo operacional. 
 
 
OEE= Fator Disponibilidade (A) x Fator Desempenho (B) x Fator Qualidade (C) 
A= Tempo Calendário – Tempo de Paradas 
Tempo Calendário 
B= Tempo Padrão x Nº de Produtos Produzidos 
Tempo Calendário – Tempo de Paradas 
C = No de Prod. produzidos – No de Prod. rejeitados 
No de Prod. produzidos 
 
A Manutenção Produtiva Total serviu de alicerce e base conceitual para as 
novas metodologias que viriam a surgir nas décadas seguintes, século XX. 
Dentre elas está a Manutenção Centrada na Confiabilidade (MCC). A 
Manutenção Centrada na Confiabilidade, cujo termo de origem é “Reability 
Centered Maintenance” (RCM) surge em razão da incapacidade das técnicas 
de manutenção anteriores frente à automação ocorrida na indústria na segunda 
metade da década de 70, século XX (SIQUEIRA, 2005). A manutenção 
centrada em confiabilidade surge com a proposta de ser uma ferramenta que 
possibilita aos usuários respostas para os seguintes desafios: produto e serviço 
com qualidade, seleção de técnicas mais apropriadas, tratamento a cada tipo 
de processo de falhas, satisfação de todas as necessidades do cliente, 
produtos de acordo com as especificações e cumprimento do prazo de entrega. 
A grande contribuição da MCC resultou da constatação de que as maiores 
partes dos componentes dos sistemas modernos não apresentavam sintomas 
de falhas por desgaste. Segundo Moubray (2000), estudos feitos em aeronaves 
civis mostram que apenas 4% dos itens seguem a curva do tipo A (figura 1), 
conhecida como a típica forma da curva da banheira. A maior parte dos 
sistemas (68%) responde a curvas do tipo F, onde a probabilidade de falha não 
depende do tempo. 
Figura 1 – Diferentes tipos de curvas da banheira.3.0 - Características do Parque Eólico. 
A Unidade Eólico-Elétrica (UEE) em estudo está situada no litoral cearense, em 
Beberibe, a 100 km da capital, Fortaleza. Apresenta um relevo com pequenas 
elevações formadas por dunas inferiores a 20 m de altura. A energia gerada 
pela UEE alimenta a rede da COELCI, conforme contrato de conexão ao 
sistema de distribuição (CCD), tendo duas linhas de transmissão de 69 kV, 
uma de 31,7 Km, conectada a subestação de Aracati; e a outra, de 35,1 Km, à 
subestação de Beberibe. Possui 19 aerogeradores com capacidade de gerar 
potência nominal de 28,8 MW, com produção anual média de 112.570 MWh. O 
gerador elétrico utilizado nos aerogeradores desta UEE foi desenvolvido pela 
empresa alemã VENSYS com dispositivo de transmissão direta, multipolo, 
síncrono, com excitação feita por ímãs permanentes, diretamente acoplada ao 
rotor, não necessitando de caixas multiplicadoras, que gera energia elétrica 
com frequência variável a uma velocidade de rotação compreendida entre 9 
rpm e 19 rpm e pode trabalhar com velocidades de vento na faixa de 3 m/s a 
25 m/s. Um conversor de frequência adequa a potência elétrica do gerador que 
é ingressada na rede através de um transformador. Este aerogerador está 
equipado com um rotor de três pás, com um diâmetro de 70 m e área de 
varredura de 3850 m², controle de Pitch e possui uma potência nominal de 
saída de 1.500 kW (Máxima 1.516 KW). Este gerador gera corrente elétrica que 
alimenta diretamente a rede. A torre de aço, com altura de 85 m, dá 
sustentação à nacele e ao rotor. Ela consiste em segmentos vinculados entre 
si, no local de instalação, por intermédio de flanges. O sistema responsável 
pelo ângulo de rolamento ou Yaw (eixo vertical) do aerogerador está fixado 
diretamente no extremo superior da torre. Os gabinetes de controle, o 
conversor, o transformador e o interruptor de meia tensão estão montados na 
base da torre. O sistema de controle é um PLC que ajusta e controla a 
operação dos parâmetros da turbina, não dependendo de dados ou controles 
externos. Este sistema possui sensores para receber informações externas, 
como velocidade do vento e direção, e todos os parâmetros operativos do 
aerogerador. O controle do sistema inversor tem a função de controlar as 
tensões, correntes e ângulo de defasagem entre eles. Diodos semicondutores 
são utilizados para retificar a corrente reduzindo as perdas de energia, 
interferências eletromagnéticas e picos de tensão nos enrolamentos do 
gerador. A potência reativa de saída pode ser controlada em função da 
necessidade da rede mantendo a tensão mais estável possível. 
Parâmetros característicos da unidade eólica em estudo 
Na figura 2, abaixo, é mostrada a distribuição mensal dos ventos médios e sua 
orientação predominante durante o primeiro ano de operação desta unidade 
(2010). 
Figura 2 – Distribuições da Velocidade e Direção Médias de 2010. 
A seguir é mostrada a energia total gerada pelo parque eólico comparada com 
a capacidade nominal do parque. 
Figura 3 – Produção Mensal (2010) em MWh. 
Na figura 4, é comparada a distribuição mensal de potência gerada pelo parque 
com a velocidade média dos ventos. Pode se observar que durante o período 
de abril a agosto de 2010 teve uma redução significativa na geração de 
potência do parque enquanto o perfil de ventos se manteve aproximadamente 
constante. 
Figura 4 – Produção [MW] e distribuição da velocidade média dos ventos [m/s] 
(2010). 
Os principais motivos para esta redução na potência gerada foram às paradas 
imprevistas acontecidas em vários aerogeradores do parque durante este 
período. Além das paradas imprevistas (corretivas), os aerogeradores em 
operação sofreram também paradas para manutenção preventiva. Na figura 5, 
abaixo, são mostradas as horas mensais de manutenção corretiva e 
preventiva, no ano de 2010, do parque eólico. 
Figura 5 – Tempo de paradas imprevistas para Manutenção [horas/mês]. 
(2010). 
4.0 - Indicador OEE do Parque Eólico. 
Com base nos dados de produção e paradas observadas no parque eólico foi 
calculado o perfil de eficiência global (OEE) do parque, mostrado na figura 6, 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 6 – Variação do OEE nos 19 aerogeradores da UEE 
 
A média anual de eficiência global foi somente de 40%, como é mostrado na 
seguinte relação: 
 
 
 
 
Pode se observar que a o Fator Disponibilidade (A) foi em média de 60% no 
ano e o Fator Desempenho (B) foi de 66% neste período. Devido a que a 
OEE = A X B X C = 0,60 X 0,66 X 1,00 = 0,40 
 
unidade de geração eólica não mede perdas de qualidade na energia gerada o 
Fator Qualidade (C) foi considerado 100%. 
 
5.0 - Análise de Confiabilidade e Risco. 
 
O baixo Fator Disponibilidade (A) do OEE observado no parque eólico pode ser 
melhorado utilizando-se de técnicas que possibilitem dar uma maior 
confiabilidade aos sistemas dos aerogeradores. A fim de dar maior clareza e 
compreensão do sistema que está sendo estudado, é mostrado na figura 
abaixo o diagrama de bloco simplificado do aerogerador, com seus principais 
sistemas. 
 
Figura 7 – Diagrama de Blocos Simplificado do Sistema Aerogerador 
O primeiro passo foi identificar os componentes críticos de cada sistema. Para 
isto foi utilizada a ferramenta FMEA. Esta técnica permite mapear o risco global 
dos componentes de um sistema através de três indicadores: índice de 
gravidade (IG), índice de ocorrência (IO) e índice de detecção (ID). O índice de 
gravidade foi avaliado em função dos níveis de performance da instalação, os 
quais foram medidos através do OEE. Assim quanto menor fosse o OEE maior 
o índice de gravidade. Para o índice de ocorrência foi utilizada a taxa de falhas 
históricas observadas nos diferentes componentes do sistema. Estas taxas de 
falhas foram extraídas dos históricos de manutenção da instalação. Quanto 
maior a taxa de falha maior o índice de ocorrência. 
A figura 8 mostra o mapa de risco com os componentes críticos de cada 
sistema do aerogerador. Na tabela 1 são mostrados os valores numéricos de 
cada índice. 
Tabela 1 – Criticidade dos Componentes. 
 
Figura 8 – Mapa de Risco dos Componentes dos Sistemas. 
Verifica-se na tabela 1, acima e na figura 8, que o sistema conversor e o 
sistema pitch apresentam os maiores índices de ocorrência de falhas, afetando 
de forma significativa o OEE, e por isso são tomados como prioridade nas 
etapas posteriores do trabalho (aplicação da MCC). No entanto é importante 
salientar que outros sistemas do gerador também se encontram na região de 
risco inaceitável, como sistema yaw e o próprio gerador. Isto indica que vários 
componentes podem estar comprometendo a eficiência do sistema como um 
todo. 
O sistema pitch permite a movimentação do ângulo de ataque das pás do rotor 
e tem, portanto, a função de controlar a potência transmitida do rotor ao 
gerador buscando através do sistema de controle o melhor ângulo de ataque 
em função da intensidade do vento, de forma a maximizar a potência 
transferida. Este sistema permite assim controlar a potência transmitida frente a 
variações da intensidade do vento. Verifica-se que este sistema tem uma 
função fundamental na eficiência energética do aerogerador e, portanto, é 
essencial que seus componentes apresentem um grau de confiabilidade 
elevado (acima de 95%). 
PRIORIDADE 
O sistema yaw permite a rotação da nacele, ou seja, o conjunto onde estão 
alocados o rotor e o gerador. Esta rotação é necessária para orientar o rotor 
caso a direção do vento mude. Desta forma este sistema também tem um 
papel fundamental na garantia de eficiência energética doaerogerador, já que 
permite otimizar a posição do rotor frente a variações na direção do vento 
incidente. 
A função do sistema conversor, que é um dos mais críticos do aerogerador de 
acordo com o mapa de risco, é o de adequar os parâmetros elétricos gerados 
pelo aerogerador à rede externa de distribuição de energia elétrica, evitando 
que o sistema gerador não produza distúrbios de natureza eletromagnética nos 
sistemas periféricos. 
Nas figuras 9 e 10 são mostrados os diagramas em bloco dos sistemas 
conversor e pitch, que são os que apresentaram maiores índices de risco, 
indicando a relação lógica dos seus componentes. 
 
Figura 9 – Diagrama de Blocos do Subsistema Pitch. 
 
Figura 10 – Diagrama de Blocos do Sistema Conversor. 
 
 
6.0 - Análise MCC para os sistemas críticos. 
De acordo à análise de risco foram identificados componentes críticos em 
termos de incidência de falhas (taxas de falhas históricas) e comprometimento 
da eficiência energética do aerogerador (OEE). Estes componentes merecem 
uma atenção especial, já que sua integridade funcional deve ser garantida de 
forma contínua para maximizar os níveis de eficiência global do sistema de 
geração. 
De acordo com a análise de risco os sistemas mais comprometidos foram o 
sistema conversor e o sistema pitch, seguidos pelo sistema gerador e o 
sistema yaw. Desta forma foi implementada uma análise MCC (Manutenção 
Centrada em Confiabilidade) direcionada aos componentes críticos destes 
sistemas. No artigo será abordada somente a análise dos elementos mais 
críticos do sistema conversor e do sistema pitch a fim de ilustrar a metodologia 
aplicada no trabalho. 
6.1 - MCC para componentes do sistema de conversor 
De acordo com a tabela 1 os elementos mais críticos deste sistema foram os 
seguintes: 
1- IBGT 
2- Inversor 
3- Indutor 
4- Diodos 
Todos estes componentes tem o mesmo nível de risco em termos de eficiência 
energética (OEE), sendo que o IBGT é o que apresentou maior taxa de falha, 
seguido pelo Inversor e Indutor e finalmente pelos Diodos. 
O método MCC permite definir quais são as ações mais eficazes em termos de 
manutenção ou reprojeto de um sistema de forma a maximizar a função dos 
componentes de um sistema, garantindo de forma contínua altos níveis de 
confiabilidade. Para isto se utiliza um diagrama de decisões baseado na 
criticidade da falha e no tipo de ação de manutenção, priorizando ações de 
caráter preditivo e preventivo. Caso estas ações não sejam eficazes a MCC 
prevê a implementação de testes e em última instância indica a necessidade de 
reprojetar o sistema, de forma a garantir a sua funcionalidade. 
Nas figuras 11 e 12 são mostrados os diagramas de decisão para os modos de 
falha observados no componente IBGT do sistema conversor, que foram “Falta 
de Sinal” e “Queima da Componente”: 
 
Figura 11 – Diagrama de Decisão do IGBT (Modo de Falha: Sem Sinal). 
 
Figura 12 – Diagrama de Decisão do IGBT (Modo de Falha: IGBT Queima). 
Como pode se observar dos diagramas de decisão as ações recomendadas 
para estes modos de falha foram: Programar Teste (falta de sinal), e Re-projeto 
(queima do IBGT). Devido a que a segunda ação exige a elaboração de um 
novo projeto, isto indica que o sistema atual não garante a confiabilidade 
adequada para o sistema em termos de exigências operacionais. Este 
componente deve sofrer uma análise mais criteriosa em termos de projeto, já 
que não existe maneira de controlar os seus modos de falha através de ações 
de manutenção. Este é um resultado muito importante que sinaliza a 
necessidade de melhoria do sistema para garantir eficiência energética 
adequada. A segunda ação MCC indica a necessidade de testes periódicos 
deste componente, o qual não sofre de nenhum tipo de ação de controle em 
termos de manutenção, ficando assim desprotegido em termos de 
confiabilidade. 
6.2 - MCC para componentes do sistema de pitch 
De forma análoga ao sistema conversor, a análise de risco mostra que os 
componentes mais críticos deste sistema foram (vide tabela 1): 
1- Fonte (c.c.) 
2- Pás 
3- Motor (c.c.) 
4- Sistema de Controle/Proteção 
Todos estes componentes tem o mesmo nível de risco em termos de eficiência 
energética (OEE) para o aerogerador, sendo que a Fonte (c.c). é a que 
apresentou maior taxa de falha, seguido pelas Pás depois o Motor (c.c.) e 
finalmente pelo Sistema de Controle /Proteção. 
Nas figuras 13 e 14 são mostrados os diagramas de decisão para os modos de 
falha observados no componente Fonte (c.c) e nas Pás do sistema pitch, que 
foram “Queima da Fonte” e “Perda de Controle de Potência do Rotor”, 
respectivamente: 
 
Figura 13 – Diagrama de Decisão da Fonte de Tensão DC/DC do sistema 
Pitch. 
 
Figura 14 – Diagrama de Decisão da Pá (Sistema Pitch). 
 
6.3 - Resultados da aplicação da técnica MCC (plano mestre) 
Como foi detalhado nos itens anteriores, foi aplicada a técnica MCC através do 
diagrama de decisões de forma a selecionar as ações mais adequadas para 
gerenciar os modos de falha mais críticos observados na instalação. A seguir a 
tabela 2 mostra o resumo da aplicação da análise MCC. 
 
Tabela 2 – Plano Mestre MCC para os modos de falha críticos 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7.0 - Análise dos resultados 
A análise de risco utilizando FMEA mostrou que os aerogeradores em estudo 
apresentam modos de falha críticos no sistema conversor, responsável pela 
adequação da tensão fornecida pelo gerador á rede de transmissão, assim 
como nos sistema Pitch, Yaw e Sistema de Controle, todos os quais são 
responsáveis pelo posicionamento adequado do rotor e das pás em função da 
variação da intensidade e direção dos ventos. 
O problema crítico encontrado neste estudo diz respeito ao fator desempenho 
(B) dos aerogeradores. Sabe-se que este indicador mede a taxa de produção 
que o equipamento ou sistema desempenha durante sua operação, indicando 
velocidades baixas de produção. Como foi mencionado anteriormente neste 
trabalho o sistema pitch e o sistema yaw, interferem diretamente na eficiência 
energética do sistema. Para verificar esta dependência foi realizado um teste 
comparativo entre o fator de performance do OEE (B) e a variação da 
intensidade dos ventos. 
A figura 15 e figura 16, abaixo, mostram a intensidade da velocidade e a 
direção média do vento tomada a intervalos de dez minutos correlacionando o 
fator desempenho (B) com desvio padrão destes parâmetros. (intensidade e 
direção do vento). 
 
Figura 15 – Velocidade dos Ventos medida em intervalos de dez minutos nos 
dias 09 de abril, 09 de agosto e 09 de novembro de 2010. 
 
 
Figura 16 – Direção média dos ventos nos dias 09 de abril, 09 de agosto e 09 
de novembro de 2010. 
Verifica-se que, a variabilidade da intensidade e direção do vento afeta de 
forma significativa a eficiência produtiva do sistema, demonstrando que para 
uma maior variabilidade da intensidade e direção média do vento (desvio 
padrão) o fator desempenho (B) diminui significativamente, corroborando em 
tese a existência de falhas no sistema de controle. A figura 17 mostra o fator 
desempenho (B) em função do desvio padrão da intensidade média dos ventos 
[m/s]. A figura 18, mais abaixo, mostra o fator desempenho (B) em função do 
desvio padrão da direção média dos ventos [graus]. 
 
Figura 17 – Fator Desempenho (B) em função do desvio padrão da intensidade 
dos ventos. 
 
 
Figura 18 – Fator desempenho (B) em função do desvio padrão da direção 
média dos ventos 
 
8.0 - Conclusão 
Os resultados indicam que as perdas de eficiência observadas nos 
aerogeradoreseólicos em estudo são originadas por falhas existentes nos 
sistemas de controle responsáveis pelo ajuste da posição do rotor e das pás. 
Como identificado na análise de risco os sistemas Pitch, Yaw e o próprio 
Sistema de Controle apresentam altos riscos de falha e são os responsáveis 
pelo ajuste da posição do rotor e das pás às condições de vento existentes no 
aerogerador. A análise MCC indica que somente alguns modos de falha nestes 
sistemas críticos podem ser gerenciados adequadamente através de ações de 
manutenção, a maior parte dos modos de falha exigem ações de reprojeto, o 
que indica que os sistemas atuais de controle dos aerogeradores não tem 
performance adequada para atingir as exigências operacionais de alta 
confiabilidade e eficiência energética necessárias para que os sistemas de 
geração de energia eólicos sejam competitivos em relação com os sistemas de 
geração de energia elétrica convencional (sistemas hidráulicos e térmicos), os 
quais apresentam maior performance de operação. 
Os resultados obtidos neste trabalho, além de mostrar a importância do 
processo de análise de falha, via FMEA, associado à MCC na melhoria da 
eficiência energética de sistemas de geração eólicos, mostra também que 
falhas funcionais em sistemas eletroeletrônicos afetam de forma significativa a 
velocidade de operação de sistemas automatizados. Estes resultados podem 
servir de alerta a outros tipos de equipamentos que apresentem também altos 
índices de automação, já que sem a adequada análise por parte das áreas de 
manutenção estes sistemas podem estar sujeitos a significativas perdas de 
produção. 
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