IMPLANTAÇÃO DE MANUTENÇÃO CENTRADA EM CONFIABILIDADE - Reliability Centred Maintenance (RCM) - EM SISTEMA CRÍTICO DE UMA LAMINAÇÃO

Prévia do material em texto

Página - 1 - 
 
 
RESUMO 
 
A manutenção centrada em confiabilidade (MCC) é uma metodologia consolidada em 
ambientes onde a confiabilidade dos sistemas é de fundamental importância para preservar 
vidas e em processos onde uma falha pode representar danos gravíssimos ao meio ambiente 
ou ao patrimônio. A implantação deste método é cara e trabalhosa, por isto não é comum vê-lo 
em ambientes cujos processos não representam danos catastróficos. O que se pretende com 
este artigo é mostrar como foi feita a adaptação deste método para utilização em uma 
laminação. Buscou-se utilizar a MCC para analisar e solucionar problemas, para eliminar falhas 
recorrentes e prevenir as potenciais sem onerar o processo com os elevados custos inerentes 
a um processo altamente confiável. O resultado pretendido foi aumentar a confiabilidade, a 
mantenabilidade e a disponibilidade do sistema mais crítico da Laminação. 
 
Palavra chave: Manutenção, Confiabilidade, FTA, FMEA, exploração da idade, distribuição 
estatística. 
 
 
ABSTRACT 
 
The Reliability Centred Maintenance (RCM) is a consolidated methodology in environments 
where equipment reliability is of paramount importance to preserve life and in cases where a 
failure could be very serious damage to the environment or property. The implementation of this 
method is expensive and, for this is not common to see it in environments whose cases do not 
represent serious or catastrophic. The aim of this article is to show adapt the method for RCM 
in an Lamination. Looking to use its RCM of analysis and troubleshooting, to rectify the fault 
occurred and the potential without burdening the process with the high costs a highly reliable 
process. The target is to eliminate the losses of the process, enhancing reliability, 
maintainability and availability of equipment more critical area of Lamination. 
 
Words key: Reliability Centred Maintenance, Fault Tree Analysis, Failure Modes, Effects and 
Analysis, Age Exploration, Statistical distribution. 
 
 
IMPLANTAÇÃO DE MANUTENÇÃO CENTRADA EM 
CONFIABILIDADE EM SISTEMA CRÍTICO DE UMA 
LAMINAÇÃO. 
 
 Página - 2 - 
1. SUMÁRIO E PRÓSITO 
As equipes de manutenção de qualquer 
processo produtivo vem enfrentando 
grandes desafios em função da crescente 
demanda por produtos que são fabricados 
pelos sistemas sob suas 
responsabilidades. O atendimento às 
exigência dos clientes por lead time 
reduzido, custo competitivo e alta qualidade 
está fortemente relacionado a sistemas com 
alta confiabilidade. Isto vem provocando 
desconforto nos mantenedores, pois os 
meios utilizados pela manutenção 
tradicional não possibilitam os resultados 
almejados. 
 
Uma análise preliminar realizada pelo autor 
deste artigo mostrou que vários sistemas da 
Laminação apresentaram altas taxas de 
falhas e elevados tempos de interrupções. 
 
Este artigo trará um breve resumo de como 
foi a adaptação e implantação da 
Manutenção Centrada em Confiabilidade 
(MCC) na solução dos problemas 
apresentados pelo sistema mais crítico. 
 
2. INTRODUÇÃO 
Uma análise preliminar realizada pelo autor 
deste artigo mostrou que vários sistemas da 
área Laminação apresentaram alta 
frequência de falhas e elevado tempo de 
interrupção. 
 
A manutenção na área apresentava a visão 
tradicional da manutenção em que métodos 
como Análises do Modo e Efeito da Falha 
(Failure Mode and Effect Analysis – FMEA), 
Análise da Árvore de Falhas (Fault Tree 
Analysis – FTA), Exploração da Idade (Age 
Exploration – AE) e análise do histórico de 
falhas não eram utilizados impossibilitando 
a solução rápida ou a eliminação proativa 
das falhas. 
 
Dessa forma, os responsáveis pela 
manutenção desta área exerciam um 
esforço reativo para eliminação das causas 
das falhas, reunindo-se sempre após 
ocorrencia de alguma falha para tratá-la, 
buscando evitar apenas a recorrência das 
mesmas. 
 
3. DESENVOLVIMENTO 
O capítulo 3 trata da adaptação e aplicação 
da Manutenção Centrada em Confiabilidade 
(MCC) no sistema crítico e da aplicação de 
algumas das ferramentas da MCC nos 
demais sistemas do processo produtivo. 
 
O capítulo está dividido de forma a 
possibilitar uma visão geral da adaptação e 
implantação da metodologia MCC. Sua 
divisão está compreendida da seguinte 
forma: mapeamento do perfil de perdas da 
área; eleição do sistema crítico; definição 
das fronteiras do sistema; aplicação da 
Fault Tree Analysis (FTA); aplicação da 
Failure Modes, Effects and Analysis 
(FMEA); aplicação da Age Exploration (EA); 
alteração do método e dos padrões de 
manutenção; verificação dos resultados 
obtidos e lições aprendidas durante este 
projeto. 
 
3.1 Mapeamento do perfil de perdas 
Com a crise mundial de 2008/2009 o 
cenário dentro da indústria mudou. A busca 
por competitividade tornou-se evidente e a 
manutenção deveria aumentar a 
confiabilidade dos sistemas sem onerar o 
processo produtivo. Não dava para 
melhorar pensando e agindo como antes. 
Nesta oportunidade iniciou-se o processo 
da engenharia de confiabilidade nesta área. 
 
A implantação da confiabilidade em todos 
os sistemas de um processo produtivo é 
trabalhosa, porém, tecnicamente possível, 
contudo não é economicamente viável. 
 
Tendo em vista esta dificuldade, é 
necessário mapear o processo e identificar 
o sistema crítico (vital), os que demandam 
atenção e os que estão sob controle 
estatístico. Possibilitando a otimização dos 
recursos, possibilitando focar esforços e 
obter o melhor resultado com o mínimo de 
recurso e esforço. 
 
Os sistemas que demandam atenção 
também devem ser contemplados por 
 Página - 3 - 
algumas das ferramentas do método 
Manutenção Centrada em Confiabilidade 
(MCC). 
 
É comum a utilização do gráfico de Pareto 
para identificar os subsistemas ou sistemas 
que mais contribuíram para o bom ou mau 
desempenho do processo produtivo. Apesar 
desta ferramenta ser muito valiosa e 
contribuir de forma significativa para esta 
identificação ela não consegue atender a 
necessidade da confiabilidade. 
 
Outras ferramentas tais como o Gráfico de 
Bolhas que mede os sistemas sob 
perspectiva tridimensional ou o Gráfico de 
Dispersão que mede os sistemas sob 
perspectiva bidimencional podem contribuir 
de forma mais significativa. 
 
O autor optou por utilizar o Gráfico de 
Dispersão cruzando as variáveis Frequência 
de falhas (quantidade) e Tempo de 
interrupção (minutos), esta perspectiva 
bidimensional possibilitou o mapeamento do 
perfil de perdas do processo produtivo, 
conforme exemplificado no Gráfico 3.1.1. 
 
Gráfico 3.1.1: Mapeamento do perfil de perdas
ANÁLISE DO PERFIL DE PERDAS DA ÁREA
 
 
Os pontos distribuidos nos quatro 
quadrantes representam os sistemas que 
compõe o processo produtivo, suas 
localizações são dadas pelo cruzamento 
dos valores contidos nos eixos X e Y, sendo 
Frequência de interrupção e Tempo de 
interrupção, respectivamente. 
 
Sendo a MCC estocástica é importante 
ressaltar a necessidade de dados confiáveis 
para evitar a priorização de sistemas que 
não são críticos. 
 
3.2 Eleição do sistema crítico 
O mapeamento gerou uma nuvem de dados 
dispersos dentro da área de plotagem do 
gráfico, mas qual daqueles sistemas era 
realmente crítico? Esta questão levou o 
autor a buscar no controle estatístico da 
qualidade o recurso para que a tomada de 
decisão fosse técnica, deixando de lado 
empirismo. 
 
A área de plotagem do gráfico foi dividida 
em 4 quadrantes, cujas áreas (indicadas 
pelos números maiores grifados) foram 
calculadas levando em consideração os 
resultados obtidos por meio da equação 
3.2.a para cálculo de limitesde controles 
estatístico da qualidade extraída de 
Montgomery (2004, p.142). 
 
n
XLC σ3±=
 (3.2.a) 
 
Onde LC e o limite de controle, o parâmetro 
X
 indica a média das médias da amostra, σ 
o desvio padrão da amostra e n o tamanho 
da amostra. 
 
O primeiro quadrante do gráfico representa 
uma região crítica, nele estão os sistemas 
que apresentam, de acordo com a área 
calculada pela equação 3.1.a, alto tempo de 
interrupção e alta frequência de falhas. No 
segundo e no quarto quadrantes estão os 
sistemas que necessitam de atenção, estes 
possuem alto tempo de interrupção ou alta 
frequência de falhas. Os sistemas 
localizados no terceiro quadrante possuem 
tempo de interrupção e frequência de falhas 
aceitáveis e não comprometem a 
estabilidade do processo produtivo. 
 
No canto superior do primeiro quadrante do 
gráfico 3.1.1 temos a localização do sistema 
mais crítico (indicado pela seta). 
 
Comparado com os demais sistemas, este é 
o que apresenta a maior perda em tempo 
 Página - 4 - 
de interrupção e também a maior frequência 
de falhas para o processo produtivo. 
 
3.3 Definição das fronteiras do sistema 
crítico 
Conhecendo o sistema crítico passou-se a 
identificar a interação entre este sistema e 
os demais que o rodeavam. Foram 
identificados vários subsistemas, suas 
fronteiras, a forma de interação e a 
contribuição destes para o desempenho da 
função do sistema crítico. 
 
A definição das fronteiras dos sistemas se 
faz necessária para evitar que a 
implantação da Manutenção Centrada em 
Confiabilidade (MCC) saia fora do foco 
abrangendo outros sistemas paralelos com 
o crítico. 
 
A figura 3.3.1 exemplifica a interação dos 
subsistemas com o sistema crítico. 
Observa-se que existem muitos 
subsistemas que contribuem para que o 
sistema crítico execute sua função e caso 
algum destes falhe o sistema crítico não 
será capaz de desempenhar sua função. 
 
Portanto, as descrições destes 
subsistemas, suas contribuições e fronteiras 
são de muita importância. O estudo do 
desempenho da função do sistema crítico 
foi feito a fim de que se possa definir a 
abrangência da aplicação. 
 
Figura 3.3.1: Diagrama esquemático do sistema crítico e seus 
subsistemas.
 
 
3.4 Aplicação da Fault Tree Analysis 
(FTA) 
Após definir as fronteiras e a interação dos 
subsistemas com o sistema crítico o autor 
investigou a sequência lógica dos eventos 
(falhas) que levariam o sistema crítico a 
perda de função. 
 
Para alcançar os resultados almejados foi 
empregado a metodologia Fault Tree 
Analysis (Análise da Árvore de Falhas – 
FTA). Para a elaboração foi necessário o 
envolvimento dos mantenedores seniores, 
pois os mesmos possuem em suas mentes, 
de forma fragmentada, a sequência lógica 
das falhas. 
 
O FTA é uma técnica analítica que é 
utilizada normalmente em sistemas críticos 
para segurança e/ou confiabilidade. Esta 
técnica busca encontrar os modos de falhas 
do evento topo analisando o sistema no 
contexto do seu ambiente e operações 
(NASA, 2002). 
 
Outra função é priorizar os fatores que mais 
contribuem para a ocorrência do evento 
topo, executando medidas diferentes para 
cada evento reduzindo assim os custos. 
Somente de 10% a 20% dos eventos 
básicos contribuem significativamente para 
probabilidade de ocorrência do evento topo. 
 
Esta priorização é uma base importante 
para redução de gastos e custos sem 
causar impactos negativos na probabilidade 
de falha do sistema (NASA, 2002). 
 
O FTA é um método proativo que permite 
uma visão global e sistemática de 
monitoramento para prevenção da perda da 
função do sistema. Este método possibilita 
a visualização das áreas vulneráveis do 
sistema e possibilita as correções ou 
melhorias para que a probabilidade de 
ocorrência fique menor. 
 
Esta visão possibilita a identificação dos 
eventos importantes (vitais) como os sem 
importância (triviais) cujos impactos são 
desprezíveis para ocorrência do evento 
topo (NASA, 2002). 
 
 Página - 5 - 
Segundo NASA (2002) o FTA possibilita a 
redução de até 40% dos recursos em 
prevenção de falhas ao identificar os 
eventos sem importância ao evento topo. 
 
Para elaboração de um FTA e como 
conseqüência uma boa análise são 
necessários seguir 8 passos, sendo do 1º 
passo ao 5º passo a elaboração do 
diagrama, os demais passos são para 
construção e análise (NASA, 2002). Estes 
passos são: 
 
1. Identifique o objetivo do FTA; 
2. Defina o evento de topo; 
3. Defina a extensão do FTA; 
4. Defina a resolução do FTA; 
5. Defina regras de básicas para o FTA; 
6. Construa as ramificações; 
7. Avalie as ramificações; 
8. Interprete e apresente os resultados. 
 
A figura 3.4.1 mostra a aplicação deste 
método – seguindo os procedimentos 
sugeridos pela NASA (2002) – no sistema 
crítico do proceso produtivo da Laminação. 
A sua aplicação possibilitou a rápida 
identificação do caminho da falha até a 
perda da função do sistema, possibilitou a 
diferenciação das falhas vitais das triviais e 
a concepção de ações para mitigar a 
probabilidade de ocorrência das falhas 
vitais. 
 
Figura 3.4.1: Análise da Árvore de falhas do 
equipamento crítico
 
 
O autor optou por não calcular as 
probalidades de falhas dos eventos, esta 
decisão foi em função do nível não tão 
profundo que os registros representavam. 
Porém, a identificação do FTA do sistema 
crítico possibilitou a redução do Mean Time 
To Repair (Tempo Médio Para Reparo - 
MTTR)1 e do Mean Time Between Failures 
(Tempo Médio Entre Falhas - MTBF)2. 
Reduzindo também a diferença do 
conhecimento entre mantenedores seniores 
e juniores. 
 
3.5 Aplicação da Failure Mode and 
Effect Analysis (FMEA) 
O FTA forneceu o caminho lógico da falha 
até a perda da função do sistema, mas 
quais falhas teriam o maior potencial de 
perdas? Na busca da resposta o autor 
empregou o método Failure Mode and 
Effect Analysis (Análise do Modo e Efetio da 
Falha – FMEA), passando a medir cada 
evento (falha) sob uma perspectiva 
tridimensional. Na aplicação deste método o 
autor observou os passos indicado pela 
NASA (2000). 
 
O FMEA é uma metodologia com extensa 
aplicação nas áreas aeroespacial, defesa, 
geração de energia, transporte e medicina. 
Com tantos campos a utilizar este método 
não foi surpresa que a indústria passasse a 
utilizá-lo para garantir que falhas potenciais 
sejam descobertas ainda na fase de projeto 
de um sistema ou durante o desempenho 
de suas funções. Muitos engenheiros têm 
trabalhado neste tema para garantir a 
confiança de seus projetos (NASA, 2000). 
 
O método exige a listagem dos modos 
potenciais de falhas para cada componente 
e os efeitos dela no sistema, para alcançar 
o seu objetivo é necessário seguir alguns 
passos (NASA, 2000): 
 
1. Definição do sistema; 
2. Estabelecimento das regras básicas; 
3. Descrever os componentes do 
sistema; 
4. Descrever os blocos funcionais; 
5. Identificar modos de falhas e os seus 
efeitos; 
6. Analisar modos críticos; 
 
1
 O Mean Time To Repair (Tempo Médio Para 
Reparo – MTTR) é a média dos tempos gastos 
para restaurar a função de um sistema. 
2
 Mean Time Between Failures (Tempo Médio 
Entre Falhas – MTBF) é a media do tempo 
decorrido entre duas falhas no mesmo sistema. 
 Página - 6 - 
7. Documentar. 
 
Para cada função do sistema em análise 
pode haver modos de falhas múltiplos, mas 
freqüentemente os efeitos são os mesmos, 
ou seja, qualquer que seja o componente a 
falharo resultado pode ser o mesmo, a 
perda de função do sistema (NASA, 2000). 
 
Com relação a máquinas semelhantes, os 
modos das falhas e seus efeitos poderão 
ser os mesmos, mas a freqüência de 
ocorrência e a causa pode não ser as 
mesmas (NASA, 2000). 
 
Conforme Vasconcelos (2009) a 
metodologia do FMEA utiliza 3 dimensões - 
severidade, ocorrência e detecção - para 
medir os modos de falhas dos sistemas. Na 
figura 3.5.1 observa-se que ao medir um 
equipamento este pode ser enquadrado em 
algum ponto numa perspectiva 
tridimencional. Na figura os equipamentos 
estão representados por cubos coloridos, 
sendo que o cubo verde representa um 
equipamento cuja falha tem baixa 
severidade, baixa ocorrência e alta (fácil) 
detecção; o cubo amarelo no centro 
representa um equipamento cuja falha tem 
média severidade, média ocorrência e 
média facilidade de detecção e cujas falhas 
podem causar alguma perda. O cubo 
vermelho representa um equipamento cujas 
falhas têm alta severidade, alta ocorrência e 
baixa (difícil) detecção, estes possuem 
grande potencial de perdas. 
 
Figura 3.5.1: FMEA – Equipamento medido em três dimensões
Fonte: Vasconcelos (2009) 
Severidade
Detecção
Ocorrência
 
 
Como resultado da aplicação do FMEA o 
autor identificou falhas com grande 
potencial de perdas, falhas com médio 
potencial e falhas que não representaval 
grandes riscos à função do sistema crítico. 
 
3.6 Age Exploration (AE) 
O método Age Exploration foi aplicado a 
todos os sistemas e subsistemas do 
processo produtivo. 
 
Com o conhecimento gerado sobre o 
sistema crítico e os demais sistemas e 
subsistemas do processo produtivo através 
da aplicação do FMEA o próximo passo foi 
identificar a idade dos sistemas. 
 
Esta análise é importânte para possibilitar a 
utilização do recurso certo no lugar certo, 
otimizando assim os recursos de 
manutenção. 
 
Para definir a idade dos sistemas foi 
necessário identificar a distribuição 
estatística que descrevesse o 
comportamento das falhas dos sistemas, 
para isto foi utilizado o método Age 
Exploration (AE). Neste artigo o autor se 
restringirá a comentar apenas as ações 
referentes ao equipamento crítico. 
 
Segundo NASA (2000) o método Age 
Exploration (Exploração da idade) é uma 
boa técnica para definir a freqüência de 
atuação da manutenção. 
 
Este método consiste em abrir o 
equipamento para fazer inspeção durante 
intervenções de manutenção. Esta inspeção 
visa verificar o estado de conservação dos 
componentes e a partir deste diagnóstico a 
freqüência entre manutenções pode 
aumentar ou reduzir (NASA, 2000). 
 
A avaliação não deve ser baseada apenas 
no julgamento do responsável, mas sua 
experiência dever ser correlacionada com 
outros parâmetros, tais como análise de 
vibração, análise de óleo lubrificante, 
análise termográfica, técnicas preditivas e 
análise estatísitica (NASA, 2000). 
 
 Página - 7 - 
Este método, além de estimar a freqüência 
correta entre manutenções, permite a 
revisão do conteúdo técnico do manual do 
fabricante e possibilita o agrupamento das 
atividades com data aproximada de 
execução (NASA, 2000). 
 
O software BestFit (versão 4.5.2 para 
estudantes) é um recurso computacional 
que possibilita a verificação das 
distribuições estatísticas que mais se 
adaptam aos dados fornecidos. 
 
O período analisado ficou compreendido de 
janeiro de 2006 a setembro de 2009 
possibilitando a análise de uma amostra 
com tamanho de 41 falhas. O resultado 
obtido por meio do software BestFit está 
demostrado no Gráfico 3.6.1. 
 
Gráfico 3.61: Análise do ciclo de vida do equipamento crítico
Jan
/06
Ag
o/0
6
Fe
v/0
7
Ab
r/0
8
Jan
/09
Se
t/0
9
Ou
t/0
7
Análise do ciclo de vida do equipamento crítico
 
 
De acordo com o Gráfico 3.6.1 a 
distribuição que mais se aproximou dos 
dados é a distribuição exponencial negativa 
(equação 3.6.a). Podemos observar que o 
sistema crítico passou pela fase da 
mortalidade infantil (fase β < 1, 
representada na figura 3.6.1) e entrou na 
fase de vida útil (fase β = 1, representada 
na figura 3.6.1), onde as falhas são 
aleatórias em função do término do 
ajustamento de seus componentes e 
subsistemas. 
 
tetf λλ −=)(
 (3.6.a) 
para t ≥ 0, λ > 0 
 
Onde f(t) é a função de densidade de 
probabilidade, o parâmetro t é tempo e λ é a 
taxa de falhas. 
 
Comparando o resultado obtidos por meio 
da análise do ciclo de vida com a curva da 
banheira, exemplificada na figura 3.6.1, 
observamos a fase β = 1 também conhecida 
como fase da vida útil na qual a taxa de 
falhas é constante e aleatória. Nesta fase o 
comportamento pode ser explicado pela 
distribuição estatística Normal, equação 
3.6.b. 
 
 
2
1)( 2
2
2
)(
σ
µ
piσ
−−
=
x
eXf
 (3.6.b) 
para -∞ < x < ∞ 
 
Onde f(x) é a função de densidade de 
probabilidade, o parâmetro µ representa a 
média da população e σ o desvio padrão. 
 
Na distribuição estatística Nomal as falhas 
estão relacionadas com cargas aleatórias 
maiores que as esperadas, defeitos abaixo 
do limite de sensibilidade dos ensaios, erros 
humanos, causas inexplicáveis, fenômenos 
naturais imprevisíveis, além de outros. 
 
Na fase de falhas aleatoria a substituição de 
componentes não altera a probabilidade de 
falhas, mas desde que sejam bem feitas e 
utilize componentes de alta qualidade, 
geralmente recomendados pelo fabricante 
ou resultado de análises prévias. Portanto 
aqui devem ser empregadas inspeções, 
reaperto, lubrificação, trocas preventivas e 
análises preditivas de vibração e/ou de 
lubrificantes. 
 
β<1 β=1 β>1
Figura 3.6.1 – Curva da banheira. 
Fonte: Souza (2008) 
 
 Página - 8 - 
3.7 Alteração do método e dos padrões 
de manutenção 
Com base nos resultados das análises 
feitas durante a realização deste projeto 
foram revisados os padrõe utilizados para 
manutenções preventivas e inspeções. 
Foram feitas alterações nos procedimentos 
de mantutenção e inspeção, a frequência 
de realização foi alterada baseando-se no 
MTBF real dos sistema / subsistemas e 
foram criados novos padrões para os 
subsistemas que antes não eram 
contemplados. 
 
O sistema crítico apresenta estar em fase 
de vida útil. Nesta fase devem ser 
empregadas as manutenções: 
• Inspeções; 
• Reaperto; 
• Lubrificação; 
• Substituição preventivas de 
componentes ; 
• Análises preditivas de vibração e/ou 
de lubrificantes; 
 
3.8 Verificação dos resultados obtidos 
O projeto teve como foco aumentar 
disponibilidade, mantenabilidade e 
confiabilidade do sistema crítico e seus 
subsistemas, porém estendeu-se aos 
sistemas que demandam atenção gerando 
expressivos ganhos em produtividade. 
 
No período compreendido entre janeiro de 
2009 até novembro de 2009 obteve-se um 
ganho real de aproximadamente 140 horas 
(em relação ao ano de 2008) em função do 
aumento da disponibilidade, 
mantenabilidade e confiabilidade dos 
sistemas que compõem o processo 
produtivo. 
 
O projeto de engenharia da confiabilidade 
também cooperou na estabilização do 
processo produtivo. O Gráfico Box Plot que 
pode ser utilizado para medir a evolução da 
estabilidade (quanto menor a área do box 
maior será o nível de estabilidade) de um 
processo ao longo do tempo. 
 
É possível verificar no gráfico 3.8.1 que a 
área dos box’s sofrem significativa redução 
ao longo dos anos sendo mais significativa 
nos anos de 2008 (início do projeto) e 2009. 
A média percentual de interrupção, indicada 
pelo ponto no centro do box, mostra 
significativa queda.Ganho em estabilidade
Interrupções de manutenção (%)
Gráfico 3.8.1 – Análise de estabilidade da interrupção de 
manutenção. 
Análise de estabilidade
Evolução dos índices de interrupção (%)
 
 
Da mesma forma é possível verificar no 
gráfico 3.8.2 que a área dos box’s sofrem 
variação ao longo dos anos. Em 2008 a alta 
dos preços de componentes para 
manutenção reduziu o nível de estabilidade, 
porém em 2009 a estabilidade retorna com 
grande evolução. A média do custo de 
manutenção, indicada pelo ponto no centro 
do box, mostra-se próxima ao menor valor 
praticado. 
 
Gráfico 3.8.2 – Análise de estabilidade do custo de 
manutenção. 
Ganho em estabilidade
Custo de manutenção (R$/t)
Análise de estabilidade
Evolução do Custo de manutenção (R$/t)
 
4. LIÇÕES APRENDIDAS 
Em se tratando da implantação do método 
Manutenção Centrada em Confiabilidade 
(MCC) deve-se esperar resistência, 
desconfiança e às vezes desânimo das 
pessoas envolvidas e até mesmo do 
responsável pelo projeto. Isto se dá em 
 Página - 9 - 
função da quebra de paradigma e mudança 
radical na maneira de pensar. 
 
Porém a perseverança deve permanecer 
mesmo quando tudo parecer que não vai 
dar em nada, nestes momentos deve-se 
renovar o ânimo e multiplicar os esforços. 
 
Por ser estocástica, a MCC depende 
totalmente de uma boa base de dados e, se 
ela não existe, deve-se primeiro formá-la, 
pois dados não confiáveis influenciam os 
resultados e favorecem a tomada de 
decisão errada, levando o método ao 
descrédito. 
 
Saber transmitir o método de modo claro e 
objetivo, convencer os envolvidos são 
apenas alguns dos grandes desafios da 
engenharia da confiabilidade. 
 
A complexidade está intrínseca ao método 
MCC, cabendo ao engenheiro adaptá-lo ao 
projeto sob sua responsabilidade. A pura 
implantação do método sem as devidas 
adaptações pode acentuar a sua rejeição e 
fadar o projeto ao fracasso, mesmo antes 
de iniciar-se. 
 
5. REFERÊNCIAS 
1. BILLINTON, et al. RELIABILITY 
EVALUATION OF ENGINEERING 
SYSTEMS. CONCEPTS AND 
TECHNIQUES. New York, Plenum 
Press, 1992. 
2. DHILLON B.S. MAINTAINABILITY, 
MAINTENANCE, AND RELIABILITY 
FOR ENGINEERS; Broken Sound 
Parkway NW: Taylor & Francis Group, 
2006. 
3. HIGGINS, Lindley R. MAINTENANCE 
ENGINEERING HANDBOOK. New 
York: McGraw-Hill Companies, 2002. 
4. MONTGOMERY, Douglas C. APPLIED 
STATISTICS AND PROBABILITY FOR 
ENGINEERS. New York. John Wiley & 
Sons, Inc.2002 
5. MONTGOMERY, Douglas C. 
INTRODUÇÃO AO CONTROLE 
ESTATÍSTICO DA QUALIDADE. Rio de 
Janeiro, RJ. LTC, 2004, p.142. 
6. NASA – National Aeronautics And Space 
Administration. FAULT TREE 
HANDBOOK WITH AEROSPACE 
APPLICATIONS. 2002. Disponível em: 
<http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/do
ctree/fthb.pdf>. Acesso em: 12 Abril 
2009. 
7. NASA – National Aeronautics And Space 
Administration. RELIABILITY 
CENTERED MAINTENANCE GUIDE 
FOR FACILITIES AND COLLATERAL 
EQUIPMENT. 2000. Disponível em: 
<http://www.hq.nasa.gov/office/codej/cod
ejx/Assets/Docs/RCMGuideMar2000.pdf
>. Acesso em: 12 Abril 2009. 
8. PHAM, Hoang. HANDBOOK OF 
RELIABILITY ENGINEERING. New 
Jersey, Rutgers University, 2003. 
9. SOUZA, Carlos Roberto de Oliveira. 
CONFIABILIDADE. In: AULA DE 
MANUTENÇÃO E CONFIABILIDADE, 
2008, Universidade de Itaúna. 
10. U. S. Department of Defense. MILITARY 
STANDARD – PROCEDURES FOR 
PERFORMING A FAILURE MODE, 
EFFECTS AND CRITICALITY 
ANALYSIS. Washington. U. S. 
Department of Defense. 1980. 
11. U. S. Nuclear Regulatory Commission. 
FAULT TREE HANDBOOK. 
Washington. U. S. Nuclear Regulatory 
Commission. 1981. 
12. VASCONCELOS, Vandereley. FMEA. 
In: AULA DE CONFIABILIDADE, 2009, 
Universidade de Itaúna. 
 
 
 
Engenheiro responsável: 
Eduardo Rodrigo de Oliveira. 
 
Contatos: 
 eduardorodoli@gmail.com