Metodologia para o desenvolvimento de classificadores fuzzy dedicados à manutenção de locomotivas baseando-se nas técnicas de manutenção centrada na confiabilidade
RCA. RCM. Aquisição de dados. Estratégia de manutenção. FMEA. FUZZY C-MEANS.
Os conceitos de manutenção estão pautados na trajetória da evolução dos processos industriais desde o surgimento das primeiras máquinas, sendo vastas as etimologias e definições para o tema. Muitas foram as mudanças e adaptações ao longo de sua existência, fomentadas à crescente demanda industrial, ao avanço da tecnologia atrelada aos equipamentos e ao aumento do valor agregado ao tempo de parada da produção. A manutenção, em sua nova era, destaca-se pela inclusão de novas tecnologias, que permite avaliar com bastante precisão parâmetros vitais aos equipamentos, possibilitando intervenções dedicadas (preventivas ou preditivas) de modo a manter a confiabilidade destes ativos. Além de toda tecnologia embarcada, destacam-se as novas metodologias para se a fazer gestão da manutenção, como por exemplo a manutenção centrada na confiabilidade (RCM), a análise de causa e efeito (FMEA) e análise de causa raiz (RCA), que visa não apenas a preservar o ativo, mas também otimizar ao máximo os recursos atribuídos a esta função. Atualmente, é ampla as variedades de informações passíveis de aquisição em um meio produtivo, por esta razão, necessitam passar por processos de triagens, de modo a ter suas relevâncias classificadas para cada cunho de tomada de decisão. Este estudo, apresenta uma metodologia para se definir parâmetros úteis para o desenvolvimento de classificadores fuzzy customizados, dedicados às tomadas de decisões estratégicas para manutenção em um grupo seleto de ativos, baseando-se na adaptação de metodologias de gestão da manutenção como a “Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM) ” ou “Análise de Causa Raiz (RCA) ”. Foi utilizado como modelo um grupo de locomotivas diesel-elétricas, parte integrante de um processo ferroviário, que, por se tratar de equipamentos não estacionários e de elevada complexidade sistêmica apresentam certos modos de falha ímprobos de bloqueio pelas convencionais técnicas, demandando estudos referentes a concepção de novas metodologias, visando a complementação, otimização e aprimoramento das existentes. Foi realizado um levantamento de uma base histórica de falhas ocorridas em um grupo amostral de 37 locomotivas, e através da aplicação direta das técnicas de RCA, foram analisadas e classificadas para obtenção de seu perfil de perdas. Foi utilizada das técnicas de RCM para priorização dos modos de falha a serem atacados e seleção das variáveis para monitoramento e a técnica de classificação fuzzy C-Means para criação de um algoritmo para auxiliar nas tomadas de decisão estratégicas para manutenção neste grupo de ativos.