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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Abstract
This master’s dissertation is dedicated to the study and reliability analysis of industrial physical assets, with an emphasis on the beamhouse line of a leather production company. The research aims to analyze and model the life (and its parameters) of critical physical assets using statistical distributions; draw conclusions about the life-cycle phase of the equipment; and improve the system’s reliability indicators through redundancy strategies. Using the repair history of various elements in the beamhouse line, the times to failure (TTF) were extracted via Python code written by the author. This algorithm connects to the SQL database, where the maintenance history is stored, and performs the calculations required for the reliability study. The data considered start in 2021 for the transport clamp machine, conveyor belt and lime splitting machine, and in 2019 for the fleshing machine. A 2-parameter Weibull distribution was applied to the four assets and validated through the chi-square goodness-of-fit test. It was concluded that the four pieces of equipment were in the infant mortality life phase, despite, theoretically, having already surpassed this stage. The reason for this phenomenon may lie in the possibility that the equipment is resisting this transition (from infant mortality to useful life) due to imperfect repairs. Based on fundamental reliability functions, the probability of success at 50, 100, 150, 300 and 500 hours, and the mean time between failures (MTBF) were determined for each asset. Since the assets, which follow a series configuration, showed low reliability values, four redundancy models (parallel system, parallel-series, standby system and standby-series) were presented to improve the results.
Esta dissertação de mestrado dedica-se ao estudo e análise de fiabilidade de ativos físicos industriais, com ênfase na linha de curtume de uma empresa de produção de couro. A investigação visa analisar e modelar a vida (e os seus parâmetros) de ativos físicos críticos via distribuições estatísticas; traçar conclusões sobre a fase de vida dos equipamentos e melhorar os indicadores de fiabilidade do sistema com auxílio a estratégias de redundância. Através do histórico de avarias dos diversos elementos da linha de curtume, extraíram-se os tempos até às falhas (TTF) via um código escrito em Python pelo autor. Este algoritmo permite conectar-se à base de dados SQL, onde se encontra tabelado o histórico de manutenção, e efetuar os cálculos necessárias para o estudo de fiabilidade. Os dados considerados têm como data de início o ano de 2021 para as pinças de transporte, tapete transportador e máquina de dividir e 2019 para a máquina de descarna. Foi aplicada a distribuição de Weibull de 2 parâmetros para os quatro ativos, validada pelo teste de chi-quadrado. Concluiu-se que os quatro equipamentos se encontravam na fase de vida “mortalidade infantil”, apesar de, conceptualmente, ultrapassarem já esta fase. A razão para tal fenómeno pode estar escondido na possibilidade de os equipamentos estarem a resistir a esta transição (de mortalidade infantil para vida útil), devido a reparações imperfeitas. Com respaldo a funções principais da fiabilidade, determinaram-se, para cada ativo, a probabilidade de sucesso a 50, 100, 150, 300 e 500 horas e o tempo médio entre avarias (MTBF). Na medida em que os bens, configurados em série, apresentavam valores de fiabilidade relativamente baixos, foram apresentados quatro modelos de redundância (paralelo ativo, paralelo-série, paralelo standby e paralelo standby-série), que permitiram incrementar os resultados.
Esta dissertação de mestrado dedica-se ao estudo e análise de fiabilidade de ativos físicos industriais, com ênfase na linha de curtume de uma empresa de produção de couro. A investigação visa analisar e modelar a vida (e os seus parâmetros) de ativos físicos críticos via distribuições estatísticas; traçar conclusões sobre a fase de vida dos equipamentos e melhorar os indicadores de fiabilidade do sistema com auxílio a estratégias de redundância. Através do histórico de avarias dos diversos elementos da linha de curtume, extraíram-se os tempos até às falhas (TTF) via um código escrito em Python pelo autor. Este algoritmo permite conectar-se à base de dados SQL, onde se encontra tabelado o histórico de manutenção, e efetuar os cálculos necessárias para o estudo de fiabilidade. Os dados considerados têm como data de início o ano de 2021 para as pinças de transporte, tapete transportador e máquina de dividir e 2019 para a máquina de descarna. Foi aplicada a distribuição de Weibull de 2 parâmetros para os quatro ativos, validada pelo teste de chi-quadrado. Concluiu-se que os quatro equipamentos se encontravam na fase de vida “mortalidade infantil”, apesar de, conceptualmente, ultrapassarem já esta fase. A razão para tal fenómeno pode estar escondido na possibilidade de os equipamentos estarem a resistir a esta transição (de mortalidade infantil para vida útil), devido a reparações imperfeitas. Com respaldo a funções principais da fiabilidade, determinaram-se, para cada ativo, a probabilidade de sucesso a 50, 100, 150, 300 e 500 horas e o tempo médio entre avarias (MTBF). Na medida em que os bens, configurados em série, apresentavam valores de fiabilidade relativamente baixos, foram apresentados quatro modelos de redundância (paralelo ativo, paralelo-série, paralelo standby e paralelo standby-série), que permitiram incrementar os resultados.
Descrição
Palavras-chave
Fiabilidade Curtume Distribuições de vida MTBF Redundância Reliability Beamhouse line Lifetime distributions Redundancy